An dem Begriff “Evidence-based sentencing”, der in diesem Beitrag der Juraprofessorin Sonja Starr für die Meinungsseite der New York Times eine zentrale Rolle spielt, hätte ich beinahe achtlos vorbei geblättert – klar doch, dass Gerichtsurteile auf Beweisen beruhen sollten. Doch dann fiel mir auf, dass es hier um etwas anderes geht: Immer mehr US-Bundesstaaten gehen dazu über, das Strafmaß für einen Verurteilten nicht alleine nach der Schwere der Tat und den Vorstrafen des Delinquenten zu bemessen, sondern auch nach – weitgehend soziodemographisch bestimmten und auf aggregierter Datenanalyse beruhenden – speziellen Risikofaktoren, die eine Wahrscheinlichkeit künftiger Straffälligkeit berücksichtigen soll.

Das klingt zwar im ersten Moment sogar ganz gerecht, vor allem, wenn man weiß, dass diese Faktoren zu einer Bemessung der Strafmilderung heran gezogen werden. Es geht also nicht darum, den Verurteilten mit schlechter Prognose eine zusätzliche Strafdauer aufzuerlegen, sondern jenen mit guter Prognose eine Bewährungsstrafe oder ein verkürztes Strafmaß zu gewähren. Der Haken, den Sonja Starr an der Sache findet, ist aber der, dass diese “Risikofaktoren” primär soziodemographische Gruppen beschreiben und in hohem Maß mit dem Einkommen und/oder Vermögen dieser Gruppen korreliert. Es ist letztlich nichts anderes als das bereits als rechtlich unstatthaft erkannte “Profiling”, in dem Angehörige bestimmter Gruppen – ethnisch, geographisch, altersmäßig etc. – strenger kontrolliert und schneller auf Verdacht festgenommen werden.

Was mich dabei beschäftigt ist die Frage, ob solch eine Gruppenanalyse, die ja in sich selbst durchaus legitim ist, wirklich “Evidenz” für die individuelle Prognose ist. Das ist letztlich das gleiche Problem, das uns auch bei der Vorsorgeuntersuchung immer wieder beschäftigt hat …

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Kommentare (9)

  1. #1 Stefan Wagner
    http://demystifikation.wordpress.com/2014/05/31/deutsche-elite/
    12. August 2014

    Ja, das ist sehr problematisch.

    Ich verübe ein Vergehen und bin entweder zu 75% Rückfallgefährdet oder zu 25%. Auf der einen Seite ist es für die Gesellschaft eher ökonomisch den Typ A wegzusperren, aber die Bestrafung hat ja auch andere Zwecke. Gerecht ist es nur alle gleich zu bestrafen.

    Wenn ich benachteiligt werde, obwohl ich konkret dann doch nicht straffällig werde, oder bevorzugt, und es doch werde, ist auch nicht ausgeschlossen, sondern sogar so oder so zu 25% wahrscheinlich. Dass aufgrund der Gruppenzugehörigkeit derart diskriminiert wird wäre auch ungerecht.

    Ob es mit Haarfarbe, Vermögen oder Geschlecht korreliert – es sollte nicht berücksichtigt werden.

    Eine andere Frage ist, wie ein Wissen des Verurteilten auf dessen Verhalten zurückwirkt. Wer weiß dass er länger gesessen hat, weil er eine schlechte Prognose hatte, wird der nicht suggestiv in eine kriminelle Karriere getrieben? Und fühlt er sich nicht im Recht weil er die Extrazeit als Verbüßen auf Kredit auffasst, für eine Sache, die er noch tun wird?

  2. #2 ali
    12. August 2014

    Dazu von mir natürlich der obligate Radiolab Link zum Thema: Forget about blame.

  3. #3 Volker Birk
    http://blog.fdik.org
    12. August 2014

    Das wird self-fulfilling prophecy: da jeder aus der Unterschicht dann weiss, wie er schlechter gestellt ist, geht’s zum Schluss bis zu den Riots wie in St. Louis grade.

    Die Ideologie, die dahinter steckt, ist übrigens auch zutiefst menschenverachtend: denn Menschen werden hier gnadenlos über ihre Herkunft vorver- und abgeurteilt.

    Und sie ist auch dumm: denn wir alle hier wissen doch sicher, was eine Statistik über den Einzelfall aussagt. Was kann man aus der Statistik ableiten, wenn jetzt eine konkrete Person vor Gericht bewertet wird? Gar nichts, nicht das Geringste. Man weiss nicht, ob die Person nun zu den 25% oder den 75% gehört, und es gibt einen Unterschied zwischen der statistischen Grösse und der Wahrscheinlichkeit für den Einzelfall.

    Das ist den Leuten, die so etwas vertreten, aber auch egal. Da es die Unterschicht trifft, triffts sowieso “immer den richtigen”.

  4. #4 Gast
    12. August 2014

    Das Ganze krankt an gravierenden Mängeln:
    Die Leute wissen nicht, was eine Wahrscheinlichkeit ist, die Leute wissen nicht, was eine Korrelation ist und dass eine Korrelation von z.B. 95% gar nichts bedeuten muss, die Leute wissen nicht, was Kausalität ist und verknüpfen nur zeitlich eng aufeinander folgende Ereignisse …

    PKD und “Minority Report” lassen grüßen

  5. #5 Phil
    12. August 2014

    Was mich dabei beschäftigt ist die Frage, ob solch eine Gruppenanalyse, die ja in sich selbst durchaus legitim ist, wirklich “Evidenz” für die individuelle Prognose ist. Das ist letztlich das gleiche Problem, das uns auch bei der Vorsorgeuntersuchung immer wieder beschäftigt hat …

    Der Fall ist doch sonnenklar: Aus aggregierten Daten lassen sich keine Aussagen über den Einzelfall treffen. Man kann nur noch stochastische Aussagen treffen. Ob sie zutreffen, ist reines Glücksspiel.

    @Gast (#4) volle Zustimmung

  6. #6 MX
    12. August 2014

    Zum Stichwort Evidence-based sentencing kann man schnell Literatur googeln, auch ältere, ist wohl kein ganz neues Thema. Wenn ich es recht verstehe, wird versucht, die Grundsätze der Strafzumessung auf empirisches Wissen zu stützen, analog zur Bestimmung von Behandlungsverfahren in der evidenzbasierten Medizin. Prognostische Aspekte wurden bei der Strafzumessung schon immer berücksichtigt, in Deutschland siehe § 46 StGB, da ist z.B. vom Vorleben des Täters, seinen persönlichen und wirtschaftlichen Verhältnissen die Rede.

  7. #7 Jürgen Schönstein
    13. August 2014

    @MX
    Einzelabwägung ist auch in den USA nicht unüblich (das Vorstrafenregister, das ja eine gewisse Aussagekraft über die Rückfallwahrschienlichkeit hat, spielt bei der Strafbemessung traditionell eine Rolle). Aber hier geht es wohl darum, dass Personen aufgrund einer Gruppenzugehörigkeit (wobei die Gruppe durch soziodemographische Merkmale wie Einkommen, Bildung, Wohnumfeld etc. definiert wird) anders be- und verurteilt werden (also nicht durch Einzelfallbetrachtung), und dass die dabei verwendeten Algorithmen oder Parameter oft als Firmengeheimnisse von darauf spezialisierten Consultingfirmen behandelt werden, also nicht transparent sind.

  8. #8 MX
    13. August 2014

    @ Jürgen: Auch die Berücksichtigung von Vorleben, persönlichen und wirtschaftlichen Verhältnissen nimmt auf Gruppenzugehörigkeit Bezug, sonst könnte man daraus gar keine Schlussfolgerungen ziehen. Nur geschieht das herkömmlicherweise, wie in der Medizin, über einen common sense, nicht studiengestützt. Evidence-based sentencing soll sich, so mein (zugegeben oberflächlicher) Leseeindruck, auch nicht allein auf Studien und Statistik stützen, sondern diese mit der Erfahrung des Richters und der Bewertung des konkreten Falls verbinden, ganz analog zur EBM. Ein ganz anderes Problem sind geheime Algorithmen in Strafprozessen. Das hat es wirklich in sich. Hast Du zufällig einen guten juristischen/rechtsphilosophischen Kommentar dazu gefunden, der Artikel in der NYT ist an dem Punkt nicht so ergiebig?

  9. #9 Hans Mankillun
    25. August 2014

    Zu diesem Thema gibt es auch einen interessante TED talk von Anne Milgram (http://www.ted.com/talks/anne_milgram_why_smart_statistics_are_the_key_to_fighting_crime), ehemaliger Attorney General von New Jersey, die solch ein datenbasiertes Programm zur Risikoprognose für Gerichte entworfen hat. Von Wahrscheinlichkeiten oder Unsicherheiten solcher Prognosen wird interessanterweise aber nichts erwähnt.