Die Blutspur des Vetos : Eine Prognose zur Gefahr von extremen Massakern in Syrien

Adalll Schmpf/Gerald Schneide/'/Anna Nöh/Aaron Clauset

Die Blutspur des Vetos: Eine Prognose zur Gefahr von extremen Massakern in Syrien

Dank größerer Datenfülle lind verbesserter Schätzvelfahren ist esfür die KOI'/jlikt- forschung mittlenl'eile lIIöglich, das Risiko von Kriegen oder ten'oristischen Er- eignissen recht präzise zu schät=el1. Doch wie bei der Prognose von besonders hef- tigen Erdbeben ist die Vorhersage ^VO/1 extrem blutigen Ereignissen in andauernden Konflikten bisher sclnver gefallen, Dieser Artikel berichtet, wie sich mit den Po- tenzgesetzen (!'''I:trellle Massaker gegenüber der Zivilbevölkerung ex post und ex an- te prognostizieren lassen. Die verwendete Power Law-Verteilung beruht auf der Beobachtung, dass besonders massive Gewaltereignisse von gängigen Wahrschein- lichkeitsverteilungenll ie der Norlllalverteilung unterschät::t werden. Nach unseren Berechnungen liegt die Wahrscheinlichkeifvon mindestens einem Massaker mit 250 oder mehr zivilen Opfem in S)wien bis Ende Februar bei rund 80% (60%-94%) und zwischen März lind Mai 2013 bei bis zu 48% Wir diskutieren die moralischen lind praktischen Implikationen solcher Befunde und argumentieren, dass Prognosen den Entsclu!idungsträgerIl1nen eine transparente Risikoeinschät=ung bieten können,

Schlagworte: Einseitige Gewalt, Bürgerlaiege, Potellzgesetz (Power Law), KOllfliktprognose, FliUlwarmulg, Syrien

1. Einleitung

Der syrische Bürgerktieg hat verschiedenste Befiirchtungen geweckt. Dazu gehölt neben den düsteren Spekulationen um den möglichen Einsatz von Massenvemich- tungswaffen vor allem die Angst, die ohnehin bereits extremen Gräueltaten kömlten in Tötllngswellen111it einem außerordentlich hohen Blutzoll eskalieren. Als sich im Sommer 2012 die Kämpfe in Aleppo, der zweitgrößten Stadt Syliens, intensivielten, wamte etwa der britische Außeulllinister Hague vor einem »potentiellen Massaker«

(BBe 2012 a). In eine ähnliche Richnmg zielte Anfang 2013 die Vorhersage des UN-SondergesHlldten Brahinli, der Konflikt könnte 2013 mehr als 100.000 zivile

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Ersch. in: Zeitschrift für Friedens- und Konfliktforschung ; 2 (2013), 1. - S. 6-31

Konstanzer Online-Publikations-System (KOPS)

Opfer fOl'dem, fande sich nicht bald eine politische Lösung (Culllming-Bl1lce 2013).1

hl diesem Attike1 untemehmen wir den Versuch, die Plausibilität solcher Ängste statistisch zu untenllauemlmd ex ante das Risiko extremer Gewalttaten zu quanti- fizieren. Zentrale Innovation lUlserer Prognosen ist die Atlwendung der Potenzge- setze (Power Laws), tun innerhalb eines einzehlen laufenden Krieges die Gefahr einer weiteren Eskalation aldeurat vorherzusagen. Ein Pionier der Friedens- lUld Konfliktforschung, Lewis F. Richardson (1948). wies anband von Opferzahlen ver- schiedener Konflikte nach dass diese einem Pali 'er Lall' folgenlmd dass damit sehr blutige Konflikte wie die zwei Weltkriege des 20. Jahrlnmdelts zwar selten sind, aber deutlich häufiger auftreten, als dies aufgl1lnd gängiger statistischer Wahr- scheinlichkeitsvelteiltulgen wie der Nonnalvelteilung zu elwruten wäre.

Gnmdsätzlich folgen Ereignisse wie Gewalttaten innerhalb eines bewaffneten Konfliktes einem Potenzgesetz, wenn die Auftrittswahrscheinlichkeit invers pro- portional zm Intensität der einzeillen Gewalttaten ist. Damit weist die Konfliktin- tensität ähnliche statistische Merkmale aufwie andere Prozesse, für die Taleb (2010) die Metapher der »Schwarzen Schwäne« gebildet hat. Seiner Meinung nach hat die Finanzindusnle das Risiko von extremen Kursstürzen und damit Block S1I'an-Er- eignissen systematisch llllterschätzt, weil sie sich auf die falschen Velteilungsan- nahmen und wenig plausible theoretische Modelle stützte.

Wir lllltersuchen auf dieser statistischen Gnmdlage für den Bürgerkrieg in Syrien, der zum Zeitpunkt llllserer Allalysen Ende Febl1lar 2013 noch weiter wütete, ob die Velteilung in der Intensität der Gewalttaten einem Potenzgesetz folgt und ob sich aus dem bisherigen Konfliktverlauf für die politische Praxis sinllvolle Prognosen generieren lassen. Unsere Atlalyse zeigt, dass die Gewalttaten innerhalb des levan- tinischen Gewaltkonflik.1es die statistischen Merkmale einer Power Law-Velteilung aufweisen. Unter Velwendlmg der AlgOlltlullen von Aru'on Clauset lmd R yan Woo- dard (2012) zeigen wir, dass bis Ende Mai 2013 mit Gewalttaten von mehr als 250 Toten wäiuend eines einzigen Tages in einer der 14 syrischen Provinzen mit einer Wahrscheinlichkeit zwischen 10% und 48% zu recllllen ist.

Die fur die Analyse verwendeten Daten sind auf der Replikatiouswebsite des zweiten Autors zu finden (http://www.polvel..uni-konstanz.de/gsclmeider/arbeitspapiere/replikationsdatenl). Wir dan- ken Dominic Nyhuis fiir die UnterstütZlUlg bei der Gewirumng der Daten, drei anonymen Gutach- terInnen fiir ihre sehr hilfi'eichen KOIlUllentare und Clu1stoph Weller rnr sein Interesse an diesem Artikel und die effiziente Organisation des Begutachtl.lugsprozesses. Gerald Sclmeider erhielt fi- nanzielle UllterstütZlUlg von der Deutschen Stiftung FriedellsforschlUlg fur VOlbereitungsarbeiten zu diesem Artikel, dessen gtundlegellde Idee beinI Workshop »The Quality ofMeaslU'ement« an der TU Dresden im September 2012 erstmals vorgestellt wmue.

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Unsere Analyse mündet in ein Plädoyer zugunsten systematischer Konfliktpro- gnosen. Nach unserem Dafürhalten bilden solche Vorhersagen eine notwendige Entscheidungsgnmdlage für die Krisenpolitik der Bundesrepublik lUld anderer Ord- nungsmächte, welm sie denn, wie im Falle von Syrien, nicht durch eine fiühzeitige Intelvention die Gewalteskalation unterbinden konIlten. Zu diesem Zweck verglei- chen wir unseren Ansatz der Prozessprognose mit anderen Verfahren der Konflikt- vorhersage, die nach unserer Meinung eher als Flühwamsysteme für die Identifi- kation möglicher Konflikte genutzt werden kÖlmen. Danach besprechen wir kurz, wie Potenz gesetze als Prognoseinstnllnent benutzt werden kölmen stellen unsere Datenquellen kritisch vor und präsentieren unsere Echtzeitprognosen.

2. Die Vorhersage VOll politischer Gt>walt: Strukturelle vs. prozessuale Ansätze

Die Literatur zu KonfliktjJrognosen llllterscheidet zwischen mindestens vier ideal- typischen Vorhersagetypen (Schneider et a1. 2011).

Erstens verlassen sich Medien wie auch Ministerien oft auf die mal präzisen, mal eher orakelliaften Prognosen von einzelnen Expertlimen, die als Spezialisthmen für besondere Länder, Regionen oder Akteure gelten. Solche qualitativen Vorhersagen haben 1mbestreitbare Vorteile wie etwa die Möglichkeit, vorhergesagte Entwick- hmgen aus dem Kontext des einzelnen Falles abzuleiten. Zudeüllassen sich derar- tige Mutmaßungen ohne aufwändige technische Eröltel1lngen einem breiteren Pu- blikum vennitteln. Qualitative Prognosen von einzelnen Expeltbmen besitzen al- lerdings den Nachteil, dass sie sich nicht replizierenlassenlllld dass die Genauigkeit des Expeltenwissens oft zu wünschen übrig lässt, wie etwa Daniel Kalmeman (2011) und Philip Tetlock (2005) zeigen.²

Ein zweiter Ansatz der Konfliktprogllose versucht, mit Hilfe unterschiedlicher spieltheoretischer Modelle das mögliche Ergebnis für einzelne Entscheidllllgspro- zesse vorherzusagen (Bueno de Mesquita 2002; 2011; Schneider et a1. 2010 a). Die- ser Ansatz beliicksichtigt InsideünfOlmatiollen zur Stärke, den Strategien und hl- teressen der beteiligten Akteure, verzichtet aber auf Spekulationen. der Experthmen

2 Gerade bei der Analyse von laufenden Konflikten sind ExpertInnen oft parteiisch tmd Fehlprognosen nicht zwangsläufig mit einem Reputationsverlust verknüpft, da das Publikwl1 der Vorhersagen die ideologischen Neigtmgen der ExpertlImen weitgehend teilt. Werden ExpertInnenlllit verschiedenen ideologischen AusrichttUlgen befragt, ist die Varianz der Prognosen entsprechend groß. Es ist damit wenig iiben'aschend, dass in einer Evaluation der Prognosegüte von ExpertInnen (Velfasserlnnen von Leitrutikeln) tUld von Quasi-ExpertlIUlen (BörsenhälldlerIIUlen), die zweit-genannten Aktetu'e, bedingt dlU'ch ihr Verlustrisiko, akkuratere Prognosen ZlU' EinhalttUlg von Waffenstillständen im Nahen Osten liefern (BoslerlSclUleider 2012).

zu möglichen Konflih.'tergebnissen. Während der Ansatz fUr die Analyse von Ent- scheidungsprozessen illllerhalb der Europäischen Union verschiedene Anwendun- gen gefunden hat (Tholllson et al. 2006; Schneider et a1. 201Oa), sind diese Ver- fahren bislang ausschließlich von Bl1lce Bueno de Mesquita für Konflikte mit Ge- waltpotential angewandt worden, etwa auf die Möglichkeit einer Konfliktlösullg im Nahen Osten (Bueno de Mesquita 1990).³ Dies ist insofem problematisch, als dieser Pionier der deduktiven Konfliktforsc1umg gleichzeitig aus kommerziellen Glünden auf die Publikation der Algolithmen verzichtet hat, die seinen Prognosen zugl1lnde liegen.

Sehr viel transparenter ist der dritte Ansatz der KOllfliktprognose, der mit Hilfe von stl1lkturellen Merkmalen das KonfliktIisiko fiir einzelne Länder vorherzusagen versucht. Mi ttels dieses strukturellen Ansatzes ließ sich etwa zeigen, dass die Theo- rie des Demokratischen Fliedens zwar erfolgreich den Frieden in Staatenpaaren prognostizieren kann, nicht aber den Konflikt (Ward et a1. 2007). Technisch be- deutet dies, dass sich diese liberale Theorie fiir die Erkläl1lng des »Nichtereignisses«

(Frieden) anbietet jedoch gleichzeitig nicht fur die Vorhersage des Gegenereignis- ses (zwischenstaatliche Konflikte) geeignet ist. Deutlich akkurater sind hingegen die Prognosen fur Bürgerkriege ausgefallen (Goldstone et a1. 2010; Rost et a1. 2009), die aufgl1lnd von verbreiteten Bürgerkriegsmodellen wie dem Ansatz von James Fearon lmd David Laitin (2003) auch einige Fälle von tatsächlichen Konflikten konekt vorhergesagt haben.

Vom Gnmdcharakter her gleichen diese stl1lkturellen Prognosen den Risikoein- schätzungen von Seismologen, eine bestimmte Region sei gl1mdsätzlich erdbeben- gefabrdeter als eine andere. Da Strukturdaten oft nur auf Jahresniveau vorliegen, eignen sie sich fur die ex Dnle-Prognose fUr ein kommendes Jahr, das nicht im Da- tensatz enthalten ist. Sie können allerdings nicht erfassen, Wal1ml iImerhalb der ge- fährdeten Länder bestimmte Prozesse eher in politische Gewalt mi.ulden als andere.

Hierfiir nutzbar sind prozessuale Prognosen, die fiir ein bestimmtes Land oder eine bestimmte Region die DYllalluk der Gewaltentwickllmg feststellen und daraus Prognosen für den weiteren Verlalif ableiten.

Zu dieser vielten Kategorie von Konfliktprognosen ist die nachfolgende Analyse der Gewaltentwickllmg in Syrien zu zählen. Methodisch bezieht sich diese Art von Vorhersagen zumeist auf zeitlich und teilweise auch räumlich disaggregierte Er-

3 Die vom zweiten Autor mitentwickelten spieltheoretischen Prognosemodelle rekturieren auf ko- operative Verhalldhmgsmodelle, was deren Plausibilität fiir die Vorhersage von politischer Gewalt einscluiinkt. Die venvendeten Algorithmen fmden sich auf seiner Replikationswebsite (siehe Pn. 1).

Scholz el: al. (2011) replizieren ein mittlelweile nicht mehr aktuelles Konfliktmodell von Bueno de Mesquit.'l.

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eignisdaten. Dabei hat die Erfasslmg großer Datenlllengen in jüngster Zeit die Mög- lichkeiten fiir die Analyse von KonfliktdYllamiken revolutionielt. In diesem Zu- sammenhang werden zunehmend ausgeklügelte statistische Methodenlmd neue In- fonnationsquellen wie soziale Medien velwendet (Zeitzoff2011). COllstantin Ruhe (2012) versucht etwa auch, den Wechsel VOll Konflikten in mehl' oder weniger es- kalative Phasen zu prognostizieren. Was hier jedoch fehlt, ist die Prognose des ge- nauen Blutzolls extremer Ereignisse.

Diese Lücke wollen wir im Folgenden durch eine Mikroanalyse des Verlaufs der sogenannten einseitigen Gewalt (EcklHultman 2007; Sclmeider/Bussmann 2014) in Syrien schließen. Mit diesel' Untersuchung zur Gewalt gegenüber der Zivilbe- völkenmg machen wir uns, wie dargelegt, die Erkenntnis von Richard'ion und seinen Nachfolgem zu Nutze, dass fur Gewaltintensitäten in Konflikten die Potenz gesetze gelten.

3. Potenzgesetze als Instrumente prozessualer Konfiiktprognosen

In der Natur wie in sozialen Prozessen findet sich eine Vielzahl von Phänomenen, die mittels Potenzgesetzen beschrieben werden können.⁴ Basierend auf diesen Er- kenntnissen finden sich im Anschluss an Richardson (1948) BemtUllUlgen, die be- sonderen Merkmale der Potenzgesetze fiir die konfliktübergreifende Analyse von Gewalt.intensitäten zu velwenden (Cedenllan 2003; Bohorquez et al. 2009; Ceder- man et al. 2011).

Power Law-Velteilungen weisen zwei Charaktelistika auf, die sie fur die Elfor- schung von Konflikten besqnders interessant machetl. Das Potenz gesetz gehölt zur Familie der endlastigen - oft auch heavy tailed genaIl.llten - Wahrscheinlichkeits- velt.eilungen. Dies bedeutet, dass es im Gegensatz zu gängigen statistischen Ver- teilungen wie der Nonnalvett.eilung deutlich mehl' Masse in seinen Enden besitzt.

Wälll'end tmter der Nonnalvelteihmg Ereignisse extremer Gewalt probabilistisch nahezu ausgeschlossen sind, misst die Potenzverteilung solchen genozidalen Mas- sakem eine deutlich größere Auftrittswahrscheinlichkeit zu (Clauset et a1. 2007: 61).

Die Endlastigkeit einer Wahrscheinlichkeitsverteilung ist an sich jedoch nicht besonders außergewöhnlich. Es finden sich eine Reihe von statistischen Verteilun- gen, die extremen Ereignissen eine größere Auftrittswahrscheinlichkeit als die

4 Ereignisse, die in ihrer Swnme im Verdacht stehen-teilweise auch zu UW'echt - Potenzgesetzen zu folgen, tunfassen z. B. die Stärke von Erdbeben, den Dtu'C!ullesser von Mondkratem, die Stfuke von SOIUlenwindeu, die Größe von Waldbrfutden, die Anzahl verkaufter Bücher, die Zitatiollshäu- figkeit VOll akademischen Beiträgen, die Anzahl der dlU'ch Stromausfälle betroffenen BürgerInnen oder die Anzahl religiöser AnhfulgerInnen (Clauset et a1. 2009: 681-689; siehe auch Gabaix 2009 fiir eine Übersicht).

Gaußsche Vetteilung zuweisen. Was Potenzgesetze einzigartig macht, ist die Ei- genschaft der Skaleninvarianz. Demnach ist die Auftrittswahrscheinlichkeit eines jeden Ereignisses, wie z. B. die eines Massakers, invers propoltional zu dessen In- tensität oder Stärke. Folgt die Gewalt ümerhalb eines Konflikts damit einem Po- tenzgesetz, so kann diese mit

Pr(X ~ x) = x·^a, für x ~ Xmitl (1) deflnielt werden. Wie Gleichung 1 zeigt reicht der Skalenparameter a aus, um die Fonn der gesamten Power Lall'-Velteihmg zu beschreiben. Der Skalenparameter verknüpft dabei die Stärke eines jeden realen oder hypothetischen Gewaltereignis- ses x mit seüler Auftrittswahrscheinlicbkeit Pr(x). Es ist damit der Skalenparameter a, der die Endlastigkeit des Potenzgesetzes bestumllt. Je kIeuler der Parameter, desto endlastiger das Potenzgesetz und desto höher die Wahrscheinlichkeit, die die

POli er Law-Velteihmg extremen Gewaltereigllissen zmnisst (Newman 2005: 332-335; Cedelman et a1. 2011: 621). Beide Charakteristika des Potenzgesetzes, seine Endlastigkeit und die SkalenulVarianz, besitzen d.'lmit wichtige Implikationen für die Prognose von einseitiger politischer Gewalt innerhalb eines Konflikts wie des s)'lischen Bürgerkrieges.

Folgt die Gewalt innerhalb eUler kriegerischen AuseulandersetZlmg einem Po- tenzgesetz, ist es dmch die Bestummmg des Skalenparameters gnmdsätzIich mög- lich, nicht nm die Aufuittswahrscheinlichkeit von realen GräueItaten zu bestimmen, sondem auch hypothetische Geschelmisse, d.h. sehr extreme künftige Massaker, vorherzusagen. Ohne näher· auf die einzernen statistischen Verfahren eUlZugehen, lassen sich hier drei gl11ndsätzliche Analysescluitte lmterscheiden.⁵ Als erstes gilt es, den Skalenparameter ades PotellZgesetzes zu schätzen. Empirische Phänomene folgen meist nicht für den gesamten Wertbereich von x einer Power LaH -Velteilung.

Es ist deshalb notwendig, einen Minimalwert Xmin zu schätzen, ab dem die einseitige Gewalt Ul S)'l'ien durch die Power Law-Verteilung gekennzeichnet ist. Sind beide Parameter identifiziett, gilt es, die Plausibilität des PotellZgesetzes zu übeqniifen.

Hierfür wU'd sowohl die Passgenauigkeit zwischen der Opferstatistik lmd dem Po- tenzgesetz getestet als auch, ob es altemative endlastige Verteilungen gibt (z. B. die Log-Nolmalverteilung oder die gesu'eckte Exponentialfunktion, auch Weibllll-Ver- teilung genamlt), die eine bessere Beschreiblmg des Blutzolls umerhalb eines Kon- fliktes darstellen (Clauset et a1. 2009). Übersteht das PotellZgesetz diese Tests, las-

5 Für eine genaue Beschreibung und fonuale HerleittUlg der hier velwendeten Methoden siehe Clauset et al. (2009), ClausetIWoodard (2012) und Newman (2005). Der Code ZlU' Implementation der in diesem Beitrag verwendeten Verfalu'en ist verfiigbar unter: http://h1valu.santafe.edu/~aarollc/power­

lawsllUld http://h1valu.salltafe.edu/~arollc/l'areevents/.

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sen sich mit Hilfe eines nicht-parametlischen Algorithmus llld unter Velwendlllg des geschätzten Potenzgesetzes die Wahrscheinlichkeiten von verschiedenen Ge- waltereignissen prognostizieren (ClausetIWoodard 2012).6

Die potenzgesetzbasierte Prognose von Massakem setzt zwingend die Identifi- kation dieser Velteilung voraus. Nm wenn gezeigt werden kaIll, dass das Potenz- gesetz ein plausibles statistisches Modell der Gewalttaten innerhalb eines Konfliktes darstellt, ist anhand der Schätzung des Skalenparameters auch eine Vorhersage sol- cher Ereignisse möglich. Mit Hilfe von Daten zur einseitigen Gewalt (EcklHultman 2007; Schneider/Bussmann2014) und lUlter Velwendung der von Aaaron Clauset, Shalizi Cosma Rohilla lUld Mark Newman (2009) entwickelten Methoden zeigt Adam Schrupf (2012), dass Massaker in bestümnten Konflikten ^POl! er Law-velteilt SÜld.

Basierend auf diesen Ergebnissen gibt Tabelle 1 einen Überblick, wie häufig diese Velteilungen in der Intensität. der Gewalt gegenüber der ZivilbevölkenUlg auftreten.

Von den 49 lUltersuchten Bürgerkliegssittmtionen⁷ weist nahezu die Hälfte solcher AuseinandersetZlUlgen Pot.enzgesetze auf. In Emopa und Lateülaluerika folgen alle lUltersuchten Konflikte eÜlem Power Law. Dieses Ergebnis ist maßgeblich beeül- flusst dmch die besonders blutigen AuseülalldersetZlmgen in Bosnien, Tschetsche- nien und Kolumbien. Während sich in Afrika und Asien Konflikte identifizieren lassen, deren Gewalteskalation dmch die Potenzgesetze gekennzeichnet sind (z. B.

Ruanda, Uganda, hldonesien und Sli Lanka), finden sich hier auch fast gleich viele Konflikte (z. B. DR Kongo, Liberia llld hldien), in denen trotz ihrer vielen Opfer eine sehr extreme Eskalation ausgeblieben ist. Im Nahen Osten folgt, gemessen am Blutzoll der in dieser Region vorhandenen eÜlseitigen Gewalt, etwa ein Drittel der Konflikte einem Potenz gesetz. ⁸

6 Das fiir die Prognose velWendete Verfahren nimmt eine stationäre Ereignisproduktion an. Um dieser Atmalune gerecht zu werden, verwenden wir fiir die ex all te-Prognose ein sehr beschränktes Zeit- fenster von 90 Tagen. Femer sei daraufhingewiesen, dass das Vetfahren blind fiir räumliches Auf- treten von EreignissenlUld den Einfluss von Variablen ist, die den Konfliktpl'Ozess potentiell ätldem könnten (ClausetIWoodard 2012: 8). Dem zweitetl Pl'Obletn beugen wir jedoch durch die Verwen- dlUlg verschiedener Szenarien vor.

7 Bedingt durch das Feluen einer allgemein akzeptierten Deftnition VOll Bürgerkriegen (Sambanis 2004) velwelldet Scharpf (2012) in seiner Analyse verschiedene Datenquelletl, wn ein möglichst breites Spektnun der einseitigen Gewalt zu elfassen. Die DatenquelleIl lUlterscheiden sich jedoch deutlich in Bezug auf die VOll ihnen betrachteten ZeitspllJUlen lUld Operationa~isie1Ungen, weshalb eine Atlgabe zur präzisen AtlZaI!l der untersuchten innerstaatlichetl Konflikte schwerfällt. Grund- sätzlich deckt die Analyse 25 Länder ab.

8 Diese Ergebnisse mögen die Frage aufwetfell, welche Prozesse PotellZgesetze entstehen lassen.

Während die Natmwissetlschaftell einige solcher Mechanismetl ketUletl (Newmllll2005), fmdell sich im Bet·eich der KonfliktforschlUlg bisher llm wenige überzeugende tlleoretische Modelle. Cedel1llllJl

Tabelle 1: Nach Potenzgesetz ,'erteilte Ge11'alt gegen Zivilisten in BiirgerJ..Tiegen.

Kontinent Potenzgesetz Kein Potenzgesetz GesamtN

Afrika 45,5% 54,5% 100,0%

(10) (12) (22)

Amerika 100,0% 0,0% 100,0%

(2) (0) (2)

Asien 50,0% 50,0% 100,0%

(2) (2) (4)

Europa 100,0% 0,0% 100,0%

(5) (0) (5)

Naher OsteJl 31,3% 68,8% 100,0%

(5) (11) (16)

Gesamt (%) 49,0% 51,0% 100,0%

Unter all diesen Konflil1:en eignet sich der Bosnienkrieg besonders gut, mn die politische Signifikanz prozessorientielter Prognosen zu verdeutlichen. Wir zeigen im Folgenden, wie es mit Hilfe der skizzierten Analyseschritt.e möglich ist, die Wahrscheinlichkeit eines Ergebnisses in der Größenordnung des Srebrenica-Mas- sakers mit mehr als 6000 getöteten ZivilistInuen⁹ zwischen 1990 lUld 1995 vorher- zusagell.

AbbildlUlg l-A illustrielt die Ergebnisse für die einseitige Gewalt während des Bosnienkliegs. Das geschätzte Potellzgesetz ist in der für diese Verteilung typischen DarstellungsfOllll mit logarithmierten Achsen abgebildet. Während auf der X-Achse die Anzahl getöteter ZivilistInnen abgetragen ist, gibt die Y-Achse die Auftritts-

(2003) und Cedelll1an et al. (2011) liefem zwei makropolitische Erklärungsmodelle im Bereich der zwischenstaatlichen Konflikte, Schalpf(20 12) WltemUml1t erste überlegtUlgen fiir die Gewalt gegen Zivilisthmen Ul umerstaatlichen KonflikteIL

9 WU' verwenden fiir diese SchätZlUlg den Konstanz One-Sided Vio/ence Event Dataset (KOSVED) (SclUleiderlBussmalln 2014). Dieser Ereigllisdatensatz bemht auf der Kodierung verschiedener ta- gesaktueller Medienquellen, weshalb die Allzalil der getöteten Zivilisthmell des Srebrellica-Massa- kers von aktuellen Schätzungen (BnUlborg et al. 2003; Potocari Memorial Center 2013) deutlich abweicht. Wir argtunentieren, dass dies aus zweierlei Gtüllden kem Problem darstellt. Erstens smd die Kriegsparteietl, gerade m andauernden Konflikten wie Ul Syrien gezwlUlgen, ihr Handeln auf öffentlich verfiigbare Infollnationen zu stützen. Zweitens prognostizieren wir fiir Syrietl zukünftige Gewaltakte, weshalb wU'mu' auf tages aktuelle Quelletl Zluiickgl'l:ifen köllllen (SclUleidet· et al. 2012).

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wahrscheinlichkeit eines Ereignisses der Stärke x oder größer wieder. 10 Unter den Gewaltakten lässt sich deutlich das Srebrenica-Massaker erkennen. Das aufgnmd der Opferstatistik geschätzte Power Lall' besitzt einen Ska1enparameter von a = 1,84 (± 0,08); die Veneilung der Gewaltakte ist demnach ausgesprochen endlastig.^l1

In Abbildung l-B ist das Proglloseergebnis der histOlischen Wahrscheinlichkeit des Srebrenica-Massakers dargestellt. 12 Die Schätzung des Potenzgesetzes ist auf- gmnd der finiten Stichprobe mit Unsicherheit in den Parametem verbunden. Dieser Unsicherheit wird dmch die SchätZllllg verschiedener leicht voneinander abwei- chender Power Law-Modelle Reclmllllg getragen (Clauset/Woodard 2012: 2).13 Unsere Prognose enuittelt eine histOlische Auftrittswahrscheinlichkeit von 49%

(25%-73%) ftir mindestens ein Gewaltereignis mit 6000 oder mehr getöteten Zivi- listImlen im Zeitraum von 1990 bis 1995.¹⁴ Diese hohe Aufttittswabrscheinlichkeit legt den Schluss nahe, dass es sich beim Massaker in Srebrenica nicht um einen statistischen Ausreißer handelt, sondem um ein dem Konfliktprozess inhärentes Ereignis.

Im Licht dieser Ergebnisse eh'äugt sich die Frage auf, ob die Staatengemeinschaft durch ein fiiUlZeitiges und beherztes Eingreifen in der Lage gewesen wäre, den Verlust von mehr als 6000 Menschenleben zu verhindem, hätten ihr vor dem Ein- treten desMassakers Infolmationen über die Auftrittswahrscheilllichkeit solch einer extremen Gewalttat ZlU' Verfügung gestanden. Kritische LeserImlen mögen ein- wenden, dass es immer möglich ist, im NacWlinein solch einschneidender Ereignisse

10 Durch die VelWendlUlg von logarithmierten Achsenll1ld der lungekehrten (ktunulativen) Veltei- hUlgsfimktion Pr(X ~ x) lassen sich Potenzgesetze als Gerade mit der SteiglUlg a-1 darstellen. Für wnfassende ErläutenUlgen dieser Darstellll1lgsfonn siehe Newman (2005: 325-327) lUld JolUlSon (2008: 310).

11 Die Passgenauigkeit zwischen den verwendeten DatelI wId dem geschätzten Potenzgesetz wird dll1'ch statistische Tests validiert. Unser geschätztes Potenzgesetz stellt ein plausibles Modell fiir die Daten dar. Allerdings sei hier darauf verwieselI, dnss dies auch fiir andere endlastige Veltei- lll1lgen zutrifft lUld diese statistisch gnUldsätzlich nicht als Modelle ausgescWosseil werden kÖ1l1lell.

12 Es sei angemerkt, dass Srebrenica bei der Berechnung der ex post-Prognose nicht mit e.inbezogen Wlu·de.

13 Das von WlS verwendete Verfahren kombinielt semi-parametl'ische VeIteihUlgsmodelle mit nicht- parametrischem Boots/rapping. Der Unsichel'heit inl geschätzten Skalenparameter wird dlU'Ch die SchätztUlg von mindestens 10.000 Bootstmpping-Potenzgesetzen Rechnll1lg getragen. Die 90%

Konfidenzintervalle der geschätzten ex post-Wahrscheinlichkeiten bel1.lhen auf der Ziehung von 1000 synthetischen Datcnsätzen eines jeden Bootstrap-Potenzgesetzes. Für eine detaillierte Erläu- temng, wie das von lUlS velWendete Verfalu'en Unsicherheiten bei der IdeiItifIkation der Potenz- gesetze Il1ld den davon gewonnenen Prognoseergebnissen belücksichtigt, sei auf ClausetIWoodnrd (2012) velWiesen.

14 Die Methode, die wir zur Prognose velwenden (ClausetIWoodard 2012), erlaubt es auch, den Pa- rallletel' Xmin konstant zu halten. Die prognostizielte Auftrittswahrscheinlichkeit des Srebrenica- Massakers bleibt hierbei mit 47% (27%-68%) nallezu lUlverändert.

Abbildung 1: Prognose von TIIGssil er einseitiger Gewalt während des Bosnienl.Tiegs, 1990-1995, lIIit Hilfe des Polenzgesetzes.

1-A: BestiTllTllung der Wahrscheinlichkeifsverteilling

104~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

1if 1d 1~ 1d 1d

Anzahl getöteter Dvilisten

Anmerkung: Datenquelle ist der Konstanz One-Sided Violence Event Dataset (KOSVED) (Sclmeiderl BlISSnk'UUl2014).

1-B: Ex post-Prognose des Sebrenica-Massakers

) (

N

~

o

1~ 1~ 1d 1d

Anzahl getöteter Zivilisten

Anmerktmg: Die G11Ifik zeigt 100 der 10.000 Bootstmp-Prognosemodelle mit variablen x.w,,-Werten lmd Skalenparametern. Datenquelle ist der Konstanz One-Sided Violence Event Dataset (KOSVED) (SchneiderlBussmruUl 2014).

lS

lmd mit der Verfügbarkeit sticWlaltigerer Infonnationell vergallgenes (Nicht-)Han- deln zu kritisieren. Um diesem Einwurf ReclulUng zu tragen tmd um politischen EntscheidtmgsträgerIlmen eine substantielle Infonnationsgnmdlage fiir ihre Kri- senpolitik bereitzustellen, vollziehen wir im Folgenden eine Echtzeitprognose für die Gewalt gegen ZivilistlImen in Syrien.

4. Dokumentation der gewaltsamen Ereignisse in SyIien

Die folgende Analyse gilt der Frage, ob aufgnmd der bisherigen Konfliktintensität eine weitere Gewalteskalation zu befiirchten ist. Wir beziehen uns dabei auf Da- tensanunltmgen von oppositionellen Netzwerken, die seit Beginn des Konflikts kontinuierlich die Anzahl getöteter ZivilistlImen erfassen.

Einzigm1iges Merkmal des syrischen Konflikts ist die Veröffentlichung von Op- ferstatistiken in Echtzeit. Die Verbreitung der Daten findet hierbei durch den Einsatz von IIltemetplattfonllen, sozialen Netzwerken und anderen virtuellen KOllummi- kations-tmd Dokumentationsmitteln statt. Direkten Zugang zu iluen Daten erlauben Syrian Shllhada (2013) sowie das Center JOI' Documentation oJViolafions in Syria (VDC; 2013). Der Zugliff auf andere Datensätze, wie den des Syrian Rel olufion General COllncil bzw. Syrian NetworkJor Human RighfS, des Syrian Obse"1^latory Jor Human RighfS oder der March 15 Group, ist dagegen lricht ohne weiteres mög-

lich. Neben diesen Nichtregiemngsorganisationen findet sich auch die syrische Nachrichtenagentur Sana, die sehr sporadisch Berichte nrit Opferzah1en zu eitrigen Ereigtrissen veröffentlicht (BBC 2012 b) lmd damit keitle umfassende Dokumenta- tion zulässt. Insbesondere vor dem Hmtergtlmd, dass die vom syrischen Regime erfassten Todesfalle deutlich von den Angaben anderer Quellen divergieren, witJt der Urspnmg dieser Daten Fragen auf.

Die 1I1fonnationen versclriedener syrischer Quellen Mute im Januar 2013 der im Auftrag der Vereitlten Nationen verfasste Bericht der Menschemechtsorganisation Human Righfs Data Analysis Grollp (HRDAG) ZUSal1Ullen; bis zu diesem Datum beschränkte sich die Darstellung der Vereitlten Nationen und anderer itltemationa1er Akteure aufvage Schätzungen. Laut des Belichts mnfasst die Opferzahl vom Begitm des blutigen Rlligens bis Ende 2012 59.648 konfliktbezogene gewaltsmne Todes- fcille (Price et a1. 2013) - eitle Zahl, die laut den Vereitlten Nationen und Medien

»viel höher als elwaI1et« und »schockierend« sei (UN News Centre 2013).

Das Anzweifeln der Validität lmd Reliabilität von Opferstatistiken durch ver- schiedenste Seiten ist der Debatte um bewaffnete Konflikte inhärent (Andreas/

GreenhiIl201O). Im Falle von Syrien bezeiclmet Joachitll Guilliard (2013) die ver- öffentlichten Opferzahlen sogar als »lIltelventionspropaganda des Westens«. Es ist

nicht ^VOll der Hand zu weisen, dass die genarmten syrischen NGOs politische Ziele verfolgenlmd offen regimekritisch agieren. Problematisch sind dabei besonders die fehlenden Zugriffsmöglichkeiten von unabhängigen Akteuren, wie der Leiter der Unabhängigen Internationalen Enqlletekommission der Vereinten Nationenfür Sy- rien, Paulo Sergio Pinheiro, amnerkt (UN Department ofPublic Information 2012).

Um die verfügbaren Daten trotzdelllnutzen zu können, sind Kriterien wie die öf- fentliche Zugänglichkeit, Vergleichbarkeit illld Überpliitbarkeit, transparente Quel- lenangaben Vemetzlmg lmd Kontakt zur lokalen Bevölkemng sowie die Veröf- fentlichung von disaggr'egielten Daten lUnso wichtiger (Minor 2012: 16).

InlUlserer Analyse halten wir lms daher ausschließlich an Quellen, bei denen der Zugriff auf ihre Online-Da tenbarlken einfach und uneingeschränkt gegeben ist. Die Website Syrian SJwhada (2013) pflegt eine detaillierte Datenbarlk mit Angaben zu Olt, Zeitpwlkt und Alt des Todes sowie zu Name, Alter lmd Geschlecht der Opfer.

Allalysen wie die des US-amerikanischen Congressional Research Service (Sharp/

Blanchard 2012) basieren gr'ößtellteils auf Daten von Syrian Shuhada (2013). Die Allgaben des Netzwerkes stützen sich dabei auf Daten verschiedener Nachrichten- quellen, oppositioneller Organisationen und Facebook-Gmppen (wie z. B. The Martyrs of Syrian Revollltion).15

Auch die Daten des VDC (2013) sind als Illfonnationsquelle der Organisation aufgefiUllt. Das VDC arbeitet seinerseits mit den oppositionellen AktivistInnen- netzwerken, sogenallllten Local Coordination COl11.l11ittees, zusammen lmd regis- tlieltnach eigenen Allgaben »Mäl1yrer und Gefangene der Revolution konfonn mit intemationa1en Standards zur Dokumentation von Menschenrechtsverletzungen«

(VDC 2013; lmsere ÜbersetZWlg). Verschiedene arabische und intemationale NGOs beziehen sich in offiziellen Stellungnahmen auf Daten des VDC.16 Auch das deutsche NachIichten1l1agazin Der Spiegel ordnet VDC-Daten als »bisher selu ver- lässlich« ein (Salloul11 2012) und das Foreign Policy Magazine nutzt diese als GlUndlage für Allalysen (Kermer 2011). Die Eingliedenmg von Daten des VDC (2013) in die Opferstatistik der Syrian Shuhada (2013) veranlasst uns zur Fokus- sienmg auf letztere Datenquelle. 17

15 Die Facebook-Gruppe von The Marlyl's 0/ Sy/ian Revolution findet sich lUlter https:/lwww.face- book.com/Syr.Martyr.

16 Hierzu zählen Human Rights Wateh, Federation Internationale des Droits de l'Homme oder das Ca im Institute/or HI/man Rights Swdies (siehe Human Rights Wateh 2012).

17 Die Sy/illll Shuhada-Datenbank umfasst. 85 Provinz-Tage mehr als die VDC-Datenbank. Dieser Unterschied spiegelt sich auch in lUlseren Prognoseergebnissen fiir die VDC-Daten wider, die, maßgeblich beeinflusst durch die kleinere Fallzahl, deutlich niedriger ausfallen, als dies fiir die Shuhada-Datellbank der Fall ist. Die Ergebnisse sind auf Anfrage über die Autorltmen zu beziehen.

17

Beide Datensätze decken den Zeitraum vorn Beginn des Konfliktes im März 2011 bis Ende Februar 2013 ab. Syrian Shuhada (2013) sowie das VDC (2013) erlauben es, zwischen zivilen und militärischen Opfem zu lmterscheiden. Um die Leiden der syrischen Zivilbevölkenmg möglichst unverfälscht abzubilden, werden wir llllS in llllserer Analyse ausschließlich auf einseitige Gewalt, d.h. auf die Gewalt gegen ZivilistInnen, konzentrieren.

Abbildlmg 2 verdeutlicht das Ausmaß der Gewalt, unter dem die Zivilbevölke- nlllg in Syrien seit dem Fliihjahr 2011 zu leiden hat. Wie die Opferzahlen auf Ta- gesniveau in Grafik 2-A zeigen, hat sich der Konflikt deutlich intensivielt. Während im ersten Konfliktj alu Tage mit dreisteIligen Opferzahlen die Ausnahme darstellten, hat die Anzahl der täglich getöteten ZivilistInnenlllit Beginn des Jahres 2012 deut- lich zugenommen. In diesem Zeitramll fmden sich, wie in Abbildllllg 2-A deutlich zu erkennen ist, die gewaltreichsten Tage des sylischen Konflikts. Der Tag mit der höchsten Opferzahl war bis Ende Febmar 2013 der 25. August 2012 mit 419 getö- teten Menschen, wobei allein 275 Todesopfer auf das Massaker in Daraya, ein Vor- OIt von Damaskus, entfallen (Khaled 2012). Nur lmmerklich weniger Menschen verloren am 4. Febmar 2012 ihr Leben. Diese Opferzahl ist maßgeblich Resultat der Militäroffensive in HOlllS, der melu als 350 ZivilistInllen zum Opfer fielen (MacFarquhar/Shadid 2012; Nassivera.2012), was damit den blutigsten Tag in einer der syrischen Provinzen seit Beginn der Dokumentation der Gewalt in Syrienmar- kielt. Ebenfalls deutlich zu erkennen ist der 26. August 20 12. An diesem Tag starben mnd 380 Menschen. Die disaggregierten Daten lassen hier den Schluss zu dass die Opferzahl nicht, wie zu venlluten wäre, das alleinige Resultat des Bombenanschlags im Herzen von Damaskus war, sondem, dass an diesem Tag ein weiteres Massaker in einem Außenbezirk von Damaskus verübt wurde (Fahim 2012).

Geografisch konzentriert sich der Konflikt seit den tödlichen Schüssen auf De- monstranten in Dar'a und Damaskus im März 2011 Zllllehmend auf die Provinzen Hama, Homs, Dar' a und Idlib. Seit Mitte 2012 sind nun auch die Großstädte Aleppo und Damaskus Schauplatz heftiger Kampfhandlungen und Massaker an der Zivil- bevölkenlllg. Dies spiegelt die Militärstrategie der sylischen Regienlllg und der ihr zugehörigen Milizen wider. Ziel des syrischen Regimes scheint es Zll sein, seine Macht in den großen Städten wie Hama, Idlib, Dar'a und Latakia zu erhalten, was die Regienlllgstmppen mit der gezielten Belagemng von »unmhigen« kleineren Städten kombinieren. Die Anuee scheint dabei hauptsächlich auf die Einkessehmg von Städten durch Luftschläge lmd Panzerbeschuss zu setzen, während sich oppo- sitionelle Gmppienlllgen vonanging auf für sie wichtige strategische Ziele wie Öl- felder oder Flughäfen konzentrieren (UN Human Rights Council20 13; Cave 2012).

Abbildllng 2: Verlallf des S)Jlischen Konflikts von März 2011 bis Ende Februar 2013.

2-A: Anzahl der getöteten Zivilisten in Syriell

400-

0-JI.llllllUJJiWliI . . . .

I 0412011

I

08/2011 I 1212011

I 0412012

I 0812012

Anmerkung: Datenquelle ist die Syrian SlllIhada-Datenbank (2013).

2-B: Kl1ll1ulierte Anzahl zi, iler Opfer in Syrien

50000-

0-

I 0412011

,

08/2011

,

1212011

,

0412012

.,

0Bl2012

I

1212012

,

1212012

AlUllerkl.lng: Horizontale Linien kelUlzeiclUlen Vetos im UN-Sicherheitsrnt. Datenquelle ist die Syrian Shllhada-Datenballk (2013).

19

Während in Einzelfällen das ge zielte Töten von ZivilistIl1nen selbst taktisches Ziel des s)'lischen Militärs zu sein scheint, wie einschlägige Berichte über Massaker velmuten lassen, so werden auch durch den willkürlichen Beschuss und die flä- chendeckenden Bombardements von Wohngebieten sowie den Einsatz von Scharf- schützen erhebliche Verluste unter der ZivilbevölkenUlg mutwillig in Kauf genolll- men (UN Human Rights COlUlCil 20l3).18 Entsprechend Abbildung 2-B, die die kumulierte Opferzahl über den Verlauf des Bürgerkriegs zeigt, scheint die Gewalt damit nach wie vor tUlgebrochen. Die intemationale Gemeinschaft kOlmte die ein- seitige Gewalt in Syrien bis heute nicht eindämmen. Viehllelu scheint es, als habe sich das Leiden der ZivilbevölkenUlg im umllittelbaren Umfeld der letzten zwei Vetoentscheidungen im UN-Sicherheitsrat sogar noch verschärft. Damit stellt sich die Frage, wie wahrscheinlich verschiedene Gewalttaten in S)'lien in der Vergan- genheit waren und in ZUktUlft sein werden.

5. Prognose von möglichen Gewaltereignissen in Syrien

»Useful forecasts need to be produced in near-real-time« (Brandt et a1. 2011: 42).

Basierend auf dieser Maxime prognostizieren wir im Folgenden die Wahrschein- lichkeit von extremen Gewaltereignissen in Syrien. Wir velwenden hierfür die Da- ten von Syrian Shuhada (20l3).19 Unsere Untersuchungs einheit ist dabei der ein- zelne Provinz-Tag.^2o Unter Velwendung der vorgestellten Methodik beginnen wir mit der Prognose von historischen Wahrscheinlichkeiten für einen oder mehrere Provinz-Tage mit 250,364,500, 750 lUld 1000 und mehr zivilen Opfel1l. Im zweiten Schritt lUltemehmen wir eine ex ante-Vorhersage der Gewalt in S)'lien für den Zeit- raum von mnd drei Monaten, beginnend mit dem 1. März 2013. Wir prognostizieren hier die Auftrittswahrscheinlichkeit von mindestens einem Tag in einer der s)'l'i- schen Provinzenlllit 250, 364 und 500 oder mehr Opfem.

Ausgehend VOll den Gewaltintensitäten in den 4495 Provinz-Tagen der Syrian Shuahada-Datenballk schätzen wir ein Potenzgesetz mit xmin = 44 (± 8) und einem Skalenparameter von a

=

3,74 (± 0,30). Der XuIin-Welt des Potenzgesetzes zeigt, dass das Potenzgesetz für relativ extreme Massaker gilt tUld .dann, bedingt durch

18 Dies zeigen beispielsweise die Luftangriffe auf Azaz lmd Moadamiyeh (Bamaxd 2013; New Y OIX Times 2013).

19 Der Datensatz wurde mittels eines automatisietten Verfahrens direkt von der entsprechenden Web- site geladen.

20 Die Shllhada-Datenbank erfasst Menschenrechtsverletztmgen auf der Ebene getöteter Individuell.

Um verlässliche Prognoseergebnisse zu erzeugen, haben wir diese Daten auf den Provinz-Tag aggregiert. Dies war nötig, da insbesondere fiir die riilUluiche Dimension keine präziseren Infor- mationen zu VerfiiglUlg standen.

den Skalenparameter, relativ schnell abfällt. Dies wird besonders deutlich, ver- gleicht man das in Abbildung 3-A dargestellte Potenzgesetz fUr Syrien mit dem Power Lall' des Bosnienkriegs in Abbildung l-A. Das Potenzgesetz fiir die syrischen Gewalttaten ist weniger endlastig. Wäln"end extreme Gewalttaten in Syrien damit durchaus zu elwarten sind, sollten sehr extreme, d.h. genozidale Gewaltverbrechen in der Größenordnung des Srebrenica-Massakers, unwahrscheinlich sein.

Um diesen Verdacht zu erhärten, prognostizieren wir im nächsten Schritt die Aufttittswalmcheinlichkeiten fiir Massaker mit unterschiedlichen Opferzahlen bis Ende Febmar 2013. Die Ergebnisse dieser ex post-Vorhersage sind in Tabelle 2 aufgefiilut; AbbildtUlg 3-B zeigt die dazugehörenden Prognosemodelle. Die Ergeb- nisse belegen, dass eine Ztll1ahme der Gewalt seit Ausbmch des Konflikts walu- scheinlich, der Eintritt von sehr extremer Gewalt jedoch nahezu ausgeschlossen ist.

Der bis heute blutigste Tag in Syrien mit mindestens 364 Todesopfelll in der Provinz Homs besitzt gemäß tll1serer Prognose eine Wahrscheinlichkeit von 45,4%

(25,0%-66,7%), fiir einen Tag mit 250 tll1d mehr zivilen Opfelll ennitteln wir sogar eine Wahrscheinlichkeit von gut 79% (60,0%-93,9%). Massaker an der Zivilbevöl- kemng sind somit keine singulären Ereignisse, die sich völlig unelwrutet ergeben.

Selbst ein (fiktiver) Tag in einer der 14 Provinzen mit 500 oder mehr Toten- dies sind mnd 100 Opfer mehr als der blutigste Tag in ganz Sytien bis Ende Febmar 2013 forderte - weist immer noch eine Auftrittswahrscheinlichkeit von gut 23%

(10,2%-39,6%) auf.

Diese Ergebnisse tlllterstreichen den eskalativen Charakter des syrischen Kon- flikts bis Ende Febmar 2013. Allerdings, dies zeigen die Ergebnisse in Tabelle 2 auch, ist eine Eskalation der Gewalt nicht tlllbegrenzt möglich. Mit steigendem Blutzoll veningelll sich die Wahrscheinlichkeiten besonders extremer Gewalter- eignisse deutlich. Für mindestens einen Provinz-Tag mit 1000 oder mehr Toten- dies entspricht dem Vierfachen des Blutzolls des gewaltreichsten Tages in einer der sytischen Provinzen - ennitteln wir eine Wahrscheinlichkeit von 4,2%

(1,2%-8,8%). Während die Walu-scheinlichkeit von extremen Gewalttaten seit Be-

ginn des Konflikts in Syrien damit kontinuierlich gegeben war, sind besonders ex- treme Ereignisse, deren Intensität deutlich über den bisherigen Blutzoll hinaus- reicht, derzeit nicht sehr wahrscheinlich.

21

Abbildung 3: Prognose der einseitigen Gewalt mt! Basis des Potenzgesetzes in Syrien, März 2011 bis Februar 2013.

3-A: Besti/JI/JIung der WahrscheinlichkR.itsverteilllng

10°r--c~~~~~----~-,~~==~====~~

o Empirische Daten ---Potenzgesetz

Homs- Offensive

\~ _e j

\0

10",-:---~~~~-,-,-:--~~~~~,-:-~~~~~~ \

10° 10' 10² 10³

Anzahl getöteter ZJvllisten AlUnedaUlg: Datenquelle ist die Sylian Shllhada-Datenbank (2013).

3-B: Ex post-Prognose einseitiger Gewalt

10~'-:-~~~~~~--~~~~~'-:-~~

1~ ld 1~

Anzahl getöteter Zivilisten

Alllnel'IaUlg: Prognosemodelle mit festem x",u,-Wet1 = 44 fiir ein hypothetisches Massaker mit 500 zivilen Opfetu. Die Grafik zeigt 100 der 10.000 Bootstrap-Prognosemodelle. Datenquelle ist die Sylian Shllhada-Datenbank (2013).

Tabelle 2: Historische Wahrscheinlichkeitenfür Massak.er in Syrien von März 2011 bis Fe- bruar 2013.

Anzahl zivilei' Opfer 250 364 500 750 1000

Aufhittswahrscheinlichkeil 79,7%

45,4%

23,1%

8,7%

4,2%

90% Koofidenzintelvall [60,0% -93,9%]

[25,0% -66,7%]

[10,2% -39,6%]

[3,0% -17,0%]

[1,2% -8,8%]

Anmerkung: Ex post-Prognosen basieren auf 10.000 BootstraJrPotenzgesetzmodellen mit einem x",;,.- Wert = 44 und variablen Skalenparametem. Konfidenzintervalle basieren auf 1000 synthetischen Da- tensätzen, die von jedem Prognosemodell gezogen vrorden. Datenquelle ist die Syriall Shllhada-Da- tenbank (2013).

Die Resultate der historischen Prognose werfen die Frage auf, wie wahrscheinlich eine weitere Eskalation der Gewalt in Syrien ist. Um dieser Frage nachzugehen, prognostizieren wir

e..,

aY/te die Auftrittswahrscheinlichkeit von einem oder mehre- ren Tagenlllit mindestens 250, 364 oder 500 Opfem in einer der 14 Provinzen für den Zeitrau111 von März bis Mai 2013.²¹ Die Prognose erfordert zwei notwendige Annahmen. Wie lUIsere statistischen Tests zeigen, stellt das Potenzgesetz für die syrischen Daten zwar ein plausibles Modell dar, die Log-Nolll1alvelteillUlgen lmd die gestreckte Exponentialvelteilmlg kÖllilenjedoch aL<; Daten1110delle nicht ausge- schlossen werden.²² Wir verwenden deshalb alle drei Velteiltmgen fiir die

e..,

ante- Vorhersage von verschiedenen Massake11l. Für die Prognose ist es femer notwendig, Amlahmen über den zukünftigen Gewaltverlaufzu treffen. Um ein breites Spektl1lm möglicher Entwickhmgen abzudecken, lmterscheiden wir zwischen drei Szenalien.

Das Szenario »Status-Quo« geht davon aus, dass die Anzahl der Ereignisse relativ stabil b1eibt.²³ Während das »pessimistische« Szenario eine Verdopplung der Ge- walt annimmt, sieht das »optimistische« Szenario eine Halbienmg der Gewalter- eignisse vor.

21 Aus Griinden der Einfachheit prognostizieren wir die Auftrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen verschiedener Größen fiir ein Zeitfenster von 90 Tagen.

22 Die Frage, ob ein Phiinomen einer Power Law-Verteihmg oder einer anderen Verteihmg folgt, ist besonders fiir die Prognose selu' extremer und damit weit im tai/liegender Ereignisse relevant (Clauset et al. 2009: 680, Fn. 10). Für Ereignisse mittlerer St.'i.rke können endlastige Vetteihmgell wie die Log-NonualverteihUlg oder die gestreckte ExpollentialverteihUlg Potenzgesetze sehr gut llachalnuen. Fiir extJ:eme Ereignisse ist dies jedoch nicht der Fall (Taleb 2010: 396).

23 Ausgangsplmkt fiir die Konstl1.lktion det· drei Szenarietl ist die Gesamtzahl der Provinz-Tage mit zivilen Opfem zwischen detll 30.11.2012 und dem 28.2.2013 sowie der Anteil der Provinz-Tage mit 44 oder mehr zivilen Opfem.

23

Tabelle 3: Ex an fe-Prognosen der Aujtriffs1l'ahrscheinlichkeitenfür Massaker in Syrien von Anfang März bis Ende Mai 2013.

Anzahlzh1- Pl"ognose- »optimistisches« »Status-Quo«- »Pessimistisches«

ler Opfer modell Szena.1·io mit Szena.1io mit Szenario mit N9OT.~=390 N90Tage = 823 N90Tage = 1650

Poteuzgesetz 14,6% 27,9% 48,0%

250 Gestreckte Exp.-Vert. 12,0% 23,4% 41,2%

Log-Nonllalvert. 10,2% 20,3% 36,0%

Potenzgesetz 5,5% 11,3% 21,1%

364 Gestreckte Exp.-Vert. 4,3% 8,7% 16,6%

Log-Nom1llivert. 3,4% 6,8% 13,1%

Potenzgesetz 2,4% 5,0% 9,7%

500 Gestreckte Exp.-Vert. 1,7% 3,6% 7,2%

Log-Nom1llivert. 1,3% 2,6% 5,1%

Amnerkwlg: Die ex an te-Prognosen basieren jeweils auf 10.000 Bootstraps der verschiedenen Pro- gllosemodelle. Das Potenzgesetz besitzt einen x,.,m-Wert = 44. N90Tage gibt fiirjedes Szenario die Anzahl der Provi.nz-Tage mit 44 oder mehr Opfern in den nächsten 90 Tagen, beginnend ab dem 1.3.2013, an.

Datenquelle ist die Syri.all Shuhada-Datenbank (2013).

Die Ergebnisse unserer Vorhersage fmden sich in Tabelle 3. Für einen oder meh- rere Tage rillt mindestens 250 Toten in einer der 14 syrischen Provinzen ennitteln wir eine Wahrscheinlichkeit zwischen 10% und 48%. Führt man sich vor Augen, dass es nur zwei Ereignisse während des Untersuchungszeitraullls gab, die diese Gewaltintensität überschritten haben, so ist dies ein deutliches Indiz dafiir, dass auch in den nächsten drei Monaten lillt weiteren Massakem zu rechnen ist. Dies wird unterstützt durch das Szenario mit einem oder mehreren Provinz-Tagen mit nun- destens 125 zivilen Opfem, fiir das wir eine Wahrscheinlichkeit zwischen 59%

und 98% ennitteln.²⁴ Sollten sich die kriegerischen Auseinandersetzungen in Syrien in den nächsten Wochen noch weiter verschärfen, so ist auch das Auftreten eines oder mehrerer Massaker in der Größenordmmg der Homs-Offensive recht waln·- scheinlich. Wir ellnitteln fiir solch ein Ereignis mit 364 oder mehr Opfem eine Wahrscheinlichkeit von bis zu 21 %~

Abseits dieser beumuhigenden Ereignismöglichkeiten zeigt lUIsere Prognose je- doch auch, dass ein Abkühlen des Konflikts nut einer deutlichen Reduktion der Wahrscheinlichkeit von extremen Massakem einhergeht. Durch eine Halbiemng der Kampfhandlungen veningelt sich die prognostizielte Wahrscheinlichkeit eines oder mehrerer Massaker mit nundestens 360 Toten auf tmter 6%, während die Wahrscheinlichkeit einer Gewalttat mit 250 oder melu Toten im günstigsten Fall

24 Dieses Ergebnis ist nicht in Tabelle 3 aufgefiUu1, aber auf Anfrage beim Erstalltor verfiigbar.

von 48% auftuttel' 11 % sinkt. Femel' lässt sich, basierend auf unseren Ergebnissen, festhalten, dass aus heutiger Sicht ein fiktives Massaker mit mehr als 500 Toten innerhalb eines Tages in einer der syrischen Provinzen recht tmwahrscheinlich er- scheint. Wir prognostizieren für solch ein Ereignis eine Wahrscheinlichkeit von maximal 10%.

Die Ergebnisse lassen zwei Schlüsse zu: Sofem sich die Staatengemeinschaft in den nächsten Wochen und Monaten nicht zu einer diplomatischen oder militärischen Lösung des syrischen Konflikts dtu"du"ingt, ist auch in naher ZuktUlft mit extremen Massakem tuld K1iegsverbrechen zu rechnen. Halten China tmd Russland ilu'e Blo- ckadehaltung im UN-Sicherheitsrat weiterhin aufi:echt tmd leisten damit, gewollt oder ungewollt einer weiteren Gewalteskalation Vorschub, wird der syrische Kon- flikt nach unserer Einschätzung bis Mitte Juli 2013 mein' als 65.000 zivile Opfer fordelll. Damit sind alleine zwischen März tmd Ende Mai 2013lmapp 10.500 wei- tere zivile Opfer zu elwalten.^2S Allerdings ist, und dies ist die aus humanitärer Sicht positive Nacluicht unserer Analyse, eine Gewalteskalation von genozida1em Aus- maß, wie sie beispielsweise in Bosnien zu beobachten war, eher unwahrscheinlich.

6. Diskussion und Schluss

Unsere Analyse zeigt deutlich, dass dmch das Ausbleiben einer Intelvention in Sy- rien die Gefahr einer weiteren Gewalteskalation besteht. Basierend auf diesem Er- gebnis sind wir der Überzeugung, dass dynamische Konfliktprognosen verstärkt Einzug in die Politik fmden sollten, da sie politische EntsclleidtmgsträgerInnen für das Risiko extremer Menschenrechtsverletztmgen und K1'iegsverbrechen sensibili- sieren und eine Politik zum Schutz der Zivilbevölkenmg forcieren körnlen (Ulfelder 2011). Im Einklang mit dieser Fordenmg ist seit einigen Jaluen wieder ein ver- stärktes Interesse westlicher EntscheidtmgsträgerInnen an Fliihwamsystemen zu verzeichnen, weIches sich auch in der wachsenden BeachttUlg von Konfliktprogno- sen in der quantitativen KOllfliktforschtmg widerspiegelt (Meyer et a1. 2010; Sclmei- der et al. 2010b).

25 Dieses Ergebnis beruht auf einer Trendanalyse (Holt-Winters Smoothing) des in AbbildWlg 2-B dargestellten kumulierten Blutzolls. Eine detaillierte Dokrunentation ist über den Erstautor be- ziehbar. Wir danken einem/einer der anonymen Gutachterhlllen fiir den Vorschlag fiir solch eine Analyse. Grundsätzlich sollte sich die Politik sowohl auf Trendprognosen wie auch auf die Vor- hersage von Extremereignissen stützen. Aus praktischer Sicht scheint es wenig sUlllvoll, sich auf die Ergebnisse eines einzehlen Prognoseinstruments zu verlassen. hn vorliegenden Fall sei darauf hingewiesen, dass Trendprognosen auf mehr Amlahmen beruhen als unsere Potenzgesetzprogno- sen, die ausschließlich aufInforlll8tionen über ereignisspezifische Gewaltintensitäten basieren.

2S

Natürlich können und sollen Konfliktvorhersagen politische Entscheidllllgen we- der präjudizieren noch andere Entscheidungsgnllldlagen ersetzen. Nach mIserem Dafürhalten sollten Stmktmprognosen, die aufgnllld von Merkmalen von Staaten oder Regionen das Risiko der Gewalt in der naben ZUkllllft vorherzusagen suchen, ebenso ZlU" politischen Routine werden wie dynamische Prognosen, wie wir sie für Syrien vorgelegt haben. Nur so kann sichergestellt werden, dass sich (extreme) Ge- walt gegen die zivile Bevölkenlllg in einer Klisenregion antizipieren lllld damit vorzeitig abwenden lässt. Für gering halten wir im Falle von Syrien das Problem, dass die Vorhersagen zu sich selbst erfullenden Prognosen werden. Graham Greene und Jolm Le Cane haben in ihren Spionageparodien Dur Man in Havanna und The Tailor

0/

Panama dieses moralische Dilemma dargestellt lllld gezeigt, wie Agenten unfreiwillig aufgnmd erftllldener Ereignisse einen Konflikt. eskalieren lassen kön- nen. Natürlich sind auch Konfliktprognostikerllmen nicht vor der Gefahr gefeit, das Eskalationspotential durch zwiespältige lllfonnationen zu llllter- oder zu überschät- zen und so gewollt oder lmgewollt Pal1ei zugmlSten der einen oder der anderen Seite zu ergreifen. Dank der erstaunlich detaillielten Opferstatistiken der NGOs ist das Risiko einer verzetTten Prognose im Falle von SyIien jedoch kleiner als in anderen aktuellen Konflikten, auch wenn wir nicht ausschließen körnlen, dass die von uns velwendeten Quellen. die bisheligen Opferzahlen unter- oder überschätzen. Eine Übelpliiftmg der Daten von unabhängigen Akteure würde dem entgegenwirken ist jedoch in Konflikten dieser Art nur zeitverzögel1 realisierbar, was den Wel1 der Prognosen für die Fliiherkelmlmg von Risiken mindern würde. Für moralisch fi:ag- würdiger halten wir ohnehin die Perspektive, vollständig auf die Analyse lmd Vor- hersage VOll aktueller Gewalt zu verzichten. Zu oft beruht die skeptische Haltung gegenüber Vorhersagen auf der Vennutullg, die (quantitative) Konfliktforschullg besitze keine praktische Relevanz. Natürlich kann auch die vorgestellte Prognose scheitem. Aber selbst wenn dies der Fall sein sollte, hoffen wir doch zweierlei:

erstens, dass wir die DisklIssion über die Verantwolumg der westlichen Ordnungs- mächte gegenüber einer weiteren Eskalation im bürgerkIiegsgeplagten Sytien ver- sachlicht haben und zweitens, dass wir den Bedarf der Politik an wissenschaftlich gestützten FliUlwammechanismen überzeugend illustrieren konnten.

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