Criminal Futures

This book explores how predictive policing transforms police work. Police departments around the world have started to use data-driven applications to produce crime forecasts and intervene into the future through targeted prevention measures. Based on three years of field research in Germany and Switzerland, this book provides a theoretically sophisticated and empirically detailed account of how the police produce and act upon criminal futures as part of their everyday work practices. The authors argue that predictive policing must not be analyzed as an isolated technological artifact, but as part of a larger sociotechnical system that is embedded in organizational structures and occupational cultures. The book highlights how, for crime prediction software to come to matter and play a role in more efficient and targeted police work, several translation processes are needed to align human and nonhuman actors across different divisions of police work. Police work is a key function for the production and maintenance of public order, but it can also discriminate, exclude, and violate civil liberties and human rights. When criminal futures come into being in the form of algorithmically produced risk estimates, this can have wide-ranging consequences. Building on empirical findings, the book presents a number of practical recommendations for the prudent use of algorithmic analysis tools in police work that will speak to the protection of civil liberties and human rights as much as they will speak to the professional needs of police organizations. An accessible and compelling read, this book will appeal to students and scholars of criminology, sociology, and cultural studies as well as to police practitioners and civil liberties advocates, in addition to all those who are interested in how to implement reasonable forms of data-driven policing

Moderne Verfahren der Lügendetektion als sicherheitspolitische Innovationen: Technikgenese zwischen diskursiven Versprechungen und materialen Rückwirkungen

Geneseprozesse von Sicherheitstechnologien sind von Grund auf diskursiv gerahmt, da das als innovatorische Triebkraft wirkende Sicherheitsrisiko selbst diskursiv konstituiert ist. Dieses reziproke Verhältnis zwischen Sicherheitstechnologien und der Diskursivität von Sicherheitsprogrammen bildet die Hintergrundfolie des Beitrags. Konkretisiert am Beispiel der modernen Lügendetektionsverfahren, wie sie seit den Anschlagen vom 11. September 2001 in Sicherheitsprogrammen eingebunden werden, analysiert der Beitrag die Zirkularität zwischen diskursiven Sicherheitsinnovationen und materialen Technologien. Dabei verweist er auf die analytische Relevanz der Techniksoziologie und der Innovationstheorie für die Diskursforschung

Diskurs und Materialität: eine Einleitung ins Themenheft

Seit einigen Jahren ist in den Sozialwissenschaften – bisweilen unter dem Rubrum »material turn« subsumiert – eine verstärkte Diskussion um die gesellschaftliche Stellung von Materialität zu verzeichnen. Stets geht es um die adäquate Verhältnisbestimmung von menschlichen und nichtmenschlichen Partizipant:innen in sozialen Praktiken, die Aushandlung des Anspruchs post-anthropozentrischer Vorstellungen von Sozialität sowie die Konsequenzen, die sich aus derlei Positionen für die Diskurstheorie und -analyse ergeben. Entsprechende Diskussionen berühren auch die Diskursforschung, wird der »material turn« doch immer wieder explizit als (Abwehr-)Reaktion auf den »linguistic « bzw. » discursive turn« und mitunter zugleich als Fortführung poststrukturalistischer Ansätze positioniert. Das vorliegende Themenheft »Diskurs und Materialität« in der Zeitschrift für Diskursforschung will sich der Herausforderung annehmen, mithin das Potenzial der Diskursforschung für materialitätssensible Analysen aufzeigen

Das Digitale und seine Ethnografie(n)

Zweifellos hat die Digitalisierung maßgebliche Folgen für das gesellschaftliche Zusammenleben ebenso wie für die Analyse desselben. Letzteres impliziert nicht nur theoretische Adaptionsnotwendigkeiten, sondern gleichfalls methodische Innovationen – nicht nur, aber insbesondere in der soziologischen Forschung. Seien es neue gesellschaftliche Praktiken, die durch die Digitalisierung entstehen und adäquat analysiert werden müssen oder neue Datentypen, die empirischen Forscher*innen durch die Digitalisierung zugänglich werden. In beiden Fällen sollten die durch die Digitalisierung der Gesellschaft angestoßenen Veränderungen sowohl als Herausforderung wie auch als Chance für analytische Neu- bzw. Weiterentwicklungen begriffen werden. Folgerichtig hat die Diskussion um „Digital Methods“ schon seit einigen Jahren Hochkonjunktur (z. B. Rogers 2013; Snee et al. 2016; Caliandro 2018). Und obgleich durchaus zahlreiche Beiträge aus der qualitativen Sozialforschung existieren, bilden v. a. quantitativ orientierte Versuche – gemeinhin unter Bezeichnungen wie „Digital Humanities“ (z. B. Berry 2012; Warwick et al. 2012; Griffin et al. 2016) oder auch „Computational Social Science“ (Lazer et al. 2009; Conte et al. 2012; Alvarez 2016) subsumiert – in diesem Zusammenhang die Mehrheit. Zudem ist nicht selten der generelle Impetus auszumachen, wonach es einer grundsätzlichen Digitalisierung empirischer Methoden bedarf (z. B. Lupton 2015; Marres 2017) – also einer vollumfänglichen Übersetzung qualitativer und/oder quantitativer Methoden in digitale Register. Dieser Lesart möchten wir im Beitrag mit Blick auf ethnografische Herangehensweisen die These entgegenhalten, dass gleichsam die bewährten Verfahren empirischer Sozialforschung bereits eine wichtige Voraussetzung für die Erforschung digitaler Phänomene darstellen. Im Zuge dessen stellen wir Ansätze vor, die digitalisierte Praktiken ethnografisch zu analysieren (Online-Interaktion, Nutzung digitaler Medien sowie algorithmische Praktiken im engeren Sinne), um zu verdeutlichen, dass insbesondere mit Blick auf die Ethnografie von Algorithmen im engeren Sinne noch umfassender Forschungsbedarf herrscht und das die neuen analytischen Möglichkeiten durch die Digitalisierung keineswegs bedeutet, dass es per se neuer ‚digitaler Methoden‘ bedarf

Von der Soziologie der Zukunft zur Soziologie der Zukünfte

Das Ziel dieses Beitrags besteht vor dem Hintergrund der vielfältigen beobachtbaren Arten und Weisen der Vergegenwärtigung von Zukunft darin, die Differenziertheit von Zukunftsbezügen in der Gegenwartsgesellschaft zu veranschaulichen. Dabei gilt es, erste Überlegungen zu begrifflich-konzeptuellen Systematisierungen vorzunehmen. Neben der Bestimmung von Idealtypen geht es auch um die empirische Sensibilisierung für die reale Bedeutungsvielfalt der unterschiedlichen Begriffe, anhand derer Akteur:innen ihre Zukunftsbezüge benennen

Algorithmen im Recht

Die Digitalisierung wird zukünftige Gesellschaften nachhaltig prägen. Ohne Algorithmen, big data und Künstliche Intelligenz sind selbige nicht (mehr) vorstellbar. Was bedeutet das für den Bereich des Rechts und auch für die rechtssoziologische Analyse? Der Beitrag erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Vielmehr wirft er exemplarische Schlaglichter auf ein emergierendes rechtssoziologisches Themenfeld und stellt drei Diagnosen zur Diskussion: (1) Die Ethik der Robotergesellschaft, (2) Recht in der Prädiktionsgesellschaft und (3) Die Kontrollgesellschaft revisited

Can GDP measurement be further improved? Data revision and reconciliation

Recent years have seen many attempts to combine expenditure-side estimates of U.S. real output (GDE) growth with income-side estimates (GDI) to improve estimates of real GDP growth. We show how to incorporate information from multiple releases of noisy data to provide more precise estimates while avoiding some of the identifying assumptions required in earlier work. This relies on a new insight: using multiple data releases allows us to distinguish news and noise measurement errors in situations where a single vintage does not. Our new measure, GDP++, fits the data better than GDP+, the GDP growth measure of Aruoba et al. (2016) published by the Federal Reserve Bank of Philadephia. Historical decompositions show that GDE releases are more informative than GDI, while the use of multiple data releases is particularly important in the quarters leading up to the Great Recession

Can GDP Measurement Be Further Improved? Data Revision and Reconciliation

Recent years have seen many attempts to combine expenditure-side estimates of U.S. real output (GDE) growth with income-side estimates (GDI) to improve estimates of real GDP growth. We show how to incorporate information from multiple releases of noisy data to provide more precise estimates while avoiding some of the identifying assumptions required in earlier work. This relies on a new insight: using multiple data releases allows us to distinguish news and noise measurement errors in situations where a single vintage does not. We find that (a) the data prefer averaging across multiple releases instead of discarding early releases in favor of later ones, and (b) that initial estimates of GDI are quite informative. Our new measure, GDP(++), undergoes smaller revisions and tracks expenditure measures of GDP growth more closely than either the simple average of the expenditure and income measures published by the BEA or the GDP growth measure of Aruoba et al. published by the Federal Reserve Bank of Philadelphia