Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Predictive Policing

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Lesehinweis
• Abkürzungsverzeichnis

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Diese Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Predictive Policing, speziell zur Prävention von Wohnungseinbrüchen. Das Hauptziel ist die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, um deren Potenziale und Grenzen aufzuzeigen und Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Die Arbeit betrachtet sowohl die technischen als auch die ethischen Herausforderungen.

• Analyse von KI-Systemen im Predictive Policing
• Bewertung der Effektivität von PRECOBS und SKALA
• Identifizierung ethischer Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen)
• Technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen)
• Praxisorientierte Verbesserungsvorschläge

Zusammenfassung der Kapitel

Abstract: Diese Arbeit analysiert den Einsatz von KI im Predictive Policing, insbesondere bei der Prävention von Wohnungseinbrüchen, anhand der Software PRECOBS und SKALA. Sie untersucht die verwendeten Modelle und Algorithmen, bewertet die Effektivität und identifiziert ethische und technische Herausforderungen. Fallstudien aus Bayern und Nordrhein-Westfalen illustrieren praktische Anwendungen.

Lesehinweis: Dieser Abschnitt erklärt die Verwendung des generischen Maskulinums aus Gründen der Lesbarkeit und betont, dass alle Ausführungen geschlechtsneutral sind.

Abkürzungsverzeichnis: Dieses Kapitel listet alle verwendeten Abkürzungen auf, inklusive ihrer vollständigen Bezeichnung (z.B. KI für Künstliche Intelligenz, PP für Predictive Policing).

Schlüsselwörter

Predictive Policing, Künstliche Intelligenz, PRECOBS, SKALA, Wohnungseinbruchsdiebstahl, Algorithmen, ethische Herausforderungen, Datenqualität, Transparenz.

Häufig gestellte Fragen

Was ist das Ziel der Bachelorarbeit über KI im Predictive Policing?

Die Bachelorarbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im Predictive Policing, speziell zur Prävention von Wohnungseinbrüchen. Das Hauptziel ist die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, um deren Potenziale und Grenzen aufzuzeigen und Verbesserungsvorschläge zu entwickeln. Die Arbeit betrachtet sowohl die technischen als auch die ethischen Herausforderungen.

Welche Themenschwerpunkte werden in der Arbeit behandelt?

Die Arbeit behandelt folgende Themenschwerpunkte: Analyse von KI-Systemen im Predictive Policing, Bewertung der Effektivität von PRECOBS und SKALA, Identifizierung ethischer Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen), technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen) und praxisorientierte Verbesserungsvorschläge.

Was ist der Inhalt des Abstracts?

Der Abstract fasst zusammen, dass die Arbeit den Einsatz von KI im Predictive Policing, insbesondere bei der Prävention von Wohnungseinbrüchen, anhand der Software PRECOBS und SKALA analysiert. Sie untersucht die verwendeten Modelle und Algorithmen, bewertet die Effektivität und identifiziert ethische und technische Herausforderungen. Fallstudien aus Bayern und Nordrhein-Westfalen illustrieren praktische Anwendungen.

Was wird im Lesehinweis erklärt?

Der Lesehinweis erklärt die Verwendung des generischen Maskulinums aus Gründen der Lesbarkeit und betont, dass alle Ausführungen geschlechtsneutral sind.

Was beinhaltet das Abkürzungsverzeichnis?

Das Abkürzungsverzeichnis listet alle verwendeten Abkürzungen auf, inklusive ihrer vollständigen Bezeichnung (z.B. KI für Künstliche Intelligenz, PP für Predictive Policing).

Welche Schlüsselwörter werden verwendet?

Die Schlüsselwörter sind: Predictive Policing, Künstliche Intelligenz, PRECOBS, SKALA, Wohnungseinbruchsdiebstahl, Algorithmen, ethische Herausforderungen, Datenqualität, Transparenz.

Welche Software wird im Fokus der Analyse stehen?

Die Arbeit konzentriert sich auf die Analyse der Prognosesoftwares PRECOBS und SKALA, die im Bereich Predictive Policing eingesetzt werden.

Welche Art von Herausforderungen werden in der Arbeit untersucht?

Die Arbeit untersucht sowohl ethische Herausforderungen (Transparenz, Verzerrungen) als auch technische Herausforderungen (Datenqualität, Datenintegration, Benutzerschnittstellen).