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„Zwischen Theorie und Evidenz: Kausalanalyse in der kriminologischen Forschung“ Die Kriminologie steht vor der Aufgabe, kausale Zusammenhänge zwischen individuellen, gesellschaftlichen und institutionellen Faktoren präzise zu beschreiben. Ob bei der Evaluation von Gesetzen und kriminalpräventiven Maßnahmen, der Untersuchung sozialer Determinanten von Kriminalität oder in der Interventionsforschung – robuste Kausalanalyse bildet das Fundament für evidenzbasierte Praxis und Theoriebildung. Allerdings sind strenge experimentelle Designs in der kriminologischen Forschung häufig ethisch oder praktisch nicht realisierbar, während nichtexperimentelle Daten oft nur einen statischen „Snapshot“ dynamischer Prozesse liefern. Hinzu kommen grundlegende methodische Herausforderungen in Beobachtungsstudien wie (unmeasured) Confounding, Collider- und Selektionsbias, Messfehler, umgekehrte Kausalität sowie Probleme der Generalisierbarkeit. Entsprechend rücken sowohl die theoretische Fundierung kausaler Annahmen (etwa durch DAGs oder das Potential Outcomes Framework) als auch Forschungsdesigns zur Identifikation kausaler Effekte (wie RCTs, quasi-experimentelle Ansätze, Paneldesigns oder Survey-Experimente) sowie statistische Verfahren (Matching, Instrumentvariablen, Strukturgleichungsmodelle, datengetriebene Analysen und Machine Learning) zunehmend in den Vordergrund. |
Ziel der Tagung ist die Eröffnung eines Dialogs über Standards, Innovationen und Grenzen kausalanalytischer Forschung in der Kriminologie. Hierzu laden wir vom 08.12.2025 (Beginn ca. 10 Uhr) bis 09.12.2025 (Ende ca. 15 Uhr) in unseren Räumlichkeiten in Hannover ein. Interessierte Referent*innen aus unterschiedlichen Disziplinen sind herzlich eingeladen, ihre Arbeiten zu Theorien, Methoden und Anwendungen der kriminologischen Kausalanalyse vorzustellen. Abstracts von maximal 200 Wörtern können bis zum 19.10.2025 unter MethodLab@kfn.de eingereicht werden.
Bei Interesse einer Teilnahme ohne Beitrag melden Sie sich ebenfalls gerne per Mail. Zusagen/Absagen können wir (auf Grund von eingeschränkten Platzkapazitäten) jedoch erst nach Sichtung aller Einreichungen versenden.
Die Kriminologie durchläuft, wie viele empirische Disziplinen, einen tiefgreifenden Wandel durch den Einsatz computergestützter Methoden. Die Techniken maschinellen Lernens ermöglichen die Exploration großer unstrukturierter Datenmengen und können wichtige Anstöße für die Grundlagenforschung und die Präzisierung diagnostischer und prognostischer Instrumente zu geben. Durch die Identifikation verborgener Muster können sich einerseits neue Wege für die kriminologische Modellbildung und Überprüfung von Theorien ergeben und Forschende können durch die Simulation komplexer sozialer Phänomene spezifische Hypothesen testen und erklärende Mechanismen weiter verstehen lernen. Zudem tragen diese Methoden zu einem besseren Verständnis der Eigenschaften von Messinstrumenten und spezifischen Analyseproblemen bei. Im besten Fall liefern computergestützte Methoden somit wichtige Bausteine für eine theoriegeleitete Erklärung von Kriminalität sowie auch Einsichten in die Optimierung evidenzbasierter Präventions- und Interventionsstrategien.
Zum Zweck des Austauschs über die vielfältigen Möglichkeiten, die sich aus den datengetriebenen und computergestützten Analysetechniken für die kriminologische (Grundlagen-)Forschung und Praxis ergeben, lädt das Kriminologische Forschungsinstitut Niedersachsen e.V. (KFN) zu einer Tagung ein.
Aufgrund der positiven Resonanz zur KFN-MethodLab Herbst-/Wintertagung „Maschinelles Lernen und computergestützte Methoden in der Kriminologie“ und des gleichzeitig sehr begrenzten Platzangebots am KFN haben wir uns dazu entschieden, die Tagung vollständig online abzuhalten und auf einen Tag zu beschränken – Montag, den 2. Dezember 2024. Die Teilnahme an der Tagung ist kostenlos.