ETH Zürich: Mit «Big Data» bewaffnete Konflikte vorhersagen

Mit modernen Methoden der Datenwissenschaften kann die Konfliktforschung das Risiko für Kriege berechnen. Die Macht der Algorithmen, bewaffnete Konflikte vorherzusagen, werde allerdings oft überschätzt, schreiben ein ETH-Forscher und sein Kollege von der Uni Konstanz im Fachblatt «Science».

» Von SDA , 07.02.2017 14:30.

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Mit «Big Data» lassen sich bewaffnete Konflikte immer genauer vorhersagen, glauben einige Experten. Lars-Erik Cedermann von der ETH Zürich und Nils Weidmann von der Uni Konstanz warnen in einem Fachartikel in der neuesten Ausgabe des Fachmagazins «Science» jedoch vor überzogenen Erwartungen.

Risiken für Krisen liessen sich tatsächlich früh erkennen, sagte Cedermann in einem Interview der ETH News. «Ein grosses Risiko besteht beispielsweise in Regionen, wo ethnische Gruppen unterdrückt werden. Von Syrien etwa wusste man schon lange vor dem Ausbruch des Bürgerkrieges, dass die Situation dort sehr prekär war.»

Ähnlich wie Erdbeben-Vorhersage

Man könne zwar mithilfe der Datenwissenschaften fundierte Risikokarten erstellen, Konflikte seien aber enorm komplex und der Zeitpunkt und Ort ihres Ausbruchs liesse sich kaum vorhersagen. In dieser Hinsicht sei die Konfliktforschung der Erdbebenforschung ähnlich, so Cedermann.

Wertvoll seien datenwissenschaftliche Methoden aber dennoch, um die Analyse nationalistischer Entwicklungen und konfliktträchtiger Situationen zu erleichtern. Derzeit werde dies mehrheitlich manuell durch Analyse von Schlüsselwörtern in Medienberichten gemacht.

«Computerprogramme, welche die Bedeutung von Texten erfassen können, können beispielsweise eine Vorauswahl von Presseartikeln treffen und so die Analyse beschleunigen. Somit wären schnellere Aussagen zu politischen Entwicklungen möglich», erklärte Cedermann.

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