1.1 Sicherheit und Prävention

In der alten Bundesrepublik war das Feld professioneller Sozialkontrolle neben der informellen Sozialkontrolle vom Strafrecht und anderen Disziplinarinstitutionen geprägt. Vor allem seit den 1990er Jahren haben daneben andere Strategien und Techniken an Bedeutung gewonnen.

Dies ist erstens auf eine Entwicklung zurückzuführen, die als Versicherheitlichung bezeichnet worden ist: Individuelle, bürgerliche Sicherheit, Schutz vor Gefahren, Kriminalität und Ordnungsstörungen sind zu einem bestimmenden gesellschaftlichen Thema geworden, das in einem Kreislauf zwischen Bevölkerung, Medien und Politik permanent seine Runden zieht. Tatsächliche oder vermeintliche Sicherheitsbedürfnisse in der Bevölkerung werden von Medien und öffentlicher Debatte aufgegriffen und dargestellt; die Politik sieht sich vor der Herausforderung, diesen Ansprüchen gerecht zu werden – einerseits indem diese Bedürfnisse bei allen Themen mitgedacht und adressiert werden; andererseits in meist reflexhaften Reaktionen des Gesetzgebers auf mehr oder weniger spektakuläre Einzelfälle und die daraus folgende Debatte (Legnaro & Klimke, 2022). Innere Sicherheit gehört für alle Parteien zur notwendigen Kernkompetenz; tough on crime ist eine selbstverständliche, nicht hinterfragbare Haltung.

Dies geht zweitens einher mit der Herausbildung einer neuartigen Präventionsorientierung. Die Ahndung von Normverstößen in der Vergangenheit genügt nicht mehr. Anstelle dessen gewinnt die präventive Bearbeitung von Problemen an Bedeutung, die Schädigungen vor ihrem Eintritt verhindern soll (Feeley & Simon, 1992; Legnaro & Klimke, 2022a; Zedner, 2007). Die mittelbare Präventionswirkung des Strafrechts ist im modernen Schutz- und Vorsorgestaat des 20. Jahrhunderts angesichts dessen in Verruf geraten, wird heute als ungenügend angesehen (Singelnstein, 2020: 102 f.). Soziale Kontrolle soll deutlich früher eingreifen, um bei Situationen oder Personen zu intervenieren, die als problematisch eingestuft werden.

Hierbei handelt es sich um eine Logik, die alle Bereiche sozialer Kontrolle erfasst – selbst das repressive, aufarbeitungsorientierte Strafrecht, wo es eigentlich nicht passt, bleibt nicht davon verschont: Im materiellen Strafrecht ist seit Jahrzehnten eine kontinuierliche Vorverlagerung der Strafbarkeit zu beobachten – von abstrakten Gefährdungsdelikten bis hin zu den Vorbereitungsdelikten bspw. in Form der §§ 89a, 89b StGB. Gleichzeitig haben die präventiv ausgerichteten stationären Maßregeln der Besserung und Sicherung in den vergangenen Jahrzehnten massiv an Bedeutung gewonnen. Im Strafverfahren werden Maßnahmen der so genannten Strafverfolgungsvorsorge wichtiger, also solche, die für eine erst in der Zukunft möglicherweise anstehende Strafverfolgung durchgeführt werden, wie die Speicherung erkennungsdienstlicher Daten und von »genetischen Fingerabdrücken«, aber auch die Vorratsdatenspeicherung (Singelnstein, 2020: 102 ff.).

Drittens tritt schließlich der technische Fortschritt hinzu. Zum einen werden heute in allen Lebensbereichen unzählige Daten erfasst und können ausgewertet werden. Zum anderen ermöglichen neue Techniken der Datenauswertung, etwa mittels Künstlicher Intelligenz (KI), eine tiefgehende Auswertung dieser Datenbestände (Puschke, 2023: 767 ff.; Simmler, 2021; Završnik, 2025).

1.2 Konzepte sozialer Kontrolle

Diese Entwicklungen führen zu einem erheblichen Wandel professioneller Sozialkontrolle, der gerne in umfassenden Diagnosen der grundlegenden Veränderungen analysiert wird, die dabei aber die Komplexität und Verwobenheit dieser Veränderungsprozesse zu simplifizieren drohen. Kriminolog:innen diagnostizieren in diesem Sinne einen Wandel von der Clinical oder Actuarial Justice zur Algorithmic Justice. An die Stelle individueller Beurteilungen oder Rückfallprognosen treten danach umfassende Datenauswertungen zur Vorhersage (Završnik, 2019). Uwe Volkmann hat seinerseits und im Anschluss an andere Autor:innen aus juristischer Sicht die Übergänge von der Gefahrenabwehr über das Vorsorge- hin zum Prädiktionsmodell herausgearbeitet, die als jeweils grundlegend unterschiedliche Konzepte sozialer Kontrolle verstanden werden können (Volkmann, 2021). Im Anschluss an diese Diagnosen, für die diese zwei Beispiele stellvertretend stehen sollen, lassen sich folgende Modelle bzw. Konzepte unterscheiden.

Im klassischen Disziplinarmodell wird soziale Kontrolle durch Normierung und Disziplinierung hergestellt. Institutionen setzen klare Normen und Standards, die Individuen befolgen und internalisieren sollen. Mechanismen wie Bestrafung, Überwachung und Belohnung sollen diese Normen durchsetzen, das Verhalten der Individuen in der Zukunft formen. Nach Foucault ist das Strafrecht, sind Überwachen und Strafen im engeren Sinne dabei nur ein Mechanismus von vielen. Deren Gegenstand sind konkrete Verhaltensweisen in der Vergangenheit; die Einwirkung richtet sich auf Personen (Foucault, 1975; Singelnstein & Kunz, 2021, 391 ff.).

Im Präventionsmodell im Sinne der Gefahrenabwehr steht die Prognose von Wahrscheinlichkeiten eines Schadenseintritts im Mittelpunkt. Ziel ist die Einwirkung auf solche festgestellten Situationen konkreter Gefahren, um den Schadenseintritt zu verhindern. Das kann sich auf Personen ebenso wie auf Situationen oder Orte richten. Diese Strategien bestehen in Form der Eingriffsbefugnisse des Polizeirechts schon lange neben dem Strafrecht, sie sind in den vergangenen Jahrzehnten aber immer wichtiger geworden. So wurden seit den 1990er Jahren die Befugnisse in den Polizeigesetzen erheblich ausgeweitet. Zuletzt wurden dabei auch Möglichkeiten eines präventiven Ausschlusses, d. h. vorbeugender Gewahrsam, Aufenthaltsverbote und Platzverweise für bestimmte Personen an bestimmten Orten eingeführt bzw. erweitert und sind heute viel umfassender möglich als zuvor (Heidebach, 2023; Singelnstein, 2020: 104 f.).

Das Vorsorgemodell verkörpert eine Perspektive, in der es nicht mehr genügt, auf das Eintreten einer konkreten Gefahr zu warten; hier geht es nicht mehr um die konkrete Wahrscheinlichkeit eines Schadenseintritts, sondern dessen reine Möglichkeit genügt. Die Gegenstände der Vorsorge sind dementsprechend abstrakter als in anderen Modellen. Ziel der Vorsorge ist die Steuerung von risikohaften Lagen durch deren Aufklärung, die Vorbereitung auf möglicherweise eintretende Situationen, aber auch die Einwirkung im Sinne der Präemption, um eine Konkretisierung bzw. der Verwirklichung der Risiken entgegenzuwirken (Barczak, 2020: 104 ff.; Završnik, 2025: 112). Solche Mechanismen haben sich seit den 1980er Jahren zunächst in verschiedenen speziellen Rechtsgebieten vor allem im Besonderen Verwaltungsrecht herausgebildet. Etwa zur selben Zeit sind in den Polizeigesetzen als allgemeineren Regimen Vorsorge und Vorbeugung als Aufgaben eingeführt worden, die im Vorfeld von Tatverdacht und Gefahr angesiedelt sind. Die Gefahrenvorsorge soll etwa einwirken, um die Entstehung von Gefahren zu verhindern, soll eine Vorbereitung für die Abwehr zukünftiger Gefahren leisten. Mit dem 11. September 2001 und dem islamistisch motivierten Terrorismus ist sodann die Figur des Gefährders Gegenstand polizeilicher Interventionen geworden. Im Zuge dessen wurden in den Polizeigesetzen auch Eingriffsschwellen deutlich vorverlagert, wofür die Kategorie der »drohenden Gefahr« (Austermann & Schlichte, 2018: 479 f.) sinnbildlich steht. Als bearbeitungsbedürftig gelten nun nicht mehr nur schadensträchtige Situationen, sondern auch potentiell gefährliche Personen, deren Handeln sich in zeitlich-räumlicher Hinsicht aber noch nicht weiter konkretisiert bzw. verdichtet hat (Austermann & Schlichte, 2018: 479, 487 ff.; Barczak, 2020).

Das Prädiktionsmodell schließlich geht noch einen Schritt weiter und abstrahiert gänzlich von konkreten Situationen oder Personen. Soziale Kontrolle wird flächendeckend und praktisch anlasslos (Volkmann, 2021: 1413 ff.). Ausgangspunkt dessen sind die massenhaft bestehenden Datenbestände und die technischen Möglichkeiten, diese auszuwerten, insbesondere mittels KI (van Brakel, 2025). Durch digitale Technologien werden immer mehr Aspekte des menschlichen Lebens in Daten umgewandelt, gemessen und analysiert (Burchard, 2021: 801 ff.), so dass eine permanente Vermessung der Gesellschaft möglich wird. Ziel darauf basierender Techniken ist die Berechnung und Feststellung von Risiken, also von Umständen, aus denen sich perspektivisch Probleme ergeben könnten. Hieran können einerseits Techniken anknüpfen, die diese Risiken entsprechend bearbeiten. Andererseits ermöglichen sie aber auch eine Verwaltung festgestellter Risiken, also eine nach Risikofaktoren sortierte Gesellschaft (Kilis et al., 2025; Singelnstein & Kunz, 2021: 391 ff.).

Die sozialwissenschaftliche Forschung zu diesen grundlegenden Entwicklungen der Digitalisierung und Datafizierung verweist darauf, dass durch diesen technischen Fortschritt nicht nur einzelne neue Techniken entstehen, sondern ganz andere Arten und Weisen, die Welt zu sehen und damit umzugehen. Die Digitalisierung verändert nicht nur die gesamte Produktion und Verteilung von Wissen in der Gesellschaft, sondern auch die Umgangsweisen, die aus diesem Wissen folgen (Reckwitz, 2017; Nassehi, 2019).

2.1 Waffenverbotszonen

Waffenverbotszonen sind festgelegte Gebiete, in denen das Mitführen von Waffen und ähnlichen Gegenständen verboten ist. Sie sollen die öffentliche Sicherheit erhöhen und Gewalt reduzieren (Mühler et al., 2022). Bei Verstößen gegen die Verbote drohen Bußgelder. Solche Zonen können u. a. nach § 42 Abs. 5 WaffG eingerichtet werden, wenn an öffentlichen Orten wiederholt Straftaten mit Waffengebrauch festgestellt wurden und auch künftig mit solchen Taten zu rechnen ist bzw. auch an vielbesuchten Orten, die bislang als nicht gefährlich gelten. Zahlreiche Bundesländer haben die Einrichtung solcher Zonen speziell gesetzlich geregelt (Oehms & Gantschnig, 2025).

Die ersten Waffenverbotszonen wurden 2007 in Hamburg eingerichtet, seitdem hat ihre Zahl stetig zugenommen. Sie sind heute z. B. in Berlin, Düsseldorf, Halle a.d. Saale, Köln, Leipzig, Magdeburg und Saarbrücken sowie an zahlreichen Bahnhöfen zu finden, zuletzt wurden auch welche in Frankfurt a.M. und Heilbronn geschaffen. Welche Bedeutung die Maßnahme hat, zeigt sich auch darin, dass Bundeskanzler Olaf Scholz nach einem Messerangriff in Mannheim im Mai 2024, bei dem ein Polizist getötet wurde, die bundesweite Einrichtung solcher Zonen als adäquate Gegenmaßnahme gefordert hat.^[1]

Waffenverbotszonen kommen auf den ersten Blick als Disziplinarmechanismus daher, wenn sie Regeln aufstellen und bei Verstößen dagegen Sanktionen ermöglichen. Allerdings erscheinen sie im Gewand des Gefahrenabwehrrechts und sind weit im Vorfeld von konkreten Rechtsgutsbeeinträchtigungen angesiedelt, wie das Strafrecht sie fordert. Auch dürfte ihre normative und disziplinierende Wirkung überschaubar sein: Erstens sind viele der in den jeweiligen Zonen erfassten Waffen und Gegenstände ohnehin verboten bzw. ist ihr Tragen reguliert. Zweitens wird die normative Ansprechbarkeit der Bevölkerung für derart örtlich und oft auch zeitlich eingegrenzte Verbote beschränkt sein.

Im Ergebnis führen die Waffenverbotszonen – ähnlich wie »Gefahrengebiete«, »gefährliche« oder »kriminalitätsbelastete Orte« – somit vor allem zu mehr Kontrollen ohne konkreten Anlass im Sinne von Gefahr oder Verdacht (Belina & Wehrheim, 2011). Zum Teil erweitern sie die rechtlichen Möglichkeiten hierfür, in jedem Fall verschieben sie aber die polizeiliche Praxis in solchen Verbotszonen in diese Richtung – auch dort, wo die Zonen nur ein Vorgehen nach den allgemeinen Befugnissen aus dem Polizeigesetz eröffnen. Indem bereits das Tragen von Gegenständen und Waffen als Rechtsverstoß gilt, sind die Kontrollen weit im Vorfeld einer tatsächlichen Gefährdung möglich. Identitätsfeststellung und Durchsuchung werden so von konkreten rechtlichen Bindungen gelöst.

2.2 Intelligente Videoüberwachung

Maschinelles Lernen und andere Formen von KI ermöglichen es heute, dass Videodaten in Echtzeit analysiert und auf Basis dessen automatisiert Entscheidungen getroffen werden. Diesen technischen Fortschritt machen sich Strategien sozialer Kontrolle zu Nutze, wenn Videoüberwachung nicht mehr nur der Abschreckung und der Generierung von Beweismitteln dient, sondern auch Personen und Ereignisse erkennen oder analysieren und darauf reagieren soll (Desoi, 2017; Janitzki, 2024; Lang, 2023).

Eine erste Anwendung dieser Technik ist die Gesichtserkennung, also die Identifikation von Personen durch Analyse und Abgleich von Gesichtsdaten. Sie kommt etwa bei Zugangskontrollen und bei der Erkennung gesuchter Personen zu Fahndungszwecken in Betracht (Fussey, 2025; Hahn, 2025). Ähnlich funktioniert die automatische Kennzeichenerkennung (Automatic Number Plate Recognition), die für die Überwachung von Parkplätzen, in der Verkehrsüberwachung und bei Mautsystemen eingesetzt wird. Weitere Anwendungsfelder sind das Erkennen von Objekten oder Bewegungen, also z. B. die Aktivierung von Alarmen bei unbefugtem Betreten eines Gebiets, die Identifikation und Verfolgung bestimmter Objekte wie Gepäckstücke oder Fahrzeuge, etwa für die Sicherheit an Flughäfen, oder eine Überwachung von Produktionsanlagen (Wehrheim, 2014: 145 ff.).

Schließlich kann intelligente Videoüberwachung auch Bewegungen analysieren und so bestimmte Verhaltensweisen erkennen. Dies betrifft zum einen problematisches Verhalten als solches, wie aggressive Bewegungen, Schlägereien oder ein Fallen auf Bahngleise, zum anderen aber auch verdächtige Verhaltensmuster, die auf Gefahren oder Straftaten hindeuten, wie ein längerer Aufenthalt an dafür ungewöhnlichen Orten oder plötzliches Rennen. Auf diese Weise lässt sich also nicht nur Gewalt im öffentlichen Raum erkennen, sondern ist etwa auch eine Prävention von Diebstählen in Geschäften denkbar. Perspektivisch sollen diese Techniken auch Gesichtsausdrücke analysieren können, um daraus auf ein geplantes Verhalten oder bestimmte Absichten zu schließen.

Zusammengenommen dient intelligente Videoüberwachung als Form der Detektion also nicht nur der Identifikation von Personen und Objekten, sondern soll auch das Erkennen von (möglicherweise) problematischen Personen und Situationen möglich machen. Aus rechtlicher Sicht handelt es sich damit um besonders eingriffsintensive Formen der Videoüberwachung, an die entsprechend höhere rechtliche Anforderungen zu stellen sind.

2.3 Uploadfilter, Chatkontrolle & Co

Als neuartige Formen sozialer Kontrolle können auch Uploadfilter und Chatkontrolle angesehen werden. Uploadfilter überprüfen Inhalte, bevor sie auf Online-Plattformen hochgeladen werden, wie etwa YouTube, Spotify, Instagram und anderen sozialen Medien. Sie analysieren die Inhalte bspw. auf urheberrechtlich geschütztes Material. Dafür verwenden sie Algorithmen und Datenbanken, um hochgeladene Inhalte – Texte, Bilder, Videos, Musik – automatisch zu scannen und mit bekannten Werken abzugleichen – an Stelle der ebenso möglichen händischen Prüfung. Die Überprüfung findet in Echtzeit statt, sodass der Upload nur dann abgeschlossen wird, wenn kein Verstoß gegen das Urheberrecht festgestellt wird. Bei einem erkannten Verstoß wird der Upload blockiert (Heldt, 2018). Der Digital Service Act als EU-Verordnung verpflichtet Diensteanbieter zudem, einen Straftatverdacht den Strafverfolgungsbehörden zu melden.

Auf ähnliche Weise arbeitet die so genannte Chatkontrolle, also eine Möglichkeit zur Überwachung von privaten Chatnachrichten in Messengerdiensten, die seit 2023 auf EU-Ebene intensiv in der kriminalpolitischen Diskussion ist (Marquard, 2024). Danach soll sich die Technik insbesondere gegen die Verbreitung von Missbrauchsdarstellungen von Kindern richten. Ebenso könnte sie aber gegen Cybermobbing, Hassrede und andere illegale Aktivitäten im Zusammenhang mit Chats eingesetzt werden. Die Chatkontrolle würde Messengerdienste dazu verpflichten, staatlichen Stellen Zugang zu allen Chat-Nachrichten für eine inhaltliche Prüfung zu geben, auch wenn diese Ende-zu-Ende verschlüsselt sind, oder eine solche Prüfung selbst durchzuführen. Ähnlich wie bei Uploadfiltern würden dabei Algorithmen die Chatnachrichten anhand von Stichwörtern, Phrasen oder Mustern nach bestimmten Inhalten scannen, um einschlägige Inhalte in der Regel in Echtzeit zu identifizieren.^[2]

Techniken dieser Art weisen zwei wesentliche Besonderheiten bzw. Innovationen auf. Zwar knüpfen sie an klassische strafrechtliche Regelungen an und verhelfen diesen zur Durchsetzung. Dabei arbeiten sie aber erstens mehr oder weniger umfassend, erfassen also alle Inhalte bzw. Chats. Zweitens agieren sie praktisch als Impossibility Structures im Sinne von Smart Orders (Burchard, 2023: 805 ff.; Puschke 2023: 776 ff.), weil sie nicht primäre Verstöße gegen strafrechtliche Normen sanktionieren wollen, sondern bereits das strafbewehrte Verhalten an sich verhindern sollen, indem sie Upload bzw. Übermittlung blockieren.

2.4 Prädiktive Massendatenauswertung

Techniken der prädiktiven Massendatenauswertung schließlich versprechen durch eine automatisierte Auswertung unterschiedlicher Daten Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Auftreten von Kriminalität in der Zukunft treffen zu können, indem sie Muster erkennen und Risikofaktoren ermitteln. Dies kann zum einen raumbezogen erfolgen, z. B. wenn für eine bestimmte Gegend eine erhöhte Wahrscheinlichkeit der Begehung von Straftaten ermittelt wird. Zum anderen ist aber auch eine personenbezogene Prognose denkbar (Eisenberg & Kölbel, 2024: 206 f.; Volkmann, 2021: 1413 ff.; Singelnstein & Kunz, 2021: 394 ff.; Sommerer, 2020).

In Deutschland sind solche Techniken seit zehn Jahren öffentlichkeitswirksam als so genanntes Predictive Policing in Erscheinung getreten. Die dabei eingesetzte Software-Lösungen sind meist auf Einbruchsdiebstähle am Tag beschränkt. Auch diese Delikte kann die Software natürlich nicht präzise voraussagen. Sie verspricht aber, Wohngebiete ermitteln zu können, für die eine erhöhte Wahrscheinlichkeit besteht, dass derartige Delikte begangen werden. Dafür wird die Software täglich mit den aktuellen Daten über festgestellte Einbrüche bestückt – Ort, Zeit, Beute, Vorgehen. Auf Basis dessen berechnet die Software eine Wahrscheinlichkeit dafür, dass in der Gegend Wiederholungstaten begangen werden (Kuhlmann & Trute, 2021; Singelnstein, 2018: 1 f.).

In den USA, aber auch in anderen Ländern, wird Predictive Policing seit 2008 regulär in der Polizeiarbeit angewendet und heute von einem Großteil der Polizeibehörden genutzt und zum Platform Policing weiterentwickelt (Bennett Moses & Chan, 2016; Brayne, 2020; Wilson, 2025). Dies geschieht sehr viel umfassender als in Deutschland. Die dortigen Systeme sind nicht auf den Einbruchsdiebstahl beschränkt, sondern treffen Wahrscheinlichkeitsaussagen über das Auftreten verschiedener Delikte. Dies ist u. a. auch deshalb möglich, weil die dortigen Anwendungen auf sehr viel mehr Daten und vor allem auch sehr unterschiedliche Kategorien von Daten zurückgreifen können. Dazu zählen etwa Daten aus den Kriminalstatistiken, vor allem Zeit, Ort und Art von Straftaten in der Vergangenheit, Wohnortdaten Verurteilter, das Vorhandensein von bestimmten Infrastrukturen – etwa Clubs oder Einkaufszentren, Bushaltestellen und Schulen, oder die Nähe zur Autobahn, sozioökonomische Daten, Wetterdaten, aber auch Social Media-Daten. Anhand der festgestellten Faktoren kann für Gegenden oder Personen in Echtzeit ein Risikoprofil erstellt werden.

In Deutschland ist die anfängliche kriminalpolitische Euphorie über Predictive Policing mittlerweile deutlich abgeflaut. Manche Bundesländer haben die Programme sogar bereits wieder eingestellt oder sind nicht über eine Testphase hinausgekommen; in anderen wird weiter daran gearbeitet. Aber auch unabhängig davon gehen in der Polizei die Bestrebung zu solchen umfassenden Datenauswertungen und dem Einsatz von KI in anderen Formen weiter. Auf der einen Seite versucht die Polizei, ihre eigenen Datenbestände besser nutzbar zu machen und umfassend auszuwerten (Eisenberg & Kölbel, 2024: 391 ff.; Golla, 2024). Hierfür steht etwa die umfassende Erneuerung der entsprechenden Infrastruktur der Polizei im Rahmen des Projekts »Polizei 20/20«.^[3] Darüber hinaus sind die Bundesländer auch dazu übergegangen, externe Software-Lösungen für eine umfassende und automatisierte Auswertung ihrer Datenbanken einzukaufen, insbesondere bei der umstrittenen US-Firma Palantir (Ulbricht & Egbert, 2024). In Hessen, Hamburg und NRW wurde in den Polizeigesetzen bereits eine Rechtsgrundlage geschaffen, die eine solche Auswertung rechtlich ermöglichen soll, auch wenn das Bundesverfassungsgericht dem zuletzt erhebliche rechtliche Grenzen gesetzt hat (BVerfGE 165, 363).

Auf der anderen Seite sind in den Polizeien in den vergangenen zehn Jahren in verschiedenen Formen Systeme für sogenanntes Hochrisikomanagement entstanden. Dabei sollen risikohafte Personen erkannt werden, um diese je nach Bereich in besonderer Weise in den Blick zu nehmen. Eine solche systematische Früherkennung so genannter Gefährder wurde seit 2015 beim BKA unter dem Titel »Regelbasierte Analyse potentiell destruktiver Täter zur Einschätzung des akuten Risikos« (RADAR) entwickelt, zunächst für den Bereich des islamistisch motivierten Terrorismus (»RADAR-iTE«), im Anschluss aber auf andere Bereiche des »Extremismus« ausgeweitet (Arzt, 2021: Rn. 1301 ff.). Im Rahmen dieser Programme sollen durch systematische Datenauswertung im Hinblick auf bestimmte Risikofaktoren Personen ermittelt werden, die ein besonderes Risiko für die Begehung von Straftaten aufweisen. Dabei werden Punktwerte vergeben und die untersuchten Personen in verschiedene Kategorien eingeteilt. Im Bereich der Jugendkriminalität kommen ähnliche Programme zum Einsatz, um so genannte Intensivtäter frühzeitig zu erkennen (Eisenberg & Kölbel, 2024: 397 f.). Diese Formen des Hochrisikomanagements haben sich in den Bundesländern zu einem systematischen Monitoring bestimmter gesellschaftlicher Bereiche, Themen und Gruppen entwickelt. Neben den bereits genannten Feldern betrifft dies etwa auch häusliche Gewalt und wird kontinuierlich weiter ausgebaut. Auf diese Weise ermitteln die Länder jeweils Personen im dreistelligen Bereich, die als Hochrisiko-Fälle eingestuft und entsprechend behandelt werden.

Diese Entwicklungen zeigen, dass es in der deutschen Polizei ein starkes Streben sowohl nach automatisierter Massendatenauswertung als auch nach personenbezogener Prädiktion gibt (Volkmann, 2021: 1413 ff.). Zwar gehen beide Entwicklungen vor allem aus Gründen des Datenschutzes noch nicht zusammen und begegnen erheblichen rechtlichen Grenzen – das Hochrisikomanagement als Form der personenbezogenen Prädiktion wird analog und nicht automatisiert umgesetzt; die automatisierte Massendatenauswertung beschränkt sich noch auf polizeiliche Daten. Gleichwohl ist zu erwarten, dass die verschiedenen Entwicklungen perspektivisch zusammenwachsen und so als Ausgangspunkte prädiktiver Massendatenauswertung in Deutschland gelten können.

3.1 Detektion und Intervention

Was alle dieser neueren Techniken sozialer Kontrolle tun, lässt sich als Verbindung von Detektion und Intervention beschreiben. Allen geht es zunächst darum, Abweichung oder potentiell problematische Konstellationen zu erkennen (Singelnstein, 2023: 970 ff.). Die Videoüberwachung z. B. soll Personen identifizieren oder bestimmte Verhaltensweisen detektieren. Waffenverbotszonen dienen der Kontrolle bzw. dem Polizieren bestimmter Gruppen. Uploadfilter und Chatkontrolle sollen Verstöße feststellen durch eine flächendeckende Inhaltskontrolle. Die Massendatenauswertung soll nicht nur Zusammenhänge erkennen, sondern Faktoren berechnen, die die Wahrscheinlichkeit für abweichendes Verhalten und anderen Probleme erhöhen. Manche Techniken knüpfen dabei an eine mögliche Strafbarkeit an, andere an abstrakte Risiken. Gemeinsam ist ihnen aber, dass sie sich grundlegend von der klassischen strafrechtlichen Sozialkontrolle und Gefahrenabwehr unterscheiden, die auf festgestellte Verdachtssituationen und Gefahren reagiert. Sie wollen feststellen, bevor eine Schädigung eintritt. Dafür identifizieren sie mögliche Gefahren und Risiken im Vorfeld und kreieren sie zugleich auf diese Weise.

In einem zweiten Schritt sehen die Techniken dann unmittelbare Folgen vor, um mit den Feststellungen umzugehen. Auch auf dieser Ebene der Intervention lassen sich verschiedene Formen unterscheiden: Risikoerforschung als konkrete Form der Vorsorge, unmittelbare Bearbeitung der risikohaften Situation und abstrakte Vorsorge (Singelnstein, 2023: 967 ff.; Volkmann, 2021: 1414).

Die Risikoerforschung als konkrete Vorsorge kann sich auf Orte beziehen, wenn etwa bestimmte Gegenden durch Predictive Policing als besonders gefährdet für Einbruchsdiebstähle eingestuft und infolgedessen intensiver bestreift werden. Sie kann aber ebenso potentiell gefährliche Personen betreffen, die infolge dieser Einstufung beobachtet werden oder über die auf sonstige Weise weitere Informationen beschafft werden. Bei der intelligenten Videoüberwachung ist es regelmäßig so, dass die vom System als auffällig festgestellten Bewegungsmuster durch Polizeibeamte bewertet und eingestuft werden.

Die unmittelbare Bearbeitung der Risikosituation soll den identifizierten Problemen begegnen, bevor sie sich weiter konkretisieren. Das ist zum einen bei Impossibility Structures der Fall, die unzulässiges Verhalten direkt verhindern sollen, wie z. B. wenn Uploadfilter das Hochladen blockieren oder wenn durch intelligente Videoüberwachung verdächtigen Personen der Zugang zu bestimmten Bereichen verwehrt wird.

Die abstrakte Vorsorge als dritte Form der Intervention folgt dem Prinzip des Social Sorting oder Social Scoring. Dabei werden Personen und Gruppen auf Grundlage der Analyse von Massendaten anhand sozialer Merkmale, die mit der Wahrscheinlichkeit für abweichendes Verhalten in Verbindung gebracht werden, in verschiedene Kategorien oder Klassen unterteilt. Je nachdem welcher Klasse sie angehören, werden ihnen unterschiedliche Behandlungen bzw. Rechte oder Zugänge zu Dienstleistungen, Räumen und gesellschaftlichen Ressourcen zugewiesen (Franko, 2025; Mau, 2023: 258 ff.; Singelnstein, 2023: 971 f.). Ein Blick nach China auf die dortigen Sozialkreditsysteme oder in die Privatwirtschaft – sei es die SCHUFA, seien es Versicherungen – zeigt, wie diese Techniken eingesetzt werden können. Sie erstellen anhand sozialer Merkmale und abstrakter Risikofaktoren Profile für Personen und knüpfen daran unmittelbare Folgen: Im Fall der SCHUFA die Verweigerung eines Kredits; die chinesischen Systeme schließen etwa ab einer bestimmten Klassifikation Personen davon aus, Tickets für Reisen per Flug oder Bahn zu buchen (Mau, 2023: 262 ff.). Auf diese Weise soll den identifizierten erhöhten Wahrscheinlichkeiten begegnet werden, um zu verhindern, dass sie sich konkretisieren.

Zusammenfassend betrachtet zeigt sich, dass die verschiedenen Detektionstechniken mit verschiedenen Interventionsformen verknüpft werden können. So kann auf Feststellungen durch intelligente Videoüberwachung mit weiterer Aufklärung oder automatischen Zugangsbeschränkungen reagiert werden. Vergleichbares gilt für Klassifikationen durch Massendatenauswertungen, auf die z. B. Überwachung oder Einschränkungen von Zugängen folgen können. Zugleich sehen diese neueren Techniken deutlich weitergehende Interventionen vor, als wir es aus Strafrecht, Gefahrenabwehr oder Formen der konkreten Vorsorge als Prävention kennen. Smart Orders bzw. Impossibility Structures etwa etablieren im Vorsorgemodell – wo soziale Kontrolle bislang auf Aufklärung oder die Vorbereitung von Interventionen gesetzt hat – Umgangsweisen der Präemption. Bei Formen der abstrakten Vorsorge werden an eine permanente Vermessung der Welt sehr konkrete Folgen geknüpft.

3.2 Abweichung als Abstraktion

Die den neuen Techniken innewohnende Vorverlagerung der Detektion und Intervention führt zu einer immer stärkeren Abstraktion und Entfernung von den konkreten Schädigungen, um die es eigentlich geht, wie zahlreiche Autor:innen bereits herausgearbeitet haben (Barczak, 2020: 99 ff. m.w.N.). Dabei lassen sich verschiedene Schritte bzw. Ebenen der zunehmenden Abstraktion der Intervention vom eigentlichen Anlass unterscheiden, wie etwa Bernd Belina in seinen geografisch-kriminologischen Arbeiten gezeigt hat (Belina, 2023):

• von der konkreten Abweichung bzw. Rechtsgutsverletzung, die schon selbst eine Abstraktion darstellt;

• über die Gefahr als konkreter Wahrscheinlichkeit eines Schadenseintritts;

• über Gefährder, die im Vorfeld konkreter Gefahren mittels mehr oder weniger individueller Prognose anhand von konkreten Risikofaktoren sowie Gruppenzugehörigkeiten bestimmt werden;

• bis hin zu Räumen als weiterer Abstraktionsebene, denen in vergleichbarer Weise diese Eigenschaften zugeschrieben werden.

Mit den hier in Rede stehenden neueren Techniken sozialer Kontrolle tritt nun eine weitere, fünfte Ebene der Abstraktion hinzu, die sich noch einen Schritt weiter vom ursprünglichen Anlass der Intervention entfernt: das Sozialprofil. Die umfassende Klassifikation der Menschen in der Gesellschaft anhand sozialer Merkmale, die allenfalls abstrakte Risikofaktoren bedeuten, ist nicht mehr nur auf bestimmte Personen oder Räume gerichtet und kommt weitgehend ohne Anknüpfung an eine (mögliche) Schädigung aus.

Diese zunehmende Abstraktion führt erstens zu einer stärkeren Verdinglichung von sozialen Problemen und Abweichung. Schon im Strafrecht wird soziales Handeln, werden soziale Probleme ihres gesellschaftlichen Kontextes entkleidet. Wir schauen durch die Problembrille auf das pure, konkrete Verhalten, nicht auf die sozialen Umstände und Entstehungszusammenhänge (Belina & Wehrheim, 2011). Dies wird durch die weitergehende Abstraktion der neueren Techniken verstärkt: Uploadfilter und Chatkontrolle fragen nicht danach, warum bestimmte Dinge gepostet werden; die Auswahl von Personen für Kontrollen in Waffenverbotszonen knüpft an abstrakte Kategorien wahrgenommener Gefährlichkeit an; intelligente Videoüberwachung zieht aus bestimmten Bewegungen und Gesichtsausdrücken Schlussfolgerungen; prädiktive Techniken der Massendatenauswertung wie das Predictive Policing ermitteln anhand von Zusammenhängen in Daten Risikofaktoren für abweichendes Verhalten. Sie fassen Abweichung nur noch in Form abstrakter Phänomene an der Oberfläche, die sie als Problem wahrnehmen und die so Ausgangspunkt für Interventionen werden (Kaufmann & Mork Lomell, 2025: 11 f.).

Dadurch werden zweitens die inhaltlichen Parameter und Anknüpfungspunkte formeller Sozialkontrolle weniger fassbar, verständlich und nachvollziehbar. Was strafbar ist und verfolgt wird, ist noch relativ klar. Aber wer kontrolliert wird, warum ein bestimmter Raum problematisch oder ein bestimmter Risikofaktor ein Problem ist, welcher Bezug dabei zu den zugrundeliegenden sozialen Normen besteht, das ist sehr viel schwammiger. Die inhaltlichen Grundlagen sind somit weniger klar und damit auch weniger gesellschaftlich verhandelbar.

Unter dem Strich entwerfen die neueren Techniken sozialer Kontrolle damit ein neues Bild dessen, was problematisch, abweichend, bearbeitungsbedürftig ist (Kuhlmann & Trute, 2021: 106; Leese, 2022; Singelnstein, 2023: 972 f.). Diese spezifische Interpretation sozialer Wirklichkeit, die ihrerseits selbst aus den sozialen Verhältnissen entsteht, führt dazu, dass wir nicht mehr – wie im Strafrecht – auf einzelne Handlungen von Menschen schauen. Stattdessen nehmen wir Personen und Situationen als solche in den Blick und unterziehen sie einer vorausschauenden Gesamtbewertung. Dies geht mit einer massiven Simplifizierung einher, die gesellschaftliche Verhältnisse und Strukturen ebenso ausblendet wie Zuschreibungsprozesse, so dass Kriminalität und Abweichung stark vereinfacht wahrgenommen werden (Belina & Wehrheim, 2011). Wir betrachten nicht mehr soziales Verhalten und Probleme in ihrem gesellschaftlichen Kontext, sondern uns erscheinen bereits abstrakte Kriterien und Faktoren als Problem, wie die Zugehörigkeit zu einer gefährlichen Gruppe oder der Aufenthalt an einem als gefährlich wahrgenommenen Ort; die Kumulation von Risikofaktoren in einer Person oder Situation; ein bestimmtes Sozialprofil als Kombination bestimmter Merkmale.

Statt konkreter Handlungen von einzelnen Personen bearbeiten diese neuen Techniken abstrakte Außenseiter, die mit Steffen Mau als Ausdruck der Quantifizierung des Sozialen verstanden werden können, also der permanenten Vermessung des menschlichen Lebens mittels digitaler Technologien, die unser Verständnis des Sozialen grundlegend verändert (Mau, 2017).

3.3 Umfassende Sozialkontrolle?

Manche der neueren, hier in den Blick genommenen Techniken versprechen einen recht umfassenden Erfolg, also abweichendes Verhalten nicht nur selektiv zu erfassen und zu bearbeiten. Dies gilt z. B. für Uploadfilter und Chatkontrolle, die jeweils alles erfassen können. Aber auch die prädiktiven Techniken in Form von Social Sorting bzw. Scoring verstehen sich je nach Ausgestaltung durchaus als Sortiermaschinen für die Gesellschaft insgesamt. Und durch KI-basierte Analysetechniken könnte etwa im Bereich des Steuerstrafrechts oder der Cyberkriminalität in Zukunft ein erheblich größerer Teil abweichenden Verhaltens detektiert werden als bislang. In einzelnen Deliktsbereichen erscheint es angesichts dessen durchaus denkbar, dass abweichendes Verhalten bald vergleichsweise umfassend festgestellt und verfolgt werden kann (Puschke, 2023: 774 f.; Singelnstein, 2022: 267 f.).

Ein solch umfassendes Herangehen trägt das Versprechen in sich, das Problem der selektiven Verzerrungen und damit eine der dunklen Seiten des Strafrechts (Kölbel, 2019) zu lösen: Staatliche Sozialkontrolle erfasst stets nur einen spezifischen Ausschnitt abweichenden Verhaltens in der Gesellschaft; welcher Teil dies ist, hängt neben dem Anzeigeverhalten wesentlich auch vom Erfahrungswissen und den Arbeitsroutinen der Strafverfolgungsbehörden ab. Die im Rahmen dessen zu beobachtende Selektivität ist nicht neutral, sondern folgt verschiedenen Kriterien, die zu Verzerrungen führen. Bestimmte Formen abweichenden Verhaltens werden eher wahrgenommen und registriert als andere Formen, bestimmte Personen eher als verdächtig und als Täter erfasst als andere (Eisenberg & Kölbel, 2024: 287 ff.; Singelnstein & Kunz, 2021: 300 ff.). Diese Ungleichbehandlung ist auf den ersten Blick nicht mehr möglich, wenn jede Abweichung erfasst wird, soziale Kontrolle also nicht mehr selektiv ist.

Ein genauerer Blick zeigt jedoch, dass diese Ungleichheitsprobleme durch die neuen Techniken nicht beseitigt, sondern nur transformiert werden. Erstens betreffen diese neueren Formen sozialer Kontrolle vor allem Entdeckung und unmittelbare Intervention, nicht Auswahlprozesse im weiteren Verlauf der Strafverfolgung, die bestehen bleiben, wenn auf die Detektion (auch) ein Strafverfahren folgt (Singelnstein, 2022: 267 f.). Zweitens erfassen auch neuere Formen sozialer Kontrolle nicht sämtliche Verdachtssituationen vollständig; vielmehr erfolgt auch dort stets eine selektive Wahrnehmung. Bei KI-basierten Techniken geschieht dies beispielsweise durch das polizeiliche Wissen, mit dem die Auswahlprozesse trainiert werden. Auf diese Weise werden bestehende Verzerrungen aus der bisherigen Kriminalisierungspraxis in die neuen Technologien übertragen (DaViera et al., 2024; Singelnstein, 2018: 4 f.; Singelnstein, 2022: 267). Drittens kommen diese Formen nur für bestimmte Bereiche in Betracht, deren Bestimmung selbst schon eine Selektion darstellt. Es handelt sich nämlich um Delikte, die anhand von Mustern gut zu erkennen sind, bzw. Risikopopulationen, die anhand bestimmter Merkmale identifiziert werden können (Bennett Moses & Chan, 2016; Kaufmann et al., 2019).

Die Selektivität sozialer Kontrolle wird durch die neuen Techniken und deren umfassenderen Charakter also nicht verschwinden, sondern wir werden es vielmehr mit einer neuen Form der Selektivität zu tun haben. Diese verlagert sich in die Techniken hinein und findet stärker auf der Ebene der Normsetzung als der der Normanwendung statt.

3.4 Selektivität

Aber ich gehe noch einen Schritt weiter: Die beschriebenen selektiven Verzerrungen werden durch die neuen Techniken nicht nur nicht reduziert bzw. lediglich transformiert, sondern sie werden sogar erheblich verstärkt. Denn die ihnen innewohnende Vorverlagerung führt – wie schon gezeigt – zu einer immer stärkeren Abstraktion und Entfernung von der konkreten Schädigung, um die es eigentlich geht. Abstraktion und Verdinglichung führen aber zu stärkeren Verzerrungen in der Wahrnehmung und im Zugriff auf Phänomene, die als problematisch wahrgenommen werden: Je weiter im Vorfeld von Rechtsgutsverletzungen soziale Kontrolle interveniert, je unklarer die inhaltlichen Anknüpfungspunkte sind, desto größer ist die Gefahr, dass Wertungen und sachwidrige Kriterien eine Rolle spielen; dass andere Normen neben den eigentlichen Verhaltensnormen die soziale Kontrolle prägen (Kilis et al., 2025: 374 ff.; Oswald & Paul, 2025; Singelnstein, 2020: 108). Die zunehmende Abstraktion eröffnet damit den Raum dafür, dass soziale Kontrolle noch stärker als ohnehin bereits gesellschaftliche Ungleichheitsverhältnisse reproduziert und vertieft, indem sie ihre Auswahl und Intervention entlang der gesellschaftlichen Achsen der Differenz race, class & gender organisiert und so die »üblichen Verdächtigen« kontrolliert und ausgrenzt (Franko, 2025: 135 f.; Wehrheim, 2014: 149 ff.).