Monika Hielscher+ Matthias Heede

Pre-Crime

Foto: Rise and Shine Cinema Filmverleih
(Kinostart: 12.10.) Wir wissen, was du getan haben wirst: Monika Hielscher und Matthias Heeder beleuchten Methoden der präventiven Verbrechensbekämpfung, die auch unbescholtene Bürger kriminalisieren – erhellender Blick auf die dunkle Seite von Big Data.

Eigentlich ist Robert McDaniel ein unbescholtener Bürger. Er hatte nur wegen eines Bagatelldelikts - Cannabiskonsum - mit der Polizei zu tun. Dennoch, so teilen ihm Chicagoer Beamten bei einem Hausbesuch mit, sei er 250 Mal gefährdeter, ein Gewaltverbrechen zu begehen, oder einem solchen zum Opfer fallen, als der Durchschnittsbürger. Deswegen würden sie fortan ein Auge auf ihn werfen. Von Robert McDaniels Fall und ähnlichen erzählt "Pre-Crime". Der Dokumentarfilm handelt von "predictive policing", also Ansätzen, auf Grundlagen von existierenden Falldaten künftige Verbrechen zu verhindern.  

 

Info

 

Pre-Crime

 

Regie: Monika Hielscher + Matthias Heede,

88 Min., Deutschland 2017

 

Website zum Film

 

Doch wie ist McDaniel, zusammen mit 400 anderen, auf dieser "Heat List" gelandet? Nun, ein Freund von ihm war erschossen worden. Und das, so lässt sich vermuten, ist in Verbindung mit Wohnlage, Alter, Hautfarbe ein Grund, ihn mit gangs zu assoziieren. Was in den Algorithmus einfließt weiß kaum jemand – außer seinem Schöpfer Miles Wernick vom "Illinois Institute of Information and Technology". Ob er die Ergebnisse nachvollziehen kann und die Algorithmen nicht eine eigene Dynamik entwickeln, bleibt unklar. Den Kopf hinhalten für Fehleinschätzungen müssen er und seine Kollegen sicher nicht.

 

Kollektives Schulterzucken

 

Weltweit wird daran gearbeitet, Verbrechensrisiken durch solche Berechnungen zu minimieren. Trotz diffusen Unbehagens angesichts science fiction-hafter Szenarien, hält sich der Protest gegen die Datensammelwut und ihren Einfluss auf unseren Alltag in Grenzen. Die Öffentlichkeit nimmt allenfalls die Spitze eines Eisbergs wahr - eher schulterzuckend.

Offizieller Filmtrailer


 

 

Ähnlich diffus wie dieses Unbehagen ist leider auch die Stoßrichtung von "Pre-Crime", dessen Titel von einer Wortschöpfung des science fiction-Autors Philip K. Dick inspiriert ist, dessen Kurzgeschichte "Minority Report" Steven Spielberg verfilmte. Zwar streifen die Filmemacher Monika Hielscher und Matthias Heeder spannende wie empörende Aspekte, doch zu oft verlieren sie sich in Allgemeinplätzen.

 

Märchenonkel an der Steilküste

 

Der divergente Wissensstand des potentiellen Publikums bei diesem Thema war vielleicht ein Grund, auf Nummer sicher zu gehen. Die Folge: Hielscher und Heeder setzen fast immer beim kleinsten gemeinsamen Nenner an. Da ein derartiger Film jedoch ein eher gut informiertes Nischenpublikum ins Kino lockt, sollte tiefer geschürft werden. Bei den Ausführungen des Sozialwissenschaftlers Bilel Benbouzid etwa wird man das Gefühl nicht los, diesem big data-Forscher könnte man deutlich Interessanteres entlocken, etwa zur Frage, was diese Algorithmen zur Verebechensprävention in der Praxis tatsächlich leisten können. 

 

Besonders irritierend sind die Szenen, in der Heeder an einer brandungsumtosten Steilküste sitzt und seine Impressionen auf einen Zeichenblock bannt – wohl eine Versinnbildlichung maximaler Distanz zur digitalen Welt. Seine recht allgemeinen Beobachtungen kommen eher wohlfeil daher. Gibt es einen Algorithmus, fragt er, der die Wirtschaftskriminalität ins Visier nimmt? Die Frage, wem diese Art der Polizeiarbeit tatsächlich nutzt, würde vielleicht zu erhellenderen Antworten führen. 

 

Unschuldsvermutung gilt nicht für alle

 

Trotzdem differenziert der Film das "predictive policing", zwischen Ansätzen nämlich, die personenbezogene Daten verarbeiten und solchen, die Geodaten mit open source-Programmen interpretieren. Letzteres wird am Beispiel München vorgestellt. Dass man zur Verhinderung von Einbrüchen auf die Ortsdaten bisheriger Straftaten zurückgreift, ist akzeptierte Praxis und höchstens für die Menschen ein Problem, die sich an diesen Brennpunkten bewegen.

 

Hintergrund

 

Lesen Sie hier eine Rezension des Films "A Good American" - "Doku-Thriller" über den Whistleblower Bill Benney von Friedrich Moser

 

und hier einen Bericht über den Film “Citizenfour” – Oscar-prämierte Doku über den Überwachungs-Enthüller Edward Snowden mit Bill Binney von Laura Poitras

 

und hier einen Beitrag über den Film “We Steal Secrets: The Story of WikiLeaks” – anschauliche Doku von Alex Gibney mit Julian Assange + Bradley Manning.

 

Jedoch arbeitet man auch in Europa mit personenbezogenen Strategien. Das Londoner Pendant zur "Heat List" heißt "Matrix". Hier geht es ebenfalls nicht um konkrete Schuldfeststellungen, sondern um die Vorab-Klassifizierung potentieller Täter. Der Film porträtiert Smurf, einen jungen Mann aus Tottenham, der ins Visier der Behörden geraten ist. Leider wirkt er in einigen Punkten wenig glaubwürdig, Nachbohren wäre angebracht. Skandalös ist es trotzdem, dass die Unschuldsvermutung – das immerhin ein zentrales Prinzip jedes Rechtsstaats ist, für ihn offenbar nicht gilt.  

 

An der Oberfläche gekratzt

 

Fehlende Transparenz ist ein Aspekt dieser Methoden, mangelnde Effektivität ein anderer. Die wird in dem Film allenfalls anekdotisch abgehandelt. Eine US-Amerikanerin etwa geriet unter Verdacht, weil sie sich über soziale Medien zum Kartenspiel "Rage" verabredete. Moralische Einwände gegen big data einmal ausgeklammert: Können diese Systeme überhaupt, was sie versprechen? Warum ihnen so viel Macht überlassen wird, weiß Yvonne Hofstetter, Autorin und Geschäftsführerin einer Technologiefirma. Sie erklärt im Interview etwas, über das man gerne mehr wissen würde: dass es bei der Macht, die man an die Maschinen abtritt, vor allem um Geld geht.

 

Die Grenze zwischen Daten, die von Privatunternehmen gehortet werden und denen, die der Staat sammelt, ist längst verschwommen. Und big data ein boomender Markt. Leider kratzt der Film in diesem zentralen Punkt, der Ökonomie, nur an der Oberfläche. Hofstetter hätte dazu sicher mehr Interessantes zu sagen.


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