Ein Abend im Jahr 2014, vor einem Klub in Austin, Texas. Die Menschen sind in Feierlaune, hier findet eine Party im Rahmen des Tech-Festivals South by Southwest statt. Doch während sich die Klubbesucher den Tag über mit den neuesten Technologien beschäftigt haben, lässt sie die Technologie an diesem Abend im Stich.

Sie ahnen nicht, dass sich einige Kilometer weiter gerade ein Unglück zusammenbraut. Ein junger Mann durchbricht mit seinem Auto eine Polizeikontrolle, es entwickelt sich eine Verfolgungsjagd durch die Stadt. Einige Minuten später rast der Mann in die Menschenmenge vor dem Klub, vier Besucher sind sofort tot , mehr als 20 verletzt.

Aleksandar Stojanovic ist ganz in der Nähe, er hätte ebenso gut in der Menge stehen können. "Die Menschen waren völlig unvorbereitet, sie hatten keine Chance", sagt der 40-jährige Unternehmer heute. Wie auch? Sie hätten schon eine Art siebten Sinn gebraucht, um die Gefahr zu spüren. Genau das ist heute mithilfe von moderner Technik möglich, sagt Stojanovic: "Das muss doch nicht sein, alle Daten waren da."

In den USA sei es sogar erlaubt, den Polizeifunk abzuhören, zudem habe jedes Polizeiauto Telemetrie, der Standort werde also permanent übertragen. Es hätte nur jemand diese wenigen Daten zusammentragen und die Menschen warnen müssen, dass sich eine Gefahr in ihre Richtung bewegt. Stojanovic ist überzeugt: Das wäre einfach gewesen, gerade an diesem Tag, an diesem Ort mit der unvorstellbar hohen Dichte an Smartphones in der Stadt.

Zusammen mit seinem heutigen Mitgründer Sascha Knopp hatte er schon länger über eine geeignete Start-up-Idee nachgedacht - "da war es irgendwie klar: wir können etwas Gutes für die Gesellschaft tun." Also gründeten sie Ava und werben seither mit dem Spruch "Deep data for a safe world"  - "für eine sichere Welt". Sie nahmen sich vor: Den nächsten Anschlag würde ihr System "spüren", noch bevor die Polizei ihn verifizieren kann.

In London hätte es funktioniert

Im März 2017 ist es schließlich so weit: Das System läuft noch im Probebetrieb, London ist eine der Städte, die sie dafür ausgewählt haben. Entwicklerteams in Berlin und im serbischen Novi Sad haben unzählige Daten eingepflegt - aus sozialen Medien, von Behörden, von Newsseiten im Netz -, als die Computer auf einmal einen Anschlag melden.

Ein Attentäter war in eine Menschenmenge auf der Westminster-Brücke gefahren, vier Menschen starben, kurz darauf erschoss er einen Polizisten, bevor er selbst erschossen wurde. "Wir wussten von dem Anschlag in London bereits drei Minuten vor der Polizei", sagt Stojanovic heute. Womöglich hat das die Stadt London überzeugt, die heute Kunde des Start-ups ist, ebenso wie neun Dax-Unternehmen aus dem Bereich Mobilität, Tourismus und Sicherheit, die teils nicht genannt werden wollen.

Avas gefahrensensibles System lernt aus allen denkbaren Daten, die öffentlich verfügbar sind: Statistiken der Weltgesundheitsbehörde und der Vereinten Nationen, Zeitungsartikel und Nachrichten, die von einem selbst entwickelten Machine-Learning-System verifiziert werden sollen, Bilder von Webcams, öffentliche Polizeiberichte - "Und Töne!", ruft Stojanovic: Audiodaten gelten als besonders wertvoll, zumal Menschen weniger Angst vor Mikrofonen haben als vor Kameras, und häufig brauche man gar kein Bild: "Die Stadt Barcelona hat ihre Laternenmasten mit Mikrofonen ausgerüstet", sagt Stojanovic. Daraus könne man beispielsweise Schüsse erkennen, "und anhand der Wellenform sogar die genaue Waffe."

Kein Interesse an Nutzerüberwachung

Ergänzt werden die öffentlich zugänglichen Daten durch Daten ihrer Kunden, beispielsweise Porsche oder das Sicherheitsunternehmen GEOS. Die Erkenntnisse könnten zum Beispiel in Echtzeit in Navigationssoftware einfließen, sagt Stojanovic: "Navis weisen uns den kürzesten oder den schnellsten Weg, aber nicht den sichersten." Und dank der Daten aus der Vergangenheit können Prognosen erstellt werden, ähnlich wie es beim Predictive Policing geschieht. So mag ein Viertel, in dem in der Vergangenheit öfter eingebrochen wurde oder in dem Autos gestohlen wurden, kein guter Parkplatz für einen noblen Porsche sein.

Während die Gründer anfangs an eine eigene App dachten, verstehen sie sich inzwischen als Dienstleister, der die Grundlage einer solchen Anwendung liefert. Ihre Kunden können so eigene Anwendungen entwickeln, "die Daten werden dann lokal auf den Endgeräten verarbeitet", betont Stojanovic. Wer sich wovor fürchtet oder wo sich der Nutzer gerade bewegt, davon will Ava schon aus Datenschutzgründen nichts wissen.

Warnungen abhängig vom Nutzer

Aber wäre ein Fehlalarm nicht fatal, würde er Menschen nicht in Panik versetzen, so wie zuletzt beim falschen Raketenalarm auf Hawaii? "Unsere Algorithmen sind sehr gut darin, Falschmeldungen zu erkennen", sagt Stojanovic. Jede Quelle werde mit einem Trustscore versehen, einer Punktzahl, die ihre Vertrauenswürdigkeit angibt. Immun sei das System natürlich trotzdem nicht gegen Fehleinschätzungen: "Deshalb sieben wir radikaler und prüfen im Zweifelsfall lieber mehrfach", so Stojanovic. Bestimmte Kategorien müssten zudem von Menschen freigegeben werden.

Das System könne sich zudem an Nutzer anpassen, da selbst Gefahren in unmittelbarer Nähe für verschiedene Menschen verschieden bedrohlich sind: So hätte man an Silvester beispielsweise am Kölner Hauptbahnhof Frauen warnen können, dort nicht auszusteigen. Die Erkenntnisse werden also kontextualisiert. "Für einen Polizisten ist eine Rockerversammlung gefährlich, für einen Rocker hingegen eine Polizeistation", sagt Knopp und grinst. Objektive Gefahren gibt es wenige.

"Wir wollten, dass die Gesellschaft von den zunehmend verfügbaren Sensoren profitiert, und nicht nur, dass Leute besser getrackt werden", sagt Knopp, "wir wollten einen positiven Nutzen schaffen, den jeder unterschreibt." Allerdings haben Forscher immer wieder gezeigt, dass Anonymität dahin ist, sobald man nur genügend Daten miteinander abgleicht.