Der Fährtenleser im Handynetz

Der Physiker Albert-Laszlo Barabasi berechnet aus den Mobilfunkdaten Zigtausender Handys die Bewegungsprofile der Besitzer.

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  • Wolfgang Stieler

Dieser Text ist der Print-Ausgabe 11/2009 von Technologie Review entnommen. Das Heft kann, genauso wie ältere Ausgaben, hier online portokostenfrei bestellt werden.

Der Physiker Albert-Laszlo Barabasi berechnet aus den Mobilfunkdaten Zigtausender Handys die Bewegungsprofile der Besitzer.

Albert-László Barabási ist Professor für Physik an der University of Notre Dame in South Bend, Indiana. Bekannt wurde der aus Ungarn stammende Wissenschaftler allerdings eher durch seine Arbeiten zur Mathematik der "skalenfreien Netzwerke". Die Theorie liefert den Hintergrund zu sozialen Netzwerken wie Facebook und MySpace, lässt sich aber auch auf die Aus-breitung von Aids, die Struktur von Terrornetzwerken oder die Analyse der Ausfallsicherheit des World Wide Web anwenden.

Technology Review: Professor Barabasi, vor einigen Jahren haben Sie mit Ihrer Analyse von Netzwerkstrukturen viel Aufsehen erregt. Heute gehören soziale Netze im Internet zum Surfer-Alltag. Sie analysieren mittlerweile Bewegungsdaten. Können wir davon ausgehen, dass Ihr jetziges Forschungsgebiet der nächste Trend wird?

Albert-Laszlo Barabasi: Nun, ich wünschte, es wäre so. Wir haben Ende 1999 angefangen, soziale Beziehungen zwischen Menschen im Internet zu analysieren, weil erstmals die Daten dafür verfügbar waren. Wir hatten das Glück, zu den Ersten zu gehören, die Zugang zu diesen Daten bekamen.

Mit den menschlichen Bewegungsdaten ist es jetzt ähnlich. Die konnte man vor fünf Jahren auch noch nicht analysieren. Aber dank Mobiltelefon und GPS stehen uns diese Daten nun zur Verfügung. Das eröffnet die Möglichkeit, sehr fundamentale Fragen zu beantworten: Wir wissen mehr über Kolibakterien oder den Mond als über unsere Nachbarn. Einer der Gründe dafür ist, dass weder die Bakterien noch der Mond sich aufregen, wenn wir sie genau untersuchen – Menschen gefällt es aber in der Regel nicht, ständig beobachtet zu werden. Die neuen mobilen Technologien ermöglichen erstmals, das zu tun. Wir müssen die Daten nicht mal selbst erheben – die werden so- wieso gesammelt. Alles, was wir brauchen, ist Zugang zu den – natürlich anonymisierten – Nutzerdaten.

TR: Das heißt, Sie betreiben keine Mathematik mehr, sondern Sozialwissenschaften?

Barabasi: Nun, wir betrachten neue Fragestellungen. Manche Leute nennen das "computational social science" – ich sage einfach, ich will das menschliche Verhalten analysieren: Welche Verhaltensweisen sind einzigartig? Welche sind bei allen Menschen ähnlich? Gibt es da Gesetzmäßigkeiten? Wenn man versucht, diese Fragen zu beantworten, landet man bei Mathematik, die wiederum sehr wichtige Anwendungen haben könnte.

TR: Was hat Ihre Analyse bislang ergeben?

Barabasi: Wenn ich mir die Mobilfunkdaten von – sagen wir mal – zehn Millionen Menschen ansehe, dann bewegen sich die meisten von ihnen nicht mehr als zehn Kilometer am Tag. Manchmal machen sie eine weite Reise, aber die Zeit, in der sie unterwegs sind, ist vergleichsweise gering. Einige wenige Menschen reisen sehr oft über große Distanzen, im Schnitt 400 Kilometer. Wenn man sich die statistische Verteilung dieser beiden Spezies ansieht – also mit welcher Wahrscheinlichkeit habe ich einen Menschen vor mir, der im Schnitt so und so viele Kilometer am Tag zurücklegt –, landet man bei einem sogenannten Potenzgesetz.

TR: Das bedeutet?

Barabasi: Von der mittleren Distanz abgesehen ist die mathematische Beschreibung der Art und Weise, wie wir uns bewegen, ziemlich ähnlich. Da gibt es ähnliche mathematische Muster – unabhängig von der Entfernung und dem Verkehrsmittel. Was eine wunder- volle Neuigkeit ist. Denn wenn Sie jemals ein Modell der menschlichen Mobilität im großen Stil schaffen wollen, müssen Sie eine Simulation laufen lassen. Und eigentlich müssten Sie jedes Individuum separat simulieren – für zehn Millionen Menschen wäre das eine fast unmögliche Aufgabe. Aber wegen der Ähnlichkeit zwischen unseren Bewegungsmustern müssen Sie das nicht.

TR: Gibt es weitere Anwendungen?

Barabasi: Eine Anwendung dieser Erkenntnisse ist die Analyse der Verbreitung von Handy-Viren. Diese Viren verbreiten sich typischerweise über Bluetooth-Kurzstreckenfunk. Die Ausbreitung funktioniert also so ähnlich wie bei einer Grippe – wo viele Menschen in Kontakt sind, verläuft sie sehr schnell. Warum haben wir diese Viren also noch nicht gesehen? Und ab wann könnten die richtig gefährlich werden? Das wesentliche Ergebnis ist: Erst dann, wenn Smartphones mit ein und demselben Betriebssystem einen Marktanteil von etwa zehn Prozent überschreiten, werden Handy-Viren zu einem ernsten Problem. Das ist sowohl eine gute als auch eine schlechte Nachricht. Die gute Nachricht ist: Wir haben noch zwei bis drei Jahre Zeit. Die schlechte lautet: Wir müssen jetzt etwas unternehmen, denn wir werden immer abhängiger von unseren Mobiltelefonen.

TR: Manche Forscher benutzen nicht nur Positionsdaten, sondern auch die Daten von Beschleunigungssensoren, zum Beispiel im iPhone, um auszuwerten, was der Träger dieses Telefons gerade tut. Wäre das nützlich für Sie?

Barabasi: Wir haben kein Projekt, um solche Daten auszuwerten. Aber ich kann mir gut vorstellen, dass es interessante Anwendungen dazu gibt. Zum Beispiel für ältere Menschen. Es gab vor etwa einem Jahr sehr interessante Ergebnisse japanischer Forscher. Die haben gezeigt, dass depressive Pa-tienten, denen man Sensoren mit Beschleunigungsmessern gegeben hatte, komplett andere Bewegungsmuster zeigen als gesunde Patienten. Warum ist das wichtig? Weil es bisher noch immer keine wirklich verlässliche Diagnose für Depression gibt. Aber wir beschäftigen uns nicht mit dieser Art von Daten.

TR: Sie haben gesagt, die Daten wären verfügbar. Aber kann jeder Wissenschaftler sich einfach an die Mobilfunk-Provider wenden und sagen: Ich möchte dies und das analysieren, dazu brauche ich Ihre Daten?

Barabasi: Die Mobilfunk-Provider arbeiten immer öfter mit Wissenschaftlern zusammen, weil es extrem wichtig für sie ist, das Verhalten ihrer Kunden zu verstehen – damit sie beispielsweise die Ausbreitung von Viren verhindern können oder wissen, wann und wo sie bestimmte Dienste anbieten müssen. Und indem sie die wissenschaftliche Community anzapfen, bekommen sie diese Erkenntnisse sozusagen frei Haus. Es ist eine symbiotische Beziehung: Die Wissenschaftler wollen die Daten, und die Mobilfunkanbieter wollen die Analyse.

TR: Aber es gibt Bedenken bezüglich des Datenschutzes.

Barabasi: Natürlich gibt es auch bei den Mobilfunkanbietern Bedenken bezüglich des Datenschutzes. Deswegen geben nicht alle Provider ihre Daten raus. Die Frage ist also: Wie kann man Zugang zu den Daten gewähren, sodass der Datenschutz gewahrt bleibt? Das ist ein sehr bewegliches Ziel. Ich glaube, im Moment hat niemand eine Antwort auf diese Frage, aber es gibt eine Menge Forschung dazu.

TR: Trotzdem haben Sie es geschafft, an die Daten heranzukommen.

Barabasi: Wir waren sozusagen eine Art Versuchskaninchen dafür, weil wir als eine der ersten Gruppen Zugang zu den Daten bekamen. Aber ich kann nicht behaupten, dass wir alles richtig gemacht haben. Natürlich haben wir nach bestem Wissen gehandelt – am Anfang waren wir vorsichtig, mittlerweile sind wir richtig paranoid, was diese Fragen angeht. Ich will ja auch nicht auf der Titelseite der "New York Times" stehen.

TR: Wovor haben Sie am meisten Angst?

Barabasi: Der schlimmstmögliche Fall wäre, dass uns Daten verloren gehen, die dann missbraucht werden. Das würde einen riesigen Rückschlag bedeuten und unsere Forschung stoppen. Das wäre ein großer Verlust, nicht nur für die Wissenschaft, sondern auch für die Konsumenten. Aber als Wissenschaftler kann ich auch sagen: Ich muss keine Echtzeitdaten analysieren. Es ist mir egal, ob die Datensätze ein Jahr alt sind.

TR: Aber Missbrauch gibt es doch auch dann, wenn die Daten anonymisiert werden. Wir haben unlängst einen Artikel über Sense-Networks veröffentlicht (TR 5/09), die Bewegungsprofile bestimmten sozioökonomischen Profilen zuordnen – von Studenten, Bankern, Arbeitslosen und so weiter. Ist das nicht bedenklich?

Barabasi: Auf der einen Seite ist es unheimlich. Auf der anderen Seite denke ich, es ist möglich, die damit verbundenen Risiken zu beherrschen. Die Leute, die sich mit Atomenergie beschäftigen, müssen ja ganz ähnliche Fragen beantworten: Wieso macht ihr das? Man kann doch auch Bomben daraus bauen? Die Rolle der Wissenschaft in dieser Diskussion ist es, die Möglichkeiten aufzuzeigen und zu veröffentlichen.

Auf der anderen Seite müssen Sie sich Folgendes klarmachen: Zur Analyse menschlichen Verhaltens gibt es eine Menge privat finanzierter Forschung, die niemals publiziert worden ist. Ich würde sogar so weit gehen zu sagen, dass es auf unserem Gebiet, der Erforschung von Bewegungsmustern, mehr private als öffentliche Forschung gibt. Man kann die öffentlich finanzierte Forschung dazu stoppen, aber niemals die privat finanzierte. Man hat ja keinen Zugriff auf das, was sich in den Unternehmen abspielt. Die beste Möglichkeit ist also, die öffentliche Forschung zu fördern und damit die Risiken und Möglichkeiten zu analysieren. Und die Gesellschaft muss dann die entsprechenden Sicherungen einziehen. Was ja auch passiert. Kurz gefragt: Kann man Missbrauch ausschließen? Nein, man kann alles missbrauchen. Sind wir auf dem richtigen Weg, um damit umzugehen? Ja.

TR: Missbrauch ist ein gutes Stichwort. Als die Netzwerkanalyse in Mode kam, gab es Wissenschaftler, die dieses Instrument empfohlen haben, um damit Terroristen zu jagen. Aber man kann es auch verwenden, um die Bevölke-rung zu überwachen. Was ist dran an den entsprechenden Ängsten?

Barabasi: Nichts. Um zu analysieren, wie sich Terroristen verhalten, müssen Sie wissen, wer ein Terrorist ist. Aber jedes typische Verhaltensmuster, das einen Terroristen charakterisiert, wird auch von zehn Millionen anderen Menschen gezeigt. Wenn Sie sagen, Terroristen verlassen ihr Haus nicht, dann finden Sie eine Million Menschen, auf die das ebenfalls zutrifft, die aber keine Terroristen sind. Wenn es also irgendeine Erkenntnis gibt, dann die, dass das Problem unterschätzt worden ist.

Natürlich kann man die Netzwerkanalyse auch nutzen, aber andersherum: Wenn ich einen Terroristen geschnappt habe, untersuche ich seine Kontakte, um zu sehen, wer noch dazugehört. Aber damit kann man keine Terroranschläge verhindern. Natürlich kann niemand sagen, was in der CIA oder den Geheimdiensten passiert. Aber meine Vermutung ist: Da ist viel Rauch und wenig Feuer.

TR: Was ist Ihr nächstes Projekt?

Barabasi: Ich beende gerade die Arbeit an meinem neuen Buch über Bewegungsmuster, das nächstes Jahr herauskommen soll. Zudem gibt es eine Menge interessanter Projekte in meiner Arbeitsgruppe. Aber darüber kann ich noch nicht sprechen. (bsc)