In den letzten neun Jahren schaffte es die AG FoSIL (Forensic Science Investigation Lab) an der Hochschule Mittweida Kooperationen mit zahlreichen Strafverfolgungsbehörden zu etablieren. Im Rahmen dieser Zusammenarbeit erhielt ich als forschendes Mitglied der Arbeitsgruppe eines Tages den Auftrag eine automatisierte Lösung zur Analyse von Kurznachrichten zu entwickeln. Schnell stellte sich heraus, dass dieses simple anmutende Problem tatsächlich außerordentlich schwer zu lösen ist.

Die Gründe hierfür liegen vor allem in der Kombination der grundlegenden Charakteristik forensischer Texte (strukturelle und inhaltliche Heterogenität, Anreicherung mit nicht textbasierte Daten, sozio-kulturelle Schreibvarianten, etc.) und einer hohen Informationsdichte, die sich zum einen aus der Beschränkung der zur Verfügung stehenden Anzahl von 160 Zeichen, andererseits aus der Art ihrer Verwendung ableitet. Insbesondere werden derartige Nachrichten oft als eine Art „Nebenbei-Nachricht“ versendet, weshalb ihr Kontext für Außenstehende vielfach im Dunkeln bleibt.

Prinzipiell stehen Ermittler vor der Herausforderung alle Nachrichten vollständig lesen, bewerten und ggf. fallrelevante Informationen extrahieren zu müssen. In vielen Fällen befinden sich auf mobilen Endgeräten mehrere Tausend Nachrichten, welche oftmals von Subsprache dominiert werden, was es selbst für Ermittler mit jahrelanger Erfahrung schwer macht, diese Texte zu lesen. Darüber hinaus ist der reine Zeitaufwand zur manuellen Bewältigung dieser Aufgabe so enorm, dass er sich oft nur in Fällen mittlerer oder schwerer Kriminalität (hierzu zählen insbesondere gewerbsmäßige oder Bandenkriminalität) mit hohem öffentlichem Interesse rechtfertigen lässt.