• Medientyp: Buch; Hochschulschrift
  • Titel: Das raumbezogene Predictive Policing in Deutschland : der aktuelle rechtliche Rahmen und seine Indikationen für Weiterentwicklungen des Einsatzes prädiktiver Analytik bei präventiv polizeilichem Handeln
  • Beteiligte: Lind, Franziska [VerfasserIn]
  • Körperschaft: Universität des Saarlandes ; Nomos Verlagsgesellschaft
  • Erschienen: Baden-Baden: Nomos, 2023
  • Erschienen in: Nomos-Universitätsschriften ; 1015
  • Ausgabe: 1. Auflage
  • Umfang: 399 Seiten; 23 cm x 16 cm
  • Sprache: Deutsch
  • ISBN: 9783756011094; 3756011097
  • RVK-Notation: PN 356 : Monografien
    PZ 3700 : Datenschutz / Strafrecht, Computerkriminalität (BF Datenverarbeitung / Kriminalität)
  • Schlagwörter: Deutschland > Gefahrenabwehr > Verbrechenskontrolle > Kriminalprognose > Datenanalyse > Data Mining > Algorithmus > Datenschutz
    Deutschland > Polizeirecht
  • Entstehung:
  • Hochschulschrift: Dissertation, Universtität des Saarlandes, 2022
  • Anmerkungen: Interessenniveau: 01, General/trade: For a non-specialist adult audience. (01)
    Vorwort: Die Druckfassung berücksichtigt im Wesentlichen Literatur und Rechtsprechung bis Oktober 2022
    Literaturverzeichnis: Seite 373-399
  • Beschreibung: Predictive Policing wird bisher im rechtswissenschaftlichen Diskurs hauptsächlich im Hinblick auf die Möglichkeiten und Risiken personenbezogener Vorhersagen beleuchtet. Die bereits in mehreren Bundesländern seit Längerem eingesetzten Softwareprognosen von Brennpunktgebieten werden in der Regel als vermeintlich rechtlich unproblematisch nicht weiter beachtet, obwohl sich die hier stellenden Fragen als grundlegend für die weiteren Entwicklungen darstellen. Das vorliegende Werk beleuchtet erstmals umfassend die damit verbundenen Rechtsprobleme und setzt dabei insbesondere Schwerpunkte im Mehrebenen-geprägten Datenschutzrecht, den Entwicklungen im Polizeirecht der Bundesländer und den Fragen nach dem Einsatz nichtstaatlicher Software
  • Weitere Bestandsnachweise
    0 : Nomos-Universitätsschriften

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