Projekte › PMK-Datenprojekt
Dokumentierter, prüfsummenvalidierter Analyseworkflow für amtliche PMK-Aggregatstatistiken aus BMI/BKA-Publikationen — reproduzierbare Visualisierungen und explizite Trennung zwischen erfassten Fallzahlen und weitergehenden Schlussfolgerungen.
Analytisches Executive Briefing
Gegenstand
Deskriptive Aufbereitung und Visualisierung amtlicher PMK-Aggregatstatistiken (BMI/BKA, 2023–2024) mit vollständiger Quellendokumentation, automatisierter Konsistenzvalidierung und expliziten Interpretationsgrenzen.
Datenbasis
BMI/BKA Gemeinsame Pressekonferenzen PMK 2023 (20. Mai 2024) und PMK 2024 (20. Mai 2025). Amtliche Gesamtzahlen: 60.028 Straftaten (2023) und 84.172 Straftaten (2024). Prüfsummenvalidiert gegen vier offizielle Einzelwerte.
Drei belegte Befunde
Was diese Analyse nicht belegt
Die beobachteten Veränderungen können Anzeigeverhalten, Erfassungsprioritäten, Definitionsanpassungen oder reale Inzidenzveränderungen widerspiegeln — diese Faktoren sind aus Aggregatdaten nicht trennbar. Es werden keine Ursachen benannt, keine Prognosen gemacht, keine individuellen Täter- oder Opferdaten analysiert.
Reproduzierbarkeit & Aktualität
Vollständig ausführbarer Workflow (make all). Daten zuletzt abgeglichen: 24. Mai 2026. Erweiterung auf frühere Jahre: methodisch geplant, Vergleichbarkeitsprüfung ausstehend.
Datenverwendung & Ethikhinweis
Dieses Projekt verwendet ausschließlich öffentlich zugängliche, aggregierte amtliche Statistiken des Bundesministeriums des Innern (BMI) und des Bundeskriminalamts (BKA). Es werden keine personenbezogenen Daten, keine operativen Erkenntnisse, keine extremistischen Inhalte und keine Einzel- oder Gruppenidentifikationen verarbeitet. Ziel ist die methodisch sorgfältige Analyse und transparente Visualisierung öffentlicher Verwaltungsdaten — entsprechend der Art von Analysen, die in behördlichen Statistikberichten routinemäßig veröffentlicht werden.
Stellenrelevanz
Zeigt deskriptive Analyse amtlicher Aggregatstatistiken, sorgfältige Quelldokumentation, transparente Visualisierung und verantwortungsvollen Umgang mit gesellschaftlich sensiblen Verwaltungsdaten.
Alle Abbildungen werden vollständig aus Code erzeugt. Quellenangaben sind eingebettet. Kein manuelles Nachbearbeiten der Outputs.
Abb. 1 — PMK 2024: erfasste Straftaten nach Phänomenbereich. Die fünf amtlichen Kategorien summieren auf exakt 84.172 (Prüfsumme gegen veröffentlichte BMI/BKA-Gesamtzahl). PMK -sonstige Zuordnung- (26,4 %) ist eine Restkategorie für Straftaten, die keinem Phänomenbereich eindeutig zuzuordnen sind.
Abb. 2 — PMK-Straftaten nach Phänomenbereich: 2023 vs. 2024. Alle fünf Kategorien stiegen im Jahresvergleich. Absolut stärkster Anstieg: PMK-rechts (+13.843 Straftaten). Relativ stärkster Anstieg bei Gewalttaten: PMK-ausländische Ideologie (+98,6 %). Keine Kausalaussage über Ursachen.
Abb. 3 — Gewalttaten nach Phänomenbereich, 2024. Die Verteilung der Gewalttaten weicht deutlich von der Gesamtstraftatenverteilung ab: PMK-ausländische Ideologie macht 23,7 % der Gewalttaten aus, aber nur 8,7 % der Gesamtstraftaten.
Abb. 4 — Antisemitische Straftaten 2022–2024. Dreijähriger Trend aus amtlichen BMI/BKA-Jahresberichten. Der Wert 2024 ist der höchste im dargestellten Dreijahreszeitraum. Laut BMI/BKA-Bericht 2024 ist der PMK-Gesamtwert der höchste seit Einführung der Statistik im Jahr 2001.
Alle Daten wurden manuell aus amtlichen BMI- und BKA-Publikationen und Pressekonferenzen entnommen. BMI/BKA-Webserver blockieren automatisierten Zugriff; alle Werte wurden direkt aus den amtlichen Jahrespressekonferenzen extrahiert. Der bpb.de-Artikel diente ausschließlich der Querprüfung — er ist keine Primärquelle. Jeder angezeigte Wert wurde vor Aufnahme in den Datensatz aus mindestens zwei Quellen bestätigt.
| Quelle | Jahr | Verwendung |
|---|---|---|
| BMI/BKA PMK-Jahresbericht 2024 (gemeinsame Pressekonferenz, 20. Mai 2025) | 2024 | Alle Gesamtzahlen und Kategorienaufschlüsselungen 2024 (Primärquelle) |
| BMI/BKA PMK-Jahresbericht 2023 (gemeinsame Pressekonferenz, 21. Mai 2024) | 2023 | Alle Gesamtzahlen und Kategorienaufschlüsselungen 2023 (Primärquelle) |
| BKA PMK-Jahresbericht 2022 | 2022 | Ausgangswert antisemitische Straftaten 2022: 2.641 (Primärquelle) |
| bpb.de — Politisch motivierte Kriminalität 2024 (Sekundärquelle, zitiert BMI/BKA) | 2024 | Querprüfung aller 2024-Werte (keine eigenständige Primärquelle) |
Drei Roh-CSV-Dateien wurden manuell aus amtlichen Quellen erstellt und sind vollständig mit Quell-URLs, Zugriffsdaten und Ableitungshinweisen dokumentiert. Das Bereinigungsskript validiert Prüfsummen, bevor eine Analyse durchgeführt wird.
data/raw/)Drei CSVs aus amtlichen BMI/BKA-Publikationen: Gesamtzahlen 2023–2024, Kategorienaufschlüsselung 2023–2024 und Subkategoriedaten (antisemitische Straftaten 2022–2024, Hasskriminalität, islamfeindliche Straftaten). Jede Zeile enthält Quell-URL und Zugriffsdatum.
scripts/build_dataset.py)Lädt Roh-Dateien, führt vier Prüfsummen-Assertions durch (2023 und 2024 Gesamtstraftaten; 2023 und 2024 Gewalttaten), berechnet Prozentwerte und Jahresveränderungen und speichert verarbeitete CSVs. Skript bricht mit Fehler ab, wenn eine Prüfsumme nicht übereinstimmt.
scripts/make_figures.py)Liest verarbeitete CSVs und generiert vier matplotlib-Abbildungen mit Quellenangaben. Abbildungen werden in outputs/figures/ gespeichert und in das Website-Bildverzeichnis kopiert. Kein manuelles Nachbearbeiten.
Das Validierungsskript (scripts/validate.py) führt 15 Prüfungen über den prozessierten Datensatz aus und schreibt einen maschinenlesbaren Bericht (outputs/validation_report.json). Alle 15 Prüfungen bestanden am 24. Mai 2026.
Ergebnis: 15/15 Prüfungen bestanden · 0 Warnungen · 0 Fehler
Erstellt: 2026-05-24 · Datenjahre: 2023, 2024 · Quelle: outputs/validation_report.json
| Prüfung | Ergebnis | Details |
|---|---|---|
| V1 Schema (Totals) | ✓ PASS | Alle Pflichtspalten vorhanden |
| V1 Schema (Kategorien) | ✓ PASS | Alle Pflichtspalten vorhanden |
| V2 Keine Duplikate (Totals) | ✓ PASS | 0 doppelte Jahreszeilen |
| V2 Keine Duplikate (Kategorien) | ✓ PASS | 0 doppelte Jahr×Kategorie-Zeilen |
| V3 Keine fehlenden Werte (Totals) | ✓ PASS | 0 fehlende Werte in Schlüsselfeldern |
| V3 Keine fehlenden Werte (Kategorien) | ✓ PASS | 0 fehlende Werte in Schlüsselfeldern |
| V4 Erlaubte Kategorienwerte | ✓ PASS | Alle 5 Kategorien erkannt |
| V5 Nicht-negative Zählwerte (Totals) | ✓ PASS | 0 negative total_offenses-Werte |
| V5 Nicht-negative Zählwerte (Kategorien) | ✓ PASS | 0 negative offenses-Werte |
| V6 Kategorien-Summen-Abgleich | ✓ PASS | 2023: 60.028/60.028 ✓, vio: 3.561/3.561 ✓ | 2024: 84.172/84.172 ✓, vio: 4.107/4.107 ✓ |
| V7 Jahresverlauf-Kontinuität | ✓ PASS | 0 Jahressprünge >300% (kein einzeljähriger Ausreißer) |
| V8 Unterkategorien im Bereich 2023 | ✓ PASS | Subkategorien-Summe 5.164 ≤ Gesamt 60.028 |
| V8 Unterkategorien im Bereich 2024 | ✓ PASS | Subkategorien-Summe 29.857 ≤ Gesamt 84.172 |
| V9 Quellenangaben vollständig | ✓ PASS | 0 leere Quellfelder in Totals und Kategorien |
| V10 Vergleichbarkeitsregister | ✓ PASS | Datensatz: 2023–2024. Beide Jahre nutzen das seit 2001 gültige PMK-Erfassungssystem. Erweiterung auf frühere Jahre: Vergleichbarkeitsprüfung ausstehend. |
Die PMK-Statistik wird seit 2001 nach einem einheitlichen Erfassungssystem erhoben. Der aktuelle Datensatz umfasst die Jahre 2023 und 2024, für die konsistente Definitionen belegt sind.
| Jahr | Erfassungssystem | Vergleichbarkeit mit 2024 | Status |
|---|---|---|---|
| 2024 | Einheitliches PMK-System (seit 2001) | Referenzjahr | ✓ Im Datensatz |
| 2023 | Einheitliches PMK-System (seit 2001) | Direkt vergleichbar | ✓ Im Datensatz |
| 2022 | Einheitliches PMK-System (seit 2001) | Antis. Straftaten: direkt vergleichbar; Kategoriensummen: Prüfung ausstehend | ⚠ Teilweise (Unterkategorie) |
| Vor 2022 | Nicht geprüft | Vergleichbarkeit: Prüfung ausstehend — Erweiterung geplant | — Ausstehend |
Der vollständige Workflow läuft mit zwei Befehlen vom Projektverzeichnis aus:
pip install -r requirements.txt
make all # build_dataset.py → make_figures.pyDer Build-Schritt bricht mit einem Fehler ab, wenn eine Prüfsumme nicht übereinstimmt — damit wird verhindert, dass Abbildungen aus ungültigen Daten generiert werden. Alle Quell-URLs und Zugriffsdaten sind in den Roh-CSV-Dateien neben jedem Datenpunkt gespeichert.
Was diese Daten zeigen
Was diese Daten nicht zeigen
Dieser Workflow demonstriert, wie amtliche Statistiken zu einem transparenten, nachvollziehbaren Informationsprodukt aufbereitet werden können — ohne operative Schlussfolgerungen zu überziehen. Für analytische Teams im öffentlichen Sektor hat das Projekt folgenden Mehrwert:
Datenintegrität
Prüfsummenvalidierung gegen amtliche Summen stellt sicher, dass keine Transkriptionsfehler in die Analyse eingehen. Der Build-Prozess schlägt fehl, wenn Checksums nicht übereinstimmen.
Vollständige Quellenangaben
Jeder Datenpunkt trägt Quell-URL, Publikationsdatum und Zugriffsdatum — für jede Zahl ist nachvollziehbar, woher sie stammt und wann sie erhoben wurde.
Reproduzierbarkeit
Der vollständige Workflow läuft mit zwei Befehlen (pip install + make all). Abbildungen werden ohne manuelle Eingriffe neu erzeugt, wenn neue Jahresberichte erscheinen.
Interpretationsdisziplin
Alle Abbildungen enthalten Quellenangaben und Erläuterungen. Der Kausalitätsvorbehalt ist in jedem Output explizit — nicht in einer separaten Fußnote, die übersehen werden kann.