Digitalisierung als total social fact der Kriminalwissenschaften

Die Digitalisierung als „total social fact“ wirkt sich nicht nur auf nahezu alle sozialen Praktiken aus, sondern auch auf alle wissenschaftlichen Disziplinen. Der vorliegende Sammelband bietet einen interdisziplinären Blick auf die Herausforderungen, die das Phänomen der Digitalisierung für die Kriminalwissenschaften mit sich bringt. Er enthält Beiträge aus soziologischer, kriminologischer, materiell-strafrechtlicher und strafprozessrechtlicher Perspektive. Die Texte zeigen auf, welche herkömmlichen Strategien sozialer Kontrolle, welche klassischen dogmatischen Begriffe und Zurechnungsstrukturen und welche verfahrensrechtlichen Instrumente und Institute mit Blick auf die digitalisierungsbedingten gesellschaftlichen Transformationen unter Druck geraten sind bzw. im Wandel stehen. Mit Beiträgen von Dr. Markus Abraham | Prof. Dr. Susanne Beck, LL.M. (LSE) | Prof. Dr. Janique Brüning | Dr. Simon Egbert | Prof. Dr. Bijan Fateh-Moghadam | Prof. Dr. Luis Greco, LL.M. (München) | Dr. Johanna Hahn, LL.M. (Harvard) | Prof. Dr. Stefan Harrrendorf | Dr. Amina Hoppe | Prof. Dr. Dr. Milan Kuhli | Prof. Dr. Bernd-Dieter Meier | Prof. Dr. Hannah Ofterdinger | Dr. Thomas Steenbreker | Dr. Meropi Tzanetakis Cover Risiken und Regulierung des Einsatzes automatisierter Gesichtserkennung in der Strafverfolgung – ein Ausblick I. Einleitung II. Funktionsweise der Technologie III. Einsatzszenarien IV. Zentrale Risiken 1. Falsche Identifizierungen – „Die Technologie funktioniert zu schlecht“ a) Problem b) Mitunter verzerrte Darstellung des Problems 2. Gefährdung der Privatheit und Einschüchterungseffekte – „Die Technologie funktioniert zu gut“ a) Privatheit des Einzelnen b) Auswirkungen auf die Gesellschaft V. Ausblick auf eine Regulierung (Technik-)Soziologische Charakteristika prädiktiver Algorithmen I. Einleitung II. Grundlagen von prädiktiven Algorithmen III. Predictive Analytics als soziotechnische Konstellation 1. Algorithmische Prognosen aus techniksoziologischer Perspektive 2. Muster 3. Postdiction 4. Prediction Gap IV. Fazit Ein neues „Wir“? Technologische Gesellschaftssteuerung und Macht als Gegenstände der Soziologie I. Einleitung II. Funktionsweise und Arten von digitalen Sozialkreditsystemen III. Soziologische Überlegungen zum Einsatz von Sozialkreditsystemen 1. Tatsächliche Wahrnehmung der Adressaten a) China b) Deutschland 2. Soziologische Folgenbetrachtung von Sozialkreditsystemen und Einfluss wirtschaftlicher und politischer Macht a) Tatsächliche Folgen bezüglich sozialer Ungleichheit und Förderung konformen Verhaltens b) Einfluss wirtschaftlicher und politischer Interessen IV. Fazit „Wo müssen herrscht, darf kein Sollen sein.“ – Die Unmöglichkeit von Normen in der digitalen Präventionsgesellschaft I. Einleitung: Worüber ich (nicht) spreche II. Die Unmöglichkeit der Moral im Maschinenzeitalter (Günther Anders) III. Die Unmöglichkeit von Normen: Verhaltenssteuerung durch Algorithmen IV. Ausblick: Smarte Unmöglichkeitsstrukturen: disruptive oder transformative Technologie? Digitale Kommunikationsprozesse aus kriminologischer Perspektive I. Einleitung II. Wirkungen von Online-Kommunikation III. Eine aktuelle eigene Untersuchung 1. Methodik 2. Ideologische Grundlagen des Prepping 3. Ausgewählte Ergebnisse IV. Zusammenfassung und Ausblick: In Richtung eines neuen Ansatzes zur Erklärung gruppenbasierter (Internet-)Delinquenz? Sexueller Missbrauch im digitalen Zeitalter – Neue Herausforderungen für die Kriminologie I. Technologischer Wandel und Kriminalität II. Der Online-Offline-Komplex von Pornografie und Missbrauch III. Fragestellungen der Kriminologie 1. Deskriptive Erfassung 2. Fragen zum Verhältnis von online und offline IV. Ertrag für die Kriminologie Zur Abgrenzung der Digitalen Kriminologie von der Cyberkriminologie I. Einleitung II. Cyberkriminologie 1. Cyber-gestützte Delikte 2. Cyber-abhängige Delikte III. Digitale Kriminologie IV. Schlussbetrachtung Soziale Netzwerke als Forschungsgegenstand der Kriminologie und die Bewältigung von „Big Data“– Datenerfassung, Forschungsmethoden und Probleme I. Wozu „Big Data“ in der Kriminologie? II. Vorbereitung der Datenerhebung III. Datenerhebung und -bereinigung IV. Datenanalyse V. Probleme der Datenerhebung und -bereinigung sowie der Analyse VI. Fazit Strafrechtliche Verantwortung und menschliche Kontrolle im Zeitalter der Digitalisierung I. Der Status Quo Lernender Systeme II. Die strafrechtliche Verantwortlichkeit des Human in the Loop III. Das Konzept der Meaningful Human Control IV. Exkurs: Bedeutsame Menschliche Kontrolle und Rechtstheorie V. Exkurs: Bedeutsame Menschliche Kontrolle in der Rechtspolitik VI. Schlussfolgerung Big Data und Künstliche Intelligenz im Strafverfahren I. Das Strafverfahren im digitalen Wandel II. Verfahrensziele und -maximen im Spannungsfeld des digitalen Wandels 1. Rechtsfrieden, Gerechtigkeit und Wahrheit 2. Das Legalitätsprinzip 3. Prinzip der materiellen Wahrheit und der Amtsermittlungsgrundsatz 4. Das Offizialprinzip – strafrechtliche Ermittlungstätigkeit als Staatsaufgabe III. Einsatz technologischer Ermittlungsmethoden zur Sachverhaltserforschung IV. Regulierung als Schlüssel zur Auflösung der Intransparenz 1. Regulierung der Datentransformation 2. Regulierung des Einsatzes von KI V. Fazit Kernbereichsschutz als Ausbeutungsschutz. Versuch einer strafprozessualen Dogmatisierung I. Einführung II. Entwicklung und Gehalt der Figur in der Verfassungsrechtsprechung III. Kritik bzw. Diagnose: edel in seinen Ansprüchen, unaufrichtig in seiner Umsetzung IV. Absolut, aber bereichsspezifisch: Behandlung des ersten Befunds V. Kernbereichsschutz als Ausbeutungsschutz: Behandlung des zweiten Befunds 1. Vorab 2. Kernbereichsschutz und nemo tenetur; Zwang zur Externalisierung von Interna; Kernbereichsschutz als Verzicht auf Ausnutzung menschlicher Schwäche 3. Leitlinie und Kriterium; zugleich eine Rekonstruktion der negativen Kernbereichsprognose und des zweistufigen Schutzmodells VI . Konkretisierung 1. Rundumüberwachung 2. Selbstgespräche 3. Tagebücher 4. Surfen im Internet 5. Besonders geschützte Orte, Personen besonderen Vertrauens 6. Zu Geistlichen, Strafverteidigern, Ärzten 7. Telekommunikation 8. Äußerungen über Straftaten VII. Fazit Digital data als Erosion von nemo tenetur I. Die passive Komponente von nemo tenetur II. Erosion der passiven Komponente durch digital data III. Die aktive Komponente von nemo tenetur IV. Erosion der aktiven Komponente durch digital data V. Folgerungen aus der Erosion Strafverfolgung mittels Künstlicher Intelligenz.Zu den prozessualen Konsequenzen für Beschuldigte I. Zum Begriff der Künstlichen Intelligenz II. Einsatzfelder in der Strafverfolgung 1. Gesichtserkennung 2. Klassifikation von Bildmaterial 3. Polygraphentest III. Charakteristika IV. Strafprozessuale Konsequenzen aus Beschuldigtenperspektive 1. Verteidigungsrechte 2. Beschuldigtenstatus V. Fazit Verzeichnis der Bearbeiter/innen