Liebe Freunde der Sicherheit,
in einem früheren Beitrag habe ich argumentiert, dass die „inhaltlichen Suchbegriffe“, die der BND beim „Filtern“ des Internet benutzt, über Topic Models oder ähnliche Verfahren dazu genutzt werden können, Kommunikation thematisch zu analysieren. Das „Filtern“ bei der strategischen Fernmeldeüberwachung wäre dann faktisch eine Analyse, für die das Bundesverfassungsgericht hohe Hürden gesetzt hat. Heute möchte ich zeigen, wie die Kombination von Topic Models und Metadaten dazu eingesetzt werden kann, thematische Profile von politischen Szenen zu berechnen.
Was sind Topic Models?
Topic Models sind Algorithmen zur Aufdeckung thematischer Strukturen in Texten. Sie gewichten und messen die Affinität von Inhaltswörtern in Textexemplaren eines Korpus. Häufig miteinander auftretende Wörter, die eine hohe Themenspezifizität aufweisen, werden als „Topics“ interpretiert. Diese Lexemcluster haben keine Namen; ihre Benennung ist ein Akt der Interpretation. Ebenso erfolgt die Ermittlung der Anzahl der Topics in den Standardverfahren nicht datengeleitet, sondern in Abhängigkeit von Festlegungen des Forschers.
Meinungsbilder aus dem Internet
Das Innenministerium ließ verlauten: „Wir brauchen eine belastbare Erfassung von Meinungs- und Stimmungslagen der Bevölkerung. Es liegt kein Eingriff in das allgemeine Persönlichkeitsrecht vor, wenn eine staatliche Stelle im Internet verfügbare Kommunikationsinhalte erhebt, die sich an jedermann oder zumindest an einen nicht weiter eingrenzbaren Personenkreis richten.“ Die Folge: alle Nachrichtendienste investieren in die open source intelligence.
Über welche Themen diskutieren linke Szenen?
Will man beispielsweise wissen, womit sich linke Szenen im deutschsprachigen Raum beschäftigen, kann man eine linke News-Site wie http://linkunten.indymedia.org auf ihre Topics hin analysieren. Auf der Subdomain von indymedia.org werden nach Meinungsverschiedenheiten in der Redaktion von Indymedia Deutschland und dem Bedürfnis nach einer engeren Verntezung süddeutscher Szenen Nachrichten veröffentlicht. Das Portal ist inzwischen aktiver als das deutschsprachige indymedia.org. Auch wenn grundsätzlich Nachrichten aus allen Regionen veröffentlicht werden, liegt ein spezieller Fokus auf dem südwestdeutschen Raum. Wendet man auf sämtliche dort publizierten Texten Topic Modelling an, ordnet sich der Wortschatz aufgrund seiner Distribution in folgende Gruppen, für die relativ leicht Namen gefunden werden können:
Themenschwerpunkte linker Szenen
Weil die Artikel auf http://linkunten.indymedia.org unter anderem nach Regionen verschlagwortet sind, ist es möglich, für einzelne linke Szenen Topic-Profile zu erstellen und die Intensität der Aktivitäten zu berechnen. Die unten stehende Grafik zeigt das Topic-Profil der Dresdner Szenen im Vergleich zu anderen Szenen in Deutschland. Sie zeigt die Differenz zum Durchschnitt der normalisierten relativen Auftretenshäufigkeiten der jeweiligen Topics im Gesamtkorpus.
In Dresden wird demnach überdurchschnittlich häufig über Neonazis, rechte Parteien und Flüchtlinge berichtet, zu Demonstrationen aufgerufen und über Diskussionen in und außerhalb der Szene berichtet. Antimilitarismus und Hausbesetzungen spielen hingegen eine vergleichsweise geringe Rolle.
Interessiert man sich für einen Vergleich von Szenenprofilen, kann man die Themendistributionen in Spinnengrafiken übereinanderlegen, wie im folgenden Beispiel für Wien und Salzburg:
Ebenso ist es möglich, die Affinität einzelner Szenen zu relevanten Topics zu analysieren. Von besonderem Interesse für Sicherheitsbehörden könnte ja beispielsweise das Topic „Revolutionärer Kampf“ sein. Eine Analyse der ortsspezifischen Frequenz dieses Topics im Korpus ergibt folgendes Städteranking:
Topic Models sind ein eleganter Weg, um sich mit relativ einfachen Mitteln einen Überblick über die inhaltlichen Prägungen von Korpora zu verschaffen. Maßnahmen gegen Topic Models laufen ins Leere, außer man ist bereit, auf inhaltlich kohärente Diskussionen zu verzichten.