Der nächste Staatsstreich ist schon vorhergesagt

von Peter Dörrie. There is also an English version of this article.

Schon heute können Staatsstreiche und politisch motivierte Massenmorde mit statistischen Methoden zuverlässig vorhergesagt werden. Was fehlt ist eine bessere Datengrundlage und die konsequente Verwendung der Erkenntnisse zur Konfliktvorbeugung.

Estimated Risk of New State-Led Mass Killing by Jay Ulfelder, January 2014.

Estimated Risk of New State-Led Mass Killing by Jay Ulfelder, January 2014.

Es ist März 2012: eine Gruppe junger Offiziere stiftet die Armee zur Randale in Bamako an und entmachtet nebenbei die Regierung. Ein Jahr später jagen Rebellen den langjährigen Präsidenten der Zentralafrikanischen Republik, Francois Bozizé aus dem Amt und lösen damit ein hasserfüllten religiösen Konflikt aus. Und im vergangenen Dezember führen interne Konflikte in Armee und Regierungspartei zu einem Bürgerkrieg im Südsudan mit mehr als zehntausend Toten.

Alle drei Konflikte sind unterschiedlich in ihrer Entstehung und in ihren Konsequenzen. Sie eint vor allem das Gefühl der Überraschung und des Schocks, den sie in der internationalen Gemeinschaft hervorrufen. Mali galt vor dem Putsch als demokratischer Vorzeigestaat und Frankreich, seit Jahrzehnten tief mit der internen Politik seiner ehemaligen Kolonie in Zentralafrika verbunden, musste zugeben, von dem Gewaltpotenzial in der Zentralafrikanischen Republik komplett überrascht worden zu sein. Im Südsudan kann sich die Regionalorganisation IGAD, eigentlich zuständig für die Vermittlung im Konflikt, bis heute nicht auf eine gemeinsame Position zu einer externen militärischen Intervention einigen.

Dieses Maß an Überraschung und Überforderung limitierte in allen drei Fällen die Kapazität der internationalen Gemeinschaft, positiv auf die sich entwickelnden Krisen einzuwirken. Das Ergebnis sind zehntausende Tote, die durch bessere präventive Diplomatie heute noch am Leben sein könnten.

Konflikte können mit hoher Genauigkeit vorhergesagt werden
Jay Ulfelder ist einer der führenden Akademiker, wenn es um die Vorhersage von Konflikten geht. Seit 2012 veröffentlicht er eine jährliche Vorhersage für Staatsstreiche auf seinem Blog und zusammen mit dem amerikanischen Center for the Prevention of Genocide arbeitet er an Methoden zur Vorhersage von staatlichen Massenmorden. Nur Monate vor dem Putsch in Mali belegte das Land einen Platz in den zehn am meisten gefährdeten Staaten im Putsch-Ranking von Ulfelder. Natürlich erlebten nicht alle hoch gerankten Länder, darunter der Niger, die Demokratische Republik Kongo und Bangladesch, einen Staatsstreich. Das, so Ulfelder liegt in der Natur der Sache: “die Wahrscheinlichkeit, dass so etwas in einem gegebenen Kalenderjahr passiert, ist normalerweise sehr gering. Aber es handelt sich mit Sicherheit um Ereignisse mit starken Auswirkungen, darum sollte man [der Vorhersage] trotzdem Aufmerksamkeit schenken.”

Treffen zwischen lokalen Behörden und einem französischen Kommandanten aus dem "1er régiment de hussards parachutistes" in Gamboula, Zentralafrikanische Republik am 18. Februar 2014.

Treffen zwischen lokalen Behörden und einem französischen Kommandanten aus dem “1er régiment de hussards parachutistes” in Gamboula, Zentralafrikanische Republik am 18. Februar 2014.

Ulfelder nutzt eine Reihe von Daten in seinen statistischen Modellen zur Vorhersage von Staatsstreichen und Massenmorden, darunter Zahlen zum wirtschaftlichen Wachstum und Einkommen in den jeweiligen Ländern, wie auch Indizes für die Qualität demokratischer Regierungsführung und die Dauer seit dem letzten Putschversuch. Anschließend berechnet er das Risiko, dass ein Konflikt ausbricht basierend auf unserem Wissen über die Mechanismen von Konflikten in der Vergangenheit: Wenn ein bestimmter Umstand (z.B. große Armut) in der Vergangenheit mit Konflikten assoziiert wurde, dann werden sich Länder mit dieser Charakteristik in seinen Rankings auf höheren Plätzen wiederfinden.

Diese statistischen Modelle “lernen” also von der Vergangenheit, sagt Ulfelder, aber das ist auch eine ihrer größten Schwäche. “[Kein Modell] hätte Ägypten im Jahr 2011 als besonders risikobehaftet vorhergesagt. Diese Modelle lernen von der Geschichte, die ihnen gezeigt wird und in den vergangenen Jahrzehnten fanden die meisten Staatsstreiche in armen Ländern mit kompetitiven autoritären oder eingeschränkt demokratischen Regimen statt, nicht in Autokratien mit mittlerem Einkommen [wie Ägypten]. Es wird interessant sein zu sehen, wie die Modelle die Vorhersage ändern, wenn ich die Daten aus den letzten paar Jahren in den Prozess einbinde.”

Diese Veränderung in globalen Konfliktdynamiken wird vermutlich nie enden und somit werden auch statistische Modelle immer einen blinden Fleck behalten. Aber der größte Teil gewalttätiger Konflikte kann schon heute mit ausreichender Genauigkeit vorhergesagt werden, um politische Gegenstrategien zu befördern – wenn die notwendigen Daten vorhanden sind.

Die Qualität der Vorhersagen beruht auf der Qualität der Daten
Für Jay Ulfelder besteht das größte Problem in der zeitnahen Verfügbarkeit der benötigten Daten. “Ich brauche Daten von 2013, um Vorhersagen für 2014 zu produzieren. Leider veröffentlichen viele Quellen ihre Daten, die ich in diesen Modellen nutze, erst einige Monate nach Jahresbeginn,” schreibt er in dem Blogbeitrag, in dem er die letzte Vorhersage vorstellt. Damit er trotzdem zu Jahresbeginn eine Vorhersage produzieren kann, hilft er sich mit einem Trick aus: Er nutzt für jede Variabel die letzten vorhandenen Daten.

Risk of any coup attempts in 2014 by Jay Ulfelder, January 2014.

Risk of any coup attempts in 2014 by Jay Ulfelder, January 2014.

Besonders unter diesen Bedingungen ist die Genauigkeit des Rankings für 2014 heute schon recht beeindruckend, sagt Ulfelder im Interview mit Offiziere.ch: “Ich glaube alle Fälle, in denen wir im Jahr 2013 staatliche Massenmorde beobachten konnten – Ägypten, Zentralafrikanische Republik, möglicherweise Nigeria und Südsudan – finden sich im Ranking in den Top 20 und größtenteils in den Top 10. Da die Daten überwiegend aus dem Jahr 2012 stammen, zeigt dies, dass der Vorhersageprozess recht gut funktioniert.”

Ein Datensatz, der die zeitliche Verfügbarkeit von Konfliktdaten verbessern könnte nennt sich Global Database of Events, Language and Tone (GDELT). “Ein Ereignis in GDELT,” erklärt John Beieler, Doktorant am Department of Political Sciene an der Pennsylvania State University, “ist im Wesentlichen ‘wer hat was mit wem getan’. Zum Beispiel: ‘syrische Rebellen griffen die syrische Regierung an’.”

GDELT Ereignisse werden aus Nachrichtenmeldungen internationaler Medien entnommen. Diese Meldungen werden von einem Computerprogramm “ohne menschliche Einwirkung,” herausgefiltert und kodiert, sagt Beieler. Das Ergebnis ist eine gewaltige Datenbank, die bis in das Jahr 1979 zurückreicht und täglich aktualisiert wird. Mittels GDELT können “rollende” Vorhersagen gemacht werden und Jay Ulfelder sagt, er experimentiert mit den Daten um seine Vorhersagen zu verbessern. Gerade wenn es um Konflikte geht, gibt es aber ein grundsätzliches Problem, sagt John Beieler: “Die Orte, die uns am meisten interessieren, wie die Zentralafrikanische Republik, Südsudan oder Nordkorea, sind die Orte, welche die schlechteste Abdeckung durch Medien haben.”

In einigen Fällen wird eine akkurate Vorhersage dadurch unmöglich gemacht. “Hätten wir [auf der Grundlage von GDELT] vorhersagen können, was im Südsudan passiert ist?” fragt Beieler, “ich habe mir die Daten in GDELT nachträglich angeguckt und die Antwort ist vermutlich “nein”, denn für viele Variablen, die wir erfassen, gab es einfach keine Datengrundlage.”

Anhand der GDELT Daten kann aufgezeigt werden, dass sich der Protest in der Ukraine nicht nur auf Kiev konzentriert, sondern sich über das ganze Land erstreckt hat.

Anhand der GDELT Daten kann aufgezeigt werden, dass sich der Protest in der Ukraine nicht nur auf Kiev konzentriert, sondern sich über das ganze Land erstreckt hat.

Eine weiteres Problem für viele Datensätze, auch GDELT, ist die räumliche Auflösung. Während an manchen Orten, etwa in Afghanistan, Vorhersagen auf Distriktebene versucht wurden, beziehen sich die allermeisten Vorhersagen auf den gesamten Staat, weil auf dieser Ebene die meisten Daten verfügbar sind.

Aber Beieler macht klar, dass er GDELT und ähnliche Datenquellen für die Zukunft der Konfliktvorhersage hält: “GDELT kann man vielleicht nicht benutzen um kleinräumige Entwicklungen vorherzusagen […], aber man kann es nutzen, um ein Thermometer verschiedener Orte zu entwickeln,” also etwa um festzustellen, dass Aleppo in diesem Monat gewalttätiger war als im letzten. Diese Herangehensweise, so Beieler, wird Konfliktvorhersagen immer akkurater und zeitnäher machen.

Diplomatie kann durch Vorhersagen verbessert werden
Vorhersagen alleine werden natürlich keine Konflikte verhindern, egal wie präzise sie sind. Statistische Rankings über das Risiko von Staatsstreichen und Massenmorden müssen als Ausgangspunkt politischen Handelns genutzt werden, so die Forderung von Jay Ulfelder: “Es ist ein Warnsystem. Wenn wir vorhersagen, dass es ein hohes Risiko gibt, dann muss sich jemand das betreffende Land genau anschauen.”

Französische Soldaten vernichten beschlagnahmte Munition 10 km nördlich von Bangui in der Zentralafrikanischen Republik. Vielleicht lassen sich solche Massnahmen zukünftig bereits vor einem Konfliktausbruch durchsetzen.

Französische Soldaten vernichten beschlagnahmte Munition 10 km nördlich von Bangui in der Zentralafrikanischen Republik. Vielleicht lassen sich solche Massnahmen zukünftig bereits vor einem Konfliktausbruch durchsetzen.

Weil Staatsstreiche und Massenmorde so seltene Ereignisse sind – seit dem zweiten Weltkrieg gibt es jedes Jahr glücklicherweise nur einige wenige – ist es selbst in den risikoreichsten Ländern verhältnismäßig unwahrscheinlich, dass es tatsächlich zu einem Ausbruch derartiger Gewalt kommt. Aber NGOs, internationale Organisationen wie die Vereinten Nationen und Diplomaten sollten die Rankings trotzdem im Auge behalten.

Dies betrifft besonders Kandidaten, deren hohes statistisches Risiko allgemeingültigen Annahmen widersprechen. So wurden in diesem Jahr etwa Ruanda, Angola und Burkina Faso in der Vorhersage von Staatsstreichen hoch gerankt. Statistische Methoden könnten also helfen, blinde Flecken in der internationalen Diplomatie zu reduzieren und als Anlass dienen, bequeme Theorien wie im Fall Mali zu hinterfragen.

So könnte die internationale Gemeinschaft früher auf Konfliktrisiken reagieren, mit präventiver Diplomatie oder sogar militärischer Intervention. Und auch wenn Konflikte nicht am Ausbruch gehindert werden können, so ließe sich wenigstens die Reaktionsgeschwindigkeit erhöhen, indem die relevanten Akteure frühzeitig ihre Ziele, Methoden und Möglichkeiten abstimmen könnten. Viele Menschenleben könnten so gerettet werden.

This entry was posted in Central African Republic, Mali, Peter Dörrie, Security Policy, South Sudan.

3 Responses to Der nächste Staatsstreich ist schon vorhergesagt

  1. Ein sehr ausgewogener Artikel. Dennoch überraschen der Titel und die Schlussfolgerungen. Ich bin ebenfalls der Meinung, dass quantitative Methoden helfen können, Überraschungen und blinde Flecken in der internationalen Diplomatie zu reduzieren. Falsch kommuniziert und angewendet bergen sie jedoch ebenso die Gefahr, neue blinde Flecken zu schaffen und für unnötige Überraschungen zu sorgen. Insbesondere Ihr Titel leistet solchen Überraschungen Vorschub.

    Wie im Artikel erwähnt, haben quantitative Methoden nicht geholfen, Umstürze wie in Ägypten oder Libyen vorherzusagen. Ganz im Gegenteil: Schaut man sich zum Beispiel den Failed State Index von 2010 an, so findet man diese beiden Länder unter „ferner liefen“ auf den Plätzen 49 und 111 (von 177). Ein Entscheidungsträger, der im Sommer 2010 diese „Vorhersagen“ ernst genommen hätte, wäre wohl zum Ende des Jahres durchaus überrascht gewesen.

    Quantitative Ansätze in der Konfliktforschung und in anderen Gebieten sind hilfreich. Es ist aber unerlässlich, immer auch ihre Einschränkungen in den Vordergrund zu stellen. Letztendlich sagen sie nichts hervor sondern stellen lediglich ein Werkzeug dar, das Entscheidungsträger zur Orientierung nutzen können. Sie sind dabei nicht das einzige Werkzeug. Besonders Szenariomethoden bieten eine wichtige Alternative. Letztere sind meines Erachtens die bessere Möglichkeit, Überraschungen in der politischen Praxis zu vermeiden.

    Was bleibt ist eine größere Frage: Wie können wir Politik in einer Weise beraten und unterstützen, die sowohl kommunizierbar und damit brauchbar ist, gleichzeitig aber ehrlich bleibt im Hinblick auf die Grenzen des eigenen Aussagekraft. Einige Gedankenanstöße hierzu diskutiere ich in folgendem Beitrag auf future-and-politics.org: Vergesst die Modelle!? – Zukunftsanalyse im Spagat zwischen Ehrlichkeit und Kommunizierbarkeit.

    • Peter Dörrie says:

      Hallo Herr Richert,

      vielen Dank für Ihre Anmerkungen. Ja, der Titel ist etwas plakativ – aber das ist das Vorrecht des Titels, der selten die gesamte Komplexität eines Themas erfassen und gleichzeitig lesbar und interessant sein kann.

      Ansonsten liegen wir glaube ich mit unseren Einschätzungen nicht sehr weit auseinander. Das Hauptproblem statistischer Vorhersagemodelle ist, wie sie richtig sage, dass sie auf “gelernte” Modelle und gute Datengrundlagen angewiesen sind. Der erste Punkt ist natürlich nicht abwendbar, bereitet aber nur alle paar Jahrzehnte, wenn es einen Paradigmenwechsel in der weltweiten Konfliktdynamik gibt Probleme. Und auch dann nur für einen Teil der Konflikte. Die Datengrundlage ließe sich erheblich verbessern, wenn dafür die Mittel bereit stünden.

      Insgesamt muss die statistische Vorhersage natürlich ergänzend wirken, nicht bestimmend. Das betonen ja auch die zitierten Spezialisten und auch ich bin selbst durch meine Sozialisieren in der Friedens- und Konfliktforschung großer Anhänger der qualitative Konfliktanalyse. Um diese zur Anwendung zu bringen, muss aber erst mal jemand auf die Idee kommen, dass es einen Konflikt geben könnte. Dabei können statistische Methoden, die mit einer gewissen Unvoreingenommenheit auf die Datengrundlage schauen, einen wichtigen Beitrag leisten.

  2. Sehr geehrter Herr Richert,
    vielen Dank für Ihren Kommentar. Ich bin ebenfalls der Meinung, dass Vorhersagen basierend auf quantitativen (aber auch qualitativen) Methoden helfen können, Konflikte vorauszuahnen. Wie akkurat solche Vorhersagen wirklich sind, hängt natürlich von den zugrunde liegenden Modelle und von der Qualität der zur Verfügung stehenden Daten ab (in dieser Hinsicht stellt der Failed State Index nicht zwangsläufig das beste Vergleichsbeispiel dar – schon gar nicht betreffend möglicher Umstürze). Das Produkt solcher Vorhersagen sollten idealerweise Szenarien sein, welche mit einer gewissen Eintreffenswahrscheinlichkeit gekoppelt sein sollten. Anhand solcher Vorhersagen sind gewisse präventive Massnahmen durchaus angebracht. In diesem Sinne sehe ich auch kein Überraschungspotential im gewählten Titel des Artikels: Ja, der nächste Staatsstreich ist bereits vorhergesagt, aber ob er tatsächlich eintrifft, das kann niemand mit absoluter Sicherheit sagen.

    Vielen Dank auch für die Angabe der URL Ihrer Website, welche ich sehr interessant finde. Ich habe sie deshalb auch auf der Linkliste (rechte Spalte) aufgenommen.

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