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Self-imposed Algorithmic Thoughtlessness and the Automation of Crime Control

A study of person-based predictive policing and the algorithmic turn
Authors:
Series:
Schriften zur Kriminologie, Volume 23
Publisher:
 10.03.2022

Summary

Verbrechen verhindern bevor sie geschehen? Dieses verlockende Narrativ ist nicht länger nur Science-Fiction. Computergestützte Systeme mit dem Ziel kriminelles Verhalten vorauszusagen werden weltweit eingesetzt. Die Autorin beleuchtet diesen Einsatz kritisch mit rechtswissenschaftlich-interdisziplinärem Zugang. Sie kommt zu dem Ergebnis, dass die Technologie eine Aushöhlung verfassungsrechtlicher Garantien mit sich bringt und beachtliche Risiken für Rechtsstaat und Gesellschaft birgt. Insbesondere droht sich die Kriminalitätskontrolle in eine – in Anlehnung an Arendt – selbstauferlegte Gedankenlosigkeit zu begeben. Die Arbeit schließt mit einem Vorschlag für Mindestanforderungen, an denen sich die Technologie in Zukunft orientieren sollte.Die Arbeit wurde mit dem ersten Platz des Deutschen Studienpreises der Körber-Stiftung ausgezeichnet.

Keywords

Bibliographic data

Copyright year
2022
Publication date
10.03.2022
ISBN-Print
978-3-8487-8900-9
ISBN-Online
978-3-7489-2955-0
Publisher
Nomos, Baden-Baden
Series
Schriften zur Kriminologie
Volume
23
Language
English
Pages
260
Product type
Book Titles

Table of contents

ChapterPages
  1. Titelei/Inhaltsverzeichnis No access 1 - 24
    1. A. Introduction No access
    2. B. Chapter structure No access
        1. 1. Person-based and location-based No access
        2. 2. Suspicion confirming and suspicion generating approaches No access
      2. II. Crime algorithms beyond preventive policing: court proceedings, the penitentiary system and ex post police investigations No access
      1. 1. Topicality No access
      2. 2. Transformative potential No access
      3. 3. Research gap No access
        1. 1. Compiling database No access
        2. 2. Defining target variable No access
        3. 3. Defining predictive input variables No access
        4. 4. Deducing a predictive model No access
          1. a) Percentages No access
          2. b) Probability of crime in comparison to the average population No access
          3. c) Base rate No access
          4. d) Error rate No access
          5. e) Cut-off No access
          1. a) People affected by crime prognoses No access
          2. b) Prognosis tool operators No access
        1. 1. Rule-based algorithmic predictions No access
          1. a) Differences: Compiling training dataset (step 1) No access
          2. b) Differences: Defining target variables (step 2) No access
          3. c) Differences: Defining predictive input variables (step 3) No access
          4. d) Differences: Deducing a predictive model (step 4) No access
          5. e) Differences: Risk translation and risk communication (Step 5) No access
            1. aa) People affected by crime prognoses No access
              1. (1) From prognosis experts to prognosis laypeople No access
              2. (2) Automation bias No access
        3. 3. Conclusion: technological background No access
        1. 1. Beware No access
        2. 2. HART (Harm Assessment Risk Tool) No access
        3. 3. Strategic Subject List No access
        4. 4. Summary US and UK No access
          1. a) Prognosis tool development No access
            1. aa) Prognosis tool operators No access
            2. bb) People affected by crime prognoses No access
            3. cc) Lack of transparency No access
        2. 2. Palantir Gotham – hessenDATA No access
          1. a) Prognosis tool development No access
            1. aa) Prognosis tool operators No access
            2. bb) People affected by crime prognoses No access
        4. 4. Flight Data Pattern Recognition No access
        5. 5. Summary Germany No access
      1. I. No overall assessment – big data does not mean all data No access
      2. II. No causality No access
          1. a) Lack of data quality No access
          2. b) The dark figure of crime No access
          3. c) Lack of training data representativity No access
          4. d) Perpetuation of societal discrimination No access
          5. e) Conclusion on data selection and possible solutions No access
        2. 2. Definition of target variables No access
        3. 3. Selection of input variables No access
          1. a) Error rate No access
          2. b) Overfitting and spurious correlations No access
        5. 5. Summary of no neutrality No access
    8. H. Conclusion on Chapter I. No access
          1. a) Autonomous decisions about the disclosure and use of personal data No access
          2. b) Protected data No access
          3. c) Prohibition of personality profiling No access
          4. d) Public interest dimension and chilling effects No access
        2. 2. Limits and proportionality No access
            1. aa) Secrecy and lack of transparency No access
            2. bb) Scope No access
            3. cc) Automation No access
            4. dd) Proximity to personality profiles No access
            5. ee) Stigmatization No access
            1. aa) Sufficiently serious offences No access
              1. (1) Requirements of the BVerfG for dragnet investigations No access
              2. (2) No lowering of the intervention threshold below a concrete danger No access
          3. c) Organizational and procedural safeguards No access
        4. 4. Summary of privacy No access
        1. 1. Introduction No access
          1. a) Compiling the training database No access
          2. b) Defining target variables No access
          3. c) Defining predictive input variables No access
          4. d) Calibration and monitoring of the learning process No access
          1. a) Detection of unequal treatment No access
            1. aa) Argument of ‘rational racism’ No access
            2. bb) Argument of ‘lesser evil’ No access
        4. 4. Conclusion on non-discrimination No access
        1. 1. Janus-headedness of the black box terminology No access
            1. aa) Intentional lack of transparency No access
            2. bb) Illiterate lack of transparency No access
              1. (1) Machine learning algorithms No access
              2. (2) Rule-based algorithms No access
              3. (3) Examples No access
              4. (4) Attempt at a solution: Explainable AI No access
          2. b) Conclusion on transparency layers No access
          1. a) First dimension of transparency: moment of transparency No access
              1. (1) Single individuals No access
              2. (2) Collaborative crowdsourcing No access
              1. (1) Possible configurations No access
              2. (2) Personnel resources No access
              3. (3) Organizational-structural considerations No access
              4. (4) Conclusion on a government control body No access
            3. cc) General public No access
            4. dd) Summary of the people authorized to access information No access
              1. (1) Existence and use No access
              2. (2) General principles of action No access
              3. (3) Source code No access
              4. (4) Output testing No access
              5. (5) Logging obligations in the design phase No access
            2. bb) Explanation in individual cases No access
            3. cc) Conclusion on transparency mechanisms No access
          1. a) Impossibility of transparency No access
            1. aa) Human in the loop No access
            2. bb) Comparison with existing non-transparencies No access
            1. aa) Trade secrets No access
            2. bb) Spying on the algorithm No access
            3. cc) Third-party data protection No access
            4. dd) Summary: Preponderance of competing interests No access
          4. d) Conclusion on arguments against transparency No access
          1. a) Human dignity as the core of the right to informational self-determination No access
            1. aa) Chain of democratic legitimation No access
            2. bb) Democratic formation of opinion No access
            3. cc) Democratic control No access
          3. c) Rule of law No access
        6. 6. Summary of transparency requirements No access
      4. IV. Presumption of innocence No access
    2. B. Summary of Chapter II: Legal limits of person-based predictive policing No access
      1. I. Ambiguity No access
      2. II. Negative connotations of risk in the risk society No access
      3. III. Unequal distribution of risks No access
      4. IV. Social assignment of meaning No access
      5. V. Quantification of risks: the lure of numbers No access
      6. VI. Risk perception No access
      7. VII. Tolerable risks No access
      8. VIII. Risk vs. danger No access
      9. IX. Conclusion on risk No access
      1. I. Examples of risk-oriented norms No access
      2. II. Security society No access
      3. III. The actuarial turn No access
      4. IV. Summary of status quo No access
        1. 1. Focus on risk well in advance of actual harm No access
        2. 2. Individualized risk ascription on the basis of group characteristics No access
        3. 3. Enemy perspective No access
        4. 4. Disguising political value judgements No access
        5. 5. Summary of risk-based crime control No access
          1. a) Legitimacy and legal compliance No access
          2. b) Basic concept of procedural justice No access
            1. aa) Participation No access
            2. bb) Neutrality No access
            3. cc) Respectful treatment No access
            4. dd) Trust in the motives No access
          4. d) Transparency as a response to a lack of procedural justice No access
          5. e) Summary on legitimacy and procedural justice No access
          1. a) Algorithmic criminology No access
          2. b) Summary of crime control without criminology No access
          1. a) The social psychology perspective on ‘thoughtlessness’ No access
            1. aa) Dehumanization – the ‘moral buffer’ No access
            2. bb) Displacement of responsibility – from tool to authority figure No access
            3. cc) Conclusion on moral disengagement No access
            1. aa) Deskilling No access
            2. bb) Non-transparent algorithms No access
            3. cc) ‘Supra-human’ knowledge mediation No access
          4. d) Conclusion on self-imposed algorithmic thoughtlessness No access
        4. 4. From the logic of the law to the logic of algorithms – ‘machine logic’ No access
    4. D. Conclusion on the algorithmic turn No access
      1. I. Transparency No access
      2. II. Impartiality No access
      1. I. Statutory basis No access
      2. II. Risk communication No access
    3. C. Control modalities No access
    4. D. Checklist No access
  6. Chapter V. Closing remarks: Tyrannicide and a new beginning No access 221 - 222
  7. Chapter VI. Theses No access 223 - 224
  8. Bibliography No access 225 - 260

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