Möglichkeiten und Grenzen des Data Mining in der Strafverfolgung

Das Buch untersucht die Möglichkeiten und Grenzen des Einsatzes von Data Mining in der Strafverfolgung mit besonderem Blick auf das Ermittlungsverfahren und aktuelle Entwicklungen hin zu automatisierten Auswertungsverfahren einschließlich Künstlicher Intelligenz. Ausgehend von einer fundierten informationstechnischen Einordnung werden Begriff und Funktionsweise des Data Mining geklärt und im Verhältnis zu den Begriffen der Künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens eingeordnet. Darauf aufbauend analysiert die Arbeit den praktischen Erkenntnisgewinn ebenso wie tatsächliche und technische Umsetzungsgrenzen für die Strafverfolgung. Sodann werden die rechtlichen Grenzen und Gestaltungsmöglichkeiten des Einsatzes in verfassungs- und europarechtlicher Hinsicht im Rahmen der Strafprozessordnung mit besonderer Berücksichtigung der technischen Grenzen erarbeitet.

Mathea Buchholz ist Rechtsreferendarin am Landgericht Düsseldorf und promovierte am Institut für Kriminalwissenschaften - Abt. I der Universität Münster. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt an der Schnittstelle von Datenschutzrecht, Strafprozessrecht und Informationstechnologie; praktische Erfahrungen sammelte sie zuvor als wissenschaftliche Mitarbeiterin in Kanzleien mit Schwerpunkt IT-, Datenschutz- und Wirtschaftsstrafrecht.

Einführung.- Grundlagen des Data Mining.- Potenzial des Data Mining für die Strafverfolgung.- Rechtliche Vorgaben für Data Mining in der Strafverfolgung.- Rechtsgrundlagen de lege lata für Data Mining.- Optionen und Hürden für eine Rechtsgrundlage de lege ferenda.- Bewertung des § 16a BKAG-E aus dem Entwurf eines Gesetzes zur Verbesserung der Terrorismusbekämpfung vom.