Smart Criminal Justice

10.46455/helbing_lichtenhahn/978-3-7190-4397-1 ◽

2021 ◽

Keyword(s):

Der Einsatz moderner Technik in der Polizeiarbeit, in der Strafrechtspflege und im Justizvollzug gewinnt im digitalen Zeitalter an Bedeutung. Auch in der Schweiz prägen algorithmische Anwendungen zunehmend die Arbeit der Polizei- und Strafbehörden. Insbesondere im Rahmen des Predictive Policing, des Bedrohungsmanagements, der Kriminalanalyse und des Risikoorientierten Sanktionenvollzugs sind technische Hilfsmittel kaum mehr wegzudenken. Dieser Einsatz immer intelligenter werdender Technik wirft verschiedene rechtliche, kriminalistische, kriminologische, verwaltungswissenschaftliche und nicht zuletzt gesellschaftspolitische Fragen auf. Der vorliegende Sammelband nimmt sich diesen Fragen erstmals umfassend an und beschäftigt sich in verschiedenen Beiträgen mit den Potenzialen und Risiken der Digitalisierung für die Polizeiarbeit und Strafrechtspflege. Das Werk erlaubt so eine interdisziplinäre sowie kritische Annäherung an das Phänomen einer «Smart Criminal Justice» und damit an die Strafrechtspflege des digitalen Zeitalters.

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Predictive Policing for Reform? Indeterminacy and Intervention in Big Data Policing

Surveillance & Society ◽

10.24908/ss.v17i3/4.10410 ◽

2019 ◽

Vol 17 (3/4) ◽

pp. 456-472 ◽

Cited By ~ 2

Author(s):

Aaron Shapiro

Keyword(s):

Artificial Intelligence ◽

Decision Making ◽

Criminal Justice ◽

Law Enforcement ◽

Justice System ◽

Predictive Analytics ◽

Law Enforcement Agencies ◽

Police Reform ◽

Predictive Policing ◽

Trade Offs

Predictive analytics and artificial intelligence are applied widely across law enforcement agencies and the criminal justice system. Despite criticism that such tools reinforce inequality and structural discrimination, proponents insist that they will nonetheless improve the equality and fairness of outcomes by countering humans’ biased or capricious decision-making. How can predictive analytics be understood simultaneously as a source of, and solution to, discrimination and bias in criminal justice and law enforcement? The article provides a framework for understanding the techno-political gambit of predictive policing as a mechanism of police reform—a discourse that I call “predictive policing for reform.” Focusing specifically on geospatial predictive policing systems, I argue that “predictive policing for reform” should be seen as a flawed attempt to rationalize police patrols through an algorithmic remediation of patrol geographies. The attempt is flawed because predictive systems operate on the sociotechnical practices of police patrols, which are themselves contradictory enactments of the state’s power to distribute safety and harm. The ambiguities and contradictions of the patrol are not resolved through algorithmic remediation. Instead, they lead to new indeterminacies, trade-offs, and experimentations based on unfalsifiable claims. I detail these through a discussion of predictive policing firm HunchLab’s use of predictive analytics to rationalize patrols and mitigate bias. Understanding how the “predictive policing for reform” discourse is operationalized as a series of technical fixes that rely on the production of indeterminacies allows for a more nuanced critique of predictive policing.

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