Der neu entwickelte Algorithmus eigne sich auch, um in kriminellen oder terroristischen Netzwerken Zusammenhänge und Tatbeteiligte zu erkennen, erklärte der Forscher Pedro Pinto von der Eidgenössischen Technischen Hochschule (ETH) Lausanne.
«Mit unserer Methode können wir die Quelle von allen möglichen Arten von Informationen in einem Netzwerk finden, indem wir einfach eine begrenzte Zahl seiner Mitglieder 'belauschen'», erläuterte Pinto am Beispiel von Facebook. Wenn dort zum Beispiel ein Gerücht durch verschiedene Kreise von Hunderten von Freunden geistere, genüge es, 15 bis 20 davon mit dem neuen Netzwerk-Algorithmus zu analysieren, «um den Pfad dieser Information bis zu seinem Ausgangspunkt zurückzuverfolgen».
Einzelheiten über den neuen Algorithmus - eine Abfolge von Anweisungen für den Computer - veröffentlichten die Lausanner Forscher am Freitag im Fachmagazin «Physical Review Letters». Die Formel, die Pintos Team im Labor für audiovisuelle Kommunikation der ETH Lausanne entwickelten, kann nach Angaben der Wissenschaftler auch helfen, den Herd einer Epidemie korrekt zu lokalisieren.
So testeten die Forscher ihre Methode mit Daten zu einer früheren Epidemie in Südafrika. «Indem wir die Netzwerke des Wassers, der Flüsse und des menschlichen Transportsystems modellierten, konnten wir herausfinden, wo die ersten Infektionsfälle aufgetaucht waren», erläuterte Pinto.
Für einen anderen Test simulierte das Team die Telefongespräche im Vorfeld der Anschläge vom 11. September 2001. «Allein mit den Informationen aus der Presse konnte unser System das Terroristen-Netzwerk rekonstruieren und drei Verdächtige liefern - von denen sich einer als Kopf der Operation herausstellte.»
Auf gleiche Weise könnten nach Überzeugung der Lausanner Forscher Ermittler in immer komplexeren kriminellen Netzwerken Verbindungen und Täter aufspüren oder Informatiker den Ursprung von Spam-Nachrichten oder Computerviren. Dazu müssten sie jeweils nur wenige Sensoren in ein System einschleusen und die Daten mit dem Algorithmus analysieren.
