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Verarbeitung von Social-Media Content zur Strafverfolgung
Studienarbeit aus dem Jahr 2020 im Fachbereich Informatik - Angewandte Informatik, Note: 1.0, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (Institut für Angewandte Informatik und Formale Beschreibungsverfahren (AIFB)), Veranstaltung: Privacy Awareness, Sprache: Deutsch, Abstract: Ziel der Arbeit ist es, die aktuellen rechtlichen Herausforderungen der Strafverfolgung auf sozialen Netzwerken herauszuarbeiten und mögliche Verbesserungen in der aktuellen Gesetzeslage darzulegen. Anschließend sollen Methoden des Natural Language Processing vorgestellt werden, welche der Polizei und anderen Behörden zukünftig helfen können, technische Kompliziertheiten in der Informationsverarbeitung einzugrenzen. Diese Themen sollen anschließend durch ein Experteninterview modifiziert werden. Zum Abschluss sollen die Methoden des NLPs evaluiert werden, um ein mögliches Lösungskonzept für die technischen Schwierigkeiten vorlegen zu können. Abschließend sollen weitere Lösungsmöglichkeiten zur Erleichterung der Strafverfolgung auf sozialen Netzwerken vorgestellt werden. Jahr für Jahr nimmt die Rolle von sozialen Netzwerken wie Facebook, Instagram oder Twitter zu. Mit dem zunehmenden Einfluss der Netzwerke kommt es auch vermehrt zu Straftaten, welche sowohl direkt auf den Plattformen in Form von beispielsweise Betrug oder Cybermobbing stattfinden können, als auch durch Aufrufe zu schweren Straftaten wie Attentaten in realen Leben auftreten. Deshalb sind soziale Netzwerke durch die steigende Menge an Informationen für strafverfolgende Behörden sehr interessant. Jedoch stellen technische Problematiken, wie die Verarbeitung von der großen Menge an Informationen, sowie auch rechtliche Hürden, bspw. Datenschutzrichtlinien oder Grundrechte der Verdächtigen, die strafverfolgenden Behörden vor große Herausforderungen.
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