06.12.2004

DATA-MINING

Software entlarvt Serientäter

Die Unterstützung der Polizei durch Analyse-Software ist in der Verbrechensbekämpfung nicht mehr wegzudenken. Ein neues System, soll nun dabei helfen, Gemeinsamkeiten mit früheren Kriminalfällen zu finden.

Das so genannte Classification System for Serial Criminal Patterns [CSSCP] sucht in den Archiv-Datenbanken nach verräterischen Ähnlichkeiten mit vergangenen Fällen und schlägt gegebenenfalls Alarm.

Fällen wird Zahlenprofil zugeordnet

Das System arbeitet mit Mustererkennungs-Algorithmen, um zusammenhängende Taten, die möglicherweise in weit entfernten Gegenden stattgefunden haben, deren Polizeibehörden nicht in nahem Kontakt stehen, auszumachen.

CSSCP durchsiebt die Akten nach Angaben zur Art des Vergehens, zu Geschlecht, Alter oder Größe des Täters und zur benutzten Waffe oder Fluchtfahrzeug. Diesen extrahierten Daten werden Nummernwerte zugeteilt und so ein Zahlen-Profil erstellt.

Nach erfolgter Einteilung werden die Profile von einem neuronalen Netzwerk [Kohonen Netzwerk] abgeglichen.

Liegt der Verdacht auf einen Serientäter vor, wird noch geprüft, ob dieser die Verbrechen zeitlich und räumlich verüben konnte. Ist der Zusammenhang dann immer noch nicht vom Tisch, meldet das System seinen Verdacht den zuständigen Kriminalbeamten.

Findet zehn Mal mehr Muster

In ersten Tests, bei denen das System mit Daten zu Raubüberfällen der letzten drei Jahre in den USA gefüttert wurde, seien CSSCP zehn Mal mehr Muster aufgefallen als einer Gruppe von Kriminalbeamten, welche die selben Akten untersuchten, so Entwickler Thomas Muscarello.

Vor allem der Zeitvorteil des Systems ist enorm. Es bewältigt die Aktenmassen in einem Bruchteil der Zeit, den menschliche Kriminalisten benötigen würden.

Die Polizei in Chicago hat bereits ihr Interesse an CSSCP angemeldet.