Croudsourcing für die Kameraüberwachung

Heute geht natürlich ohne Web 2.0 nichts mehr. Und das hat auch Internet Eyes aus Großbritannien begriffen. Für eine kleine Gebühr kann man sich in eine Überwachungskamera in einem Geschäft einklinken. Wird man dann Zeuge eines Diebstahls, kann man den Ladenbesitzer alarmieren.

Natürlich gibt es auch ein Rating-System: Wer am seltensten einen falschen Alarm gibt, kann sogar bis zu 1000 Pfund gewinnen. Wer jetzt nicht zu den Überwachungsüberfliegern gehört, der bekommt sogar einen kleinen Lohn ausgezahlt. Und ja, es ist in den meisten Fällen wohl weniger, als vorher bezahlt wurde.

Entwickeln wir uns jetzt wieder zu einem Volk, das nichts anderes mehr zustande bringt, als sich gegenseitig auf die Finger zu schauen? Die Menschenrechtsorganisation Privacy International lehnt das System übrigens, aus genau diesem Grund ab, weil nämlich dadurch eine Kultur des ‘Hinsehens’, sprich der gegenseitigen Überwachung, gefördert werde.

Es müssen voyeuristische Motive sein, die die Anwender von Internet Eyes anstachelt, sich stundenlang Videos von langen Regalen anzusehen. Und so glaubt auch Security-Experte Bruce Schneier nicht an das Konzept. Die ‘Viewer’ würden vermutlich, völlig gelangweilt, lieber abwarten und sehen was passiert, wenn gerade eine Schachtel unter einem Mantel verschwindet.

Aus den gleichen Gründen, Langeweile und wenig Anreize, einen guten Job zu machen, ist auch das Crowdsourcing-Projekt der Grenzbeamten, der Virtual Border Control, im mexikanischen Grenzgebiet gescheitert. Vergangenes Jahr ging das Geld aus, das könnte auch an den vielen, und dann meist sehr teuren falschen Alarmierungen gelegen haben.

Schneier glaubt, dass solche Projekte nur in einem sehr engen Rahmen möglich sind. US HomeGuard zum Beispiel sei eine gelungene Implementierung gewesen. Dabei wurden den Teilnehmern Fotos von Gebieten gezeigt, in denen sich einfach niemand aufhalten darf. Dabei wurden auch immer wieder zum Test Aufnahmen mit bekannten Inhalten gezeigt. Die Beobachter mussten dann sagen, ob sich hier ein Mensch oder ein anderes Objekt in einer Zone aufhielt. So konnte die Aufmerksamkeit der Beobachter automatisiert getestet werden. Zudem wurden Aufnahmen mehrfach den Beobachtern vorgelegt, damit sich die Beobachter gegenseitig kontrollieren. Aber auch HomeGuard hat es nicht in die Gewinnzone geschafft und ist heute Teil der Geschichte.