TextMining in der polizeilichen Ermittlungsarbeit W

Die vorliegende Projekt untersucht Ansatzpunkte für die automatisierte Unterstützung repressiver und präventiver Ermittlungsarbeit von Behörden und Unternehmen im Sicherheitssektor mit Ansätzen aus dem Text Mining. Die Analyse digitaler Texte ist regelmäßig eine Aufgabe in vielen Bereichen kriminalistischer Ermittlungen. Die Menge, Heterogenität und vor allem die spezielle Charakteristik forensischer Texte machen die Untersuchung, selbst für Experten, aufwendig und schwierig. Die Analyse von Chats, Foren und sozialen Netzwerken sind weitere Bereiche, aus denen der moderne Ermittler Informationen gewinnen kann, die einerseits zur Strafverfolgung, andererseits zur Abschätzung des Gefahrenpotentials geeignet sind, welches von gewaltbereiten Gruppierungen oder Organisationen ausgeht. Eine Automatisierung dieser Prozesse ist allein im Angesicht der Menge an Informationen und Informationsquellen unausweichlich. Aktuelle Ansätze sind vor allem Insellösungen, welche die spezielle Charakteristik dieser Art von Texten nur ungenügend berücksichtigen. Im Rahmen des vorliegenden Projektes werden deshalb die Grundlagen für ein integriertes forensisches textbasiertes Informationsmanagementsystem (FoTIM) erforscht, dessen Kern durch formalisiertes forensisches Wissen in Form einer forensischen Topic Map (FoTM) gebildet wird.

Mit SemanTA wird ein Prototyp der diskutierten Plattform vorgestellt, der neben den grundlegenden Funktionalitäten zur Arbeit mit dieser Wissensbasis erstmals die automatische und fallspezifische Kategorisierung forensischer Texte beinhaltet. Mit MoNA, einem weiteren Modul, wird ein Ansatz vorgestellt, der erstmals eine effektive Klassifikation forensischer Kurznachrichten (SMS) bezüglich ihrer fallspezifischen Relevanz ermöglicht, indem fallrelevante Dialoge mit einer neuartigen Methode detektiert werden. Neben diesen repressiven Funktionalitäten zeigt SoNA, ein drittes Modul der vorgestellten Plattform, beispielhaft, wie die Analyse sozialer Netzwerke zur Detektion potentiell gefährlicher Organisationen und Gruppierungen sowie zur Vorhersage schädigender Ereignisse, als Basis der lang- und kurzfristigen Sicherheitsplanung, beiträgt.

Ansprechpartner

Ing. Silvia Kapplusch

Raum: APB / 1014
Telefon: (49) 351 463 38465
E-Mail: silvia.kapplusch@tu-dresden.de

Dipl.-Me­di­en­inf. Fran­zis­ka Han­nß

Raum: APB / 2069
Telefon: (49) 351 463 39186
E-Mail: franziska.hannss@tu-dresden.de