
Quelle: Eigene Darstellung der Projektpartner mit Hintergrundkarte © Google, AeroWest, GeoBasis-DE/BKG, GeoContenet, Landsat/Copernicus, Maxar-Technologies und OSM-Straßendaten © OpenStreetMap contributors
Projektbeschreibung
Ziel der Vorstudie war die Untersuchung der Übertragbarkeit von Annahmen und Methoden des Predictive Policing (vorhersagende Polizeiarbeit) auf den Bereich der Verkehrssicherheit. Zudem sollte festgestellt werden, ob und welche Daten für die Vorhersage von Unfallrisiken verfügbar sind. Die Umsetzbarkeit des Konzeptes sollte anhand von Anwendungsszenarien exemplarisch nachgewiesen werden.
Zu Beginn des Projektes erfolgte die konzeptionelle Aufbereitung des Themas Predictive Policing im Zusammenhang mit der Frage der Übertragbarkeit auf den Bereich der Verkehrssicherheitsarbeit. Es wurden Einflussfaktoren für Unfallrisiken identifiziert und polizeiliche Handlungskonzepte zur Minderung dieser Risiken diskutiert. Parallel erfolgte eine systematische Recherche nach relevanten Daten, die für die Analysen zur Verfügung stehen. Ausgewählte Daten (u.a. OSM-Straßendaten, Unfallstatistik, Telematikdaten, Wetterdaten, HERE Bewegungsdaten) wurden zu einem analysefähigen Datensatz aufbereitet. Es wurde dann geprüft, ob die Einflussnahme ausgewählter Risikofaktoren im Datenbestand statistisch nachweisbar ist. Für diese Faktoren wurden dann polizeiliche Handlungskonzepte identifiziert, die risikomindernd wirken und von den Vorhersagen profitieren.
Ergebnisse und Wirkung
Es konnte festgestellt werden, dass das Grundkonzept des Predictive Policing auf die polizeiliche Verkehrssicherheitsarbeit übertragbar ist. Wie beim klassischen Predictive Policing lassen sich auch hier relevante Situationsmuster feststellen, die vorhersagbar und für die vorausschauende Polizeiarbeit nutzbar sind.
Am Beispiel der Stadt Bremen konnten aus den kommunalen Verkehrstelematikdaten sowie weiteren Datenquellen Heat-Maps abgeleitet werden, die in Abhängigkeit von Staulagen auf den umgebenden Autobahnen auf erhöhte Unfallrisiken für bestimmte Zeiten und Orte im innerstädtischen Verkehrsnetz hinwiesen. Hierbei wurde vor allem die Verkehrsdichte betrachtet, da mit zunehmender Verkehrsdichte die Anforderung an die Fahraufgabe und damit auch das Unfallrisiko steigt. Dies entspricht grundlegenden Theorien aus dem Bereich der Verkehrssicherheit (hier: Task-Capability-Interface-Modell) und konnte auch in den Daten nachgewiesen werden.
Für die Untersuchung von Anwendungsszenarien wurde die Annahme genutzt, dass Staulagen auf den umgebenden Autobahnen der Stadt Bremen zu höheren Verkehrsdichten und damit auch zu höheren Unfallzahlen im städtischen Sekundärnetz führen. Dies konnte genauso nachgewiesen werden wie die Annahme, dass es bestimmte raumzeitliche Verteilungen des Unfallrisikos gibt, die für typische Verkehrssituationen (hier: Stoßzeiten) charakteristisch sind. Diese Auswertungen sind wertvoller Input für die polizeiliche Einsatzplanung, die beispielsweise durch erhöhte Präsenz und Verkehrsüberwachung oder durch zeit- und ortsbezogene Öffentlichkeitsarbeit auf die Einhaltung von Verkehrsregeln einwirken und damit die Unfallwahrscheinlichkeit beeinflussen kann.
Mit der Vorstudie wurde eine wichtige Grundlage für weitergehende Arbeiten geschaffen, die sich mit der systematischen Entwicklung und Validierung von Prädiktoren (Kurz-, Mittel- und Langfristvorhersage) und polizeilichen Handlungskonzepten sowie mit der
Integration des Konzeptes in die kommunale Informationsinfrastruktur (Smart Cities) und in die praktische Polizeiarbeit befassen sollen.
Verbundkoordinator | Deutsche Hochschule der Polizei (DHPol)
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Projektvolumen | 87.611 € (davon 100 % Förderanteil durch BMDV) |
Projektlaufzeit | 03/2019 – 02/2020 |
Projektpartner | 52°North: Initiative for Geospatial open Source Software GmbH (52N), Münster
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Ansprechpartner | Deutsche Hochschule der Polizei Prof. Dr. Christine Sutter Tel. +49 (0)2501 806-430 E-Mail: christine.sutter@dhpol.de |