SKALA legte den Fokus auf die räumliche und zeitliche Betrachtung von Kriminalität in festgelegten Bezugsgrößen, z. B. Wohnquartiere. In diesem Kontext rückte auch die Analyse von Kriminalität in kleinräumigen Bezugsgrößen wie Straßenabschnitten, sogenannten Mikrosegmenten, in den Fokus. Hierbei sind insbesondere die Forschungen von David Weisburd erkenntnisleitend. Weisburd ist führender Vertreter einer „place-based criminology“ und hat unter anderem das „law of crime concentration at places“, also die Gesetzmäßigkeit der Verteilung von Kriminalität in mikrogeografischen Einheiten, untersucht. Erste exemplarische Auswertungen der Kriminalistisch-Kriminologischen Forschungsstelle des LKA NRW für die Städte Essen und Mülheim an der Ruhr deuten an, dass diese Erkenntnisse auch auf Städte in Nordrhein-Westfalen übertragen werden können: 2012 bis 2016 waren 50 Prozent der Gesamtkriminalität auf nur einen kleinen Anteil der Mikrosegmente verteilt. (hier: 3,86 Prozent). Dieses Phänomen ließ sich auch deliktspezifisch für den Wohnungseinbruchdiebstahl nachweisen, wobei sich 50 Prozent der Wohnungseinbrüche im Jahr 2016 in 4,7 Prozent der Mikrosegmente ereignet hatten. Insgesamt waren nur 14,12 Prozent der Straßenabschnitte von einem Wohnungseinbruch betroffen.

Diese ersten Ergebnisse bieten vielversprechende Ansatzpunkte für polizeiliche Präventionsstrategien, sodass dieser Ansatz weiter verfolgt wird. Die Möglichkeit einer gezielten und kleinräumigen Konzentration von Präventionsmaßnahmen verspricht, auch in Anlehnung an internationale Forschungsergebnisse und vor dem Hintergrund nur begrenzter kriminalpräventiver Ressourcen, die Effizienz- und Effektivität durchgeführter Maßnahmen zu steigern.

_{Literatur: Seidensticker, K. (2017): Kriminalität in Mikrosegmenten. Ergebnisse einer Auswertung für Essen und Mülheim an der Ruhr. forum.kriminalprävention, 4/2017, S. 26-31.}

Im Rahmen des Projektes SKALA stellte sich die Frage: Wie hoch ist die Qualität von Vorhersagemodellen? Insbesondere die Variabilität von Qualitätsmetriken stellt deren Vergleichbarkeit und Validität grundsätzlich in Frage und macht eine sichere Bewertung somit quasi unmöglich. Die Variabilität dieser Metriken zeigt sich anhand der drei Einflussdimensionen „Prognose-Delikt“, „Prognose-Dauer“ und „Prognose-Zeit“. So kann die Wahl einer längeren Prognosedauer oder eines größeren Prognoseraumes höhere Wahrscheinlichkeiten erzeugen. Belastbare Aussagen über die Qualität von Modellen und deren Vergleichbarkeit können nur erfolgen, wenn diese Einflussdimensionen einheitlich in die Qualitätsmetriken einbezogen werden. Darüber hinaus zeigt sich ein Paradoxon der Wirkungsmessung: Es wird versucht etwas zu messen, was die Polizei aktiv und in unbekanntem Maße beeinflusst hat. Das Kriminalitätsereignis, welches als Treffer in der Prognose gewertet wird und somit für den Erfolg der Prognose sprechen soll, soll eigentlich durch polizeiliche Maßnahmen in den Prognosegebieten verhindert werden.

_{Literatur: Bode, F.; Stoffel, F. & Keim, D. (2017): Variabilität und Validität von Qualitätsmetriken im Bereich von Predictive Policing. Konstanzer Online-Publikations-System (KOPS), http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:352-0-402496.}

_{Stoffel, F.; Bode, F. & Keim, D. (2017): Qualitätsmetriken im Bereich von Predictive Policing. Die Variabilität und Validität von Trefferraten. Polizei & Wissenschaft, 4/2017, S. 2-15.}