Žižkov, Prag
Dezember 4th, 2012 Stephan GruberDiese Prager Sicherheitsfirma hat anscheinend Erfahrung mit lückenloser (Kamera-)Überwachung…
Danke für das Foto an Pavel!
Diese Prager Sicherheitsfirma hat anscheinend Erfahrung mit lückenloser (Kamera-)Überwachung…
Danke für das Foto an Pavel!
In der n
euesten Ausgabe des Kriminologischen Journals ist gerade unser gemeinsamer Artikel Personen identifizieren – Eine Geschichte von Störfallen erschienen. Es handelt sich dabei um einen Kommentar zu Raul Gschreys künstlerischem Beitrag “Der typische Deutsche” oder “Automatisierte Erkennung erfordert indivduelle Charakteristika – sei durchschnittlich.”
Ausgehend von Gschreys Arbeit gehen wir in diesem Kommentar auf einige Aspekte der Geschichte und Entwicklung, Ausverhandlung und Implementierung von Identifizierungstechniken und ihrer Störfälle ein.
Gruber, Stephan/Meßner, Daniel/Musik, Christoph (2012): Personen identifizieren – Eine Geschichte von Störfallen. Kriminologisches Journal, Heft 3 (2012), S. 219-224.
Ab heute Abend, Donnerstag 13.09.2012 läuft die von uns bereits erwähnte US TV-Serie Person of Interest auf RTL mit dem Pilot an. RTL zeigt alle 23 Episoden der ersten Staffel immer donnerstags um 21.15 Uhr in deutscher Free TV Erstausstrahlung. Zuvor lief die Serie bereits auf RTL Crime an. Hier der Trailer auch auf deutsch:
Heute mal ein TV-Tipp für alle, die sich für mediale Repräsentationen von Überwachtungstechniken interessieren. Person of Interest ist eine CBS-Serie und läuft seit September 2011.
Der Trailer fasst die Rahmenhandlung ganz gut zusammen:
Protagonist Harold Finch hat eine gigantische Überwachungsmaschine gebaut, die terroristische Anschläge vorhersagen soll, um ein zweites 9/11 zu verhindern. Die Maschine spuckt allerdings nicht nur terroristische Vorhaben aus, sondern jegliche Art von Straftaten. Da die Regierung an der Verhinderung nicht-terroristischer Straftaten aber kein Interesse hat, verfolgt Finch diese mit seinem Partner John Reese selbst. Die Serie macht ständig Überwachungstechniken zum Thema und spielt dabei mit Utopien und Visionen.
Folgender Dialog aus Episode 2 soll das verdeutlichen. Finch zeigt einem Partner das große Netzwerk an Servern, die die Daten sammeln; der fragt noch einmal nach, ob es sich hier nicht um ein “Orwellian Nightmare” handelt:
Finch: That´s every e-mail, every phone call, surveillance cameras …
Partner: In the country?
Finch: No, that’s just New York. I’m starting with the basics here. I’m trying to teach it to track people using cell phone location data, facial recognition. I’m almost ready to move on to the next problem.
Partner: What’s the next problem?
Finch: Sorting them all out. Terrorists don’t exactly stand out on street corners, you know? You have to teach the machine to sift through the e-mails, wire-tapped phones, bank transactions …
Ist zwar schon etwas älter und viele werden das Youtube Video bereits kennen, aber da es einfach so schön zu meinem Thema passt, hier nochmal:
Was die Urheber des Videos als “rassistisch” ansehen, wurde von einem HP Mitarbeiter im HP Blog TheNextBench.com auf einer soziotechnischen Ebene erklärt, wie weiterhin auf pcworld.com zu lesen ist:
“The technology we use is built on standard algorithms that measure the difference in intensity of contrast between the eyes and the upper cheek and nose,” Welch explains. “We believe that the camera might have difficulty ‘seeing’ contrast in conditions where there is insufficient foreground lighting.”
Die Wahrheit liegt wohl in der Mitte: Einerseits zeigt dieses Beispiel, dass Gesichtsdetektion und die damit verbundene Kamerakalibrierung stark von der Umgebungsbeleuchtung abhängt und eben nur dann funktioniert, wenn ein Gesicht ausreichend ausgeleuchtet ist, andererseits wurde beim Programmieren des “Standard Algorithmus” wohl nicht mitbedacht, dass das Erkennen der Kontrastdifferenz nicht bei allen Personengruppen der beste Weg ist, ein Gesicht zu erkennen und es zu verfolgen.
Was bei diesem Beispiel auch deutlich wird ist, dass Technologien je nach Anwendungsbereich unterschiedlich ermächtigende, aber auch repressiv-diskriminierende Funktionen einnehmen können1 : Die beiden User im Video erleben die für sie an und für sich positive Tracking Funktion der Webcam als rassistisch und diskriminierend, weil sie nur bei der “weißen” Person funktioniert und die “schwarze” Person von der Funktion ausschließt. Andererseits könnte diese Schwäche der Tracking Funktion im Kontext von Überwachungstechnik von auf Anonymität bedachten Personen durchaus als positiv erlebt werden, denn so könnte man sich quasi unsichtbar durch Raum und Zeit bewegen, ohne von einem Kamera-Algorithmus-System automatisch detektiert und verfolgt zu werden.
(Danke für den Hinweis auf das Video an Gernot)
Cultures of Surveillance – An Interdisciplinary Conference
UCL (University College London)
29. September – 1. Oktober 2011
Angekündigt haben sich auch einige IdentiNet-Bekannte, unter anderen Jane Caplan, Edward Higgs, Simon Cole, David Lyon und Anton Tantner. Fixes Programm gibt’s zwar noch nicht, aber zumindest mal eine Liste der geplanten Beiträge.
Unter dem Titel ‘Secured and Sorted Mobilities: Examples from the Airport‘ (2004) beschäftigte sich Peter Adey in der wissenschaftlichen Fachzeitschrift Surveillance & Society mit dem Zusammenhang von Überwachung/Kontrolle, Sicherheit und Mobilität am Beispiel des Flughafens.
Flughäfen werden von Adey als die Symbole von Mobilität und der postmodernen Welt bezeichnet, auf welchen die vielfältigsten Formen von Überwachungs- und Kontrollpraktiken beobachtet werden können, um Mobilität zu kontrollieren und zu regeln. Flughäfen können deshalb auch als Mikrokosmen für mögliche zukünftige gesellschaftliche Überwachungs- und Kontrolltrends angesehen werden. Flughäfen und ihre Grenzen sind genau jene Orte, an welchen zwischen unerwünschter und erwünschter Mobilität unterschieden wird; Passagiere, aber auch ihre Gepäckstücke, Haustiere und andere reisende Objekte werden dort mit Hilfe von unterschiedlichen Methoden “(aus-)sortiert”. Adey unterscheidet zwischen dem “Profiling Sort”, also dem Erstellen von Persönlichkeitsprofilen, dem “Read Sort”, womit er biometrische Techniken meint, die den menschlichen Körper lesbar machen sollen, aber auch zwischen Methoden wie Röntgendurchleuchtungen des Gepäcks.
Automatisierte Grenzkontrollen vergleicht Adey mit Profiling Methoden, und verordnet ihre Logik insbesondere darin, mehr Zeit für zusätzliche Sicherheitskontrollen für diejenigen Personen zu haben, welche nicht an automatisierten Grenzkontrollen teilnehmen können oder dürfen.1 Ich folgere aus dieser Analyse, dass die gewünschte erhöhte Sicherheit also nicht in den automatisierten Grenzkontrollen selbst liegt, sondern vielmehr in der dadurch gewonnenen Zeit für die Kontrolle von “anderen”, scheinbar sicherheitskritischeren Personen gesehen wird. Nimmt man zur Kenntnis, dass die vor kurzem verübten Terroranschläge in Norwegen von einem Norweger (= Inländer, welcher automatische Grenzkontrollen mit sehr großer Wahrscheinlichkeit benützen könnte2 ) verübt worden sind, muss man doch grundsätzlich in Frage stellen, ob diese Logik wirklich zu erhöhter Sicherheit beitragen kann.

Kurzbesuch beim Institut für Kriminologische Sozialforschung, Universität Hamburg, einem unserer Kooperationspartner:


Vor wenigen Tagen ist die neue Ausgabe der Zeitschrift JIPSS (Journal for Intelligence, Propaganda and Security Studies) erschienen. Darin findet sich ein Aufsatz von mir zum Thema “Volksdaktyloskopie als Überwachungsphantasie”.
Bis das Exemplar in den Bibliotheken zugänglich ist, wird es wahrscheinlich noch ein paar Monate dauern, aber bei ACIPSS (Austrian Center for Intelligence, Propaganda and Security Studies) am Institut für Geschichte an der Karl-Franzens-Universität Graz gibt es das Einzelheft für nur 10 Euro inklusive Versand.
Der Aufsatz basiert auf meinen Vorträgen bei der IFK_Sommerakademie (Spuren und Archive des “Bösen”) und am Kulturgeschichtetag 2009 in Linz.
Daniel MESSNER: Volksdaktyloskopie — Das Fingerabdruckverfahren als Überwachungsphantasie zwischen Ausweitung und Widerstand, in: JIPSS 1/2010, S. 7-19.