ORN #41: Lockvogel für Kriminelle werden
... und zwei Recherche-Bots für wissenschaftliche Quellen.
Ich habe kaum gemerkt, wie die Zeit vergeht, als ich Alex Baur und Frederik Fleig interviewt habe. Denn das Making-of ihrer ZDF-Recherche fand ich mindestens so aufregend wie das Ergebnis: Die Journalisten sind tief in die Welt von Kautionsbetrug eingetaucht und haben sich dabei gezielt zum Lockvogel für Kriminelle gemacht. Außerdem stelle ich in diesem Newsletter zwei mächtige Recherche-Bots für wissenschaftliche Quellen vor. Sie zeigen, dass Sprachmodelle wie ChatGPT doch für Recherchen taugen können, wenn man sie richtig einsetzt. Willkommen zu Ausgabe #41.
SciSpace: Recherche-Bot für mehr als 270 Millionen Paper
🔑 Wofür braucht man das? Der Recherche-Bot SciSpace hilft bei der Suche in akademischen Quellen und ist damit eine Ergänzung zu Google Scholar. Bis 2024 heißt das Angebot noch typeset.io. Grundlage ist ein Sprachmodell, man kann dem Bot also Befehle in natürlicher Sprache stellen, etwa: "Wie verbreitet ist digitale Gewalt?". Das Ergebnis ist eine Reihe von Papern, inklusive per Sprachmodell generierten Zusammenfassungen.
⚙️ Wie funktioniert das? Als Sprachmodell kann die Technologie hinter SciSpace nur Worte aufgrund von Wahrscheinlichkeiten berechnen. Die maschinell generierten Texte können die Paper also falsch wiedergeben. Für einen schnellen Überblick unter Vorbehalt dürften sie ausreichen. In der Datenbank sind nach Angaben des Anbieters rund 270 Millionen Paper.
📌 Was muss man beachten? SciSpace finanziert sich durch Monats-Abos; die meisten Premium-Funktion dürften eher für Forscher*innen relevant sein. Zum Angebot gehören noch eine Menge weiterer Werkzeuge: Eines soll etwa Texte paraphrasieren, ein anderes KI-generierte Texte erkennen. Ich bin von den Fähigkeiten solcher Tools aber weniger überzeugt und habe sie nicht getestet.
SciSpace Copilot: Recherche-Assistent im Browser
🔑 Wofür braucht man das? Die Browser-Erweiterung von SciSpace soll beim schnellen Erschließen wissenschaftlicher Texte helfen. Wie ein Assistent kann der "Copilot” auf Zuruf Fragen beantworten, dafür gibt es ein Fenster direkt im Browser. Die Betreiber*innen versprechen "Erklärungen für alles", und zwar direkt beim Lesen. Zum Beispiel liefert der Copilot Definitionen und Zusammenfassungen. Wer beim Lesen im Browser auf einen Fachbegriff stößt, kann ihn mit der Maus markieren und per Rechtsklick eine Erklärung anfordern. Ich geb's zu: Das macht schon Spaß.
⚙️ Wie funktioniert das? Die Antworten des Copilots kommen von einem Sprachmodell, werden also auf Grundlage von Wahrscheinlichkeiten berechnet. Egal, wie akademisch sie daher kommen – sie können schlicht Quark sein. Nutzlos sind sie aber nicht, denn sie dürften genug Material für gezielte Google-Anfragen liefern, um Behauptungen zu überprüfen.
📌 Was muss man beachten? Das Plugin braucht die Erlaubnis, Website-Inhalte zu lesen; außerdem verlangt es einen Login per Google-Account. Vertraulich und datensparsam ist das nicht. Außerhalb einer Recherche-Session sollte man das Plugin auf jeden Fall deaktivieren. Dazu in die URL-Zeile "chrome://extensions" tippen und bei der SciSpace-Erweiterung den Schieberegler auf "aus" stellen.
Consensus: Kein Bock auf Spekulationen
🔑 Wofür braucht man das? Eigentlich ist der Einsatz von Sprachmodellen für die Recherche ein grundlegender Widerspruch. Recherche ist hart, sie soll Fakten zutage fördern. Sprachmodelle sind wolkig, sie berechnen Texte auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Der Recherche-Bot Consensus geht einen kreativen Weg, um mit diesem Widerspruch zu arbeiten. Er wurde gezielt trainiert, um möglichst nur Paper mit wissenschaftlich belegten Thesen aufzuspüren.
⚙️ Wie funktioniert das? Die Entwickler*innen haben ein Modell trainiert, das Paper zunächst nach solchen Thesen durchsucht, zum Beispiel: Achtsamkeit kann den Schlaf verbessern. Sie nennen das "claim extraction". Auf diese Weise haben sie mehr als 200 Millionen Paper durchkämmt. Entstanden ist "eine riesige Datenbank" aus Thesen. Sie ist die Grundlage für Suchanfragen von Nutzer*innen, deren Ergebnisse nochmal weiter sortiert und verarbeitet werden. Mehr Details beschreibt Consensus in einem FAQ.
📌 Was muss man beachten? Recherche-Bots wie Consensus können ein spannendes Werkzeug sein, wenn man dabei nicht vergisst, dass sie Fehler machen und Leerstellen haben können. Wer den Bot ausprobieren möchte, muss sich per Google-Account einloggen. Die Suche selbst ist kostenlos. Mit einem Monats-Abo können sich Nutzer*innen unbegrenzt viele Paper mithilfe von GPT-4 zusammenfassen lassen.
Interview: Auf der Spur von Kautionsbetrug
Beim Kautionsbetrug werden Wohnungssuchende über den Tisch gezogen. Kriminelle versprechen eine Wohnung, kassieren die Kaution und tauchen dann unter. Ihre Opfer verlieren Zeit und Geld – und haben immer noch kein neues Zuhause. Für das ZDF-Magazin "Die Spur" haben Alex Baur und Frederik Fleig gut drei Monate lang nach Täter*innen und Betroffenen gesucht. Im Interview erzählen sie, womit sie Erfolg hatten – und wo sie scheiterten.
ORN: Freddy, Alex, wo hat eure Recherche begonnen?
Frederik: Wir hatten zuerst gar nichts, weder Opfer noch Täter*innen noch eine konkrete Masche. Wir wussten nur, dass Kautionsbetrug ein Problem ist. Es erschien uns am einfachsten, wenn wir uns zuerst selbst in die Rolle einer Person begeben, die in einer Großstadt wie Hamburg oder Berlin eine Wohnung sucht.
Alex: Wir haben uns gefragt, welche Eigenschaften machen uns besonders interessant für Betrüger*innen? So haben wir "Valentin Fleiß" erschaffen: alleinstehend, unauffällig, mit Festanstellung, braucht dringend eine Wohnung. Wir haben für Valentin einen eigenen E-Mail-Account und Social-Media-Profile erstellt. Für sein Profilbild haben wir ein Foto von Freddy per KI-Tool mit dem Gesicht von einem Stockfoto-Model verschmelzen lassen.
Frederik: Wir wollten dafür nicht mein echtes Gesicht verwenden, damit mich Betrüger*innen nicht durch eigene Recherche als Journalisten entlarven. Gleichzeitig wollten wir, dass Valentin Fleiß mir ähnlich genug sieht, damit ich die Betrüger*innen im Zweifel auch persönlich treffen kann.
ORN: Und wie lief die Wohnungssuche von "Valentin Fleiß" ab?
Alex: Wir saßen tagelang vor unseren Rechnern und haben gezielt auf Angebote reagiert, die uns sketchy vorkamen. Dafür waren wir auf ImmoScout24, ImmoWelt und in Facebook-Gruppen unterwegs. Bei Facebook und Kleinanzeigen (früher Ebay Kleinanzeigen) haben wir eigene Gesuche hochgeladen. Wir haben uns die Fotos der Wohnungen angeschaut und per Bilder-Rückwärtssuche überprüft, ob sie zum Beispiel von irgendwo zusammenkopiert worden sind. Wir wollten nur auf offensichtlich fragwürdige Angebote reagieren, um nicht die Zeit von Leuten zu verschwenden, die wirklich eine Wohnung anbieten.
ORN: Und wo werden Wohnungssuchende am meisten übern Tisch gezogen?
Alex: Auf ImmoScout24 und Immowelt haben wir erstaunlich wenige verdächtige Angebote gefunden. Auf Facebook und Kleinanzeigen war einiges zu holen, da wurden wir auch direkt angeschrieben. Einige der Angebote waren offensichtliche Fakes. Man hat schon auf den Fotos gesehen, dass die Steckdosen-Typen an den Wänden nicht zu Deutschland passen. Es gibt außerdem Facebook-Gruppen, in denen sich Wohnungssuchende gegenseitig vor Betrüger*innen warnen. Wir haben das genutzt, um gezielt verdächtige Accounts zu finden und anzuschreiben. Am Ende hatten wir eine riesige Tabelle mit Eckdaten zu verdächtigen Accounts. Dann haben wir versucht, die Gespräche auf E-Mail zu verlagern, das hat bei etwa 50 Kontakten geklappt.
Recherche per Tracking-Pixel
ORN: Was habt ihr davon, wenn ihr mit den Kontakten E-Mails tauscht?
Alex: Wir wollten möglichst viel über sie herausfinden. Da ist zum Beispiel diese automatisch generierte Zeile im E-Mail-Verlauf: "Am 04.05.23 um 14:24 schrieb". Wenn dein Kontakt in einer anderen Zeitzone ist, kannst du das dort an der Uhrzeit ablesen. Du kannst außerdem sehen, welche Sprache im Programm deines Kontakts eingestellt ist. Bei vielen E-Mails stand nicht "schrieb" sondern "à ecrit", also Französisch. Wir haben uns außerdem angeschaut, mit wem die mutmaßlichen Betrüger*innen auf Facebook befreundet sind und wo diese Kontakte herkommen. All das gab uns Hinweise auf Nigeria und Benin.
ORN: Wie habt ihr das weiter überprüft?
Alex: Wir haben Tracking-Pixel eingesetzt, um mehr Infos über die Kontakte zu sammeln. So etwas wird auch im Marketing genutzt. Dafür setzt man einen HTML-Link in eine E-Mail, der beim Abruf der E-Mail eine für dich unsichtbare Bilddatei von einem Server abruft. Dieser Server erhält dabei Informationen zum groben Standort, von dem aus die E-Mail geöffnet wurde – so können zum Beispiel auch Newsletter-Dienstleister sehen, wer E-Mails tatsächlich öffnet und von wo aus darauf zugegriffen wird. Wir haben also für jede unserer E-Mails einen eigenen Tracking-Pixel erstellt und so die ungefähren Standorte unserer Kontakte erfasst. Dabei hat uns ein befreundeter IT-Experte geholfen.
ORN: Kleine Zwischenbemerkung: Wer sich vor Tracking-Pixeln schützen will, kann im eigenen E-Mail-Programm das Laden von HTML-Elementen unterbinden. – Was habt ihr durch die gesammelten Daten gelernt?
Alex: Bei einigen unserer Kontakte haben wir nichts Brauchbares herausgefunden. Zum Beispiel kann man seinen Standort mit einem VPN verschleiern. Oft nutzen VPN-Dienste Server in mehreren Ländern, dann ist der Standort zum Beispiel mal in Singapur, mal in den USA. Um so etwas zu bemerken, haben wir mit den Kontakten möglichst viele E-Mails getauscht. Wir haben einfach immer wieder Rückfragen gestellt, zum Beispiel zum Mietvertrag. Am Ende hatten wir bei etwa fünf Kontakten einen Standort, den wir mit hoher Wahrscheinlichkeit für echt hielten. Das waren Standorte in Nigeria und Benin.
ORN: In der Doku sieht man, dass ihr eure Ergebnisse auch mit dem Tool Miro dokumentiert habt. Das ist eine Art virtuelle Pinnwand, die man per Browser im Team bearbeiten kann. Kannst du das empfehlen?
Alex: Ja, ich benutze Miro oft für Mindmaps, um Filme zu planen und um große Recherchen zu visualisieren. Für diese Recherche haben wir mit Miro das Netzwerk der mutmaßlichen Täter*innen visualisiert.
“Wir waren an einem Tiefpunkt angelangt”
ORN: Ich komme gleich nochmal auf die Täter*innen zu sprechen und greife zuerst eine Spur auf, die ihr parallel verfolgt habt. Wie habt ihr die Betroffenen von Kautionsbetrug gefunden?
Frederik: Es gibt sehr viele Gruppen und Foren, in denen sich Opfer vor Betrug warnen. Wir haben einige Tage damit verbracht, ihre Geschichten zu lesen um ein Gefühl dafür zu bekommen, wie die Täter*innen überhaupt vorgehen. Viele Hinweise haben wir auf betrugsalarm.com und in Facebook-Gruppen gefunden.
ORN: Schließlich habt ihr per Instagram-Aufruf nach Betroffenen gesucht, die mit euch sprechen wollen. Welche Rolle hatte das für die Recherche?
Frederik: Es gab da eine Woche, in der wir an einem Tiefpunkt angelangt waren. Wir hatten schon mehr als einen Monat lang recherchiert, aber wir bekamen niemanden vor die Kamera. Dann habe ich entschieden: Ich frage meine Follower*innen per Instagram-Story, ob sie Erfahrungen mit Wohnungsbetrug haben. Über die Jahre ist das zu einer extrem wertvollen Recherche-Methode für mich geworden. Ich bin damit aber eher vorsichtig, weil ich das nicht überstrapazieren möchte. Die Community soll nicht den Eindruck bekommen, dass ich sie nur als Recherche-Werkzeug nutze. Wobei mir viele Leute immer wieder schreiben, dass sie es cool finden, wenn sie helfen können.
ORN: Wie war die Resonanz?
Frederik: Es gab etwa 70 Rückmeldungen; mit knapp 10 Leuten war ich näher in Kontakt. Am Ende sind zwei, drei spannende Storys übrig geblieben. Eine davon ist die von Jonas, die auch in der Doku gelandet ist.
ORN: Die Jonas-Story fand ich so krass, dass ich sie danach meinen Freund*innen erzählt habe. Da zieht jemand in eine Wohnung ein und findet erst dort heraus, dass er betrogen wurde. Der vermeintliche Vermieter besitzt die Wohnung gar nicht. Die Hausverwaltung sagt: Jonas soll da schnell wieder raus. Aber den Schlüssel will die Hausverwaltung nicht haben. Auch die Polizei interessiert sich nicht für den Fall. In der Doku geht ihr mit Jonas zurück zu dieser gruseligen Wohnung. Der Haustürschlüssel passt noch, ihr klingelt an der Wohnungstür. Eine aggressive Person macht auf. Jonas läuft zuerst weg – und dann bringt auch ihr euch in Sicherheit. Wie im Horrorfilm! Und trotzdem ist die Story irgendwie ein Fremdkörper in eurer Recherche. Wie seid ihr damit umgegangen?
Frederik: Wir sind vom Dreh zurückgefahren und waren total aufgewühlt. Wir wussten selbst nicht: Was ist denn da gerade passiert?! Es stimmt, der Fall hat keine Parallelen zu den sonstigen Betrugsmaschen im Film. Trotzdem wollten wir das Publikum mitnehmen. Bei "Die Spur" erzählen wir von Spurensuchen, und da gehört es dazu, dass man auch in einer Sackgasse landet.
Die Spur führt nach Benin
ORN: Ein großer Teil eurer Doku handelt von der Suche nach einem mutmaßlichen Betrüger in Deutschland – die auch in einer Sackgasse endet. Nach einigen Hinweisen landet ihr bei einer toten Wohnadresse. Wie habt ihr das geschafft, bei all den Sackgassen nicht den Mut zu verlieren?
Alex: Das Gute war, wir haben alles zu zweit recherchiert, konnten uns immer wieder Mut zusprechen und uns auf Dinge hinweisen, die wir noch probieren können. Wir haben gesagt, wir treiben die Recherche so weit wie möglich, und es ist OK, wenn wir an einem Punkt nicht weiterkommen. Wir wussten, dass wir auf jeden Fall erzählen können, wie verzweifelt Menschen in Berlin Wohnungen suchen, wie sie betrogen werden und worauf sie achten müssen. Die Recherche erreicht schon etwas, wenn Leute danach besser gegen solche Maschen gewappnet sind.
Frederik: Wir konnten auch zeigen, wie wenig die Polizei hilft. Wir haben mit vielen Opfern gesprochen und in allen Fällen haben wir gehört: Die Beamt*innen haben sich kaum für sie interessiert und sind selbst offensichtlichen Hinweisen nicht nachgegangen.
ORN: Am Ende hab ihr einen Betrüger persönlich in Benin getroffen. Wie habt ihr sein Vertrauen gewonnen?
Frederik: Das war super schwer. Die Polizei in Benin geht sehr hart gegen Online-Betrug vor. Wer auch nur von Betrug erfährt und Hinweise nicht weitergibt, kann bestraft werden. Unsere Kontakte haben sofort dichtgemacht, als wir uns als Journalisten zu erkennen gegeben haben. Sie hielten uns für verdeckte Ermittler, haben teilweise ihre Facebook-Accounts gelöscht und uns beschimpft.
Alex: Wir haben uns dann etwas überlegt, um den Menschen zu beweisen, dass wir die Wahrheit sagen. Wir haben uns selbst gefilmt und ein ausgedrucktes Foto von Valentin Fleiß gezeigt. Wir haben auf Englisch mit französischen Untertiteln erklärt, dass wir Journalisten aus Deutschland sind. Und wir haben ein personalisiertes Wasserzeichen auf jedes Video gelegt, damit unsere Kontakte wissen: Das Video wurde tatsächlich nur für sie aufgezeichnet.
Frederik: Am Ende hat uns nur ein Betrüger ausreichend vertraut, damit ich ihn treffen konnte. Ich glaube, das hat geklappt, weil ich mir wirklich extrem viel Zeit genommen habe, um ihm ein Gefühl von Sicherheit zu geben. Ich hatte den Eindruck, mein Interesse hat ihm geschmeichelt und er war stolz darauf, dass er mit seiner Betrugsmasche besseres Geld verdient als viele andere in Benin.
ORN: In der Doku nennt ihr den Betrüger Lucia. Was habt ihr von ihm gelernt?
Frederik: Extrem viel. Lucia betrügt, um sich und seine Familie zu ernähren. Ich fand es krass, wie viel Online-Recherche er einsetzt. Er untersucht den Wohnungsmarkt, identifiziert Städte mit hoher Nachfrage und hoher Miete, findet die passenden Facebook-Gruppen. Er benutzt Übersetzungs-Tools, um flüssig in vielen Fremdsprachen zu schreiben. Das ist fast nochmal eine Geschichte für sich, wir mussten viel kürzen.
Alex: Ja, es war der größte Pain, den Film am Ende im Schnitt auf 29 Minuten zu bringen. Wir hätten damit gerne 45 Minuten gefüllt.
Für deinen Recherche-Alltag habe ich ein verschlagwortetes Archiv aller Beiträge zusammengestellt und eine Linkliste mit noch mehr Tools. Wenn dir der Online-Recherche Newsletter bei deiner Arbeit hilft, kannst du ihn jetzt hier auf Steady unterstützen. 💛
Danke fürs Lesen und viel Erfolg bei der Recherche!