Können Physiker Schießereien vorhersagen?​

Ein Physiker wendet Methoden aus seinem Studium der Vielteilchenphysik auf Social-Networking-Plattformen an und hofft, durch die Überwachung und Modellierung von Hassreden Extremwetterereignisse vorhersagen und verhindern zu können. Die Studie ergab, dass das schnelle Wachstum von Benutzergruppen auf sozialen Plattformen der Divergenz der Korrelationslänge in physikalischen Systemen ähnelt, die einen Phasenübergang durchlaufen. Auf Mikroebene ähnelt der Wachstumsprozess einer Benutzergruppe dem Bildungsprozess eines Gels.

Geschrieben von Qu Lijian

Schießereien sind in den Vereinigten Staaten keine Seltenheit und vor kurzem kam es hintereinander zu zwei tragischen Schießereien. Am 14. Mai kam es in New York, USA, zu einer Schießerei, bei der 13 Menschen angeschossen wurden und 10 starben. Noch schwerwiegender ist, dass es sich bei dieser Schießerei um ein rassistisches Massaker handelt. Inspiriert von den Ideen der weißen Rassisten reiste der weiße Jugendliche Kindlen durch den halben Staat New York und kam zu einem Supermarkt in einer überwiegend schwarzen Gemeinde. Er wollte so viele schwarze Leben nehmen wie möglich.

Können wir bei derartigen Extremereignissen wissenschaftliche Mittel einsetzen, um im Vorfeld Hinweise zu erkennen und die Tragödie zu verhindern oder sogar ganz aufzuhalten? Ein Physiker, der daran arbeitet, ist Professor Neil Johnson von der University of Washington.

Neil Johnson

Eine enge Beziehung zum Terrorismus

Johnson wurde 1961 in England geboren und wuchs inmitten der wiederholten terroristischen Aktivitäten der Irisch-Republikanischen Armee auf.

Johnson erhielt seinen Ph.D. 1989 schloss er sein Studium an der Harvard University ab. 1991 ging er für ein Jahr als Professor an die University of the Andes, die führende Universität Kolumbiens. Hier wurde er Zeuge, wie die Guerillas willkürlich unschuldige Menschen töteten.

Anschließend kehrte er als Professor nach Großbritannien zurück und kam 2007 als Professor in die Vereinigten Staaten. Selbst in den zivilisiertesten und wohlhabendsten Gesellschaften machen Massenerschießungen immer häufiger Schlagzeilen.

Johnson begann sich zu fragen, ob man mithilfe der Physik verstehen könnte, was Gewalt ist, und vorhersagen könnte, wann sie auftreten könnte.

Johnson arbeitet in der Vielteilchenphysik, der Lehre vom kollektiven Verhalten wechselwirkender Teilchen. Beispielsweise bilden Elektronen, die sich in einem Leiter in eine bestimmte Richtung bewegen, einen elektrischen Strom, der behindert wird. Wenn die Elektronen jedoch zusammenarbeiten und Paare bilden können, können sie gegen die Behinderung immun sein. Das ist Supraleitung.

Johnson wandte die Denkmethode der Mehrkörperphysik an, um über das Gruppenverhalten von Menschen nachzudenken.

Menschen sind keine Partikel, aber ihr Verhalten bildet erkennbare Muster. Jedermanns Streben nach Schönheit führt zu Mode, jedermanns Gedanken und Erkenntnisse führen zu aufkommenden gesellschaftlichen Trends und die Käufe und Verkäufe einzelner Händler führen zu Finanztrends …

Johnson war der Ansicht, dass viele der Prinzipien, die er im Umgang mit der Mehrkörperphysik gelernt hatte, auch für die Auseinandersetzung mit gesellschaftlichen Fragen genutzt werden könnten, und er erzielte in dieser Hinsicht zahlreiche Ergebnisse.

Johnson begann, über eine dringende praktische Frage nachzudenken: Können wir Hinweise erkennen, bevor ein Gewaltvorfall Schlagzeilen macht?

Können gewalttätige Zwischenfälle im Voraus vorhergesagt werden?

Im Jahr 2014 begann Johnson, extremistische Gewalt zu erforschen.

Er bat eine Gruppe von Studenten, Informationen über pro-ISIS-Gruppen im russischen sozialen Netzwerk VKontakte (VK, ein soziales Netzwerk ähnlich dem Facebook in den USA) zu verfolgen. Johnsons Team stellte fest, dass die Mitgliederzahl der pro-ISIS-Gruppen auf VK in etwa konstant blieb, die Zahl der Gruppen jedoch im September 2014 plötzlich anstieg. Daraufhin belagerte der IS die syrische Stadt Kobane.

Dieses Muster ist auch in Brasilien aufgetreten. Bevor die brasilianische Protestbewegung im Juni 2013 ihren Höhepunkt erreichte, kam es auch auf der Social-Media-Plattform Facebook zu einem starken Anstieg brasilianischer politischer Themengruppen.

Die Entwicklung der Anzahl der Gruppenmitglieder im Laufe der Zeit ist in der folgenden Abbildung dargestellt. Physiker sind mit dieser Art von Diagrammen vertrauter. Wenn sich das physikalische System in der Nähe des kritischen Punkts befindet, ist die Korrelationslänge die Charakteristik im Diagramm.

Die Gruppenwachstumsrate nimmt dramatisch zu, ähnlich der Divergenz der Korrelationslängen in physikalischen Systemen, die Phasenübergänge durchlaufen.

Johnson und sein Team analysierten die Veränderungen in rund 200 pro-ISIS-Gruppen sekundengenau, wobei sie etwa 100.000 Mitgliedskonten berücksichtigten, und fanden Muster der Gruppenentwicklung. Der Aufstieg und Fall von Gruppen ist der Aggregation und Zersetzung molekularer Aggregate in der Physik und Chemie sehr ähnlich, und die daraus resultierenden mathematischen Gleichungen stimmen mit tatsächlichen Beobachtungen überein.

Die Entwicklung der Gruppenmitgliedschaft in sozialen Medien und ihre Dynamik

Johnsons Ergebnisse sind aufschlussreich für die Vorhersage extremer Ereignisse. Anti-ISIS-Agenturen müssen nicht Millionen von Pro-ISIS-Konten überwachen, sondern nur einige Hundert Gruppen, was den Arbeitsaufwand erheblich reduziert. Wenn Anti-ISIS-Organisationen darauf achten, dass die Gruppen nicht zu groß werden, können sie eine weite Verbreitung pro-ISIS-Stimmung verhindern. Wenn ein starker Anstieg der Anzahl der Gruppenmitglieder festgestellt wird, bedeutet dies, dass ein groß angelegter Angriff bevorsteht, ähnlich dem divergierenden Trend der Korrelationslänge, bevor in einem physikalischen System ein Phasenübergang auftritt.

Wenn wir ein Extremereignis voraussehen, ist es dann möglich, die Extremisten im Voraus zu identifizieren, um eine Tragödie zu verhindern?

Mikrophysik von Gruppen

Was wir bisher erhalten haben, ist die Theorie der „Thermodynamik“ auf der Makroebene. Können wir also eine „statistische“ Theorie auf der Mikroebene konstruieren?

Eine erhebliche Schwierigkeit besteht darin, dass Menschen keine Moleküle sind. Alle Moleküle sind gleich, aber die Menschen sind unterschiedlich. Jeder ist anders.

Physiker untersuchten das kollektive Verhalten von Molekülen und entwickelten die Vielteilchentheorie. welche Art von „Vielteilchentheorie“ sollte verwendet werden, um das kollektive Verhalten extremer Moleküle zu beschreiben?

Johnson und seine Mitarbeiter ließen sich von Modellen der Gelbildung inspirieren.

Quark ist eine Art Gel. Die einheitliche Milch verdichtet sich zunächst zu vielen Klumpen unterschiedlicher Größe. Diese Gerinnsel aggregieren schließlich zu einem ganzen Block und bilden ein Gel.

Johnson und seine Mitarbeiter entwickelten ein theoretisches Modell zum Wachstum extremistischer Online-Gruppen. In Analogie zu theoretischen Modellen der Gelbildung berücksichtigte Johnson auch die Spezifität des „menschlichen Moleküls“.

Johnson behandelt Menschen als „mesoskopische“ Menschen, unabhängig von den Details, und weist Menschen direkt einen charakteristischen Parameter zu, der zwischen 0 und 1 liegt.

Die Theorie besagt, dass Unterschiede in den charakteristischen Parametern von Menschen einen erheblichen Einfluss auf das Wachstum und die Vielfalt (d. h. die Verteilung) von Gruppen haben. Zwischen der Anzahl extremistischer Gruppen und der Gruppengröße besteht eine Potenzbeziehung von -5/2. Die theoretischen Vorhersagen stimmen mit den auf Social-Networking-Sites gesammelten Daten überein.

Im Januar 2015 stieg die Zahl der pro-ISIS-Gruppen auf der russischen Social-Networking-Site VK plötzlich dramatisch an. Der kleine weiße Kreis steht für einzelne Benutzer, der kleine gelbe Kreis für blockierte einzelne Benutzer, der große rote Kreis für blockierte Gruppen und der große grüne Kreis für nicht blockierte Gruppen.

Diese einfache Theorie macht den Wunsch der Anti-Terror-Behörden zunichte, „Einzeltäter“, die Terroranschläge verüben, zu identifizieren und auszuschalten, bevor sie geschehen. Nach Johnsons Theorie ist dies eine nahezu unmögliche Aufgabe, denn wenn Wasser kurz vor dem Kochen steht, lässt sich nicht erkennen, welches Molekül zuerst verdampft.

Johnsons Theorie liefert jedoch einen Vorboten eines Extremereignisses, das unmittelbar bevorsteht.

So wie die Anzahl der Gerinnsel in der Milch gemäß einer Potenzfunktion dramatisch zunimmt, wissen wir, dass sich bald Quark bilden wird. Wenn auf Social-Networking-Sites die Anzahl extremistischer Gruppen und die Anzahl der Personen in den Gruppen eine Potenzfunktion nahe -5/2 aufweisen, bedeutet dies, dass Extremisten möglicherweise im Begriff sind, Ärger zu machen. Extreme Vorfälle werden von einzelnen Elementen begangen, können aber auch durch das kollektive Verhalten von Extremisten verursacht werden.

Warum sich so viel Mühe machen? Wäre es nicht einfach, brutal und effektiv, die extremistischen Konten und ihre Gruppen einfach zu eliminieren?

Johnsons Untersuchungen ergaben, dass es zwar einfach und grob, aber nicht wirksam war.

Wie man Online-Hassnetzwerke ausschaltet

Facebook-Moderatoren in Berlin löschen Hass-Posts.

Es gibt zwei Möglichkeiten, Hassreden zu bekämpfen. Der erste ist der Mikroansatz, der darin besteht, die schlechten Elemente zu finden und sie direkt zu beseitigen. Der zweite Ansatz ist der Makroansatz, der darin besteht, alle relevanten Bemerkungen sofort zu verbieten, solange sie relevant sind. Es ist besser, tausend aus Versehen zu töten, als einen gehen zu lassen.

Keiner der beiden Ansätze ist durchführbar. Die erste Methode ist wie die Suche nach der Nadel im Heuhaufen, und Sie werden sie nie finden. Letzterer Ansatz behindert die Meinungsfreiheit.

Johnson und seine Mitarbeiter untersuchten die globale Dynamik von Hassreden in sozialen Netzwerken und stellten fest, dass sich Hassreden zu Clustern zusammenballen, die wiederum Netzwerkstrukturen bilden. Dieses Netzwerk der Netzwerke überschreitet nationale Grenzen, Kontinentalgrenzen, Online-Plattformen, Sprachen und kulturelle Unterschiede und ist dezentralisiert. Aufgrund dieser Merkmale ist es schwierig, Hassreden zu unterbinden. Gelöschte extremistische Konten und Gruppen werden unter einem anderen Deckmantel wieder auftauchen; Wenn sie auf einer Plattform zerstört werden, werden sie auf einer anderen wiederbelebt. Schlimmer noch ist, dass extreme Äußerungen nach der Warnung noch verdeckter erfolgen, beispielsweise durch die Verwendung von Fachjargon anstelle sensibler Wörter, was die Bekämpfung erschwert.

Das obige Diagramm zeigt die Verbreitung von Hassreden innerhalb und zwischen Plattformen

Wie können wir Hassreden in sozialen Netzwerken wirksam bekämpfen?

Basierend auf dem von ihnen entwickelten theoretischen Modell gaben Johnson und seine Kollegen vier Bewältigungsmethoden entsprechend den beiden Dimensionen Interventionsmethoden und Interventionsgranularität an, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.

Strategien zur Intervention bei Hassreden im Internet

Die Strategien 1 und 2 werden direkt von der Plattform umgesetzt, während die Strategien 3 und 4 die Teilnahme der Wasserarmee erfordern.

Strategie 1: Direktes Verbot, das auf kleine, isolierte Gruppen abzielt.

Strategie 2: Sperren Sie willkürlich, seien Sie nicht gierig und tun Sie es, ohne dass es jemand merkt.

Strategie 3: Ermutigen Sie Hassgegner in den sozialen Medien, sich besser zu organisieren und gegen hasserfüllte Nutzer vorzugehen. Roboterarmeen können als „Keimbildungsstätten“ eingesetzt werden, um Hassgegner zur Bildung von Gruppen zu bewegen.

Strategie 4: Nutzen Sie die Widersprüche zwischen Hassreden, schüren Sie Konfrontationen zwischen hasserfüllten Benutzern und Gruppen und säen Sie Zweifel in den Köpfen von Extremisten.

Von der Umsetzung dieser Strategien ist es möglicherweise noch weit entfernt, sie können jedoch einen Referenzrahmen für die Regulierungspolitik bieten.

Übung macht den Meister

Diese wissenschaftlichen Studien sind für das Verständnis der Verbreitung von Hassreden von großer Bedeutung. Können sie dazu verwendet werden, Hassreden zu unterdrücken und extreme Vorfälle zu verhindern?

Johnson hat mit dem FBI und anderen Behörden zusammengearbeitet, um akademische Erkenntnisse auf reale Situationen anzuwenden. Über die Implementierungsmethode wurde jedoch nicht berichtet. In den Vereinigten Staaten nehmen die extremen Schießereien weiter zu, und es kommt sogar zu Schießereien durch rassistische weiße Rassisten. Mit der Entwicklung des Internets haben sie begonnen, Live-Übertragungen online durchzuführen. Dies genügt, um zu zeigen, dass diese akademischen Leistungen noch keine offensichtlichen Anwendungseffekte hatten.

Ich hoffe, dass die wissenschaftliche Gemeinschaft und die Behörden für öffentliche Sicherheit schnellstmöglich Wege finden, Extremwetterereignisse zu verhindern.

Verweise

https://www.aps.org/publications/apsnews/200611/backpage.cfm

https://physics.aps.org/articles/v11/76

https://www.aps.org/publications/apsnews/201611/backpage.cfm

https://physicsworld.com/a/the-dark-side-of-social-media/

Johnson, Neil F., et al. „Neue Online-Ökologie gegnerischer Aggregate: ISIS und darüber hinaus.“ Science 352.6292 (2016): 1459-1463.DOI: 10.1126/science.aaf0675

Manrique, Pedro D., et al. „Die verallgemeinerte Gelierungstheorie beschreibt den Beginn der Online-Unterstützung von Extremisten.“ Physical Review Letters 121.4 (2018): 048301. DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.048301

Johnson, Neil F., et al. „Verborgene Widerstandsfähigkeit und Anpassungsdynamik der globalen Online-Hassökologie.“ Nature 573.7773 (2019): 261-265. DOI: 10.1038/s41586-019-1494-7

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