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Analyse des Einflusses verschiedener Umweltfaktoren auf die spektroskopische Blutaltersbestimmung
(2017)
Blutspuren gehören zu den wichtigsten Beweisen in der Forensik. Neben der morphologischen Untersuchung wie bei der Blutmusteranalyse, kann ebenfalls das Blut an sich untersucht werden um das Alter zu bestimmen. Somit lassen sich nicht nur Tathergänge rekonstruieren, auch eine Überprüfung der Aussagen von Zeugen oder Tatverdächtigen ist somit möglich. Allerdings erschweren Umweltfaktoren die Bestimmung des Alters. Der Einfluss der Faktoren Licht, Temperatur und Luftfeuchtigkeit wurde in dieser Arbeit mit Hilfe einer spektroskopischen Analysemethode, der UV/VIS-Spektroskopie, über einen Zeitraum von 21 Tagen untersucht. Für die Bestimmung des Blutalters wurden neben den vier spezifischen Blutpeaks, zwei Peaks aus dem UV-Bereich näher betrachtet. Es konnte beobachtet werden, dass vor allem die Temperaturverhältnisse einen großen Einfluss auf die Umwandlung von Oxyhämoglobin zu Methämoglobin haben. Die Umsetzungsrate ist hierbei viel geringer. Die Betrachtung der Peaks im UV-Bereich ergab, dass diese von Lichteinflüssen stärker beeinflusst werden. Jedoch eignen sich die Peaks nur bis zu einem Zeitraum von maximal fünf Tagen, da bei älteren Spuren die Werte nicht mehr zuverlässig sind.
Die Strafverfolgungsbehörden verwenden zunehmend Mobilfunkdaten, um Tathergänge zu rekonstruieren und daraufhin Tatverdächtige überführen zu können. Die Mobilfunkdaten erhalten die Strafvervolgungsbehörden auf Anfrage und richterlichen Beschluss von den Telekommunikationsanbietern. Die Anfragen sind sowohl zeitlich als auch regional stark eingegrenzt. Trotzdem ist das Datenvolumen erheblich. Auf Grund des Datenvolumens und der Heterogenität der Datenformate zwischen den Mobilfunkanbietern, gestaltet sich die Auswertung der Daten sehr aufwändig. Diese Masterarbeit adressiert die genannten Aspekte mit einer auf die Mobilfunkdaten abgestimmten Datenintegrations- und -analyse-Pipeline. Die Pipeline überführt die Mobilfunkdaten in ein harmonisiertes Datenformat und reichert sie mit einer Annotation zur Bodennutzungsklassifizierung an. Letztere sind für die Datenanalyse relevant. Grundlegend greift die Pipeline auf eine Graphdatenbank zurück, in die die Daten eingefügt werden. Anhand der Anfragesprache Cypher können relevante Daten für diverse Auswertungsfragen selektiert und zur Verfügung gestellt werden. Diese Grundlage ermöglicht eine iterative Vorgehensweise bei der Datenauswertung, so dass aus Ergebnissen einer vorangegangenen Frage, neuen Auswertungszielen schnellstmöglichst begegnet werden kann. Die in der Arbeit gezeigten Auswertungen stehen beispielhaft für das große Spektrum an Auswertungsmöglichkeiten. Insbesondere wurden Personenkreise mit speziellen Bewegungsprofilen anhand der den Funkmasten zugeordneten Landnutzungsklassen ermittelt. Die in der Arbeit verwendeten Daten wurden mit diesem Ansatz um 99% reduziert. Damit können Analyst:innen sich auf die relevanten Aussagen konzentrieren. Zudem konnte eine Korrelation zwischen Mobilität und dem Nutzungsverhalten hergestellt werden. Jedoch zeigt sich auch, dass die hohe Variabilität und Individualität der Personen in einem zeitlich und regional eng begrenzten Datenraum, der Ermittlung von allgemeinen Bewegungsprofilen entgegensteht.