MARITIME SICHERHEIT - Adlas - Magazin für Sicherheitspolitik

DATENANALYSEeingetretener Entwicklungen – nicht aber zurVorhersage künftiger Ereignisse. Im Gegenteilkönnen sie in letzterem Fall sogar hinderlichsein, neigen Experten doch dazu, von selbst Erlebtemauf die Zukunft zu schließen. Und: Sieschauen besonders gerne dorthin, wo sie sichauskennen. Das verzerrt die Analyse. Im Ergebnisliegen Fachleute statistisch gesehen denn auchtatsächlich häufiger daneben als Laien. Nicht eineinziger der so genannten Nahostexperten weltweithat beispielsweise den Arabischen Frühlingvorhergesagt.Die Lösung könnte anderswo liegen: bei Statistikund Algorithmen. »Big Data« ist das Schlagwortder Stunde. Der Begriff beschreibt das gezielteSammeln und Auswerten der ungeheurenDatenmengen, die die Menschheit seit einigenJahren im World Wide Web hinterlässt. Insbesonderein den »sozialen Medien« breiten die Menschenihre Ängste, Sorgen und Hoffnungen aus.Twitter, Facebook, Google+ und Co. fungieren wieein riesiges Mikroskop, unter das sich immermehr Menschen legen.Die Analyse dieser Daten vereint unterschiedlicheDisziplinen und methodische Ansätze: Mathematik,Computerwissenschaft und Informationstechnologiebilden die Grundlage für die Methoden,die sich »predictive modeling«, »informationretrieval« oder »reality mining« nennen.Hinter den jeweiligen Methoden stecken Riesender Computerbranche wie IBM, aber auch Start-Ups – bis hin zu einzelnen Wissenschaftlern.Hätte die Macht derAlgorithmen BotschafterStevens Lebenretten können?Informatiker und Big-Data-Experte Kalev Leetaru.Fotos: privatImmer geht es darum, bislang unerkannte Musterund Zusammenhänge im Datenchaos aufzuspüren,um auf diese Weise zu neuen Erkenntnissenzu gelangen. Dahinter steht der Gedanke, die realeWelt in Form von Daten nachzumodellieren –um dann zu sehen, was passiert, wenn diese Weltsich verändert. Enthusiasten sind sich sicher,dass die Auswertung der Vergangenheit bald einenBlick in die Zukunft ermöglicht. Für sie sindGesellschaften und Geschichte einfach wie eingroßes Datenproblem zu behandeln.Zu diesen Big-Data-Pionieren gehört KalevH. Leetaru. Er forscht an der Universität Illinoisund ist einer der Stars der neuen Disziplin. Fürseine Studie »Culturomics 2.0« fütterte Leetarueinen Supercomputer mit mehr als 100 MillionenNachrichtenartikeln aus den vergangenen30 Jahren. Diese codierte er nach Orten und Tonalität,positiv oder negativ. Er schuf so einNetz aus rund 100 Billionen Verknüpfungen –und gelangte zu überraschenden Ergebnissen.Der Arabische Frühling wäre vorhersehbargewesen, so lässt sich Leetarus Arbeit zusammenfassen.Er verweist auf eine Grafik seinerStudie, einem EKG nicht unähnlich, welche dieEntwicklung der gesellschaftlichen und politischenStimmung in Ägypten abbildet. Diese fälltMitte Januar 2011 steil nach unten ab – am 25.Januar begannen am Nil die Proteste. Eine ähnlicheEntwicklung habe es zuvor in Tunesienund später auch in Libyen gegeben, so Leetaru.Der Grundgedanke hinter seiner Methode:Politische Umstürze und ähnliche Krisen kommennie aus heiterem Himmel. Sie kündigensich vorher an: mittels sogenannter »schwacher>>ADLAS 3/2013 ISSN 1869-1684 119