Page - 77 - in Austrian Law Journal, Volume 1/2016

ALJ 1/2016 Jörg Fuchslueger 77 dokumentiert und es wurden aus mehr als 500.000 Dokumenten 20 beweisrelevante Dokumente für den Untersuchungsbericht exportiert. Die zumeist umfangreicheren echten Fälle benötigen auch mit semantischer Analyse etwas mehr Zeit. IV. Fazit: Semantische Analyse ist ein Lernprozess Die Menge an Möglichkeiten eines analytischen Systems bedingen auch einen Lernprozess, um diese in ihrer vollen Funktionalität nutzen zu können. Zusammenhänge und Pfade können zB nicht nur – wie oben erwähnt – zwischen Sender und Empfänger von E-Mails dargestellt werden, sondern auch zwischen allen möglichen Strukturpunkten. Durch die Kombination von Facetten (Facettenpaare) können zB Buchungstexte und Geldbeträge – zusammen mit Kontoinformationen – analysiert oder Firmennamen und Projekte in Bezug auf Personen dargestellt werden. Der Lernprozess für den Anwender liegt vor allem in dieser neuen Arbeitsweise. Ad-hoc-Analysen in einem riesigen Datenbestand durchzuführen, interaktiv zu arbeiten, tiefer in die Daten hinein- zugehen, Auswertungen zu interpretieren, bei Bedarf noch tiefer zu gehen oder wieder zurück nach oben, das alles erfordert ein Umdenken. Schon mit ersten Erfahrungen wird die Definition von Analysemodellen viel einfacher. Aktuelle Entwicklungen von IBM, besonders im Bereich des kognitiven Computing, werden es ermöglichen, nicht nur natürlich-sprachlich auszuwerten, son- dern auch die Eingaben an das System mit freier Texteingabe durchzuführen. Suche setzt voraus zu wissen, wonach gesucht wird. Mit semantischer Suche kann intelligent gesucht werden. Auffälligkeiten können gerade auch da auftreten, wo diese gar nicht vermutet wurden. In einem konkreten Anwendungsfall mit ICI wurde der wichtige Hinweis in einem E-Mail mit einer Schimpfsuada gefunden. Bestimmte Personen, die auf keiner Untersuchungsliste stan- den, wurden vom Analysemodell mit hoher Auffälligkeit in diesen Nachrichtentexten entdeckt. Die weitere Suche und Analyse mit Bezug auf diese Personen hat dann zu wichtigen neuen Netz- werken und Erkenntnissen in jenem Fall geführt. Mit semantischer Analyse wurden auch wichtige Inhalte entdeckt, die im Vorfeld nicht als relevant erkannt wurden und nach denen nicht direkt gesucht worden wäre. Die Arbeit mit ICI wird von den Anwendern als sehr praxistauglich und effizient beurteilt. IBM hat die Lösung von BIConcepts mit der Nominierung zum Beacon Award 2016 weltweit in der Kate- gorie „Watson Outstanding Cognitive Computing Solutions“ ausgezeichnet.