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Interview mit einem Datenanalysten : Wir können herausfinden, wer loyal ist

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Wer kämpft hier gegen wen? Die wirkliche Hierarchie einer Firma, ermittelt mit einer Data-Mining-Analyse Bild: Cataphora

Banken, Krankenkassen, Stromanbieter: Unsere Daten haben sich selbständig gemacht. Markus Morgenroth analysiert für Unternehmen individuelles Verhalten von Mitarbeitern - ein Gespräch.

          Herr Morgenroth, die amerikanische Firma, für die Sie arbeiten, wertet im Auftrag von Banken, Kanzleien und anderen Unternehmen massenweise elektronische Daten von Angestellten aus. Der gläserne Mitarbeiter ist keine düstere Zukunftsprognose mehr, er ist längst Realität, oder?

          Einerseits ja, Mitarbeiter hinterlassen heute eine große Menge auswertbarer Daten. Andererseits verhindert der Gesetzgeber in den meisten Fällen deren Auswertung. Wir haben vor zehn Jahren begonnen, E-Mails automatisiert zu analysieren. Damit haben wir besonders Anwälten geholfen, die sich in Streitfällen zuweilen mit Millionen von E-Mails befassen müssen.

          Was in Amerika möglich ist, ist in Deutschland undenkbar. Noch.

          Ja, in Amerika ist der Datenschutz weitaus lockerer als in Deutschland. Die Daten auf Dienstrechnern gelten in der Regel als Firmeneigentum.

          Wie genau gehen Sie beim Auswerten von Daten vor? Nehmen wir E-Mails.

          Es gibt sehr viele verschiedene Ansätze und es kommt auch immer darauf an, was man herausfinden will. Wir beschäftigen etwa Linguisten, mit deren Hilfe wir bestimmte Verhaltensweisen und emotionale Stimmungen von Personen erkennen können. Auch die persönlichen Beziehungen untereinander, Hierarchien und eine Menge anderer Parameter lassen sich auf die Weise recht gut messbar machen.

          Es geht Ihnen also auch um den Subtext?

          Ja, die Metadaten können durchaus interessant sein. Es beginnt mit der Adressierung: An wen richtet sich die E-Mail, wer bekommt Kopien. Die Reihenfolge der Adressen ist interessant, ebenso die Frage, zu welchem Zeitpunkt während des E-Mailverkehrs eine Person hinzugefügt oder herausgenommen wurde. Wir arbeiten mit allem, was elektronisch ist. Ein Beispiel: Wir haben mit Banken gesprochen die interne Probleme der Geldverschwendung im großen Stil haben und die Schuldigen aufspüren wollen. Es gibt Mitarbeiter, die auf dem Absprung sind, freiwillig oder unfreiwillig, und sich an ihren Unternehmen gewissermaßen rächen wollen. Der Schaden geht in die Milliarden. Und genau davor wollen sich Banken natürlich schützen.

          Welche Daten können ein Indiz für die Banken sein, dass einer ihrer Mitarbeiter etwas Böses im Schilde führt?

          Die Kunst ist, die Parameter genau zu setzen. Typische Bedrohungsanalysesysteme arbeiten nach festen Regeln. Wer drei Mal am Tag seinen USB-Stick benutzt, kann als verdächtig gelten, Daten zu stehlen. Solche Regeln sind aber häufig entweder zu lasch oder zu eng gefasst. Sie sind blind oder führen zu unnützen Alarmen. Der neue Ansatz ist, keine pauschalen Regeln zu definieren, sondern zu schauen, was normal ist um davon abhängig auffällige Abweichungen zu erkennen. Auch sonderbares Verhalten kann normal sein und vermeintlich normales wiederum sonderbar.

          Der Händler Jérôme Kerviel hat es geschafft, der Société-Générale einen Milliardenschaden zuzufügen, weil er wusste, wann der Alarm schrillt?

          Er hat die herkömmlichen Systeme ausgetrickst, weil er ihre Regeln kannte. Rückblickend weiß man allerdings, dass er von seinen normalen Verhaltensweisen abgewichen ist. Man hätte ihn also aufspüren können.

          Mit welchen Fragen werden sie in der Regel beauftragt? Sollen sie herausfinden, womit Mitarbeiter ihre Zeit verbringen?

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