Für Lehre und Forschung stehen zahlreiche Daten im Open Data Portal von Esri Deutschland kostenfrei zur Verfügung. Seit Mitte Mai finden sich dort auch Daten der Polizeilichen Kriminalstatistik vom Bundeskriminalamt. Wer nach Schlagwörtern wie „kriminalität“, „bka“, „bundeskriminalamt“ oder „kriminalstatistik“ sucht, findet zahlreiche Datensätze mit Statistiken auf Landkreisebene seit dem Jahr 2012.
Zu den Themen der Datensätze gehören Wohnungseinbruchsdiebstähle, Rauschgiftdelikte, Raubüberfälle in Wohnungen, IuK-/Computer-Kriminalität, Mord und Totschlag, Gewaltkriminalität, Vergewaltigung oder Straftaten gegen das Aufenthaltsgesetz.
Technisch handelt es sich bei diesen Daten um Feature-Layer, die sich gut zur Weiterverarbeitung und Analysen in verschiedenen GIS-Clients eignen.
Auch wenn es sich um Open Data handelt, sind hier Nutzungsbedingungen zu beachten. Die PKS-Daten werden unter der Datenlizenz Deutschland – Namensnennung – Version 2.0 veröffentlicht. Diese Lizenz besagt, dass die Daten unter Nennung der Quelle frei genutzt werden können. Quelle ist in diesem Fall die PKS vom BKA, 2016.
Zum Einstieg: Räumliche Unterschiede zwischen Deliktarten vergleichen
Ich interessiere mich als erstes für die räumlichen Muster: Unterscheiden sich die oben genannten Themen räumlich voneinander? Das heißt, gibt es Gegenden, in denen es hohe Vorkommen von Rauschgiftdelikten, aber wenig Wohnungseinbrüche gibt?
Dazu schaue ich mir zuerst die Metadaten an, um ein besseres Verständnis für die erfassten Daten zu bekommen.
Hier erhalte ich die Informationen, was sich hinter den Feldnamen verbirgt und erfahre, dass das Feld „HZ“ in allen oben genannten Datensätzen aussagt, wie viele der jeweiligen Straftaten in dem Kreis auf 100 000 Personen vorgekommen sind. Da es sich hier um relative Häufigkeiten handelt, eignet sich das Attribut HZ gut, um eine Choroplethenkarte im Map Viewer zu erstellen.
Zunächst brauche ich für jedes der Themen und das Jahr 2016 im Map Viewer eine Webkarte mit dem Darstellungs-Style „Anzahl und Mengen (Farbe)“ für HZ, also die Häufigkeit des Delikts pro 100 000 Einwohner. Diese acht Webkarten fasse ich dann in einer Story Map zusammen, um sie gut miteinander vergleichen zu können.
Dazu verwende ich das Template Story Map Series, mit dem sich bequem mehrere Webkarten über Registerkarten vergleichen lassen. Das Ergebnis könnt ihr hier live anschauen.
Beim Vergleich der acht Themen zeigt sich, dass es durchaus unterschiedliche Muster gibt: Die Zahl der Wohnungseinbrüche (Abbildung oben) ist hoch in Nordrhein-Westfalen und zwischen Hamburg und Bremen, während Bayern hier generell sehr geringe Werte aufweist. Das sieht bei Mord und Totschlag schon ganz anders aus: 6 der 7 Kreise mit den höchsten Werten liegen in Bayern. Interessant ist das Muster der Rauschgiftdelikte: Generell scheinen Großstädte hier häufiger betroffen zu sein, aber auch grenznahe ländliche Regionen (siehe unten).
Viel Potenzial für weitere Analysen
Diesen ersten Karten über die Verteilung von Straftaten können weitere, tiefergehende Analysen folgen: Warum sieht das Muster so aus, wie es ist? Spielen soziodemographische oder ökonomische Variablen eine Rolle? Für alle diese Fragen ist zum Beispiel die Spatial Statistics Toolbox in ArcGIS Desktop geeignet, auf die Marcus Seuser in seinem Blogpost zum Brexit schon näher eingegangen war. Mit der Spatial Statistics Toolbox kann leicht ermittelt werden, wie gut gewisse Variablen Phänomene wie das Auftreten von Kriminaldelikten erklären – und welche Rolle der Raum dabei spielt. Außerdem ist die Hot-Spot-Analyse für Kriminalitätsdaten sehr beliebt.
Alle oben genannten Daten des Open Data Portals können in diversen Formaten wie Shapefiles oder File-Geodatabases heruntergeladen und für weitere Analysen direkt in ArcGIS Desktop oder anderen GIS-Clients geöffnet werden.
Mehr Informationen über den Einsatz der Krimininalitätsdaten findet ihr auch auf dem ArcGIS Blog.
Jan Wilkening
Solution Engineer Education and Science
