{"id":436,"date":"2021-03-15T05:00:39","date_gmt":"2021-03-15T05:00:39","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/2021\/03\/15\/technologiegest%c3%bctzte-untersuchungskonzepte\/"},"modified":"2026-02-11T14:53:28","modified_gmt":"2026-02-11T13:53:28","slug":"technologiegestuetzte-untersuchungskonzepte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/technologiegestuetzte-untersuchungskonzepte\/","title":{"rendered":"Technologiegest\u00fctzte Untersuchungskonzepte"},"content":{"rendered":"\n

Von Malik Kheribeche<\/a><\/p>\n\n\n\n\n\n

Das Unternehmen beauftragte uns, seinen externen Rechtsberater bei der Stellungnahme gegen die erhobenen Vorw\u00fcrfe zu unterst\u00fctzen. Dabei nutzten wir technologiegest\u00fctzte Untersuchungsmethoden und fortgeschrittene Analytik, um Schl\u00fcsselbeweismaterial aus einer grossen Menge von nutzergenerierten Inhalten zu identifizieren. Kommen Sie mit auf einen Ausflug in die Welt der technologiegest\u00fctzten Untersuchungen.<\/p>\n\n\n\n

Textanalyse durch Computerlinguistik<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Moderne Untersuchungen umfassen grosse Volumen von Textdaten, welche kaum in einem angemessenen Zeit- und Kostenrahmen zufriedenstellend analysiert werden k\u00f6nnen. In diesem Fall wurde dem Kunden eine zweiw\u00f6chige Frist f\u00fcr die Analyse von ungef\u00e4hr 1 Million gesammelter Dokumente, der sogenannten \u00abDokumentenpopulation\u00bb gew\u00e4hrt, um der Beh\u00f6rde eine verbindliche Auskunft zu erteilen. Die Dokumentenpopulation bestand aus Emails, Dokumenten und Excel Tabellen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund dieser knappen Frist war der Einsatz von Computerlinguistik, wie zum Beispiel Text Clustering oder Textklassifizierung, f\u00fcr die Identifizierung von fallrelevanten Informationen ausschlaggebend.<\/p>\n\n\n\n

Diese Techniken erm\u00f6glichen einerseits eine effektive, explorative Ermittlung des Sachverhalts, falls keine festen Anhaltspunkte bestehen. Andererseits erm\u00f6glichen sie aber auch die gezielte Suche nach Informationen, welche zur Best\u00e4tigung\/Widerlegung einer Vermutung dienen. In beiden F\u00e4llen dienen die Techniken dazu, unwesentliche Informationen herauszufiltern und es dem Ermittlungsteam zu erm\u00f6glichen, sich auf die informativsten und relevantesten Dokumente zu konzentrieren. Folgend wird nun ein \u00dcberblick \u00fcber die Herangehensweise des Falls und den Einsatz der technischen Methoden gegeben.<\/p>\n\n\n\n

eDiscovery Prozess<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Das prim\u00e4re Ziel der Untersuchung war es, die von der ausl\u00e4ndischen Beh\u00f6rde erhobenen Vorw\u00fcrfe zu pr\u00fcfen.<\/p>\n\n\n\n

Verschiedene Hintergrundinformationen, wie zum Beispiel die Erl\u00e4uterungen der Vorw\u00fcrfe sowie der daran beteiligten Personen, erm\u00f6glichten es, ein Vorgehen zur Analyse der Dokumentenpopulation zu definieren. Die Rechtsberater stellten zun\u00e4chst eine Auswahl von 20 relevanten Dokumenten, die sogenannte \u00abVorlage\u00bb, als Anhaltspunkt f\u00fcr den Verdacht zusammen.<\/p>\n\n\n\n

Eine rein manuelle Dokumentenanalyse ohne Eingrenzung der Dokumentenpopulation beansprucht zu viel Zeit. Deshalb implementierten die unternehmensinternen Ermittler zusammen mit den Anw\u00e4lten einen dreistufigen technologiegest\u00fctzten Prozess, um dem Kunden eine fristgerechte Stellungnahme bei den Beh\u00f6rden zu erm\u00f6glichen:<\/p>\n\n\n\n

1. Text Clustering<\/em><\/p>\n\n\n\n

Das Text Clustering ist die automatisierte Unterteilung der Dokumentenpopulation in Untergruppen, den sogenannten \u00abClusters\u00bb. Die Clusters bestehen aus Dokumenten mit \u00c4hnlichkeit in Bedeutung und Kontext. Die Beurteilung der Dokumente erfolgt aufgrund einer automatisierten Frequenzanalyse der W\u00f6rter und bedarf damit keiner Beurteilung oder Eingabe seitens der Nutzer. Eine Visualisierung der Cluster erm\u00f6glicht dem Ermittler ein schnelleres Verst\u00e4ndnis und eine effiziente Durchsicht der Daten.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 1: Visualisierung der Dokumentencluster: Im Kreis sieht man die verschiedenen Cluster. Die in blau hervorgehobenen Cluster beinhalten Dokumente aus der Vorlage. Weitere relevante Dokumente werden in diesen Clustern identifiziert.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Durch die Durchsicht der Cluster in einem automatisierten Identifikationsprozess wurden die der Vorlage konzeptionell \u00e4hnlichen Dokumente identifiziert.<\/p>\n\n\n\n

Die Ermittler markierten dann im sogenannten Kodierungsprozess die Dokumente als relevant oder nicht relevant. Diese Kodierung wurde f\u00fcr die Entwicklung eines Textklassifizierungsalgorithmus <\/a>eingesetzt.<\/p>\n\n\n\n

2. Konzepte und Suchbegriffe<\/em><\/p>\n\n\n\n

Die Verwendung von Suchbegriffen w\u00e4hrend der Anfangsphase einer Untersuchung ist eine weitverbreitete Praxis, um die Dokumentenmenge f\u00fcr die manuelle \u00dcberpr\u00fcfung durch einen Rechtsberater zu reduzieren. Im Vergleich zu den auf Text Clustering basierten Ans\u00e4tzen bed\u00fcrfen Konzepte und Suchbegriffe mehr Inputs seitens der Ermittler. Die Herausforderung bei der Verwendung von Suchbegriffen ist die Definition einer geeigneten Begriffsliste. Diese kommt durch einen oft langwierigen, iterativen Prozess zustande, um zufriedenstellende Ergebnisse zu liefern.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Analyse der relevanten Dokumente stellten die Ermittler Suchbegriffe fest, die sie zur Identifikation weiterer relevanten Dokumente f\u00fchrten. Durch die Zusammensetzung von mehreren Suchbegriffen entstehen sogenannte Konzeptsuchen. Der Vorteil dieser konzeptbasierten Suche ist, dass sie tendenziell eine bessere Relevanzquote haben, weil sie aus der Terminologie der Dokumentenpopulation stammen und dadurch in ihrem Kontext bewertet werden.<\/p>\n\n\n\n

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Wenn Suchbegriffe effizient ausgew\u00e4hlt werden, k\u00f6nnen sie einen hohen Mehrwert schaffen, indem sie mehr relevante Inhalte identifizieren und somit dem Ermittlungsteam wichtige Einblicke in den Fall erm\u00f6glichen. Mit dem neu erlangten Wissen kann ein Textklassifizierungsalgorithmus trainiert werden, um die Analyse weiter voranzutreiben.<\/p>\n\n\n\n

3. Textklassifizierungsmodell<\/em><\/p>\n\n\n\n

Beim Textklassifizierungsmodell werden die kodierten Dokumente einem Algorithmus vorgelegt, der versucht, Assoziationen zwischen Dokumenten und den Kodierungen zu ermitteln und diese in der Folge als relevant, respektive nicht relevant einstuft. Diesen Prozess nennt man \u00abTrainingsphase\u00bb und er kann, falls weitere Dokumente kodiert werden, wiederholt werden.<\/p>\n\n\n\n

Das Ergebnis der Trainingsphase ist das sogenannte \u00abTextklassifizierungsmodell\u00bb. Dieses lernt w\u00e4hrend den Trainingsphasen \u00fcber welche Eigenschaften die relevanten Dokumente verf\u00fcgen und ist deshalb sp\u00e4ter in der Lage, neue Dokumente selbst\u00e4ndig als solche zu identifizieren. F\u00fcr neue Dokumente berechnet das Modell eine Relevanzwahrscheinlichkeit zwischen 0 und 100. In der Folge wird das Klassifizierungsmodell auf die gesamte Dokumentenpopulation angewendet. Die Relevanzwahrscheinlichkeit jedes einzelnen Dokumentes wird vom Modell berechnet.<\/p>\n\n\n\n

Die Ermittler fokussierten sich auf die vom Modell als relevant eingesch\u00e4tzten Dokumente. Die verwertbaren Informationen, die f\u00fcr die Beh\u00f6rdenanfrage relevant waren, wurden hierdurch maximiert.<\/p>\n\n\n

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Abbildung 2: Relevanzbeurteilung der Dokumentenpopulation durch das trainierte Textklassifizierungsmodell<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Die F\u00e4higkeit eines Klassifizierungsmodells, die gesamte Dokumentenpopulation zu bewerten, ist in der Praxis \u00e4usserst n\u00fctzlich. Die Leistung des Modells kann durch die kontinuierliche Ber\u00fccksichtigung von neuen Dokumenten verbessert werden.<\/p>\n\n\n\n

Ergebnis der Untersuchung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Trotz anf\u00e4nglich limitierten Informationen konnten die Ermittler innerhalb von zwei Wochen aus der Dokumentenpopulation von ungef\u00e4hr 1 Million Dokumenten eine eingegrenzte Analysepopulation von ungef\u00e4hr 2400 Dokumenten untersuchen. Davon wurden ungef\u00e4hr 800 als relevant beurteilt, was eine sehr hohe Relevanzquote von 33% darstellt.<\/p>\n\n\n\n

Die Kombination von technologiegest\u00fctzten Methoden erm\u00f6glichte den Ermittlern eine betr\u00e4chtliche Anzahl von Dokumenten zu identifizieren, die f\u00fcr die Untersuchung relevant waren. Basierend auf diesen Dokumenten konnte unser Kunde der ausl\u00e4ndischen Beh\u00f6rde eine schl\u00fcssige Stellungnahme abgeben.<\/p>\n\n\n\n

Zusammengefasst, kann festgehalten werden, dass moderne Ermittler technologiegest\u00fctzt und multidisziplin\u00e4r sind. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den Rechtsberatern unserer Kunden und unseren eDiscovery Teams bleibt einer der Haupterfolgsfaktoren bei der gerichtsverwertbaren Durchf\u00fchrung von technologiegetriebenen Untersuchungen.<\/p>\n\n\n\t\t

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Autor: Malik Kheribeche<\/h1>\n\t\t
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\n\t\t\t\tMalik Kheribeche<\/a> ist Senior Manager in der Forensic Abteilung bei Deloitte Schweiz und leitet das eDiscovery-Team in Z\u00fcrich. Er verf\u00fcgt \u00fcber umfangreiche Erfahrung in der Beratung von Kunden beim Einsatz von technologischer Forensik in gross angelegten Untersuchungen.\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Eine ausl\u00e4ndische Beh\u00f6rde warf einem global t\u00e4tigen Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz wettbewerbswidriges Verhalten vor. Dank moderner Computerlinguistik konnte die darauffolgende Faktenermittlung zeit- und kosteneffizient durchgef\u00fchrt werden.<\/p>\n","protected":false},"author":111,"featured_media":437,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"_relevanssi_hide_post":"","_relevanssi_hide_content":"","_relevanssi_pin_for_all":"","_relevanssi_pin_keywords":"","_relevanssi_unpin_keywords":"","_relevanssi_related_keywords":"","_relevanssi_related_include_ids":"","_relevanssi_related_exclude_ids":"","_relevanssi_related_no_append":"","_relevanssi_related_not_related":"","_relevanssi_related_posts":"","_relevanssi_noindex_reason":"","footnotes":"","_links_to":"","_links_to_target":""},"categories":[58,42,237,12],"tags":[568,569,321,570,571,470],"class_list":["post-436","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-allgemein","category-corporate-crime","category-forensics-investigation","category-wirtschaftskriminalistik","tag-computerlinguistik","tag-ediscovery","tag-forensic","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-textklassifizierung","tag-untersuchungen"],"acf":[],"yoast_head":"\nTechnologiegest\u00fctzte Untersuchungskonzepte - Economic Crime Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/technologiegestuetzte-untersuchungskonzepte\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Technologiegest\u00fctzte Untersuchungskonzepte - Economic Crime Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Eine ausl\u00e4ndische Beh\u00f6rde warf einem global t\u00e4tigen Unternehmen mit Hauptsitz in der Schweiz wettbewerbswidriges Verhalten vor. 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