Eine neue Strategie zur Beschleunigung von Cold Case-Untersuchungen

Fast 37 Jahre lang war sie als Buckskin Girl bekannt – ein junges, anonymes Mordopfer, das außerhalb von Dayton, Ohio, gefunden wurde und einen Poncho aus Hirschhaut trug. Dann, im April 2018, gab die Polizei bekannt, dass das Geheimnis ihrer Identität gelöst wurde. Ihr Name war Marcia L. King, und sie war identifiziert worden, indem ein Ausschnitt ihrer DNA mit einer ihrer Cousins ​​​​verknüpft wurde.

Es war einer der ersten hochkarätigen Fälle, in denen diese Ermittlungsmethode zur Identifizierung einer nicht beanspruchten Leiche eingesetzt wurde. Zwei Wochen nachdem Kings Name enthüllt wurde, gab die Polizei in Kalifornien bekannt, dass sie ähnliche Techniken verwendet hatte, um den Golden State Killer aufzuspüren. Plötzlich wurde die Kombination aus genetischer Probenahme, Ahnenforschung und altmodischem Gummischuh als revolutionärer Durchbruch gefeiert, der Hunderte von Erkältungsfällen knacken würde.

Seitdem hat die forensische genetische Genealogie in den USA mehr als 400 Fälle geklärt. Doch diese Detektivarbeit ist komplex und zeitaufwändig. Während King nach nur wenigen Stunden der Ermittlung identifiziert wurde, dauern die meisten Fälle viel länger. Im Durchschnitt dauert es über ein Jahr, bis sie erfolgreich gelöst sind. Viele bleiben unvollendet: Den Strafverfolgungsbehörden gehen möglicherweise die Mittel aus, bevor eine Person identifiziert werden kann, und die Ermittler können aufgeben, wenn sie in zu viele Sackgassen geraten.

Ein systematischerer Ansatz würde helfen, sagt Lawrence Wein, Professor für Betrieb, Information und Technologie an der Stanford Graduate School of Business. Mit Mine Su Ertürk, Ph.D., hat er eine Methode vorgestellt, um Cold Cases schneller und erfolgreicher zu lösen. In einem neuen Papier in der Zeitschrift für forensische Wissenschaftenstellen sie die erste detaillierte mathematische Analyse des forensischen genetischen Genealogieprozesses vor und skizzieren einen Weg für Ermittler, um die Suche nach unbekannten Opfern oder kriminellen Verdächtigen zu optimieren.

Um ihre Suchmethode zu entwickeln, haben sich Wein und Ertürk mit dem zusammengetan DNA-Doe-Projekt, eine kalifornische gemeinnützige Organisation, die mehr als 65 Fälle von nicht identifizierten Überresten gelöst hat, einschließlich des King-Falls. Es lieferte den Forschern Daten aus 17 Fällen, darunter 8, die zu diesem Zeitpunkt ungelöst waren. „Das ist ziemlich ähnlich dem historischen Durchschnitt der Fälle, die sie gelöst haben“, sagt Wein. „Es gibt also keinen Grund zu der Annahme, dass diese Fälle viel schwerer oder viel einfacher sind als zufällig ausgewählte Fälle.“

Anhand dieser realen Daten untersuchten Wein und Ertürk, wie forensische genetische Genealogie-Suchen üblicherweise durchgeführt werden, und testeten dann ihre Methode, die darauf abzielt, die Wahrscheinlichkeit zu maximieren, in kürzester Zeit eine Lösung zu finden. „Es stellt sich heraus, dass es viel schneller geht“, sagt Wein über den neuen Ansatz – fast zehnmal schneller. „Wenn sie nur eine kleine Anzahl von Fällen mit der aktuellen Methode lösen und wir sie dazu bringen können, sie zehnmal schneller zu lösen, dann könnten sie viel mehr Fälle lösen.“

Ein Wald aus Stammbäumen

Eine typische genetische genealogische Untersuchung beginnt mit einer DNA-Probe von einem „Ziel“, wie einer nicht identifizierten Leiche oder einem Mordverdächtigen. Es wird in eine DNA-Datenbank wie GEDmatch oder FamilyTreeDNA hochgeladen, die eine Liste von „Übereinstimmungen“ erstellt – Personen, die Teile des Genoms des Ziels teilen. Eine Suche kann Hunderte dieser Übereinstimmungen ergeben, normalerweise entfernte Cousins, deren gemeinsame Vorfahren möglicherweise vor mehr als einem Jahrhundert gestorben sind. Die analysierten Fälle Wein und Ertürk hatten zwischen 200 und 5.000 Übereinstimmungen.

Das ist erst der Anfang: Um eine Linie von diesen weit entfernten Verwandten zum Ziel zu ziehen, muss ein Stammbaum erstellt werden, der so viele Familienmitglieder wie möglich umfasst. Auch hier ist das Ausmaß des Problems erschreckend. „Das sind riesige Bäume“, sagt Wein. „Es ist wirklich schwierig, etwas Größeres als ein paar Dutzend Personen visuell darzustellen.“ Wenn der Baum erweitert wird, verbessern sich die Chancen, das Ziel zu identifizieren – aber auch die Dauer der Suche nimmt zu.

Als nächstes müssen die relevanten Personen im Baum identifiziert werden. Dazu müssen öffentliche Aufzeichnungen, Genealogie-Websites und soziale Medien durchforstet werden – eine zeitintensive Beinarbeit, die Intuition und Geschick vereint. „Da steckt eine ganze Kunst dahinter“, sagt Wein. „Heiratsdokumente, Sterbeurkunden und Geburtsurkunden und Facebook und alle möglichen anderen Aufzeichnungen zu verwenden, um herauszufinden, wer Menschen sind und wer ihre Vorfahren und Nachkommen sind.“

Es ist nicht sofort ersichtlich, welche Übereinstimmungen den besten Weg zum Ziel bieten. Die Strategien der Ermittler, diesen Hinweisen nachzugehen, seien eher dezentralisiert, sagt Wein. „Sie haben ein Team von Leuten, die dies tun, und sie werden sich jeweils entscheiden, ein Match zu nehmen, um Nachforschungen anzustellen, und dann werden sie alleine losziehen, um zu versuchen, von jedem Match einen Stammbaum in der Zeit rückwärts zu erstellen. Sie denken nicht nach ganzheitlich über das große Ganze.“

Indem sie einen Schritt zurücktreten und das gesamte Problem bewerten, liefern Wein und Ertürk einen Fahrplan für genetische Genealogen, die den effizientesten Weg zu einem nicht identifizierten Ziel suchen. „Im Grunde sagen wir ihnen: ‚Wenn man bedenkt, wo Sie gerade bei der Suche sind, sollten Sie das als Nächstes tun‘“, sagt Wein.

Lösen von Gleichungen und Verbrechen

Den Unterschied zwischen der neuen Suchmethode und der Standard- oder „Benchmark“-Methode zu erklären, ist kompliziert, aber Wein bringt es auf Folgendes: „Die Benchmark-Methode sucht nach gemeinsamen Vorfahren zwischen verschiedenen Übereinstimmungen. Was Sie wirklich finden möchten, ist das Beste neuer gemeinsamer Vorfahr zwischen einem Streichholz und dem unbekannten Ziel, und das ist ein etwas anderes Problem.“ Der jüngste gemeinsame Vorfahr von Cousins ​​ersten Grades ist zum Beispiel ein Großelternteil; Cousins ​​zweiten Grades teilen sich einen Urgroßelternteil und so weiter.

Nach der Identifizierung einer Liste möglicher jüngster gemeinsamer Vorfahren füllt die Methode von Wein und Ertürk den Stammbaum „aggressiv“ mit ihren Nachkommen aus, selbst wenn nur eine geringe Chance besteht, dass der Vorfahre des Ziels auf der Liste steht.

Dieser Sprung wird erreicht, indem die Wahrscheinlichkeitstheorie verwendet wird, um den Fortschritt der Suche zu verfolgen. „Wir tun dies, indem wir den rekonstruierten Stammbaum als eine Sammlung von Wahrscheinlichkeiten beschreiben, die darstellen, wie wahrscheinlich es ist, dass jede Person in unserem Stammbaum ein richtiger Vorfahr des Ziels ist“, erklärt Ertürk. „Anhand dieser Wahrscheinlichkeiten können Sie dann erkennen, welche Teile des Baums Sie genauer untersuchen sollten.“

Dieser Ansatz erweist sich auch bei kleineren Stammbäumen als effektiv, was schnellere Lösungszeiten bedeutet. Nachdem sie Hunderte von simulierten Suchen durchgeführt haben, kommen Wein und Ertürk zu dem Schluss, dass ihre Methode einen Fall mit einem Stammbaum von 7.500 Personen in etwa 94 % der Fälle lösen kann. Die Erfolgsquote der Standardmethode liegt in diesen Fällen bei etwa 4 %.

Wein hofft, dass diese Ergebnisse dem DNA Doe Project und anderen Ermittlern helfen werden, ihren Ansatz zu verfeinern und mehr Fälle zu knacken. Er stellt fest, dass seine Analyse einige der „Tricks“ nicht berücksichtigt, die Genforscher anwenden, um ihre Suche einzugrenzen, wie zum Beispiel die Konzentration auf Familienmitglieder, die an einem bestimmten Ort gelebt haben. „Unser Algorithmus soll in keiner Weise Genealogen ersetzen“, sagt er. „Aber wenn sie wirklich feststecken, wird es ihnen einige Ideen geben, die vielleicht nicht offensichtlich sind.“

Wein und Ertürk haben schon früher die Mathematik angewandt, um Ermittlungsherausforderungen anzugehen. Letztes Jahr hat Ertürk zusammen mit dem GSB-Professor Kuang Xu aus Stanford ein Papier geschrieben, in dem eine Methode der genetischen Suche skizziert wurde, die Effizienz und Datenschutzbedenken in Einklang bringt. Wein hat nach besseren Möglichkeiten gesucht, um Fingerabdrücke zu scannen, Kits für sexuelle Übergriffe zu verarbeiten und Kugeln aufzuspüren.

Er sieht die forensische genetische Genealogie als ein weiteres Instrument zur Verbrechensaufklärung, das verbessert werden kann, damit es sein Versprechen einlösen kann. „Es ist ein interessantes Gebiet, das Wahrscheinlichkeit und Statistik und Optimierung und manchmal Spieltheorie kombiniert“, sagt er. „So blieb ich aus mathematischer Sicht von diesen Problemen angezogen.“