Computermodelle: So wollen Forscher Revolutionen vorhersagen

Von "zenith"-Autor Florian Peil

Internetverbindungen (Symbolbild): Computermodelle sollen Ereignisse wie den Arabische Frühling vorhersagen Zur Großansicht
Corbis

Internetverbindungen (Symbolbild): Computermodelle sollen Ereignisse wie den Arabische Frühling vorhersagen

Forscher wollen mit Computermodellen vorhersagen, wo Aufstände oder Krisen eintreten werden. Ein US-Informatiker errechnet zum Beispiel einen Index der gesellschaftlichen und politischen Stimmung in Ägypten. Vor dem Umsturz fiel dieser stark - aber wie verlässlich sind solche Aussagen?

Freiheit, Demokratie, Menschenrechte: Auch zwei Jahre nach dem Beginn der Revolutionen Anfang 2011 ruft der Arabische Frühling vor allem positive Assoziationen hervor. Die Bilder von Tunesiern, Jemeniten, Libyern oder Ägyptern, die teils unter Einsatz ihres Lebens auf die Straße gingen, um gegen ihre verhassten Unterdrücker zu demonstrieren, haben sich fest im kollektiven Gedächtnis des Westens verankert.

Aus Europa fließen seither Gelder in Milliardenhöhe in die arabische Welt, um den Aufbau von Zivilgesellschaften und einer unabhängigen Presse zu fördern.

Für viele in der Region tätige Unternehmen hingegen war der Arabische Frühling ein Schock. Seine Auswirkungen dürften für sie mit denen eines Vulkanausbruchs vergleichbar sein: Auf lange Sicht mag die Asche den Boden fruchtbar machen, kurzfristig jedoch zerstört sie alles Leben. Die starren Verhältnisse der einstigen Diktaturen sind Vergangenheit - heute bestimmen Instabilität und Unsicherheit den Alltag. Die politischen Umstürze haben die Machtverhältnisse kräftig durcheinandergewirbelt und gleichzeitig die Sicherheitskräfte geschwächt.

In der Folge sind vielerorts die Kriminalitätsraten explodiert. Dschihadistische Gruppen breiten sich aus. Terroranschläge sind in Nordafrika zu einer ständigen konkreten Gefahr geworden - ebenso das Risiko, Opfer einer Entführung zu werden.

Big Data und die Macht der Algorithmen

Bevorzugtes Ziel militanter Islamisten sind Ausländer aus dem Westen. Der bislang größte Anschlag dieser Art war der Angriff auf die Erdgasanlage im algerischen In Amenas. Die Angreifer, die der nordafrikanischen Filiale von al-Qaida AQIM nahestanden, hatten dort im Januar 2013 mehr als 800 Geiseln genommen, unter ihnen rund 100 Ausländer. Im Verlauf der Geiselnahme und der anschließenden Intervention durch das algerische Militär starben 39 der ausländischen Arbeiter.

Auch die Attacke auf das US-Konsulat in Bengasi am 11. September 2012 zielte auf westliche Ausländer ab. Gedeckt von einem bewaffneten Mob, die gegen einen in den USA produzierten Schmähfilm über den Propheten Mohammed protestierten, feuerten die Angreifer - vermutlich Dschihadisten - Raketen und Granaten auf das Konsulat ab. Dabei kamen der US-Botschafter und drei weitere amerikanische Mitarbeiter ums Leben. Die genaueren Umstände sind noch immer ungeklärt.

Angesichts solcher neuen Unsicherheiten stehen die in der Region aktiven Firmen vor der Frage, wie sie trotz erhöhten Risikos und Instabilität künftig handlungsfähig bleiben können. Was die Unternehmen bräuchten, ist ein Frühwarnsystem, das sich abzeichnende Krisen und politischen Aufruhr zuverlässig erkennt, um beispielsweise rechtzeitige Evakuierungen zu ermöglichen.

Experten alter Schule scheiden als Krisendetektoren aus: Sie taugen zur Erklärung bereits eingetretener Entwicklungen - nicht aber zur Vorhersage künftiger Ereignisse. Im Gegenteil können sie in letzterem Fall sogar hinderlich sein, neigen Experten doch dazu, von selbst Erlebtem auf die Zukunft zu schließen. Und: Sie schauen besonders gerne dorthin, wo sie sich auskennen. Das verzerrt die Analyse. Im Ergebnis liegen Fachleute statistisch gesehen denn auch tatsächlich häufiger daneben als ein Laie. Nicht ein einziger der so genannten Nahostexperten weltweit hat beispielsweise den Arabischen Frühling vorhergesagt.

Die Lösung könnte anderswo liegen: bei Statistik und Algorithmen.

"Big Data" ist das Schlagwort der Stunde. Der Begriff beschreibt das gezielte Sammeln und Auswerten der ungeheuren Datenmengen, die die Menschheit seit einigen Jahren im World Wide Web hinterlässt. Insbesondere in den "sozialen Medien" breiten die Menschen ihre Ängste, Sorgen und Hoffnungen aus.

Twitter, Facebook, Google+ und Co. fungieren wie ein riesiges Mikroskop, unter das sich ein wachsender Teil der Menschheit legt.

Mit Statistik gegen Verbrechen

Hinter Verfahren wie "Reality Mining" stecken Riesen der Computerbranche wie IBM, aber auch Start-ups - bis hin zu einzelnen Wissenschaftlern.

Immer geht es darum, bislang unerkannte Muster und Zusammenhänge im Datenchaos aufzuspüren, um auf diese Weise zu neuen Erkenntnissen zu gelangen. Dahinter steht der Gedanke, die reale Welt in Form von Daten nachzumodellieren - um dann zu sehen, was passiert, wenn diese Welt sich verändert. Enthusiasten sind sich sicher, dass die Auswertung der Vergangenheit bald einen Blick in die Zukunft ermöglicht. Für sie sind Gesellschaften und Geschichte einfach wie ein großes Datenproblem zu behandeln.

Kalev Leetaru forscht an der Universität Illinois zum Thema Big Data; er ist einer der Superstars der neuen Disziplin. Für seine Studie "Culturomics 2.0" fütterte Leetaru einen Supercomputer mit mehr als 100 Millionen Nachrichtenartikeln aus den vergangenen 30 Jahren. Diese codierte er nach Orten und Tonalität, positiv oder negativ. Er schuf so ein Netz aus rund 100 Billionen Verknüpfungen - und gelangte zu überraschenden Ergebnissen.


Tonfall der Ägypten-Berichterstattung zwischen 1979 und 2011 auf Basis der "Summary of World Broadcasts"

Für die Analyse wertete Leetaru 52.438 Berichte über Ägypten nach ihrem "Tonfall" aus. Im Januar 2011 - direkt vor der "Revolution" - verschlechterte sich die Stimmung demnach deutlich. Nur 1991, kurz vor dem Zweiten Golfkrieg, war sie ähnlich schlecht gewesen.

Tonfall der Ägypten-Berichte 2006-2011, aufgeschlüsselt nach Medien

In der Aufschlüsselung nach Berichten im Internet (WEB), der Summary of World Broadcasts (SWB) und der "New York Times" (NYT) erweisen sich, dass die Medien Stimmungsschwankungen unterschiedlich schnell aufgreifen.


Der Arabische Frühling wäre vorhersehbar gewesen, so lässt sich Leetarus Arbeit zusammenfassen. Er verweist auf eine Grafik seiner Studie, einem EKG nicht unähnlich, welche die Entwicklung der gesellschaftlichen und politischen Stimmung in Ägypten abbildet. Diese fällt Mitte Januar 2011 steil nach unten ab - am 25. Januar begannen am Nil die Proteste. Eine ähnliche Entwicklung habe es zuvor in Tunesien und später auch in Libyen gegeben, so Leetaru.

Der Grundgedanke hinter seiner Methode: Politische Umstürze und ähnliche Krisen kommen nie aus heiterem Himmel. Sie kündigen sich vorher an: mittels "schwacher Signale". Das sind Informationsbruchstücke, die auf Diskontinuitäten hinweisen, auf Phänomene, die erst mit einer zeitlichen Verzögerung eintreten. Ein schwaches Signal kann die Häufung gleichartiger Ereignisse sein, aber auch die Verbreitung neuer Ideen und Meinungen. Letzteres war im Falle des Arabischen Frühlings gut zu beobachten. Auch die signifikant gestiegene Zahl der Anmeldungen von Nutzern bei Twitter und Facebook in Tunesien und Ägypten Anfang 2011 ist ein schwaches Signal.

Mit Big Data zu Bin Ladens Versteck?

Gleichfalls will Leetaru den Aufenthaltsort von Osama Bin Laden im pakistanischen Abottabad allein durch die Auswertung offen zugänglicher Quellen lokalisiert haben - zumindest konnte er den Radius auf 200 Kilometer eingrenzen. Das Versteck wurde indes erst nach der Tötung des Terroristen durch eine amerikanische Spezialeinheit im Mai 2011 bekannt. Aber vielleicht hätte man den Qaida-Chef auf diese Weise tatsächlich schneller aufspüren können. Nur hatte eben niemand nachgesehen.

Einen anderen Ansatz als Leetaru verfolgt das amerikanische Start-Up Recorded Future. Die Methode der Firma nennt sich "Information Retrieval". Sie bringt die Suchergebnisse in eine zeitliche Reihenfolge und verknüpft sie dabei mit anderen Inhalten. Die Software erfasst dabei auch die Tonlage und das "Momentum" - ein Maß für die Intensität, mit der die Medien über ein bestimmtes Thema berichten. Das Interesse an der Technologie ist groß: Die Firma erhielt Wagniskapital sowohl von Google als auch von der CIA.

Beim "Predictive Modeling" wiederum geht vor allem darum, einen Blick in die Zukunft zu werfen. Diese Methode wird bereits seit 2005 von Polizeibehörden in den USA eingesetzt. Die Software "Blue Crush" von IBM ermöglicht Prognosen darüber, wann an welchem Ort Verbrechen verübt werden könnten. Straftaten lassen sich dadurch immer öfter bereits im Vorfeld vereiteln. Seit die Software in mehreren Städten zum Einsatz kommt, ist die Kriminalitätsrate dort gesunken, teilweise um bis zu 30 Prozent.

Kritiker von Big Data bemängeln, dass die Daten allein wertlos seien. Erst Experten könnten dem Chaos einen Sinn abringen. Denn bereits die Entscheidung, welche Daten man betrachte und für relevant erkläre, setze voraus, dass man weiß, wonach man sucht. Nur wer schwache Signale als solche erkennt, mag politische Unruhen vorhersehen - und sich rechtzeitig auf Ereignisse wie den Arabischen Frühling vorbereiten.

Dieser Beitrag entstammt der aktuellen Ausgabe des Magazins "zenith"

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insgesamt 38 Beiträge
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1.
musikimohr 31.07.2013
"Wir wissen, wo du bist. Wir wissen, wo du warst. Wir wissen mehr oder weniger, worüber du nachdenkst.", verkündet Google und die NSA hört es sicher gern. Und bedient sich. Computer wissen heute auch eher als Sie, dass Sie schwanger sind, krebskrank etc. Unheimlich? Ja. Demokratiegefährdend? Ja. Deshalb war der deutsche Gesetzgeber eigentlich geradezu seherisch - und das ist selten! - als er § 3a BDSG und § 13 VI TMG einführte: Das Gebot der Datenvermeidung und Datensparsamkeit und das Verbot eines Klarnamenszwangs, wenn technisch zumutbar. Was dringend ist und fehlt: Eine Diskussion darüber, was der Staat legal (!) wissen darf. Was er illegal erfahren KANN steht auf einem anderen Blatt. Damit kann er wenigstens nicht hausieren gehen. Polizisten, die ihren Freunden mal schnell den Halter zu einem bestimmten Kfz-Kennzeichen mitteilen, kriegen ordentlich eins auf die Nase ... gerichtlich bestätigt.
2.
RobinB 31.07.2013
Zitat von sysopCorbisForscher wollen mit Computermodellen vorhersagen, wo Aufstände oder Krisen eintreten werden. Ein US-Informatiker errechnet zum Beispiel einen Index der gesellschaftlichen und politischen Stimmung in Ägypten. Vor dem Umsturz fiel dieser stark - aber wie verlässlich sind solche Aussagen? http://www.spiegel.de/netzwelt/web/big-data-extremereignisse-mittels-statistik-vorhersagen-a-912347.html
Cool, damit kommt die Wirklichkeit der Science Fiction wieder einen Schritt näher: Psychohistorik nach Asimov! Psychohistorik (http://de.wikipedia.org/wiki/Psychohistorik)
3. Der arme Westen
NightToOblivion 31.07.2013
Ist schon tragisch wenn so eine schnöde Revolution den verlässlichen Freund Diktator aus der Welt spült. Wer kauf jetzt Siemens Überwachungstechnik (außer der NSA), wohin sollen die ganzen Kalaschnikows, wer hilft jetzt die Rohstoffe eines Landes auszubeuten. Schrecklich sowas.
4. Brotpreis statt Big Data
ohneeigenschaften 31.07.2013
Der Brot preis erlaubt eine bessere vorhersage der Volksstimmung als jegliche Nachrichten Analyse, g und das seit der französischen Revolution.
5. Liebe
tommirf 31.07.2013
damit gebt Ihr dann den Despoten der Welt die Werzeuge, mit denen sie schon im Vorfeld ihre Macht zementieren können, zusammen mit allen Überwachungsmöglichkeiten ist das das perfekte Szenario, in dem " nie mehr was passieren kann". Nicht alles, was machbar ist, muß auch gemacht werden....
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Zum Autor
Florian Peil ist Security Analyst und Consultant. Der Islamwissenschaftler berät Unternehmen, die im Nahen Osten und Nordafrika operieren, und ist Teil des Experten-Pools bei zenith Executive Briefing. Bei der Riskworkers GmbH verantwortet er zudem den Bereich Intelligence.



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