FETÖ-MeterTürkei suchte nach mutmaßlichen Putschisten mit Algorithmus

Mehr als 800.000 Menschen hat der türkische Staat laut einem Bericht von Statewatch mittels eines Algorithmus gerastert, um mutmaßliche Anhänger:innen des Putschversuchs von 2016 zu finden und aus dem Militär zu entfernen.

Fethullah Gülen
Anhänger des muslimischen Klerikers Fethullah Gülen werden in der Türkei mit dem Putschversuch in Verbindung gebracht. (Symbolbild) – Alle Rechte vorbehalten IMAGO / Depo Photos

Mehr als 13.000 Soldaten hat das türkische Militär seit dem Putschversuch im Jahr 2016 auf Basis eines Algorithmus als mutmaßliche Anhänger des Geistlichen Fethullah Gülen identifiziert und aus dem Militärdienst entfernt. Die Organisation Statewatch hat nun den so genannten „FETÖ-Meter“ analysiert und die Ergebnisse als kurzen Bericht (PDF) veröffentlicht. Als FETÖ bezeichnet der türkische Staat die Gülen-Bewegung.

Der mit Excel ausgeführte Algorithmus basiert laut Statewatch auf bis zu 97 Hauptkriterien und bis zu 290 Unterkriterien, von denen viele die Privatsphäre des Einzelnen verletzen. Laut den Informationen von Statewatch legte eine Sondereinheit namens „Amt für Gerichtsverfahren und Verwaltungsmaßnahmen“ mit dem Algorithmus ein Profil von Hunderttausenden von Menschen an und versah diese dann mit einem „Score“.

Bewertet wurden Gesundheitsdaten genauso wie Scheidungen, der Besuch von Sprachkursen, die Zugehörigkeit zu bestimmten militärischen Bereichen, die Nutzung der App Bylock oder die Existenz eines Konto bei der mit der Gülen-Bewegung verbundenen Asya Bank. Die jeweiligen Informationen sind mit Punktwerten versehen, die sich dann addieren. Ab einer bestimmten Punktzahl sollten dann die betroffenen Personen weiter überwacht, untersucht oder eben direkt aus dem Dienst entfernt werden.

Mindestens 810.000 Personen betroffen

Der Bericht von Statewatch beruht unter anderem auf den Aussagen mehrerer hochrangiger ehemaliger Militäroffiziere, die inzwischen in der EU Asyl beantragt haben. Im Bericht heißt es, dass die Anwendung des Algorithmus willkürlich gewesen sei und Strafmaßnahmen nicht nur gegen die Hauptverdächtigen, sondern auch gegen alle Personen in ihrem sozialen Umfeld, einschließlich ihrer Familienangehörigen, Kollegen und Nachbarn, zur Folge hatte.

Die Sondereinheit hat laut dem Bericht sensible persönliche Daten von mindestens 810.000 Personen von verschiedenen offiziellen Stellen erhalten, darunter 19 Millionen Zeilen Finanzdaten des türkischen Einlagensicherungsfonds, die verwendet wurden, um diejenigen zu identifizieren, die ein Konto bei der Bank Asya hatten, sowie diejenigen, die Zahlungen oder Spenden an Medien, Bildungseinrichtungen, Gewerkschaften, Vereine und Stiftungen geleistet haben, die durch Notstandsdekrete aufgelöst wurden.

Sogar sprachliche Fähigkeiten wie Englischkenntnisse wurden in das FETÖ-Meter als Kriterium für eine mögliche Beteiligung an einer subversiven Verschwörung aufgenommen. Darüber hinaus wurden die Telefongespräche und Internetaufzeichnungen von etwa einer Million Handynummern verarbeitet. Laut dem Bericht gibt es in der Türkei keine Rechtsgrundlage für die Erhebung und Verarbeitung dieser personenbezogenen Daten.

Algorithmische Verfolgung

Die Autoren des Berichts kritisieren, dass das FETÖ-Meter-System daher zu einem gefährlichen Standard der „Schuld durch Assoziation“ führt, was einen eklatanten Verstoß gegen viele grundlegende Menschenrechte und Prinzipien des modernen Strafrechts darstellt. 

Ali Yıldız, einer der Autoren des Berichts, sagt, dass in einer zunehmend vernetzten Welt die Wahrscheinlichkeit hoch sei, Opfer einer algorithmischen Verfolgung zu werden. „Der Bericht dient daher als Weckruf, um mehr Bewusstsein für die verheerenden Auswirkungen der algorithmischen Verfolgung und Unterdrückung nicht nur in der Türkei, sondern in der ganzen Welt zu schaffen“, so Yıldız weiter.

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Eine Ergänzung

  1. Das sollten sich die Damen und Herren angucken, wenn es um die Frage geht, was Datensammelei und Überwachung ganz von selbst hervorbringen, wenn es nicht gestoppt wird, und immer wieder fragen, was „falsche Positive“ sind.

Dieser Artikel ist älter als ein Jahr, daher sind die Ergänzungen geschlossen.