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Scalable Technology for Online Prevention of CSA and CSAM (STOP-CSAM)

STOP-CSAM ist ein von der Europäischen Union gefördertes Projekt zur Entwicklung und Evaluierung einer Onlineintervention für Personen, die auf Kinder gerichtete sexuelle Fantasien haben, aber keine Übergriffe begehen wollen und therapeutische Hilfe suchen.

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Übersicht

Förderung: 24 Monate (01.01.2023 - 31.12.2024), Europäische Kommission, Internal Security Fund (ISF)

Projektleitung: Prof. Dr. Dr. Klaus M. Beier

Partner

  • Technische Universität Berlin (Deutschland)
  • Universitat Internacional de Catalunya (Spanien)
  • Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (Portugal)
  • Národní ústav duševního zdraví (Tschechien)

Hintergrund

Die Verbreitung von Material sexuellen Kindesmissbrauchs (CSAM oder sogenannte Kinderpornografie) im Internet ist in den letzten Jahren enorm gestiegen. Die Strafverfolgungsbehörden haben jedoch nur begrenzte Möglichkeiten, Verdächtige aufzuspüren, ausreichende Beweise für kriminelle Aktivitäten zu liefern und Verfahren einzuleiten, so dass die meisten dieser Straftaten unentdeckt bleiben. Es ist daher notwendig, die verursacherbezogene Prävention zu verbessern, um die Verbreitung und Nutzung von Abbildungen sexuellen Kindesmissbrauchs zu verringern.

Ziele

STOP-CSAM soll:

  1. Menschen erreichen, bei denen das Risiko besteht, dass sie online Abbildungen sexuellen Kindesmissbrauchs nutzen.
  2. diese an eine präventive Online-Intervention weiterleiten und.
  3. die Wirksamkeit der Intervention zu testen.

Die Intervention, ein terminbasierter interaktiver Therapeuten-Chat-Service, wird auf das bestehende Angebot auf der Website (www.troubled-desire.com) erweitern und von qualifizierten Therapeut*innen in Englisch, Deutsch, Tschechisch, Portugiesisch und Spanisch betrieben:

Die Skalierbarkeit des Angebotes wird durch die Einbeziehung maschinellen Lernens mit der Testung eines Prototyps untersucht, das die Therapeut:innen unterstützt. Dadurch soll die Zeit und der Aufwand, die die Therapeut:innen für die Interaktion mit den Nutzer:innen benötigen, reduziert werden. Die eingesetzte künstIiche Intelligenz wird dabei nicht autonom arbeiten. Die Therapeut:innen behalten die volle Kontrolle über die Interaktion. Die Effektivität der Intervention wird in einer randomisiert kontrollierten Studie untersucht, die Ergebnisse und Erkenntnisse publiziert und an Interessengruppen weitergegeben.