Digitalisierte Migrationskontrolle: Wenn Technik über Asyl entscheidet

von Anna Biselli

Sprachanalyse-Software, Fingerabdruckabgleich und Handydatenauswertung – das sind nur einige Maßnahmen, die das Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (BAMF) in den letzten Monaten eingeführt hat. Asylverfahren werden digital, die Entscheidungen über menschliche Schicksale zunehmend Maschinen überlassen.

Das BAMF greift immer stärker auf technische Mittel zurück, wenn es darum geht, die Identität und Herkunft von Asylsuchenden zu bestimmen und zu prüfen. Laut BAMF könnten nur etwa 40 Prozent der AntragsstellerInnen einen Pass vorlegen. Ein sogenanntes digitales Assistenzsystem soll dem „besseren Flüchtlingsmanagement“ dienen und helfen, das Problem der Identitätsfeststellung zu bewältigen. Das System wurde zunächst in der Aufnahmeeinrichtung des BAMF in Bamberg getestet und wird nun bundesweit eingesetzt.[1]

Einen der ersten Schritte zum effizienteren „Management“ der Asylsuchenden stellte das sogenannte Kerndatensystem dar. Das Anfang 2016 in Kraft getretene Datenaustauschverbesserungsgesetz führte dazu, dass im Ausländerzentralregister wesentlich mehr Daten gespeichert werden als zuvor. Neben Angaben zur Person, ihrem Wohnort im Herkunftsstaat und Informationen zu ihren Ausweispapieren kam eine Vielzahl weiterer Angaben hinzu: Fingerabdrücke, durchgeführte Gesundheitsuntersuchungen, Impfungen, die vollständigen Namen von begleitenden Familienangehörigen und berufliche Qualifikationen sind nur einige davon. Auch die Seriennummer des neuen, mit einem QR-Code ausgestatteten, Ankunftsnachweises gehört dazu.

Mit dem zentralen System sollen Doppelregistrierungen durch verschiedene Behörden vermieden werden, was wiederum dazu führt, dass eine Vielzahl von Stellen Zugriff auf die Daten hat. Zwar soll jede Behörde nur Zugriff auf die für sie relevanten Datenbestände haben, dieser erfolgt dafür aber automatisiert, eine gesonderte Anfrage ist somit überflüssig. Bis zum März 2016 hatten 14.000 Einrichtungen Zugriff auf das Zentralregister.[2] Darüber hinaus wurde das Registrierungsverfahren da­hingehend umgestellt, dass eine Erfassung bereits beim ersten Kontakt mit den deutschen Behörden erfolgt, beispielsweise beim Grenzübertritt.

TransLitA, der Transliterationsassistent

Eines der Probleme des BAMF waren unterschiedliche Namensschreibweisen, besonders wenn Personen ohne Passdokumente einreisten und so ihren Namen primär mündlich mitteilten. Wenn die Namen in die lateinische Schriftweise übersetzt wurden, kam es zu Fehlern, beziehungsweise mehreren Varianten der Transliteration. Die betroffenen Personen sollen nun ihre Namen selbst, beispielsweise in arabischer Schrift, eingeben. Diesen überträgt dann TransLitA, kurz für Transliterationsassistent, automatisch und einheitlich in lateinische Schrift. Das BAMF erhofft sich davon jedoch nicht nur weniger Fehler bei der Namensübertragung. Die Software gibt anhand der Namensschreibweise auch Hinweise auf mögliche Herkunftsländer und soll so überprüfen, ob die Angaben der Asylsuchenden plausibel sind.

Das System mag geeignet sein, um einheitliche Transliterationen sicherzustellen, der Nutzen bei Sicherheitsabgleichen ist jedoch zweifelhaft. Liegt kein Passdokument vor und gibt die oder der Antragstellende vorsätzlich einen falschen Namen in einer plausiblen Schreibweise an, versagt TransLitA.

Stimmbiometrie zur Dialekterkennung

Wenn das BAMF an den Herkunftsangaben von Asylsuchenden zweifelte, forderte es in manchen Fällen Sprachgutachten an. Diese Praxis bestand bereits seit 1998. SprachanalystInnen sollen anhand von Inter­viewaufzeichnungen beurteilen, ob die Angaben der Befragten glaubwürdig sind. Dafür ziehen sie Dialekte, Satzbau und verwendete Begriffe heran. Diese Analysen sollen nun an Software ausgelagert werden; das BAMF nennt das Stimmbiometrie.

Diese Sprachgutachten, unabhängig davon ob sie von Menschen oder Maschinen stammen, bergen einige Probleme. Den Analysen liegen Sprachproben zu Grunde, die aus Gesprächen mit DolmetscherInnen stammen. Befragte passen dabei mitunter ihre Sprechweise derjenigen der DolmetscherInnen an. Zum einen liegt das an der formalen Situation. Es ist nicht schwer, an eigene Beispiele zu denken, bei denen eine Person im Dialog – beispielsweise mit BehördenvertreterInnen – versucht, ihren Heimatdialekt zu unterdrücken. Zudem erfolgt eine Akkomodation an die Hochsprache bei GesprächspartnerInnen, wenn diese einen anderen Dialekt sprechen, gerade bei seltenen Dialekten ist das zu erwarten.

Darüber hinaus sind Interviewausschnitte mitunter zu kurz, um aussagekräftige Bewertungen zu erstellen.[3] Im Falle eines menschlichen Gutachters lässt sich auch die Qualifikation der Begutachtenden nicht überprüfen, da das BAMF ihre Identität unter Verschluss hält.

Die Vielfalt der Sprachen und Dialekte im arabischen Raum ist groß, in Syrien allein verzeichneten die Linguisten Gary F. Simons und Charles D. Fenning 18 aktiv gesprochene Sprachen und unzählige zugehörige regionale Dialekte.[4] Ein Mensch braucht dafür ein tiefes Fachwissen, nicht für jede Region sind muttersprachliche GutachterInnen oder solche, die sich für längere Zeit in einer Region aufgehalten haben, verfügbar. Ein Computer hingegen benötigt eine riesige Datenbasis, um die Unterschiede zu lernen, also genügend Beispiele.

Forschung zu Dialektanalyse

Aktuelle Beispiele aus der Forschung zu automatischer Dialektanalyse scheiterten schon bei einer viel kleineren Menge an Zuordnungsmöglichkeiten. LinguistInnen versuchten, Hocharabisch und die vier ver-breitetsten arabischen Dialekte anhand von Beispielen aus Nachrichtenbeiträgen auseinanderzuhalten. Ihre Software konnte die Audioaufnahmen zuverlässig in die Kategorien „Hocharabisch“ und „Dialekt“ einordnen, bei der Zuordnung zu einem bestimmten der vier Dialekte wiederum erzielten sie lediglich eine Genauigkeit von 60 Prozent.[5] Bei den vielen syrischen Dialekten wird die Aufgabe entsprechend schwerer.

Dazu kommt, dass Sprache nicht statisch ist, sie entwickelt und verändert sich ständig – sowohl innerhalb der Regionen als auch im Sprachgebrauch des Menschen, der sie nutzt. Jeder Kontakt mit Personen verändert das Sprechen. Auf ihrem Fluchtweg kommen Asylsuchende mit einer Vielzahl anderer Menschen unterschiedlicher Herkunft in Kontakt. Bei Menschen, die im Laufe ihres Lebens ihren Wohnort wechselten, vermischen sich Dialekte. Sie übernehmen regionale Eigenheiten, passen ihre Wortwahl an. Außerdem beeinflussen soziale Faktoren die aktive Sprache. Bei Personen, die aufgrund ihrer Herkunft diskriminiert werden und Nachteile fürchten müssen, kommt es zu Anpassungen, um nicht sofort zugeordnet werden können.

Ein weiterer Faktor: Sprachen halten sich nicht an Landesgrenzen. Der Frankfurter Allgemeinen Zeitung erklärte die jordanische Linguistin Enam Al-Wer, in der arabischen Welt seien viele Landesgrenzen mit dem Lineal gezogen worden. Das mache es unmöglich, zweifelsfrei festzustellen, ob jemand nun auf der einen oder der anderen Seite einer Grenze geboren ist.[6] Auf syrische Asylsuchende übertragen heißt das: ob sie ihrem Herkunftsland Syrien zugeordnet werden, das 2017 bisher eine Schutzquote von 94,3 Prozent hat, oder Nachbarländern wie Jordanien mit deutlich schlechterer Bleibeperspektive.

Das BAMF betont bei den digitalen Systemen immer wieder, die endgültige Entscheidung liege in der Hand des Menschen. Die Ergebnisse dienten nur dazu, zusätzliche Anhaltspunkte zu erlangen. Doch je mehr dieser Anhaltspunkte diese vermeintlich objektiven Systeme liefern, desto größer wird ihr Einfluss auf diejenigen, die sie in eine Asylentscheidung einbeziehen müssen – gerade wenn die Zeit knapp und die Liste der abzuarbeitenden Fälle lang ist.

Bildbiometrische Verfahren

Die Fingerabdrücke der Geflüchteten werden bei ihrer Registrierung erfasst und in der Asyl-Fingerabdruckdatei des Bundeskriminalamtes gespeichert. Seit August 2016 – so der damalige BAMF-Chef Frank-Jürgen Weise – waren alle BAMF-Stellen mit der notwendigen Technik ausgestattet. Durch diese Fingerabdrücke sollen Mehrfachregistrierungen verhindert werden. Nehmen die Behörden einen Fingerabdruck ab, erfolgt – mithilfe des „Fingerabdruck-Schnell-Abgleichsystems“, kurz Fast-ID – ein automatischer Abgleich mit der zentralen BKA-Datenbank. Als zweites Merkmal zieht das BAMF biometrische Gesichtsbilder heran. Wie die Fingerabdrücke und einheitlich transliterierten Namen sollen sie Doppelregistrierungen einfacher vermeiden helfen und dienen dem Abgleich mit Datenbanken sonstiger Sicherheitsbehörden.

Massenauslesen von Smartphones

Das im Mai vom Bundestag verabschiedete „Gesetz zur besseren Durchsetzung der Ausreisepflicht“ ermöglicht dem BAMF zusätzlich zu den genannten technischen Maßnahmen, Endgeräte und Datenträger der Geflüchteten zu durchsuchen.[7] Beispielsweise können ihre Smartphones schon bei der Registrierung als Asylsuchende ausgelesen werden.

Während des Gesetzgebungsprozesses argumentierten BefürworterInnen der Regelung, die Auswertung der Daten solle das letzte Mittel sein, falls die Herkunft und Identität der Betroffenen nicht anders geklärt werden könne. Das sei der Fall, wenn die Betroffenen kein Passdokument vorlegen können und anderweitige Informationen nicht zu einem eindeutigen Ergebnis führen würden.

Der tiefe Grundrechtseingriff zog starke Kritik auf sich, der Deutsche Anwaltsverein sah gravierende Verletzungen des Persönlichkeitsrechts der Geflüchteten, auch die Bundesdatenschutzbeauftragte Andrea Voßhoff äußerte verfassungsrechtliche Bedenken. Beide bemängelten, es sei nicht ausdrücklich definiert, dass die Maßnahme nur als letztes Mittel angewandt werden dürfe. Diese Bedenken bestätigten sich. BAMF-Chefin Jutta Cordt gab Ende August bekannt, nur die Auswertung der Daten sei „Ultima Ratio“. Auslesen will das BAMF hingegen pauschal alle Geräte, schon beim Erstkontakt mit dem Bundesamt. Sie sollen dann in einem „technischem Safe“ gespeichert werden. Will das BAMF die Daten später nutzen, müsse eine VolljuristIn sie freigeben.

Wie die Bundesregierung im September auf eine Kleine Anfrage mitteilte, umfassen die vorliegenden Rohdaten „Ländercodes der gespeicherten Kontakte, Ländercodes der angerufenen und angeschriebenen Num­mern, Ländercodes der eingehenden Anrufe und Nachrichten, Lokationsdaten und die in den Nachrichten verwendeten Sprachen“.[8]

Die Bundesregierung erwähnt hier ausdrücklich Lokations-, also Geo­daten als Analysebaustein. Das geht über das ursprünglich geplante Maß an gesammelten Daten hinaus. In einer Plenardebatte hatte sich der parlamentarische Staatssekretär Ole Schröder (CDU) beklagt, mit der SPD sei es nicht machbar gewesen, das Auslesen dieser Daten zu erlauben.[9] Nun sieht die Praxis anders aus: Laut Bundesregierung könnten Geodaten „Rückschlüsse auf die Staatsangehörigkeit zulassen“, Reise­routen sollen aber nicht erstellt werden.

Auch Geheimdienste profitieren

Von den zunehmenden Datenmengen, die über Geflüchtete anfallen, profitieren die Geheimdienste. Im Namen der Sicherheit werden Daten an das Bundesamt für Verfassungsschutz, den BND, den Militärischen Abschirmdienst, das Zoll- sowie das Bundeskriminalamt weitergeleitet, um die Daten mit deren Erkenntnissen abzugleichen. Für bestimmte Herkunftsländer, die das Bundesinnenministerium und das Auswärtige Amt zusammen festlegen, erfolgt dieser Abgleich automatisiert.

Mit welchen Dateien die entsprechenden Stellen die Daten der Geflüchteten abgleichen, hält die Bundesregierung geheim. Es geht jedoch mindestens um neun verschiedene Datenbanken, darunter die polizeilichen Informationssysteme INPOL-Fall und INPOL-Zentral sowie das „Nachrichtendienstliche Informationssystem“ (NADIS-WN) des Verfassungsschutzes.[10] Die angefragten Behörden gleichen die Daten nicht nur ab, um dem BAMF mitzuteilen, ob Gründe gegen einen Schutzstatus sprechen. Sie dürfen die Informationen auch „zur Erfüllung ihrer gesetzlichen Aufgaben“ speichern und verwenden. Was diese Gründe sein können, ist nicht näher definiert, und es liegt in der Natur der Geheimdienste, eine Vielzahl von Informationen zu sammeln, die potentiell nützlich werden könnten.

Weitere Übermittlungen fallen an, wenn das BAMF zu der Auffassung gelangt, Asylsuchende würden über sicherheitsrelevante Erkenntnisse verfügen. Die Zahl dieser Übermittlungen an BND und Verfassungsschutz steigt. 2015 erfolgten 462 Übermittlungen vom BAMF an den BND – bei 441.899 Asyl-Erstanträgen. Bis zum Oktober 2016 übermittelte das BAMF 1.350 Mal Daten, bei 676.320 Anträgen insgesamt. Die Zahl der Übermittlungen hat sich also fast verdreifacht, während die der Anträge lediglich um das Eineinhalbfache wuchs.[11]

Die Entscheidung liegt beim Menschen?

Der vom BAMF verwendete Begriff „Flüchtlingsmanagement“ bringt es auf den Punkt: Mit der zunehmenden Technisierung und Automatisierung entwickelt sich der Asylprozess in eine Richtung, bei der Effizienz als wichtigster Faktor gilt. Hilfe erhält das BAMF dabei durch klassische Unternehmensberatungen wie McKinsey, Roland Berger oder Ernst & Young. Allein 2016 gab das BAMF dafür 25 Mio. Euro aus.[12]

Die wachsende Technisierung und an Fabriken erinnernde Effizienz­steigerung im BAMF führt zu Fehlern. Und ein falsches Ergebnis bedeutet hier nicht, dass ein Werkstück unbrauchbar geworden ist. Es bedeutet, dass mitunter Menschen abgeschoben werden, denen in ihrem Herkunftsland Verfolgung und Tod drohen. Mit den steigenden Zahlen an Asylsuchenden im Jahr 2015 war das BAMF überfordert, organisatorisch und personell. Das führte zu schlecht ausgebildeten BefragerInnen, laut Berichten von ZEIT Online hatten im Mai 2017 nur 21,6 Prozent der EntscheiderInnen die gesamte vorgesehene Ausbildung durchlaufen.[13]

Zusätzlich erfolgte eine Trennung von AnhörerIn und EntscheiderIn, die befragende Person ist also nicht mehr automatisch dieselbe, die letztlich eine Asylentscheidung fällt. Überforderung, mangelnde Ausbildung, reduzierter persönlicher Bezug zu den Befragten – die Technik komplettiert das Bild. Schicksale werden zu Akten, Entscheidungen stützen sich auf die Ausgaben eines Systems. Dass diese nur eine Zusatzinformation sei und die Entscheidung am Ende immer noch in der Hand eines Menschen verbleibe, wirkt zynisch, wenn ein Entscheider fünf Anträge an einem Tag bearbeiten soll.

[1]  www.bamf.de/SharedDocs/Meldungen/DE/2017/20170726-am-vorstellung-modell projekt-bamberg.html
[2]   www.bva.bund.de/SharedDocs/Kurzmeldungen/DE/BVA/Sicherheit/AZR/2016-03-31-DAVG_Erster%20Meilenstein.html
[3]   sueddeutsche.de v. 7.10.2016
[4]   Simons, Gary F.; Fennig, Charles D. (Hg.): Ethnologue: Languages of the World, Dallas, Texas 2017, www.ethnologue.com
[5]   Ali, A. et. al.: Automatic Dialect Detection in Arabic Broadcast Speech 2016, www.research.ed.ac.uk/portal/files/26891896/aali_is2016.pdf
[6]   faz.net v. 5.3.2017
[7]   BT-Drs. 18/12415 v. 17.5.2017
[8]   BT-Drs. 18/13551 v. 11.9.2017
[9]   BT-PlPr 18/234 v. 18.5.2017
[10] netzpolitik.org v. 12.12.2016
[11] BT-Drs. 18/10163 v. 28.10.2016
[12] zeit.de v. 30.3.2017
[13] zeit.de v. 13.6.2017

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