1 00:00:13,264 --> 00:00:18,563 Herzlich willkommen zu meinem Talk. Vielen Dank für die nette Einführung und die nette Begrüßung von euch allen! 2 00:00:18,563 --> 00:00:25,472 Ihr seht der Talk hat den anspielungsreichen Namen "Überwachen und Sprache" 3 00:00:25,472 --> 00:00:28,343 spielt natürlich auf Foucault an "Überwachen und Strafen" 4 00:00:28,343 --> 00:00:36,115 Allerdings, lange bevor Foucault die Genese der Disziplinargesellschaft dargestellt hat 5 00:00:36,115 --> 00:00:41,592 findet man in einem Kinderbuch eine sehr schöne moralische Erzählung 6 00:00:41,592 --> 00:00:48,776 die heißt "Das Kind im Glashaus" von Heinrich Oswalt entstanden 1877 und sehr weitsichtig 7 00:00:48,776 --> 00:00:53,111 *In Frankfurt lebt ein Glasermeister, Herr Lebrecht Scheibenmann, so heißt er;* 8 00:00:53,111 --> 00:00:56,960 *Der hat ein kleines Töchterlein, Das wollte nie gewaschen sein.* 9 00:00:56,960 --> 00:00:59,576 *Und kam mit Schwamm und Seif sein Gretchen, Da lief davon das böse Mädchen;* 10 00:00:59,576 --> 00:01:04,408 *Es warf sogar den Waschtisch um - Das Wasser floß im Haus herum.* 11 00:01:04,408 --> 00:01:09,695 *Da fing Herr Lebrecht Scheibenmann Ein seltsam Haus zu bauen an,* 12 00:01:09,695 --> 00:01:13,519 *Aus lauter Glas ein Haus, das, ach! Durchsichtig war bis unters Dach.* 13 00:01:13,519 --> 00:01:16,479 *Und in dies Glashaus setzte man Das böse Töchterlein sodann.* 14 00:01:16,479 --> 00:01:19,739 *Da blieben, um es anzusehn, Die Leute auf der Straße stehn.* 15 00:01:19,739 --> 00:01:23,575 *[…] Da schämte sich das Kind und lief Im ganzen Haus herum und rief:* 16 00:01:23,575 --> 00:01:26,359 *“Wo soll ich mich denn nur verstecken? Man sieht mich ja in allen Ecken!* 17 00:01:26,359 --> 00:01:31,839 *Das Dach, der Keller, jedes Zimmer Ist ja von Glas! man sieht mich immer!”* 18 00:01:31,839 --> 00:01:35,967 *Die Mutter sprach: “Mein liebes Kind! Ein Mittel gibt’s, das hilft geschwind:* 19 00:01:35,967 --> 00:01:40,360 *Wenn dich die Leute artig sehn Dann werden sie vorübergehn;* 20 00:01:40,360 --> 00:01:43,472 *[…] Das merkte sich das Töchterlein; Es nahm sich vor, geschickt zu sein.* 21 00:01:43,472 --> 00:01:46,831 *Und weil’s beim Waschen nicht mehr schrie, Da lachten auch die Leute nie;* 22 00:01:46,831 --> 00:01:50,791 *Denn jeder, der ins Haus jetzt blickt, Der sieht ein Kind, das ganz geschickt.* 23 00:01:50,791 --> 00:01:54,888 *Und habt Ihr selbst ein Kind, Ihr Leut’, Das bei dem Waschen immer schreit,* 24 00:01:54,888 --> 00:02:01,431 *Sagts nur Herrn Lebrecht Scheibenmann, Der schafft Euch gleich ein Glashaus an.* 25 00:02:01,431 --> 00:02:09,935 Ja, da … erste Applausansätze *lacht* *Applaus* 26 00:02:09,935 --> 00:02:13,487 Ja, interessante Geschichte, die natürlich sehr gut auf unsere Zeit passt 27 00:02:13,487 --> 00:02:21,264 denn Lebrecht Scheibenmann heißt Keith Alexander und arbeitet für die NSA 28 00:02:21,941 --> 00:02:26,311 Die NSA hat aus unser aller Zuhause Glashäuser gemacht 29 00:02:26,311 --> 00:02:29,127 wir können alle gesehen werden in diesen Glashäusern 30 00:02:29,127 --> 00:02:39,559 und man weiß nicht, bzw. ich bin mir ziemlich sicher, dass man damit pädagogische Ziele verfolgt 31 00:02:39,559 --> 00:02:43,351 dass bestimmte Handlungen nicht mehr als akzeptabel gelten 32 00:02:43,351 --> 00:02:47,320 und dass wir diese Beobachtung verinnerlichen 33 00:02:47,320 --> 00:02:51,552 Bei dieser Beobachtung spielt Sprache natürlich eine ganz wichtige Rolle 34 00:02:51,552 --> 00:02:56,535 Viele unserer Äußerungen finden im Medium der Sprache statt 35 00:02:56,535 --> 00:03:05,655 Das hat auch viele Hacker auf die Idee gebracht, dass wir die NSA austricksen mit einer Seite wie "Hallo NSA" 36 00:03:05,655 --> 00:03:16,767 Eine Website, die wie ein „Bullshitter“ verdächtige Wörter zu Botschaften zusammensetzt 37 00:03:16,767 --> 00:03:23,895 und diese dann getweetet, gemailt oder verchattet werden sollen 38 00:03:23,895 --> 00:03:30,399 um soetwas zu erreichen wie hier "Operation Troll the NSA“ 39 00:03:30,399 --> 00:03:35,879 dass man die NSA-Scanners jammen kann, dass man eine DDOS Attacke machen kann. 40 00:03:35,879 --> 00:03:44,370 indem man einfach zu viel Content schickt, der quasi verdächtig ist auf der Basis von Keywords 41 00:03:44,370 --> 00:03:50,911 In meinem Vortrag soll es darum gehen, dass dieses Bild von der NSA falsch ist. 42 00:03:50,911 --> 00:03:55,394 Wir können nicht davon ausgehen, dass in der NSA die Leute tatsächlich bei Anzeige eines Keywords 43 00:03:55,394 --> 00:04:05,358 sofort etwas ausdrucken und zu einer *Gelächter* Analyse schreiten 44 00:04:05,404 --> 00:04:10,968 und sich das genauer anschauen und qualitativ quasi auswerten 45 00:04:11,060 --> 00:04:13,519 und das natürlich eine sehr intensive Tätigkeit 46 00:04:13,519 --> 00:04:26,504 und deswegen ist ein Keyword-Spam-DDoS natürlich erfolglos wäre 47 00:04:28,900 --> 00:04:34,100 Ihr alle werdet vermutlich die thanksgiving taklkingpoints der NSA gelesen haben. 48 00:04:34,100 --> 00:04:41,880 Ich weiß nicht, ob ihr darüber gestolpert seid, dass unter Punkt 4 etwas ganz wichtiges steht 49 00:04:41,880 --> 00:04:47,888 “NSA brings together the best linguists, analysts, mathematicians, engineers and computer scientists 50 00:04:47,888 --> 00:04:52,249 in the United States.“ und die Linguisten werden als erstes genannt. 51 00:04:52,249 --> 00:04:56,290 *verhaltenes Lachen* 52 00:04:56,290 --> 00:05:02,063 Also da sieht man, der NSA ist durchaus bewusst, dass Sprache ein wichtiges Medium ist 53 00:05:02,063 --> 00:05:08,603 und das auch für sie sehr wichtig ist. Insofern macht es durchaus Sinn, sich damit zu beschäftigen 54 00:05:08,603 --> 00:05:16,755 Zufälligerweise wurde vom Innenminister die neuste Analysesoftware geleakt, der "Advanced Security Toolkit" 55 00:05:16,755 --> 00:05:25,514 Entwickelt vom von-Leitner-institut für verteiltes Echtzeit-Java. *Gelächter* 56 00:05:27,530 --> 00:05:31,193 Wir gucken uns zunächst unsere heutige Mission an. 57 00:05:31,193 --> 00:05:35,913 Die heutige Aufgabe besteht darin, die deutsche Bloggerszene unter die Lupe zu nehmen 58 00:05:35,913 --> 00:05:40,192 die radikalisiert sich ja offenbar seit Regierungsübernahme durch die Große Koalition 59 00:05:40,192 --> 00:05:47,928 wichtig ist es, zu schauen, ob Aktionen in Vorbereitung sind, und ggf. radikale Subjekte zu identifizieren, 60 00:05:47,928 --> 00:05:59,747 die sich da besonders hervortun. Zunächst wählen wir unsere Targets, wir kriegen natürlich welche vorgeschlagen 61 00:05:59,747 --> 00:06:03,873 Leider kann ich nur eine kleine Auswahl möglicher Targets präsentieren. Ich hätte gerne noch viel mehr genommen 62 00:06:03,873 --> 00:06:06,241 Es gibt ein paar gesellschaftskritische Blogs und Newssites 63 00:06:06,241 --> 00:06:11,900 wie blog.fefe.de, indymedia, Mädchenmannschaft, Netzpolitik.org, rebellmarkt.blogger.de 64 00:06:11,900 --> 00:06:18,361 Und religiös motivierte Webseiten, wie kreuz.net, islambruderschaft.com-blog und Diskussionsforum salafistisches 65 00:06:18,361 --> 00:06:23,229 und wir bestätigen natürlich die Auswahl. Das ist eine sehr sinnvolle Auswahl 66 00:06:23,229 --> 00:06:31,681 Folgende Analysen sind möglich. Ich kann natürlich nur eine Auswahl an möglichen Analysetools heute zeigen 67 00:06:31,681 --> 00:06:36,417 Ich würde gerne viel mehr zeigen, aber die Zeit wird nicht reichen. 68 00:06:36,417 --> 00:06:42,361 Zunächst gucken wir uns an, was schreiben Autoren über mögliche sensible Ziele 69 00:06:42,361 --> 00:06:46,193 Wir machen also mal eine Zielanalyse. 70 00:06:46,193 --> 00:06:55,980 diese untersucht auf Basis von Named-Entity-Recognition die Kollokation zu möglichen Terrorzielen 71 00:06:55,980 --> 00:07:04,393 Wir müssen … was ist das denn? … wir gucken mal ins Handbuch rein, was Named Entities sind 72 00:07:04,393 --> 00:07:08,649 ist ja unser erster Tag heute 73 00:07:08,649 --> 00:07:19,577 Named-Entities sind zunächst mal Ausdrücke, die eine Etentität eindeutig von anderen Entitäten mit ähnlichen Attributen unterscheiden 74 00:07:19,577 --> 00:07:25,139 Man denkt spontan an Namen, aber es ist nicht so trivial zu sagen was ein Name ist 75 00:07:25,139 --> 00:07:31,690 Named-Entitiy-Recognition ist entsprechend das Verfahren, wie man solche Named Entities identifiziert 76 00:07:31,690 --> 00:07:43,889 Es gibt sicherlich unterschiedliche Klassen von Named Entities, bspw. Personen, Organisationen, Orte 77 00:07:43,889 --> 00:07:51,217 Manchmal ist auch nicht so deutlich zu was eine bestimmte Named Entity gehört. z.B. „der Bundestag“ 78 00:07:51,217 --> 00:07:57,361 das kann sowohl ein geografischer Ort sein, als auch eine Organisation 79 00:08:02,100 --> 00:08:06,241 Jetzt müssen wir noch wissen, was Kollokationen sind 80 00:08:06,241 --> 00:08:12,409 Das sind statistisch überzufällig häufige Wortkombinationen 81 00:08:12,409 --> 00:08:22,849 d.h. “we define a collocation as a combination of two words, that exhibit a tendency to occur near each other in natural language that is to cooccur” 82 00:08:22,849 --> 00:08:27,369 also z.B. „ein Weg einschlagen“, „ein Weg gehen“ 83 00:08:27,369 --> 00:08:31,761 Das sind typische Verbindungen zwischen den Worten „Weg“, „gehen“ bzw. „einschlagen“ 84 00:08:31,761 --> 00:08:41,024 und diese Verbindungen bilden Kollokationen, wenn sie überzufällig sind 85 00:08:41,024 --> 00:08:44,929 wie wir mit statistischen Tests feststellen können 86 00:08:44,929 --> 00:08:48,313 und wir können die in natürlicher Sprache beobachten 87 00:08:48,313 --> 00:08:53,569 Ein Beispiel – ihr müsst das jetzt nicht lesen können – ich wollte ein Beispiel zeigen zum Wort „Spezialexperte“ 88 00:08:53,569 --> 00:08:59,100 man sieht hier das “keyword in context”, also das gesuchte Schlüsselwort 89 00:08:59,100 --> 00:09:07,242 und man sieht die Kontexte dieses Wortes, also einen „ausgesuchten Spezialexperten für Internetfragen“ haben sie wohl nicht gefunden 90 00:09:07,242 --> 00:09:12,337 Wir müssen kein Ratespiel machen, aus welchem Blog das wohl stammen könnte 91 00:09:12,337 --> 00:09:15,217 Was man dann macht, bei einer Kollokationsanalse man untersucht Kontexte 92 00:09:15,217 --> 00:09:22,457 z.B. hier fünf Wörter links, fünf Wörter rechts bis Satzanfang oder -ende 93 00:09:22,457 --> 00:09:28,833 Man zählt einfach die Wörter, die im blauen Bereich stehen 94 00:09:28,833 --> 00:09:35,832 und vergleicht die relative Frequenz mit Wörtern, die links und rechts im weißen Bereich stehen 95 00:09:35,832 --> 00:09:43,947 Wenn ein Wort signifikant häufiger im blauen Bereich vorkommt, kann man sagen, es ist eine Kollokation des Worts „Spezialexperte“ 96 00:09:43,947 --> 00:09:49,529 Hier fällt bspw. auf „kriegen“ oder „Adobe-Spezialexperten“ *Gelächter* 97 00:09:49,529 --> 00:09:58,395 Man kann Kollokationen als Graphen visualisieren *Gelächter* 98 00:09:59,672 --> 00:10:05,961 Die Knoten bezeichnen Lexeme, (ich weiß jetzt nicht, was es da zu lachen gibt) *mehr Gelächter* 99 00:10:05,961 --> 00:10:12,170 (das ist ernste Linguistik!) und die Kanten bezeichnen „ist Kollokation von“ 100 00:10:12,170 --> 00:10:18,625 Sie sehen also hier „die besten der besten, Sir“, Sarrazin und Mehdorn gehören dazu. 101 00:10:18,625 --> 00:10:24,258 Es wuchert ein bisschen weiter. „Adobe-Backup“, „Backup-Spezialexperten“ … interessant 102 00:10:24,258 --> 00:10:34,880 Ok. Wir sind im Bereich der Zielanalyse. Wir starten mal die Analyse. 103 00:10:34,880 --> 00:10:43,241 Was machen wir da eigentlich? Was wir machen ist, wir erkennen in allen Corpora alle Named Entities 104 00:10:43,241 --> 00:10:49,537 Wir berechnen das erstmal mit Methoden maschinellen Lernens. 105 00:10:49,537 --> 00:10:53,409 D.h. man untersucht bestimmte Kontexte in denen Named Entities stehen. 106 00:10:53,409 --> 00:10:59,361 Wir haben einen Trainings-Corpus, in dem steht bereits drin, was Named Entities sind 107 00:10:59,361 --> 00:11:07,569 bspw. dass „Bundestag“ eine Organisation ist und die Software lernt aus diesen Kontexten 108 00:11:07,569 --> 00:11:16,913 was typische Kontexte für solche Named Intities sind und versucht diese auf neue Corpora anzuwenden 109 00:11:16,913 --> 00:11:23,162 Was wir hier machen: wir identifizieren in allen Corpora, in allen Blogs, die wir untersuchen die Named Entities. 110 00:11:23,162 --> 00:11:28,309 wir kategorisieren diese Named Entities nach Personen, Organisationen, geografischen Orten und Sonstigen 111 00:11:28,309 --> 00:11:32,408 und dann berechnen wir die Kollokationen eben zu relevanten Named Entities. 112 00:11:32,408 --> 00:11:37,353 z.B. „Angela Merkel” könnte interessant sein oder sowas. 113 00:11:37,353 --> 00:11:45,281 Und dann schauen wir auch in den Kollokationen, ob darin irgendwelche Gefährderwörter sind. 114 00:11:45,281 --> 00:11:50,634 Also Wörter, die auf Anschlagsplanungen oder sonstiges hindeuten. Das machen wir jetzt. 115 00:11:50,634 --> 00:12:02,157 die Analyse ist offenbar abgeschlossen und Ergebnis ist, wir haben Gefahrenstufe 1 von 5, also nicht weiter tragisch 116 00:12:02,157 --> 00:12:12,730 die Software schlägt uns eine Überprüfung der Gefährdungslage in Hinblick auf Berlin vor 117 00:12:12,730 --> 00:12:17,377 also der Ortsangabe bei donalphonso, Rebellmarkt-Blogger 118 00:12:17,377 --> 00:12:31,769 Potentielles Ziel bei Fefe ist SPD *Gelächter* und bei der Mädchenmanschaft sollen wir nach Kristina Schröder als Person gucken *Gelächter* 119 00:12:31,769 --> 00:12:45,942 Wir haben jetzt zum Beispiel als Auftrag bekommen, zu schauen, warum donalphonso Böses über Berlin schreibt und ggf. etwas plant 120 00:12:45,942 --> 00:12:50,219 Wir können uns jetzt Kollokationsgraphen anzeigen lassen oder Geokollokationen 121 00:12:50,219 --> 00:13:00,588 D.h. wir haben eine Landkarte und darauf stehen an den Orten, über die donalphonso schreibt, die Kollokationen zu den Orten 122 00:13:00,588 --> 00:13:07,153 In Amerika schreibt er über Boyd und Kultur, Einzeltäter, verwirrt und „hassen Mail“ und sowas 123 00:13:07,153 --> 00:13:15,444 Deutschland, Mitteleuropa ist natürlich im Fokus. Das geht auch bis Italien runter 124 00:13:15,444 --> 00:13:20,444 Da sieht man auch, worüber donalphonso so schreibt. 125 00:13:20,444 --> 00:13:26,229 Wir nähern uns Berlin. Da sind zu viele Kollokationen als dass wir sie alle auswerten könnten 126 00:13:26,229 --> 00:13:35,804 Deswegen schauen wir uns den Kollokationsgraphen an und suchen nach Hinweisen auf Terror, der stattfinden könnte 127 00:13:35,804 --> 00:13:45,690 Ich lese einige vor: „Berlin“, „Slum“, „Reichshauptslum“, „arm“, „Transferleistung“, „abscheulich“, „Berliner Hipster“ *Gelächter* 128 00:13:45,690 --> 00:13:54,268 Das zeigt zwar eine sehr negative Haltung zu dem Gegenstand, aber ich würde nicht sagen terrorverdächtig. 129 00:13:54,268 --> 00:14:01,295 Das weitere potentielle Ziel waren die Organisationen „SPD“ bei Fefe 130 00:14:01,295 --> 00:14:13,572 Wir lassen uns den Kollokationsgraphen anschauen. Fefe und die SPD. *Gelächter* *Applaus* 131 00:14:13,572 --> 00:14:17,789 hey „Verräterpartei“, „Umfallerpartei“, mal kurz zurück 132 00:14:17,789 --> 00:14:20,856 Insgesamt in der gesamten Liste fanden sich tatsächlich so Wörter wie: 133 00:14:20,856 --> 00:14:36,773 „erhängen“, „erzwingen“, „Spitzenkandidat“, „Verräterpartei“, „Umfallerpartei“, „Pest“, „Cholera“ *Gelächter, Applaus* 134 00:14:36,773 --> 00:14:42,277 Wenn wir uns den Kollokationsgraphen anschauen, dann merken wir schon, das sind Vorwurfshandlungen. 135 00:14:42,277 --> 00:14:54,019 Aber da wird nicht geplant, dass der Spitzenkandidat um die Ecke gebracht werden soll von Fefe 136 00:14:56,158 --> 00:15:02,477 Wir machen jetzt weiter mit dem Ideologiemonitor. Wir wollen jetzt mal messen … 137 00:15:02,477 --> 00:15:15,530 Es ist belegt, dass die NSA viele Softwarepatente für Algorithmen zu Named-Entity-Recognition angemeldet hat 138 00:15:15,530 --> 00:15:19,689 Es wurde in der Tat viel in dem Bereich Forschung betrieben vor einiger Zeit 139 00:15:19,689 --> 00:15:27,711 Aber man findet zunächst heraus, was interessante Targets sind und was über die gesagt wird 140 00:15:27,711 --> 00:15:34,234 Das kann man sicherlich noch besser machen, in dem man Idieologien misst. 141 00:15:34,234 --> 00:15:44,227 Was wir jetzt berechnen wollen ist die Ähnlichkeit von Texten, von Blogs zu bestimmten weltanschaulichen Ideologien 142 00:15:44,227 --> 00:15:53,428 Wir haben die Möglichkeit, linksextreme, rechtsextreme oder islamistische Einstellungen zu messen 143 00:15:53,428 --> 00:16:06,579 Das machen wir so, dass wir typische Kollokationen berechnen … also zu einem bestimmten Korpus 144 00:16:06,579 --> 00:16:11,990 Von diesem Korpus lernen wir. Das ist also das Vergleichsmodell. 145 00:16:11,990 --> 00:16:18,269 Wir nehmen mal die „Islambruderschaft“. Die hat ein Blog und da schreiben sie böse Sachen 146 00:16:18,269 --> 00:16:33,510 und wir lernen von diesem Blog: was sind typische Wortverbindungen, die wir als islamistisch betrachten können 147 00:16:33,510 --> 00:16:42,187 wir wollen gerne wissen, wer in einem salafistischen Diskussionsforum besonders viel von radikalislamischer Ideologie hat 148 00:16:42,187 --> 00:16:52,579 also das ist ein ganz fieses Untersuchungsprogramm, das wir hier starten. Ja, die Analyse läuft 149 00:16:52,579 --> 00:16:59,968 Das Ziel ist es, wie sind bestimte Texte von bestimmter Ideologie durchdrungen 150 00:16:59,968 --> 00:17:09,363 und wir gleichen ein salafistisches Diskussionsforum mit unserem Trainingskorpus ab 151 00:17:09,363 --> 00:17:15,395 und dieses Trainingscorpus ist ein Blog von der Islambruderschaft 152 00:17:15,395 --> 00:17:22,900 was wir bekommen sind Wortverbindungen, die womöglich auf islamistische Grundhaltungen verweisen 153 00:17:22,900 --> 00:17:24,799 – also ich hoffe, ihr denkt die Anführungszeichen immer mit – 154 00:17:24,799 --> 00:17:34,771 Wir haben hier „Allah -> Krieg“, „Bombe -> Jahr -> Feind“, „Kufr -> beleidigen“, „Gesetz -> Islam“, „Bedeutung -> Jihad“, „Allah -> Afghanistan“, „martern -> Kufr“, usw. 155 00:17:34,771 --> 00:17:41,750 Also es gibt eine ganze Reihe dieser Wortverbindungen, die wir aus diesem Korpus lernen 156 00:17:41,750 --> 00:17:49,819 und jetzt schauen wir, wie diese Wortverbindugnen in personenspezifischen Korpora von Mitgliedern 157 00:17:49,819 --> 00:17:56,851 in diesem Diskussionsforum vorkommen. Wir sehen hier einen User – natürlich ist der Nickname nicht echt 158 00:17:56,851 --> 00:18:02,371 man sieht es ein bisschen schlecht, aber hier sind rote Verbindungen angeleuchtet 159 00:18:02,371 --> 00:18:09,131 Das sind islamistische *Gelächter* 160 00:18:09,131 --> 00:18:16,858 Das sind sämtliche Kollokationen in diesem Korpus mit der höchsten Typizität 161 00:18:16,858 --> 00:18:21,555 und solche Verdichtungspunkte verweisen auf bestimmte Themen 162 00:18:21,555 --> 00:18:28,546 Wir haben auch den User „JihadFan“ *Gelächter* – der aber offenbar auch nicht so jihadistisch unterwegs ist 163 00:18:28,546 --> 00:18:35,568 weil es sind relativ wenige – wir haben aber die Userin „Muslima“ – und leider sieht man das jetzt wirklich nicht so gut 164 00:18:35,568 --> 00:18:42,582 ich mach es mal ein bisschen größer – bei ihr sehen wir relativ viele rote Verbindungen 165 00:18:42,582 --> 00:18:48,386 wir können uns natürlich auch ein paar verdächtige Verbindungen anschauen 166 00:18:48,386 --> 00:18:54,595 jetzt müssen wir wieder klein werden – da sind solche Verbindungen wie „der -> ganzen -> Welt -> Frieden -> Krieg -> bringen“ 167 00:18:54,595 --> 00:19:01,235 Da sind Verbindungen wie „Bombadierung -> Zivilist -> schlachten -> martern -> Invasoren“, „erfolgreiche -> Operation“ 168 00:19:01,235 --> 00:19:12,603 oder Verbindungen wie „Koran -> Taliban -> edel -> Sieg“, die vielleicht auf das Schreiben über das Thema hindeuten 169 00:19:12,603 --> 00:19:17,838 das heißt, wir würden sagen, das wäre ein Ziel für weitere operative Maßnahmen, diese Userin, 170 00:19:17,838 --> 00:19:21,431 und das schicken wir ab und dann geht es weiter. 171 00:19:21,431 --> 00:19:35,946 Damit haben wir aber nichts mehr zu tun, denn wir sind ja nur Linguisten. *Gelächter, Applaus* 172 00:19:35,946 --> 00:19:42,990 Ich deute das als Zustimmung. *Gelächter* Gut, wir fahren mit weiteren Analyseschritten fort. 173 00:19:43,040 --> 00:19:59,379 Und zwar messen wir Radikalität. Radikalität ist etwas, das man so ohne weiteres erstmal nicht messen kann 174 00:19:59,379 --> 00:20:03,323 denn es ist ja selbst ein ideologisches Konzept 175 00:20:03,323 --> 00:20:13,590 Wir – vom Innenministerium – verstehen unter Radikalität zunächst eine stark negative Weltsicht 176 00:20:13,590 --> 00:20:20,406 wir verstehen darunter eine Intoleranz gegenüber abweichenden Auffassungen, also ein schwarz-weißes Weltbild 177 00:20:20,406 --> 00:20:26,147 wir verstehen darunter eine hohe emotionale Involviertheit 178 00:20:26,147 --> 00:20:37,683 und eine Neigung zu Verschwörungstheorien *vereinzeltes Gelächter* Ja! *mehr Gelächter* 179 00:20:37,683 --> 00:20:48,990 Das ist nicht ganz vom Himmel gefallen. Es gibt tatsächlich Forschungsliteratur, die diese Punkte nennt 180 00:20:48,990 --> 00:20:55,966 wie operationalisieren wir das jetzt, also eine negative Weltsicht? Ich möchte euch zwei Ansätze vorstellen 181 00:20:55,966 --> 00:21:06,483 Es gibt also den sehr einfachen, listenbasierten Ansatz. Man sagt, wir haben eine bestimmte Liste von Wörten, 182 00:21:06,483 --> 00:21:16,109 deren Bedeutung wir kennen und gucken, wie häufig finden sich die Listenelemente in Texten 183 00:21:16,109 --> 00:21:21,700 Bspw. wenn wir „negative Weltsicht“ operationalisieren wollten, könnten wir sagen, wir suchen nach Phrasen 184 00:21:21,700 --> 00:21:26,531 oder auch Vokabeln, die skandalisieren, wie: „Blindheit“, „Blödheit“, „Bodenlosigkeit“, „Chaos“, „Debakel“, 185 00:21:26,531 --> 00:21:32,993 „Desaster“, „Dreistigkeit“, „Dummheit“, das könnte man alles anders nennen, könnte Indikator sein für negative Weltsicht 186 00:21:32,993 --> 00:21:39,443 Wir haben auch den Gebrauch von negativ wertenden Adjektiven. Nur mal die ersten: „abartig“, „aberwitzig“, 187 00:21:39,443 --> 00:21:45,850 „abfällig“, „abgedroschen“, „abgegriffen“, „abgeschmackt“, usw. Insgesamt 700, oder so 188 00:21:45,850 --> 00:21:50,771 das wäre also der listenbasierte Ansatz. 189 00:21:50,771 --> 00:21:56,747 Was wir natürlich auch machen können ist ein schwarzweißes Weltbild operationalisieren 190 00:21:56,747 --> 00:22:03,402 das kann man mit Hilfe von „semantischen Taxonomien“ machen. Semantische Taxonomien beschreiben die Relationen 191 00:22:03,402 --> 00:22:11,714 zwischen Wörtern in unserem Wortschatz, bspw. könnte auf schwarzweiß-Denken in Texten hindeuten 192 00:22:11,714 --> 00:22:25,202 eine hohe Frequenz von „polaren Antonymen“, also Gegensatzwörtern, die man ohne degradierte Form gebraucht 193 00:22:25,202 --> 00:22:30,645 also dass man sagt „lang“ und „kurz“ statt „länger …“ oder „kürzer als“. 194 00:22:30,645 --> 00:22:36,957 Noch deutlicher wird es vielleicht bei Wörtern, die gar nicht gradierbar sind, wie „wahr“ oder „falsch“, 195 00:22:36,957 --> 00:22:41,126 „tot oder lebendig“, „anwesend oder abwesend“, „dafür oder dagegen“. Da gibt es nichts dazwischen, 196 00:22:41,126 --> 00:22:51,959 die sind komplementär und ihr Gebrauch, könnte man meinen, lässt Rückschlüsse auf ein schwarzweißes Weltbild zu. 197 00:22:51,959 --> 00:22:57,733 Emotionale Involviertheit könnte man operationalisieren mit Hilfe von Gradpartikeln 198 00:22:57,733 --> 00:23:05,558 das ist sowas wie „ich finde das absolut toll“, oder „total toll“. Ja, nicht nur „toll“, sondern „total“ 199 00:23:05,558 --> 00:23:10,403 Das wäre bspw. ein Gradpartikel aus dem absoluten Intensivierungsbereich 200 00:23:10,403 --> 00:23:21,210 wir können Gradpartikel unterscheiden nach Intensivierungsbereichen und es gibt unterschiedliche Abstufungen 201 00:23:21,210 --> 00:23:24,746 wie den „absoluten“ Intensivierungsbereich, in den „absolut“, „gänzlich“, „grundlegend“, „gründlich“, 202 00:23:24,746 --> 00:23:29,426 „im geringsten“, „komplett“, „längst“, „rein“ usw. reinfallen, den „extrem hohen“ Intensivierungsbereich: 203 00:23:29,426 --> 00:23:34,820 „höchst“, „äußerst“, „zutiefst“, „aufs äußerste“, „aufs höchste“, „aufs Tiefste“, „höchstlichst“, usw. 204 00:23:34,820 --> 00:23:40,200 und den hohen Intensivierungsbereich mit „sehr“, „stark“, „gewaltig“, „besonders“, „so“, „arg“, „übertrieben“ usw. 205 00:23:40,200 --> 00:23:45,966 Wenn wir die Distribution dieser Gradpartikel in Korpora messen, dann könnten wir sagen: 206 00:23:45,966 --> 00:23:55,534 vielleicht sind die Indikator für emotionale Involviertheit. Und die Neigung zu Verschwörungstheorien 207 00:23:55,534 --> 00:24:01,259 das ist natürlich besonders schwierig zu operationalisieren, da haben wir einfach 208 00:24:01,259 --> 00:24:09,674 eine Liste von Wörtern genommen, die darauf verweisen, dass vielleicht etwas nicht so ist, wie es sein könnte 209 00:24:09,674 --> 00:24:12,917 wenn man Wörter hat wie „angeblich“, „vermeintlich“, „scheinbar“, „behaupten“, „heucheln“, 210 00:24:12,917 --> 00:24:16,174 „verheimlichen“, „verschweigen“, „fingieren“, „vorgaukeln“, „entlarven“, usw 211 00:24:16,174 --> 00:24:20,633 das sind natürlich Wörter, die zumindest das Potential haben, darauf zu verweisen, 212 00:24:20,633 --> 00:24:25,134 dass die Welt nicht so ist, wie sie uns verkauft wird oder dargestellt wird. 213 00:24:25,134 --> 00:24:36,690 Und das findet man natürlich eher bei Personen, die Verschwörungstheorien anhängen 214 00:24:36,690 --> 00:24:44,573 Wenn man jetzt den Radikalitätsindex berechnet – das hier sind normalisierte Werte – dann kann man sehen *Gelächter* 215 00:24:44,573 --> 00:24:56,470 dass Fefe, knapp gefolgt von donalphonso und mit kleinem Abstand das salafistische Forum *lautes Gelächter* 216 00:24:56,470 --> 00:25:07,850 und weiterem Abstand kreuz.net hier aufschlagen. Fefe hat nirgendwo die erste Position, muss man dazu sagen 217 00:25:07,850 --> 00:25:11,707 also auch bei den Verschwörungen nicht, da schlägt kreuz.net Fefe noch um Längen 218 00:25:11,707 --> 00:25:15,440 – interessanterweise übrigens, wie ich fand – 219 00:25:15,440 --> 00:25:22,493 und donalphonso ist also tatsächlich ein großer Skandalisierer und Intensivierer, kann man feststellen 220 00:25:22,493 --> 00:25:27,796 wenn man sich noch einmal das Ranking anschaut, dann sieht das so aus … Fefe, donalphonso, salafistische … 221 00:25:27,796 --> 00:25:40,998 Also ob wir operative Maßnahmen einleiten überlasse ich euch. Ich würde sagen, wir behalten die im Auge. 222 00:25:40,998 --> 00:25:52,517 Das waren jetzt ein paar Techniken, die ich euch darstellen wollte, die wenig zu tun haben mit dem „Keywordbullshitter“ 223 00:25:52,517 --> 00:26:01,989 den wir gesehen haben. Denn diese Keywords selbst spielen eine sehr geringe Rolle bei den Analysen, besonders wie zuletzt gesehen 224 00:26:01,989 --> 00:26:11,273 Ich denke die Linguistik und die NSA-Linguisten sind sicherlich sehr viel weiter um e-Mails zu filtern 225 00:26:11,273 --> 00:26:21,400 Ich denke, wenn man sich den Rechenschaftsbericht der G10-Kommission anschaut, die die deutschen Geheimdienste überwachen 226 00:26:21,400 --> 00:26:27,573 die hatten ja zunächst so dargestellt es wurden so wahnsinnig viele e-Mails gescreent, aber das meiste davon war Spam 227 00:26:27,573 --> 00:26:32,485 und wenn man sich den neueren Bericht anschaut, dann steht da, wir haben die Spamerkennung verbessert 228 00:26:32,485 --> 00:26:38,518 und es wurden deswegen sehr viel weniger e-Mails. Aber es ist auch die Rede von mehreren Ebenen des Screenings 229 00:26:38,518 --> 00:26:45,317 und es werden erst zu einem sehr späten Zeitpunkt e-Mails tatsächlich in die Hand genommen und qualitativ ausgewertet 230 00:26:45,317 --> 00:26:56,133 und ich denke, dass vielleicht der allererste Zugriff über ein Keyword erfolgt, das auch sehr allgemein gehalten sein kann 231 00:26:56,133 --> 00:27:03,137 dass die weiteren Ebenen dann natürlich viel feinere Analysen beinhalten, die eben Kollokation, semantische Taxonomien 232 00:27:03,137 --> 00:27:10,845 oder Topic-Modelling, über das ich heute leider nicht sprechen kann, benutzen 233 00:27:10,845 --> 00:27:18,446 Ja, ich bin noch nicht fertig. Vielleicht kennen einige von euch den Film „Alphaville“? 234 00:27:18,446 --> 00:27:27,560 Alphaville ist ein Film von Jean-Luc Godard, in dem es darum geht dass Lemmy Caution, ein Spion, 235 00:27:27,560 --> 00:27:38,750 in die Stadt Alphaville kommt, die von einem allmächtigen, diktatorischen, totalitären Computer beherrscht wird: Alpha 60 236 00:27:38,750 --> 00:27:46,866 und ein Teil seiner Aufgabe ist es, diesen Computer auzuschalten und den Erzeuger von Braun zu finden. 237 00:27:46,866 --> 00:27:53,873 Er spricht dann mit einem der Programmierer dieses Computers, einem Assistenten von von Braun 238 00:27:53,873 --> 00:28:03,690 und der Assistent fragt ihn: „Sind Sie auch ein Spion?“ – Ich kann den Screenshot wegen Urheberrecht leider nur so zeigen 239 00:28:03,690 --> 00:28:09,213 Darauf sagt Lemmy Caution: „Nein, das wissen Sie genau, ich bin nämlich ein freier Mann!“ 240 00:28:09,213 --> 00:28:13,733 Daraufhin sagt der Assistent: „Ihre Antwort ist bedeutungslos. Wir wissen nichts. 241 00:28:13,733 --> 00:28:18,598 Wir registrieren, berechnen und ziehen unsere Schlussfolgerungen.“ 242 00:28:18,598 --> 00:28:27,733 Und dieser Satz erfasst eigentlich das Problem, das wir mit den Diensten haben, relativ gut. 243 00:28:27,733 --> 00:28:36,624 Denn die Dienste unterwerfen unsere Lebensäußerungen einer Logik, die zunächst nicht unsere Logik ist 244 00:28:36,624 --> 00:28:45,592 sie werten sie nach bestimmten Mustern aus: „Wir registrieren, berechnen…“, sie ziehen Schlussfolgerungen daraus 245 00:28:45,592 --> 00:28:51,454 aber sie müssen sich dafür nicht rechtfertigen. Sie müssen ihre Methoden nicht offenlegen 246 00:28:51,454 --> 00:28:55,792 und ihre Logik nicht zur Diskussion stellen. Und genau das ist das Problem. 247 00:28:55,792 --> 00:29:05,153 Das ist aber ein Kennzeichen für alle totalitären Systeme, dass sie ihre Logik nicht rechtfertigen müssen. 248 00:29:05,153 --> 00:29:09,349 Wir wissen überhaupt nicht, was überhaupt verdächtig sein könnte 249 00:29:09,349 --> 00:29:16,909 und der Grund dafür ist, dass diese Dienste eben im Geheimen operieren können 250 00:29:16,909 --> 00:29:21,312 und unsere Aufgabe sollte es sein, diese Methoden öffentlich zu machen, diese Methoden zu diskutieren 251 00:29:21,312 --> 00:29:26,947 zu beweisen, dass diese Methoden fehlerhaft sind und unglaublich viele „false positives“ produzieren 252 00:29:26,947 --> 00:29:32,635 und dass wir es deswegen lieber lassen sollten und wir vielleicht ein paar Scheiben ins Glashaus werfen 253 00:29:32,635 --> 00:29:34,620 Vielen Dank 254 00:29:34,620 --> 00:29:54,923 *Applaus* 255 00:29:54,923 --> 00:29:58,339 Engel: Ja vielen Dank, Josh, für diesen richtig coolen Talk. Was auch cool ist: 256 00:29:58,339 --> 00:30:01,819 Was auch total cool ist, wir haben noch richtig viel Zeit für Fragen und Antworten 257 00:30:01,819 --> 00:30:06,659 Wir haben vier Saalmikrofone hier, wir haben zwei auf jeder Seite 258 00:30:06,659 --> 00:30:14,667 für Leute, denen es schwerer fällt, zum Saalmikro zu kommen, habe ich auch das tragbare Handmikro 259 00:30:14,667 --> 00:30:22,888 und wir können noch gucken, ob es Fragen aus dem Internet gibt und die dann den Signal Angle stellen 260 00:30:22,888 --> 00:30:26,549 seid nicht so schüchtern, wir haben noch eine halbe Stunde, das war ja wohl ein guter Input 261 00:30:26,549 --> 00:30:29,314 wenn ihr also eine Frage habt, dann bewegt euch dahin. 262 00:30:29,314 --> 00:30:36,758 Ja vielleicht fangt ihr an, euch zu den Mikrofonen zu bewegen, geht das auch für euch beide? 263 00:30:36,758 --> 00:30:40,438 Dann komm ich gleich zu dir, dann die erste Frage 264 00:30:40,438 --> 00:30:48,294 Frage: Wie ist denn das mit diesen Kollokationen und Kultureller Kontext? Also es könnte sein, dass wir jetzt bspw. 265 00:30:48,294 --> 00:30:58,710 da wollte jetzt ein Osama ein Konto eröffnen und das wurde ihm verweigert, weil er Osama heißt 266 00:30:58,710 --> 00:31:09,787 dass wir dann diese Kollokation quasi feststellen, aber dass der Name Osama ein recht geläufiger im arabischen Kontext ist 267 00:31:09,787 --> 00:31:17,774 wie wird damit umgegangen, dass das etwas ganz normales dort ist, für uns aber sofort verdächtig erscheint? 268 00:31:17,774 --> 00:31:24,813 Antwort: Vielen Dank, ich weiß nicht auf welcher Ebene ich die Frage beantworten soll. 269 00:31:24,813 --> 00:31:30,572 Aus linguistischer Perspektive kann man damit, glaube ich, recht gut umgehen, indem man weiteren Kontext dazu nimmt 270 00:31:30,572 --> 00:31:35,859 und relativ schnell disambiguieren könnte, dass es sich eben nicht um Osama bin Laden handelt, 271 00:31:35,859 --> 00:31:40,854 zumal der ja auch schon tot ist *Gelächter* 272 00:31:40,854 --> 00:31:50,749 aus Sicht eines Analytikers, der vielleicht gar nicht versteht, was unter der Haube eines solchen Toolkits läuft, ist es erstmal egal 273 00:31:50,749 --> 00:31:58,705 denn er folgt seiner Logik, er hat seine Mission und wie gesagt, die Menge an false positives ist riesig 274 00:31:58,705 --> 00:32:14,270 das wird eben damit gerechtfertig, dass das, was auf dem Spiel steht, so unglaublich monströs ist, wenn es denn fiele, dass das jedes Mittel rechtfertigt 275 00:32:14,270 --> 00:32:19,117 E: Okay danke, dann haben wir noch eine Frage von dir und dann du als nächstes, bitteschön 276 00:32:19,117 --> 00:32:25,693 F: ja, mich würde interessieren, ob du dir mal die Mühe gemacht hast, mit diesen Methoden 277 00:32:25,693 --> 00:32:28,410 auch mal sowas wie die Pressemitteilungen des Innenministeriums zu analysieren 278 00:32:28,410 --> 00:32:33,699 weil da ist doch bestimmt auch eine Menge Schwarzmalerei und emotionaler Sprachgebrauch zu finden 279 00:32:33,699 --> 00:32:36,129 A: Sehr interessant, das ist eine gute Frage. Habe ich nicht gemacht 280 00:32:36,129 --> 00:32:41,820 Was ich gemacht habe, war bei Politikerinnen und Politikern, also Angela Merkel, usw. 281 00:32:41,820 --> 00:32:46,595 das trieft aber natürlich von positiven Darstellungen der Wirklichkeit 282 00:32:46,595 --> 00:32:50,251 weil als Regierungschefin ist man natürlich bemüht, die Wirklichkeit so zu konstruieren, 283 00:32:50,251 --> 00:33:01,200 dass sie in einem möglichst positiven Licht erscheint und es wäre sicherlich interessant das genauer anzuschauen 284 00:33:01,200 --> 00:33:03,122 E: Die nächste Frage von dir bitteschön 285 00:33:03,122 --> 00:33:10,843 F: Wäre es eigentlich möglich, so Konnotationsspam zu erzeugen 286 00:33:10,843 --> 00:33:14,986 in einem etwas komplexeren Zusammenhang mit ein paar Bots? 287 00:33:14,986 --> 00:33:25,309 A: Naja, hier kommt eine kluge Frage. Wenn wir jetzt schon wissen, dass Keyword-Bullshitting zu grob ist 288 00:33:25,309 --> 00:33:30,330 ob wir dann nicht klugerweisen unser Wissen nutzen können, um Texte automatisiert zu erstellen, 289 00:33:30,330 --> 00:33:38,478 die bestimmte Kollokationsprofile abbilden, bspw. Das können wir alles machen. 290 00:33:38,478 --> 00:33:45,715 Aber ich möchte noch einmal drauf hinweisen, was mir wirklich ganz zentral ist 291 00:33:45,715 --> 00:33:52,403 es hat, glaube ich, keinen Sinn, sich zu verstellen, sich zu verbergen in diesem Kontext 292 00:33:52,403 --> 00:33:57,138 was sich ändern muss, ist diese Logik, in der dieses Spiel gespielt wird 293 00:33:57,138 --> 00:34:04,820 Denn für jede Methode gibt es eine Gegenmethode. Das ist ein Wettrüsten, das in diesem Fall sehr wenig Sinn macht 294 00:34:04,820 --> 00:34:09,819 Natürlich ist Verschlüsselung und alles sehr sinnvoll, aber gegen Dinge, die geäußert werden 295 00:34:09,819 --> 00:34:17,187 und wir wollen uns eben auch öffentlich äußern, da sind wir gegen Ausspähung nicht gefeit. 296 00:34:17,187 --> 00:34:23,954 und ich bin der Meinung, dass wir uns durch diese Dinge nicht einschränken lassen sollten 297 00:34:23,954 --> 00:34:29,851 sondern dass wir uns eher darum bemühen sollten, die Logik der Dienste zu hinterfragen, 298 00:34:29,851 --> 00:34:35,723 sie aus dem Geheimen herauszuziehen und das zu diskutieren, was da passiert, das ist das Entscheidende 299 00:34:35,723 --> 00:34:42,514 E: Okay, die nächste Frage *Applaus* 300 00:34:42,514 --> 00:34:46,427 die nächste Frage ist von mspro und danach hätten wir noch Fragen aus dem Internet 301 00:34:46,427 --> 00:34:51,432 F: Hallo, ich hätt da noch ne Frage zu deiner Anspielung am Anfang mit „Überwachen und Strafen“ 302 00:34:51,432 --> 00:34:55,593 und deinem Schlussstatement. Das passt nicht so richtig zusammen. Du hast gesagt: 303 00:34:55,593 --> 00:35:04,240 sowohl im Glashaus, als auch beim Panoptikum geht es darum, dass ich weiß, dass der Überwacher da ist 304 00:35:04,240 --> 00:35:09,400 und weiß, nach welchen Kriterien er mich beurteilt, damit ich eine disziplinarische Wirkung habe 305 00:35:09,400 --> 00:35:15,456 jetzt sagst du aber, dass ja genau diese Opakheit der Geheimdienste nach ihren Verdachtskriterien das Problem ist 306 00:35:15,456 --> 00:35:22,575 das widerspricht sich total. Wenn ich nicht weiß, wonach ich als verdächtig betrachtet werde, 307 00:35:22,575 --> 00:35:27,550 diszipliniert mich das ja gar nicht. Irgendwie passt das nicht zusammen 308 00:35:27,550 --> 00:35:31,222 A: Danke für die Möglichkeit, das noch ein bisschen zu präzisieren. Ich denke, 309 00:35:31,222 --> 00:35:37,480 wir haben natürlich eine Ahnung. Das ist ja das Schlimme, wir haben nicht *mehr* als eine Ahnung davon, 310 00:35:37,480 --> 00:35:42,448 was denn als vermeintlich gefährlich betrachtet wird. Und genau das ist das Problem 311 00:35:42,448 --> 00:35:49,976 also das Nicht-Wissen darum ist vielleicht noch die totalere Methode uns zu überwachen, 312 00:35:49,976 --> 00:35:54,360 denn, ich möchte ein Beispiel geben: ich habe kürzlich ein Buch gelesen über ein maoistisches Gefängnis 313 00:35:54,360 --> 00:36:02,547 und da ist es so, die Verhöre finden so statt, dass der Verhörende ein Buch hat. 314 00:36:02,547 --> 00:36:10,284 und er sitzt dem Delinquenten gegenüber und sagt: „In diesem Buch steht alles, was du falsch gemacht hast, 315 00:36:10,284 --> 00:36:17,336 alle deine Sünden stehen hier geschrieben. Du musst nur gestehen.“ Aber er darf nie in das Buch schauen 316 00:36:17,336 --> 00:36:21,867 und er zermartert sich sein Gehirn unglaublich, weil er nicht weiß, was in diesem Buch steht 317 00:36:21,867 --> 00:36:25,960 und er überlegt sich, „was kann ich noch alles gestehen, damit ich dieses Buch abarbeiten kann?“ 318 00:36:25,960 --> 00:36:32,712 und ich glaube gerade die Unwissenheit darüber ist die viel raffiniertere, perfidere Methode der Kontrolle 319 00:36:32,712 --> 00:36:37,696 und insofern schließt sich das nicht gegenseitig aus, weil unser Kopfkino, 320 00:36:37,696 --> 00:36:41,811 was alles gefährlich sein könnte, ist mächtig genug. 321 00:36:41,811 --> 00:36:47,320 E: Alles klar, danke. Dann haben wir jetzt Fragen aus dem Internet. Magst du die kurz stellen? 322 00:36:47,320 --> 00:36:55,842 F: Gibt es eine Instanz, die die Keyword-Listen überprüft, und wenn ja, welche ist das? 323 00:36:55,842 --> 00:37:02,968 A: Ja, sehr gute Frage! Keine Ahnung, weil wir wissen es nicht. Die leaken ab und zu 324 00:37:02,968 --> 00:37:06,560 – und ich habe mir überlegt, mal eine Zusammenstellung zu machen: 325 00:37:06,560 --> 00:37:10,272 es gibt die Echelon-Liste und es gibt ganz verschiedene Listen – also nein. 326 00:37:10,272 --> 00:37:16,408 die sind nicht validiert, aber man kann davon ausgehen, dass die schon irgendwie an Fallbeispielen überprüft sind 327 00:37:16,408 --> 00:37:20,239 denn sonst würde man sich ja unglaublich viel Arbeit machen. Aber wie und wo 328 00:37:20,239 --> 00:37:30,740 und wie man das wissenschaftlich nachvollziehen kann, das ist leider nicht beschrieben und nachlesbar. 329 00:37:30,740 --> 00:37:32,285 E: Da gibts wohl noch mehr Fragen aus dem Internet? 330 00:37:32,285 --> 00:37:38,432 F: Noch eine zweite: Brächte es was, wenn wir jetzt alle schön in unserem Dialekt schreiben, 331 00:37:38,432 --> 00:37:43,968 weil dann werden die Keywörter eventuell nicht erkannt, oder ist das sinnfrei? 332 00:37:43,968 --> 00:37:54,552 *Gelächter und Applaus* 333 00:37:54,552 --> 00:38:02,728 A: Also als Hess kann ich dir da sache, das det schon was bringe wärdd *Gelächter* 334 00:38:02,728 --> 00:38:10,336 also in der Tat, das hätte tatsächlich Chancen, es den Diensten schwerer zu machen, absolut 335 00:38:10,336 --> 00:38:16,993 es gibt natürlich Verfahren, mit denen man Ähnlichkeiten zwischen Wörtern messen kann, usw. 336 00:38:16,993 --> 00:38:21,845 das ist durchaus möglich. Aber es würde es schwerer machen. 337 00:38:21,845 --> 00:38:27,256 Es würde ja auch die Kommunikation erheblich schwerer machen, wenn wir alle im Dialekt schreiben 338 00:38:27,256 --> 00:38:31,709 es gibt dann keine Standardorthografie, aber es funktioniert natürlich auch. Wie in der Schweiz 339 00:38:31,709 --> 00:38:38,819 *Gelächter* 340 00:38:38,819 --> 00:38:42,568 E: okay, die nächsten beiden Fragen sind von euch und dann seid ihr beide da drüben dran 341 00:38:42,568 --> 00:38:47,128 F: Ja, mich würde interessieren, wie man mit der Schwierigkeit von Fremdsprachen umgeht 342 00:38:47,128 --> 00:38:53,894 oder allgemein der Vielfalt an Sprachen. Wie kann man ggf. einen Bezug herstellen, 343 00:38:53,894 --> 00:38:58,187 wenn der eine in Deutsch, der eine in Englisch schreibt. Oder wie analysiert man die Salafisten, 344 00:38:58,187 --> 00:39:01,528 wenn sie in ihrer Muttersprache sprechen. 345 00:39:01,528 --> 00:39:08,936 A: Ja, also grundsätzlich gibt es Software, die designt ist das sie sprachunabhängig funktioniert 346 00:39:08,936 --> 00:39:15,993 Zumindest wenn die Sprache sich klar in Wörter abgrenzen lässt, usw. 347 00:39:15,993 --> 00:39:23,392 Ich glaube, diese Software ist nicht so gut wie Tools, die sprachliches Wissen einbringen, 348 00:39:23,392 --> 00:39:30,516 aber nichtsdestotrotz wird sie eingesetzt. Siemens macht sowas, bspw. zur Autorenerkennung 349 00:39:30,516 --> 00:39:40,312 das wird eingesetzt und funktioniert eben auch tatsächlich sprachabstrakt. 350 00:39:40,312 --> 00:39:44,480 Man lernt Feature und es ist egal, in welcher Sprache man die lernt. 351 00:39:44,480 --> 00:39:48,218 es wird halt reicher und besser, wenn man sprachliches Wissen einbringt 352 00:39:48,218 --> 00:39:57,225 F: Ich hab eine Frage, die ein bisschen schwarz-weiß ist. Wenn man sagt, wir reden über diese Listen 353 00:39:57,225 --> 00:40:05,113 und die Worte, die darin stehen, dann ist doch das Problem, dass sie nicht mehr wertvoll sind, sobald sie bekannt sind 354 00:40:05,113 --> 00:40:11,300 d.h. man hat nur die binäre Option, solche Techniken nicht anzuwenden, oder die Listen nicht zu veröffentlichen 355 00:40:11,300 --> 00:40:14,288 oder kommt man irgendwie darum herum 356 00:40:14,288 --> 00:40:23,531 A: eine gute Frage. Ich glaube eben, es gibt überhaupt kein Entkommen. 357 00:40:23,531 --> 00:40:30,210 Klar, wenn die Listen bekannt sind, dann funktioniert es nicht mehr, wir können die wegschmeißen 358 00:40:30,210 --> 00:40:33,829 wir arbeiten ja schon nicht mehr mit Listen. Aber auch die anderen Verfahren. 359 00:40:33,829 --> 00:40:40,371 Wenn wir die kennen, können wir sie wegschmeißen. Ich glaube, dass dann die nächsten Verfahren kommen 360 00:40:40,371 --> 00:40:45,531 Verfahren, die klandestine Kommunikation erkennbar machen, die maximale Abweichung 361 00:40:45,531 --> 00:40:51,335 von normaler Kommunikation sichtbar machen und damit ist man wieder gefangen. 362 00:40:51,335 --> 00:40:57,339 Ich glaube, dieses Katz-und-Maus-Spiel existiert, aber ich glaube, wir müssen da raus, 363 00:40:57,339 --> 00:41:05,731 weil ich glaube, dass es das nicht bringt. Ich glaube, man soll es einfach lassen. 364 00:41:05,731 --> 00:41:11,715 *Applaus* E: Okay, du bist als nächster dran 365 00:41:11,715 --> 00:41:18,376 F: Ich fühlte mich durch den Vortrag an den Fall des Staatssoziologen Andrej Holm erinnert, 366 00:41:18,376 --> 00:41:25,683 der als angebliches Mitglied der militanten Gruppe im Gefängnis gelandet ist und zwar deswegen, 367 00:41:25,683 --> 00:41:30,707 weil die Bekennerschreiben der militanten Gruppe angebliche Parallelen 368 00:41:30,707 --> 00:41:38,298 zu seiner wissentlichen Veröffentlichungen aufwiesen, was damals soweit in die Öffentlichkeit 369 00:41:38,298 --> 00:41:43,146 kolportiert wurde, dass es hieß, in beiden käme das Wort „Gentrifizierung“ vor, 370 00:41:43,146 --> 00:41:46,246 das damals noch ein bisschen seltener war als im Nachgang. 371 00:41:46,246 --> 00:41:52,110 Hast du dich mit dem Fall mal näher beschäftigt, wie die Behörden da scheinbar vorgegangen sind? 372 00:41:52,110 --> 00:41:58,787 A: Ja, ich hab auf den Datenspuren letztes Jahr einen Vortrag gehalten zu Autorenidentifizierung, 373 00:41:58,787 --> 00:42:06,250 gerade auch mit Aufhänger Andrej Holm. Ich denke, dass da ganz unterschiedliche Dinge passiert sind 374 00:42:06,250 --> 00:42:12,810 bspw. hat das BKA ein Gutachten gemacht und gesagt, dass Andrej Holm *nicht* der Autor ist 375 00:42:12,810 --> 00:42:25,523 der Tipp kam offenbar woanders her, von irgendwelchen Diensten, die wohl auf maschinelle Verfahren zurückgegriffen haben 376 00:42:25,523 --> 00:42:30,196 um da Ähnlichkeiten festzustellen. Wäre jetzt mein Tipp, aber das wissen wir natürlich auch nicht. 377 00:42:30,196 --> 00:42:37,663 Aber irgendwoher muss das ja gekommen sein. Wenn das BKA sagt, er wars wohl nicht, aufgrund der Sprachanalyse, ist schon interessant. 378 00:42:37,663 --> 00:42:44,915 Die Sprachdaten haben letztlich für den Fall keine große Rolle gespielt. Es wurde zwar kolpotiert in den Medien, 379 00:42:44,915 --> 00:42:50,300 aber für den Haftbefehl und weiteres waren andere Aspekte ausschlaggebender. 380 00:42:50,300 --> 00:42:52,341 E: Vielen Dank, du da hinten am Mikro bist als nächstes dran 381 00:42:52,341 --> 00:42:56,496 F: Ja, ich wollte sagen, dass es mich gefreut hat, dass du den Link zu Foucault gemacht hast, 382 00:42:56,496 --> 00:43:00,996 weil es ja bei „Überwachen & Strafen“ genau darum geht, dass wir dazu erzogen werden, 383 00:43:00,996 --> 00:43:10,236 uns selbst zu überwachen, was letztlich diese Schere im Kopf ist. Ich finde das ein sehr schönes Bild, dass du da diese Parallele gezogen hast. 384 00:43:10,236 --> 00:43:15,906 Meine Frage wollte ich eigentlich auch nach einem Beispiel für so ein False positive stellen, 385 00:43:15,906 --> 00:43:19,133 das wurde ja gerade mit diesem Fall beantwortet. 386 00:43:19,133 --> 00:43:27,645 A: Die spülen mal immer wieder in die Medien rein. Jemand hat in der Schweiz T-Shirts drucken lassen, 387 00:43:27,645 --> 00:43:32,993 – die haben da Schwierigkeiten mit dem Flughafen – „Südanflug“. Und hat die T-Shirts auch bezahlt 388 00:43:32,993 --> 00:43:40,748 und dann wurden die Tremata über den Umlauten weggemacht. Und dann stand da „Sudanflug“, 389 00:43:40,748 --> 00:43:48,988 was dann aber gleich „Sudan-Flug“ gelesen wurde. Und dann hat die Bank gleich den Staatsschutz informiert. 390 00:43:48,988 --> 00:43:57,906 Also so kuriose Fälle tauchen natürlich auf, wir haben auch von der Frau mit Schnellkochtopf gehört 391 00:43:57,906 --> 00:44:07,692 das sind Dinge, die tauchen tatsächlich immer wieder auf. Wir kriegen es in vielen Fällen auch gar nicht mit, was passiert. 392 00:44:07,692 --> 00:44:13,829 Man muss ja auch nicht informiert werden, wenn man Gegenstand von Überwachung ist. Ist ja auch so. 393 00:44:13,829 --> 00:44:18,206 Wenn es im Interesse der Bundesrepublik ist, muss man nicht informiert werden 394 00:44:18,206 --> 00:44:23,986 E: Ich hätte gerne Kooperation von Leuten der ersten Reihe, könnt ihr eure Sachen wegnehmen? Vielen Dank. 395 00:44:23,986 --> 00:44:26,917 Wir haben noch eine Frage aus dem Internet, wenn ich das richtig sehe, bitteschön 396 00:44:26,917 --> 00:44:34,364 F: Nicht aus dem Internet. Linguistik ist ja eine Geisteswissenschaft 397 00:44:34,364 --> 00:44:42,108 und die sind ja bekanntlich an den Unis *nicht* so gut finanziert. Ist es bekannt, oder hast du eine Idee davon, 398 00:44:42,108 --> 00:44:47,648 wie groß die Differenz zwischen der öffentlichen Forschung und der der Geheimdienste in der Linguistik 399 00:44:47,648 --> 00:44:53,112 oder gerade im Bezug darauf ist. Wenn man sich die Budgets so anguckt, könnte da ja eine echte Differenz sein. 400 00:44:53,112 --> 00:44:58,490 A: das ist eine interessante Frage. Richtig, Geistes- oder Kulturwissenschaften sind nicht so toll finanziert 401 00:44:58,490 --> 00:45:06,825 aber die Forschung findet zum Teil auch in der Informatik statt. Die Verfahren, die ich vorgestellt habe, 402 00:45:06,825 --> 00:45:12,816 haben zunächst mal nichts mit Überwachung zu tun. Ohne die Verfahren wäre Google keine so tolle Suchmaschine 403 00:45:12,816 --> 00:45:18,655 d.h. die Verfahren sind im Grunde erstmal abstrakt von ihrer Verwendung. 404 00:45:18,655 --> 00:45:27,810 Viel Forschung findet dann tatsächlich in Privatunternehmen statt, wobei die Unis glaube ich noch mithalten können, 405 00:45:27,810 --> 00:45:41,837 aber ich würde meinen, die NSA finanziert ja auch Forschung an Unis, auch in Deutschland, und es geht gut voran in dem Bereich 406 00:45:41,837 --> 00:45:50,810 Um das mal zu sagen: das ist zentrale Technologie, die brauchen wir. Wir erschließen uns Wissen, über Sprache 407 00:45:50,810 --> 00:46:00,810 Unsere Anfragen an die Welt funktionieren mit dem Medium Sprache. Wir suchen Informationen mit komplexen Anfragen, 408 00:46:00,810 --> 00:46:12,458 die alle erstmal sprachlicher Natur sind. Auch bei einer Google Bildersuche. Wir ordnen uns die Welt durch das Medium Sprache 409 00:46:12,458 --> 00:46:18,521 und das ist eine zentrale Technologie, in die auch in Zukunft sehr viel Geld fließen wird. 410 00:46:18,521 --> 00:46:21,929 E: Gut, ich habe noch mindestens drei Fragen gesehen, aber wir haben ja auch noch eine viertel Stunde Zeit 411 00:46:21,929 --> 00:46:24,570 du bist als nächstes dran. 412 00:46:24,570 --> 00:46:28,617 F: Ich würde mal gerne die Aktualität deiner vorgestellten Informationen hier überprüfen 413 00:46:28,617 --> 00:46:34,744 Erstmal würde ich gerne wissen, woher du die Information hast, dass solche Sachen benutzt werden, kommt das aus den Snowden-Files? 414 00:46:34,744 --> 00:46:42,512 Und: wie alt ist das ganze Zeug. Dieses Toolkit, kann ja auch sein, dass das schon fünf Jahre alt ist 415 00:46:42,512 --> 00:46:48,368 und das mittlerweile flächendeckende Liveüberwachung jeglicher Sprache stattfindet und alles viel intelligenter ist. 416 00:46:48,368 --> 00:46:56,586 A: Wichtige Frage natürlich, aber auch ganz wichtig: Das Toolkit war natürlich frei erfunden. 417 00:46:56,586 --> 00:47:00,632 Keine Ahnung, wie das aussieht, werden wir auch nicht zu Gesicht bekommen. Ist schon klar. 418 00:47:00,632 --> 00:47:04,685 – F: Das hab ich schon verstanden – A: Gut, klang jetzt eben so, tschuldigung. 419 00:47:04,685 --> 00:47:09,320 Also, wie alt sind die Verfahren: die Entwicklung geht weiter, es geht vor allem um Verfeinerungen 420 00:47:09,320 --> 00:47:15,979 in bestimmten Bereichen. Wie gesagt, Topic-Modelling hyped im Moment sehr, ist aber nicht grundlegend verschieden 421 00:47:15,979 --> 00:47:25,320 von Kollokationsanalysen. Es ist ein ähnliches Verfahren. Die Algorithmen für maschinelles Lernen werden besser. 422 00:47:25,320 --> 00:47:30,920 Die Rechenleistung wird besser. Wir können größere Daten anschauen, um von ihnen zu lernen, da tut sich eine Menge. 423 00:47:30,920 --> 00:47:41,311 Aber grundsätzlich würde ich sagen, viel Neues gibt es nicht. Wir hätten uns das Identifizieren von Frames angucken können 424 00:47:41,311 --> 00:47:50,191 aber ich würde meinen, es sind schon Technologien, die zum Einsatz kommen könnten und ausgereift genug sind, 425 00:47:50,191 --> 00:47:55,967 dass sie zum Einsatz kommen aber darüber, ob sie tatsächlich zum Einsatz kommen, weiß ich nichts. 426 00:47:55,967 --> 00:47:58,895 E: Alles klar, die nächste Frage ist von dir da hinten 427 00:47:58,895 --> 00:48:02,919 F: Vielen Dank erstmal, für den spannenden Vortrag, 428 00:48:02,919 --> 00:48:07,871 es war ein Ausflug in die Linguistik, den sogar ich als Ingenieur verstanden habe 429 00:48:07,871 --> 00:48:15,976 du hast vorhin zurecht gesagt, dass man vermutlich anstatt mit Bullshitting von Keywords 430 00:48:15,976 --> 00:48:24,559 es sichtbar machen sollte, was da passiert. Den Ansatz fand ich richtig. 431 00:48:24,559 --> 00:48:28,111 Im zweiten Satz fragte ich mich: was wären denn dann die Möglichkeiten 432 00:48:28,111 --> 00:48:33,671 wir haben ein paar absurde Beispiele gesehen, wie das mal in der Presse herauskommt 433 00:48:33,671 --> 00:48:37,466 du als jemand, der sich damit viel beschäftigt hat, was würdest du sagen, 434 00:48:37,466 --> 00:48:43,270 was sind so die Dinge, mit denen man sich, mit denen sich die Szene beschäftigen sollte? 435 00:48:43,270 --> 00:48:50,385 A: Ganz schwierig, ja. Ich glaube, es geht nur der Weg über die Politik. 436 00:48:50,385 --> 00:48:57,439 Es ist ein politisches Anliegen zu sagen, dass die Methoden öffentlich gemacht werden müssen 437 00:48:57,439 --> 00:49:04,764 dass sie gerechtfertigt werden müssen in Hinblick auf Vadilität, u.ä. Aber das ist ein politischer Weg. 438 00:49:04,764 --> 00:49:12,156 Das heißt Lobbying da, wo es wehtut. Man muss zu den Parteien gehen, die die Macht haben 439 00:49:12,156 --> 00:49:18,745 und man muss auch mit denen reden und die überzeugen. Es ist ein hartes Brot, aber wichtig. 440 00:49:18,745 --> 00:49:25,397 Man kann das nicht mit technischen Mitteln lösen. Ich weiß, das ist eigentlich unser Ansatz, aber das reicht nicht. 441 00:49:25,397 --> 00:49:27,186 E: OK, du hast die nächste Frage 442 00:49:27,186 --> 00:49:31,630 F: Wir haben uns jetzt hier kollokationsbasierte Sachen angeschaut. 443 00:49:31,630 --> 00:49:37,707 In wie weit kommen denn formale Grammatiken zum Einsatz, die auch die Satzsyntax berücksichtigen? 444 00:49:37,707 --> 00:49:44,804 Schauen wir uns den Satz an „auf keinen Fall sind unsere Politiker als Verbrecher und Dilettanten zu sehen“ 445 00:49:44,804 --> 00:49:50,470 da wird man mit der Kollokationsanalyse schnell einen False positive haben, oder? 446 00:49:50,470 --> 00:50:02,597 A: Der Trend geht eindeutig weg von formalen Grammatiken, hin zu großen Datenmengen. 447 00:50:02,597 --> 00:50:07,677 Zu eher mehr Kontext angucken, stärkeres maschinelles Lernen auf größeren Corpora 448 00:50:07,677 --> 00:50:13,760 und eher der Google-Ansatz … F: wie Google Translate, so ähnlich A: … genau 449 00:50:13,760 --> 00:50:19,991 mit vielen Daten die Sache lösen. Und das ist für uns Linguisten natürlich total frustrierend. 450 00:50:19,991 --> 00:50:25,539 F: ja, ich komme selbst aus der Computerlinguistik, deshalb frage ich A: ja, das dachte ich mir schon. 451 00:50:25,539 --> 00:50:33,197 Aber ja, es ist so. Aber wir sind uns, denke ich einig, mit linguistischem Wissen kann man vieles besser machen. 452 00:50:33,197 --> 00:50:36,812 E: mspro, du hattest vorhin signalisiert, als wolltest du noch fragen, hast du es dir anders überlegt? 453 00:50:36,812 --> 00:50:39,367 – hat sich erledigt – alles klar, dann bist du als nächstes dran 454 00:50:39,367 --> 00:50:47,400 F: Was mir noch einfiel: wie würdest du das bewerten, 455 00:50:47,400 --> 00:50:52,125 wenn man eine Überlegung zu einer Theorie sprachlicher Bedeutung da mit hinein bringt? 456 00:50:52,125 --> 00:50:57,453 Was der Staat ja prinzipiell macht ist, er schmeißt sein Gewaltmonopol in unsere Sprache rein 457 00:50:57,453 --> 00:51:03,293 und macht Regelsysteme auf, in denen er nachher die Bedeutung von gewissen Aussagen festlegt 458 00:51:03,293 --> 00:51:10,223 und sagt: das hier ist wahrscheinlich eine kriminelle Äußerung oder die eines Kriminellen 459 00:51:10,223 --> 00:51:15,552 kann man schon beobachten, bzw. ich könnte mir vorstellen aus einer Sprechertheorie, 460 00:51:15,552 --> 00:51:24,324 dass das Verwüstungen in der Sprache anrichtet, dass der Staat Einfluss auf die Bedeutung unseres Sprachgebrauchs nimmt. 461 00:51:24,324 --> 00:51:31,427 A: Das ist eine spannende Hypothese zu sagen, dadurch dass der Staat die Definitionsmacht hier hat zu sagen, 462 00:51:31,427 --> 00:51:38,365 wie eine sprachliche Handlung verstanden werden soll, dass dadurch eine Bedeutungsverschiebung stattfindet, 463 00:51:38,365 --> 00:51:45,565 die ggf. tatsächlich im Sinne eines „Neusprech“ nur noch bestimmte Äußerungen ermöglicht 464 00:51:45,565 --> 00:51:50,164 das wäre eine spannende Hypothese, die mal zu überprüfen wäre 465 00:51:50,164 --> 00:51:56,116 F: ja, also wenn man eine ganz moderne Theorie so „freier Signifikation“ annimmt, dann … 466 00:51:56,116 --> 00:52:02,366 A: … dann haben wir immer noch Macht dann. Immerhin, subversiv können wir sein! 467 00:52:02,366 --> 00:52:11,391 Aber das ist eine interessante Frage. Ich glaube nicht, dass der Einfluss auf den Alltag schon so stark ist, 468 00:52:11,391 --> 00:52:14,727 das glaube ich nicht, aber warten wir es ab. 469 00:52:14,727 --> 00:52:16,817 E: Gut, du hast die nächste Frage 470 00:52:17,309 --> 00:52:20,659 Du sprachst gerade von den großen Datenmengen, die Datenmengen werden immer größer 471 00:52:20,659 --> 00:52:23,894 damit ja auch irgendwie die Erfolgsquote dieser Voraussagen, 472 00:52:23,894 --> 00:52:32,561 typischerweise selbst wenn die Algorithmen nicht besser werden, wenn die Datenmenge größer ist, wird es irgendwie besser 473 00:52:32,561 --> 00:52:40,288 Was wird denn passieren, wenn wir einmal so große Datenmengen haben und die Algorithmen sich dann zusätzlich verbessern, 474 00:52:40,288 --> 00:52:47,910 dass wir fast keine false positives mehr haben. Wir werden das dann nicht mehr mitbekommen 475 00:52:47,910 --> 00:52:51,965 und es werden nur noch die Leute tatsächlich … das Horrorszenario, das ich mir gerade vorstelle, 476 00:52:51,965 --> 00:53:02,142 es werden tatsächlich nur noch die echten Terroristen verhaftet. Und dann? Wie lange dauert es noch, bis es so weit ist? 477 00:53:02,142 --> 00:53:07,290 Ich glaube, wir müssen jetzt handeln, bevor es so weit kommt. Denn sonst wird der Kampf dagegen 478 00:53:07,290 --> 00:53:12,378 und die Rechtfertigung, dagegen Aktionen zu machen, immer schwieriger. Wie ist da deine Einschätzung? 479 00:53:12,378 --> 00:53:14,847 A: Ganz spannender Punkt, hab ich noch nicht darüber nachgedacht. 480 00:53:14,847 --> 00:53:20,981 Als erstes bin ich skeptisch, dass es so gut sein könnte, aber es ist ein spannender Punkt, ja 481 00:53:20,981 --> 00:53:27,160 wenn nur noch die Terroristen verhaftet werden … die echten … dann haben wir ein Problem, ja … 482 00:53:27,160 --> 00:53:35,785 *Gelächter, Applaus* 483 00:53:35,785 --> 00:53:40,760 (Einruf; wird nicht aufgegriffen) E: Du bist als nächstes dran 484 00:53:40,760 --> 00:53:48,536 F: Wenn du dir mal die Berichte von Jeremy Scahill – das wurde im Tagesspiegel kolpotiert – anguckst, 485 00:53:48,536 --> 00:53:53,894 die werten ja nicht nur die linguistischen Beziehungen aus, sondern tatsächlich auch: 486 00:53:53,894 --> 00:53:59,357 wer hat mit wem telefoniert, wer ist mit wem verwandt und – eine ganz gefährliche Beziehung ist eben: 487 00:53:59,357 --> 00:54:04,776 „Vater ist Islamist”, auch wenn man ihn 16 Jahre nicht gesehen hat – das ist evtl. ziemlich tödlich 488 00:54:04,776 --> 00:54:12,281 und es scheint so zu sein, dass die ganzen Drohnenangriffe in zwei Zuständen laufen 489 00:54:12,281 --> 00:54:18,306 nämlich im militärischen, operativ aktiven Zustand und dass sie eine Liste abarbeiten, wenn sie 490 00:54:18,306 --> 00:54:30,427 gerade nicht operativ benötigt werden, wo eine Metadatenbank von oben nach unten nach einem Scoring abgearbeitet wird 491 00:54:30,427 --> 00:54:36,332 und dann ist das Linguistische, glaube ich, nicht das gefährlichste, wenn man die falsche Verwandtschaft hat 492 00:54:36,332 --> 00:54:42,729 A: ist richtig. Wir haben uns nur einen kleinen Teilbereich angeschaut von Daten, 493 00:54:42,729 --> 00:54:46,309 die aber natürlich sehr wertvoll sind, weil sie sehr viel tieferen Einblick in unser Leben geben 494 00:54:46,309 --> 00:54:58,128 als andere Daten. Gerade Radikalität zu messen – wovon ich nicht weiß, ob es stattfindet, etwas, was wir selbst vielleicht gar nicht wissen – 495 00:54:58,128 --> 00:55:02,579 aber die Metadaten sind sehr viel mächtiger, wenn es um so harte Fakten geht. 496 00:55:02,579 --> 00:55:05,310 Da sind die Metadaten natürlich interessanter. 497 00:55:05,310 --> 00:55:07,346 E: Du hast die nächste Frage 498 00:55:07,346 --> 00:55:12,720 F: Ich stimme zu, dass das ganz super wäre, wenn wir das auf der politischen Ebene besser in den Griff bekämen, 499 00:55:12,720 --> 00:55:20,310 aber mit einer üblichen pessimistischen Einstellung, gibt es nicht eigentlich schon jede Menge Beispiele, 500 00:55:20,310 --> 00:55:24,152 dass Politiker einfach auf den Zug aufspringen und das ganz super finden. 501 00:55:24,152 --> 00:55:27,775 „Ist doch eine tolle Methode, funktioniert doch großartig!” ? 502 00:55:27,775 --> 00:55:38,522 A: Ja! Was gemacht werden kann wird gemacht. Der Vortrag parallel ist ja über den „tiefen Staat“ 503 00:55:38,522 --> 00:55:44,633 das wär dann zu überprüfen, ob wir nicht trotzdem zu Regularitäten kommen können, zu einer Gesetzgebung 504 00:55:44,633 --> 00:55:47,772 kommen können, die zunächst bestimmte Dinge zunächst mal verbietet. Ich finde das immer noch ein Ziel, 505 00:55:47,772 --> 00:55:52,242 das wir glaube ich teilen. Aber natürlich, der Zug fährt in eine andere Richtung. 506 00:55:52,242 --> 00:56:01,987 Aber was bei Snowden so unglaublich ist, ist, dass er Dinge in das Licht der Öffentlichkeit zerrt, 507 00:56:01,987 --> 00:56:07,139 aber sie müssen eben da sein! Solange es nur Gerüchte sind, kann man nichts machen, 508 00:56:07,139 --> 00:56:14,532 – und Desinformation ist eine wichtige Strategie – sind wir ausgeliefert. 509 00:56:14,532 --> 00:56:19,256 Aber sobald harte Fakten da sind, wird es interessant. Dann kann man darüber diskutieren 510 00:56:19,256 --> 00:56:22,516 und an dem Punkt sind wir jetzt wenigstens mal. Mal sehen, ob wir da nochmal hinkommen. 511 00:56:22,516 --> 00:56:26,870 E: Okay, die nächste Frage kommt aus der ersten Reihe 512 00:56:26,870 --> 00:56:31,829 F: Eher eine Ergänzung: Du hast gesagt, „was machen wir, wenn wir alle Terroristen fangen können?“ 513 00:56:31,829 --> 00:56:35,928 Natürlich müssen wir uns dann immer noch wehren, natürlich gibt es dann immer noch keine Rechtfertigung, 514 00:56:35,928 --> 00:56:42,211 denn es wird immer noch alles gesammelt und – welche Datenbank ist 100% sicher?! 515 00:56:42,211 --> 00:56:47,620 Früher oder später kommen die Daten an die Öffentlichkeit! Will ich dann wirklich wissen, 516 00:56:47,620 --> 00:56:53,352 was man über mich weiß? Will ich, dass andere wissen können? 517 00:56:53,352 --> 00:56:55,810 Wir brauchen keine Rechtfertigung, um dagegen vorzugehen. 518 00:56:55,810 --> 00:56:59,848 Selbst wenn man nur noch die Terroristen fangen kann … wenn alle Daten gesammelt werden … 519 00:56:59,848 --> 00:57:02,538 Können wir nicht wollen! 520 00:57:02,538 --> 00:57:08,704 A: Danke, zumal auch das Konzept „Terrorist“ etwas ist, was man gesellschaftlich diskutieren kann. 521 00:57:08,704 --> 00:57:14,986 E: Noch eine Frage von da hinten. Ich würde sagen, die letzte Frage, weil die meisten schon aufbrechen 522 00:57:14,986 --> 00:57:26,812 F: Kurze Frage zum Thema false positive. Mal ein Forum zu etwas wie Medizin oder Sterbebegleitung gegen-gescannt? 523 00:57:26,812 --> 00:57:35,729 Auf die Themen schwarz-weiß, Negativität, und so? Thema Operation? 524 00:57:35,729 --> 00:57:40,216 Einfach so im Ranking im Vergleich zu Fefe, donalphonso, usw. liegen würde? 525 00:57:40,216 --> 00:57:45,969 A: Wäre interessant, habe ich nicht gemacht. Es gibt viel zu tun, viel zu rechnen 526 00:57:45,969 --> 00:57:52,490 F: na einfach von der Idee her, könnte da ja auch relativ viel false positive auftreten, oder? 527 00:57:52,490 --> 00:57:58,499 A: Klar … (durcheinander) … tschuldigung F: Rein aus dem Bauch heraus 528 00:57:58,499 --> 00:58:06,600 ist so die Richtung mal so ein Ansatz, wenn man sagt, man möchte viel false positive aufdecken. 529 00:58:06,600 --> 00:58:12,944 A: Ja, es ist ganz wichtig, dass wir die Entstehungskontexte und die Medien der Texte mit berücksichtigen müssten 530 00:58:12,944 --> 00:58:15,515 das haben wir jetzt überhaupt nicht gemacht, wir haben so getan, als seien alle Texte gleich, 531 00:58:15,515 --> 00:58:19,160 aber es ist natürlich nicht so. Wer sich mit der Thematik beschäftigt, merkt, dass Textsorten usw. 532 00:58:19,160 --> 00:58:22,535 einen unglaublichen Einfluss darauf haben, auf was wir da eigentlich messen. 533 00:58:22,535 --> 00:58:27,520 Deswegen hat die Fragestellerin völlig recht. 534 00:58:27,520 --> 00:58:34,350 Aber es gibt natürlich Methoden, Textsorten zu erkennen. 535 00:58:34,350 --> 00:58:39,408 E: Alles klar! Dann ganz vielen Dank nochmal an Josh und auch dass da noch so viel Zeit war… 536 00:58:39,408 --> 00:58:47,941 subtitles created by c3subtitles.de