Social Media Intelligence für die Polizei

Die neue Ausgabe von "Bürgerrechte und Polizei" widmet sich "Drohenden Gefahren", will sagen: der Vorverlagerung der polizeilichen Ermittlungen und den entsprechenden Überwachungsmethoden. Ich habe einen Beitrag beigesteuert, der sich um neue Tendenzen der Internetauswertung dreht, konkret um die sogenannte Social Media Intelligence, oder (weil die Schlapphüte immer zu wenig Zeit haben) "Socmint".

Mein Text beginnt mit einem bemerkenswerten Startup aus Wien namens Prewave.

„Künstliche Intelligenz trifft Risikoanalyse!“ So wirbt das Wiener Unternehmen Prewave für seine Dienstleistungen, darunter die Streik-Vorhersage anhand von Daten aus den Sozialen Medien. „Ein Streik kann definiert werden als eine geplante Aktion von Beschäftigten oder Gewerkschaften um die Arbeit anzuhalten oder zu verlangsamen“, heißt es in einem wissenschaftlichen Beitrag der Prewave-Gründerin Lisa Madlberger von 2016. Aber: „Schäden können durch rechtzeitige und effiziente Reaktion verringert werden. Allerdings geht oft wertvolle Zeit verloren, weil die Unternehmen zu spät von einem Streik bei ihren Zuliefern oder Transporteuren erfahren.“ Dagegen soll Prewave helfen, indem die Sozialen Medien in Regionen von Interesse systematisch ausgewertet werden, um sich anbahnende Arbeitsniederlegungen zu erkennen. Den Zulieferer zu wechseln, ist übrigens eine gängige Maßnahmen im Supply Change Management. Laut eigenen Angaben gehören zu den Auftraggebern der Firma „große Automobilhersteller, Banken, Logistikkonzerne und Reedereien“.

Funktioniert so etwas? Vielleicht. Die Prewave-Algorithmen durchforsten Twitter, Facebook oder andere Plattformen. Zunächst werden die Texte sozusagen bereinigt, um sie im nächsten maschinell auszuwerten. Aus den Tweets oder Posts werden die Merkmale „Ort“, „Zeitpunkt“ und „Person / Organisation“ extrahiert. Weil es Prewave um die Streik-Vorhersage geht, schließt Person / Organisation in diesem Fall auch Berufsgruppen wie „Taxifahrer“ oder „Hafenarbeiter“ ein. Mit den festgestellten Häufigkeiten dieser Merkmale werden dann Prognosen erstellt.

Ein Blogger-Kollege von Netzpolitik hat sich übrigens bereits im September mit dieser Firma beschäftigt. Noch mal übrigens: das Startup wurde mit Steuergeldern gefördert. Streiks ins Leere laufen lassen hat mit polizeilichen Ermittlungen natürlich zunächst wenig zu tun. Aber das Beispiel Prewave zeigt eindrücklich, was Social Media Intelligence im Kern ausmacht: Massendaten aus der Internetkommunkation werden algoritmisch gefiltert und die gefundenen Muster mit statistischen Methoden in die Zukunft verlängert.