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Eröffnungsvortrag Prof. Dr. Seibert: Was ist das Böse?

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Eröffnungsvortrag Prof. Dr. Seibert: Was ist das Böse?

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Bundesamt für Sicherheit und Informationstechnik zu Deep Fakes

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Bundesamt für Sicherheit und Informationstechnik zu Deep Fakes

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Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik

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Verfahren zur Manipulation von medialen Identitäten existieren bereits seit vielen Jahren. So ist es allgemein bekannt, dass Bilder durch vielfältige Methoden manipuliert werden können. Lange Zeit war es sehr aufwändig, dynamische Medien, wie Videos oder Audiomitschnitte qualitativ hochwertig zu manipulieren. Durch Methoden aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz ( KI) ist dies heute jedoch deutlich einfacher und Fälschungen können mit vergleichsweise wenig Aufwand und Expertise in einer hohen Qualität erstellt werden. Aufgrund der Nutzung von tiefen neuronalen Netzen (englisch: deep neural networks), werden solche Verfahren umgangssprachlich als „Deepfakes" bezeichnet.

Methoden zur Manipulation medialer Identitäten können somit im Wesentlichen in die drei Medienformen Video/ Bild, Audio und Text untergliedert werden. Die folgenden Ausführungen zeigen, welche Angriffsmethoden es nach dem aktuellen Stand der Technik gibt, welche Daten für einen erfolgreichen Angriff benötigt werden und welcher Aufwand für die Erstellung von Fälschungen mithilfe von Deepfake-Verfahren notwendig ist.

Fälschung von Gesichtern

Zur Manipulation von Gesichtern in Videos wurden in den letzten Jahren mehrere KI-basierte Verfahren entwickelt. Diese verfolgen entweder das Ziel Gesichter in einem Video zu tauschen („Face Swapping"), die Mimik/ Kopfbewegungen einer Person in einem Video nach Wunsch zu kontrollieren („Face Reenactment"), oder neue (Pseudo-)Identitäten zu synthetisieren.

Quelle: brgfx / Freepik Zusammenstellung: BSI

Beim „Face Swapping" Verfahren, dargestellt in der Abbildung oben, besteht das Ziel darin, aus der Eingabe eines Gesichts einer Person, ein Gesichtsbild einer anderen Person mit derselben Mimik, Gesichtsbeleuchtung und Blickrichtung zu erzeugen. Hierfür wird in gängigen öffentlichen Softwarebibliotheken ein Autoencoder-Verfahren als Modell verwendet. Diese neuronalen Netze lernen aus einem Gesichtsbild die relevanten Mimik- und Beleuchtungsinformationen kodiert zu extrahieren und aus den kodierten Informationen ein entsprechendes Gesichtsbild zu erzeugen. Mittlerweile können mit gängigen kommerziellen Grafikkarten Modelle mit hoher Bildauflösung trainiert werden, welche Nahaufnahmen von Gesichtern in FullHD-Videos behandeln können. Diese Modelle sind auch teilweise, und mit einem geringen Zeitversatz, in Echtzeit zum Gesichtstausch einsatzfähig. Als Trainingsmaterial werden dabei nur wenige Videominuten einer Zielperson benötigt. Allerdings müssen diese von hoher Qualität sein und möglichst verschiedene Gesichtsmimiken und Perspektiven enthalten, damit diese vom Modell zur Manipulation gelernt werden können.

Beim „Face Reenactment" werden die Kopfbewegung, Mimik oder Lippenbewegung einer Person manipuliert. Dies ermöglicht es, visuell täuschend echte Videos zu erstellen, bei denen eine Person Aussagen trifft, die sie in der Realität nie getätigt hat. Populäre Verfahren erreichen dies durch Erzeugung eines 3D-Modells des Gesichts der Zielperson anhand eines Videostreams. Dieses kann der Manipulator dann beliebig mit seinem eigenen Videostream kontrollieren und täuschend echte Gesichtsausdrücke bei der Zielperson erzeugen.

Bei der Synthetisierung von Gesichtsbildern können neue Personen erzeugt werden, die in der Realität nicht existieren. Gängige Verfahren beschränken sich bisher noch auf einzelne Bilder, welche aber bereits Nahaufnahmen in einer hohen Bildauflösung und Detailtiefe erzeugen können.

Fälschung von Stimmen

Für die Erstellung von manipulierten Stimmen sind insbesondere „Text-to-Speech ( TTS)"- und „Voice Conversion ( VC)"-Verfahren von großer Bedeutung.

Quelle: brgfx / Macrovector / Freepik Zusammenstellung: BSI

Die prinzipielle Funktionsweise von „Text-to-Speech"-Verfahren ist in der ersten Abbildung skizziert. Hierbei kann ein Anwender einen Text vorgeben, welcher durch das TTS-System verarbeitet und in ein Audio-Signal umgewandelt wird. Der semantische Inhalt dieses Signals entspricht dem des vorgegebenen Textes und die sprecherspezifischen Charakteristika entsprechen im Idealfall einer durch den Anwender spezifizierten Zielperson. Hiermit können prinzipiell sowohl Menschen als auch automatisierte Sprecherkennungsverfahren getäuscht werden.

Quelle: brgfx / Macrovector / Freepik Zusammenstellung: BSI

Die prinzipielle Funktionsweise eines „Voice-Conversion"-Verfahrens ist in der zweiten Abbildung skizziert. Hierbei hat ein Anwender die Möglichkeit dem VC-System ein Audio-Signal vorzugeben, welches durch dieses zu einem manipulierten Audiosignal konvertiert wird. Dieses erzeugte Audio-Signal hat dabei den gleichen semantischen Inhalt wie das Ursprungssignal, unterscheidet sich jedoch in der zu hörenden Charakteristik des Sprechers/ der Sprecherin. Diese gleicht hierbei im Idealfall einer durch den Angreifer ausgewählten Zielperson.

Damit diese Verfahren funktionieren, müssen sie zunächst mittels Trainingsdaten trainiert werden. Die Art der benötigten Daten unterscheidet sich je nach Angriffsart, wobei alle Verfahren die Gemeinsamkeit haben, dass von der Zielperson Audio-Aufnahmen in einer möglichst hohen und konstanten Qualität benötigt werden.

Da sowohl TTS-, als auch VC-Verfahren in der Regel durch komplexe neuronale Netze umgesetzt werden, sind für das Training mehrere Stunden Audiomaterial an Trainingsdaten der Zielperson notwendig, um eine hohe Qualität zu erreichen. Allerdings gibt es Möglichkeiten, die von der Zielperson benötigten Daten auf wenige Minuten zu verkürzen, indem große Datenbanken anderer Personen als Hilfsdaten verwendet werden. Moderne Forschungsansätze arbeiten an Verfahren, welche lediglich wenige Sekunden Audiomaterial der Zielperson und keinen erneuten Trainingsprozess benötigen, wobei dies bisher zu Lasten der Qualität der Ausgabe geht.

Fälschung von Texten

Verfahren zur Generierung von Texten, welche auf tiefen neuronalen Netzen basieren, schaffen es durch neue KI-Modelle, große Textdatenbanken und eine hohe Rechenleistung, lange und zusammenhängende Texte zu schreiben. Bei diesen kann auf den ersten Blick nicht unterschieden werden, ob sie von einem Menschen oder von einer Maschine geschrieben wurden. Meist sind nur wenige einleitende Wörter notwendig, aus denen das Modell eine mögliche, plausible Fortsetzung des Texts generiert. Damit können Nachrichten verfasst, Blog-Einträge erzeugt, oder auch Chat-Antworten generiert werden.

Noch sind die notwendigen Ressourcen zum Training des Systems und Anwendung der leistungsstarken Modelle jenseits dessen, was im Verbraucherbereich üblich ist. Daher müssen Privatpersonen auf öffentlich zugängliche Clouddienste zurückgreifen. Bei fortschreitender Weiterentwicklung der Technik ist damit zu rechnen, dass diese Einsatz in Chatbots oder Social Bots finden, um einen fiktiven Gesprächspartner zu simulieren.

Mögliche Bedrohungsszenarien

Mittels der beschriebenen Verfahren ist es heute auch teilweise für technisch versierte Laien möglich, mediale Identitäten zu manipulieren, wodurch sich zahlreiche Bedrohungsszenarien ergeben:

Überwindung biometrischer Systeme: Da es mittels Deepfake-Verfahren möglich ist, mediale Inhalte mit den Charakteristika einer Zielperson zu erstellen und diese Verfahren teilweise bereits in Echtzeit lauffähig sind, stellen sie eine hohe Gefahr für biometrische Systeme dar. Insbesondere bei Fernidentifikationsverfahren (z.B. der Sprechererkennung über das Telefon oder der Videoidentifikation) scheinen solche Angriffe erfolgversprechend, da ein potentieller Verteidiger lediglich das Ausgangssignal erhält. Jedoch hat er keine Kontrolle über die Aufnahmesensorik oder die am aufgenommenen Material durchgeführten Änderungen.

Social Engineering: Deepfake-Verfahren können außerdem dazu verwendet werden, gezielte Phishing-Angriffe („Spear-Phishing") durchzuführen, um Informationen und Daten zu gewinnen.
Auch kann ein Angreifer diese Technologie zur Durchführung von Betrug und zur Abschöpfung finanzieller Mittel nutzen. Beispielsweise könnte er eine Person mit der Stimme von deren Führungskraft anrufen, um eine Geldtransaktion auszulösen („CEO-Fraud").

Desinformationskampagnen: Mittels Deepfake-Verfahren ist es potentiell möglich, glaubwürdige Desinformationskampagnen durchzuführen, indem manipulierte Medieninhalte von Schlüsselpersonen erzeugt und verbreitet werden.

Verleumdung: Durch die Möglichkeit Medieninhalte zu generieren, die Personen beliebige Aussagen treffen lassen und sie in beliebigen Situationen darstellen, kann der Ruf einer Person durch die Verbreitung von Unwahrheiten nachhaltig geschädigt werden.

Beispiel-Video

Das folgende Video zeigt beispielhaft drei verschiedene Fälschungsmethoden.

Zum einen wird in dem Video ein Face-Swapping-Verfahren angewendet, um das Gesicht eines Angreifers mit Arne Schönbohm zu tauschen, zum Produktionszeitpunkt des Videos Präsident des BSI. Dazu wurden im Vorfeld ca. 5-10 Minuten lange Videoaufnahmen von beiden Personen gemacht, welche für das Training des KI-Modells verwendet wurden. Insbesondere zeigt das Video, dass es schon heute möglich ist, eine solche Fälschung in Echtzeit mit einer vergleichsweise hohen Qualität zu erstellen.

Zum anderen sind in dem Video zwei Audio-Fälschungen enthalten. Bei einer dieser Fälschungen wurde ein Text-to-Speech-Verfahren verwendet, um Audio-Segmente der zu fälschenden Stimme zu erstellen. Außerdem wurde die Stimme des „Off-Sprechers" mittels eines Voice-Conversion-Verfahrens in die Stimme des damaligen BSI-Präsidenten konvertiert. Für das Training dieser Systeme wurden ca. 10 Minuten Audio-Material des Originals verwendet, das aus öffentlichen Videos extrahiert wurde und nur von mittlerer Qualität war.

In den folgenden Audio-Segmenten ist zunächst die Original-Aufnahme eines Sprechers zu hören. Im darauffolgenden Segment ist ein mittels eines TTS-Verfahrens generiertes Audio-Signal dieses Sprechers zu hören. Abschließend enthält das letzte Audio-Segment eine mittels eines VC-Verfahrens manipulierte Version der Original-Aufnahme, welche Arne Schönbohm als Zielsprecher hat.

Das Original:

TTS-Version der Stimmenmanipulation:

Arne Schönbohm-konvertierte Version der Sprachausgabe:

In den Audiodateien gesprochener Text: „Schönen guten Tag, meine Damen und Herren. Ich bin nicht echt, noch können Sie das wahrnehmen. Aber mit zunehmender Reife der Technologie, wird Ihnen das sehr, sehr schwer fallen."

Gegenmaßnahmen

Es gibt viele Ansätze, um sich gegen die beschriebenen Methoden zu verteidigen, wobei sich diese in die zwei Kategorien Prävention und Detektion untergliedern lassen.

1. Prävention

Gegenmaßnahmen aus dem Gebiet der Prävention zielen darauf ab, das Risiko eines erfolgreichen Angriffs mittels Deepfakes zu senken:

Aufklärung

Eine zentrale Maßnahme gegen Deepfake-Angriffe stellt die Schulung potentiell betroffener Personen dar. Zum einen ist davon auszugehen, dass das Wissen über die Möglichkeit eines solchen Angriffs eine differenzierte Einschätzung der Echtheit des gesehenen oder gehörten Materials unter Berücksichtigung der Quelle ermöglicht. Zum anderen erzeugen viele Deepfake-Verfahren teilweise deutliche Artefakte. Durch die Kenntnis dieser Artefakte kann die Erkennung von Fälschungen signifikant gesteigert werden. Insbesondere bei Echtzeitanwendungen hat ein Angreifer nicht die Möglichkeit, mit Artefakten behaftetes Material manuell zu bereinigen.

Typische Artefakte bei Gesichtsmanipulationen

Sichtbare Übergänge: Bei einem Face-Swapping-Verfahren wird ein Gesicht der Zielperson in den Kopf einer anderen Person eingesetzt. Dadurch kann es zu sichtbaren Artefakten an der Naht rund um das Gesichts kommen. Ebenso ist es möglich, dass die Hautfarbe und -textur an diesem Übergang wechselt oder dass sich teilweise das Ursprungsgesicht in manchen Frames am Gesichtsrand durch doppelte Augenbrauen bemerkbar macht.

Scharfe Konturen verwaschen: Häufig kommt es noch vor, dass Face-Swapping-Verfahren nicht richtig lernen, scharfe Konturen, wie sie in den Zähnen oder im Auge vorkommen, zu erzeugen. Bei genauem Hinsehen wirken diese auffällig verwaschen.

Begrenzte Mimik, unstimmige Belichtung: Auf Grund einer beschränkten Datenlage kann es dazu kommen, dass ein Modell nur beschränkt fähig ist manche Gesichtsausdrücke oder Beleuchtungssituationen korrekt darzustellen. Häufig ist die Profilansicht eines Gesichts unzureichend erlernt, sodass ein starkes Drehen des Kopfes zu Bildfehlern führen kann, bei welchen zum Beispiel das Gesicht verwaschener wird.

Typische Artefakte bei synthetischen Stimmen

Metallischer Sound: Zahlreiche Verfahren, erzeugen ein Audio-Signal, das vom menschlichen Gehör als „metallisch" wahrgenommen wird.

Falsche Aussprache: Häufig können TTS-Verfahren nicht alle Wörter korrekt aussprechen. Dies kann beispielsweise passieren, wenn ein TTS-Verfahren für die deutsche Sprache trainiert wurde, aber ein englisches Wort ausgesprochen werden soll.

Monotone Sprachausgabe: Insbesondere wenn die Trainingsdaten für ein TTS-System nicht ideal sind, kann das erzeugte Audio-Signal sehr monoton hinsichtlich der Betonung der Wörter sein.

Falsche Sprechweise: Meist sind Fälschungsverfahren vergleichsweise gut dafür geeignet, die Klangfarbe einer Stimme zu fälschen, haben jedoch häufig Probleme damit, die spezifischen Charakteristika der Stimme zu fälschen, sodass beispielsweise Akzente oder Betonungen von Wörtern nicht denen des Zielsprechers/ der Zielsprecherin entsprechen.

Unnatürliche Geräusche: Sofern ein Fälschungsverfahren Eingangsdaten erhält, die stark von den beim Training verwendeten abweichen, kann das Verfahren unnatürliche Geräusche erzeugen. Dies kann beispielsweise ein zu langer Text bei einem Text-to-Speech-Verfahren oder Stille bei einem Voice-Conversion-Verfahren sein.

Hohe Verzögerung: Die meisten Verfahren zur Erzeugung von synthetischen Stimmen müssen zunächst einen Teil des zu erzeugenden semantischen Inhalts als Eingangsdaten empfangen, um ein qualitativ hochwertiges Ergebnis zu erzeugen. Dies führt dazu, dass qualitativ hochwertige Fälschungen in vielen Fällen mit einer gewissen zeitlichen Verzögerung einhergehen, da dieser semantische Inhalt zunächst ausgesprochen und erfasst werden muss, bevor er von einem VC/ TTS Verfahren verarbeitet werden kann.

Um die Fähigkeit, manipulierte Audio-Daten zu erkennen, zu trainieren, kann beispielsweise die von Fraunhofer AISEC entwickelte Anwendung verwendet werden.

Kryptographie

Kryptographische Verfahren bieten die Möglichkeit, die Quelle des Materials eindeutig an eine Identität zu binden. Dies ermöglicht die sichere Zuordnung zu einer (vertrauenswürdigen) Quelle (Authentizität) und stellt sicher, dass Manipulationen des Materials nach der Absicherung sofort auffallen (Integritätsschutz). Hierdurch kann jedoch nicht verhindert werden, dass die Quelle selbst das Material zuvor manipuliert. Aktuelle Entwicklungen beschäftigen sich beispielsweise mit der Erstellung einer digitalen Signatur beim Aufnahmeprozess, wodurch sichergestellt wird, dass das Material nicht mehr nach der Aufnahme manipuliert wurde.

Gesetzlich

Gesetzliche Regelungen können eine Hürde darstellen, Deepfakes ungekennzeichnet in Umlauf zu bringen. Insbesondere wird in dem Regulierungsentwurf der EU-Kommission zu KI-Systemen gefordert, dass alle mit der Deepfake-Technologie erstellten Materialien als solche gekennzeichnet werden müssen.

2. Detektion

Gegenmaßnahmen aus dem Bereich der Detektion zielen darauf ab, mittels Deepfake-Verfahren manipulierte Daten als solche zu erkennen.

Medienforensisch

Mittels Methoden aus der Medienforensik ist es möglich, Artefakte zu detektieren, welche bei der Verwendung von Manipulationsmethoden auftreten. Hiermit ist es für Expertinnen und Experten möglich, Fälschungen nachvollziehbar zu erkennen.

Automatisierte Detektion

In der Forschungsliteratur wurden in den letzten Jahren zahlreiche Methoden zur automatisierten Detektion von manipulierten Daten veröffentlicht. Diese Verfahren basieren in der Regel auf Techniken aus dem Gebiet der künstlichen Intelligenz, insbesondere den tiefen neuronalen Netzen. Aufgrund dessen müssen diese Verfahren anhand großer Datenmengen trainiert werden. Nach der Trainingsphase kann das Modell dazu verwendet werden, für ein Datenbeispiel (zum Beispiel ein Video) zu klassifizieren, ob dieses manipuliert wurde oder nicht.

Herausforderungen der (automatisierten) Gegenmaßnahmen

Ein Problem der Gegenmaßnahmen besteht darin, dass diese entweder nicht in allen Situationen angewendet werden können und in der Regel keinen vollständigen Schutz bieten.

Insbesondere bei der Klasse der automatisierten Detektionsmethoden sollte darauf hingewiesen werden, dass sie häufig nur unter gewissen Rahmenbedingungen zuverlässig funktionieren. Da diese Verfahren in der Regel auf Verfahren der künstlichen Intelligenz basieren, gehen diese Methoden auch mit deren grundsätzlichen Problemen einher:

Generalisierbarkeit: Ein zentrales Problem der meisten Detektionsmethoden ist ihre mangelhafte Generalisierbarkeit. Da die Methoden auf bestimmten Daten trainiert wurden, funktionieren sie häufig auf ähnlichen Daten relativ zuverlässig. Werden jedoch einzelne Parameter verändert, so ist die Korrektheit der Ausgaben häufig nicht gegeben. Ein wichtiges Beispiel eines solchen Parameters, kann der Wechsel zu einer anderen Angriffsmethode, welche nicht in den Trainingsdaten vorhanden war, sein. Dieses Verhalten konnte beispielsweise in der Deepfake Detection Challenge (2020) beobachtet werden, in welcher selbst das beste Modell lediglich eine durchschnittliche Genauigkeit von 65,18 Prozent erreichen konnte, wobei eine Genauigkeit von 50 Prozent durch bloßes Raten erreicht werden würde.

KI-spezifische Angriffe: Ein weiteres zentrales Problem dieser Verfahren besteht darin, dass sie durch KI-spezifische Angriffe überwunden werden können, wobei insbesondere adversariale Angriffe eine besondere Bedrohung darstellen. Weitere Informationen hierzu: Sicherer, robuster und nachvollziehbarer Einsatz von KI
So kann ein adaptiver Angreifer beispielsweise ein gezieltes Rauschen erstellen, welches über das mittels eines Face-Swapping-Verfahrens manipulierte Bild gelegt wird. Dieses Rauschen kann so klein sein, dass es für den menschlichen Betrachter nicht zu bemerken ist, hat jedoch für das Detektionsverfahren den Effekt, dass es die Fälschung nicht als solche klassifiziert. Solche Angriffe lassen sich nicht komplett vermeiden, jedoch sollten sie bei der Erstellung von Detektionsverfahren berücksichtigt und die Hürde für einen Angreifer erhöht werden.

Ausblick

Die Technologie zur Fälschung medialer Identitäten hat sich in den letzten Jahren insbesondere durch die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz deutlich weiterentwickelt. Aktuelle Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass sich dieser Trend weiter fortsetzen wird, sodass die manuelle Erkennung von Fälschungen in Zukunft immer schwieriger werden wird. Auch ist davon auszugehen, dass sich die Menge der von der angegriffenen Person benötigten Daten stetig verringern wird. Für technisch versierte Laien ist es bereits heute möglich, qualitativ hochwertige Fälschungen zu erstellen. Es ist jedoch davon auszugehen, dass sich die benötigte Expertise und der notwendige Aufwand zur Erstellung von Fälschungen durch die Verbesserung und erhöhte Verfügbarkeit an öffentlichen Tools stetig verringern wird, sodass sich die Häufigkeit von Angriffen mittels dieser Technologie signifikant erhöhen könnte. Aus diesen Gründen ist es von hoher Bedeutung, dass die aufgeführten Gegenmaßnahmen weiterentwickelt und in Kombination nach einer applikationsspezifischen Auswahl eingesetzt werden.

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Verfahren zur Manipulation von medialen Identitäten existieren bereits seit vielen Jahren. So ist es allgemein bekannt, dass Bilder durch vielfältige Methoden manipuliert werden können. Lange Zeit war es sehr aufwändig, dynamische Medien, wie Videos oder Audiomitschnitte qualitativ hochwertig zu manipulieren.

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Deepfake-Videos: Erkennst du die Fälschung? | reporter

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Wenn Waffen böse sind, ist manche Musik es vielleicht auch.

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Übersicht über musikalische Mittel zur Darstellung des Bösen mit Schwerpunkt auf dem in der abendländischen Musiktradition dissonanten Tritonus

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Erkenntnisse zu Hip Hop Culture und Gangsta Rap im Besonderen

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Stichpunkthafte Erkenntnisse zur Bosheit Norwegischen Black Metals

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David Lynchs „Lost Highway“ - Darstellung und Orte des „Bösen“

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David Lynchs „Lost Highway“ - Darstellung und Orte des „Bösen“

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Workshop:

Die Darstellung des Bösen in David Lynchs „Lost Highway“ (USA/FR 1997).

Der von David Lynch im Jahre 1997 gedrehte Film „Lost Highway“ (135 Minuten, FSK 16) zeigt eine komplex verschachtelte Handlungsstruktur und Figurenkonstellation, die sich für die Befragung nach dem „Bösen“ geradezu anbietet.

Das „Böse“ ist -  wenn man diesem Interpretationsansatz folgt – sowohl an Orte als auch an Figuren des Films gebunden.

Im Nachvollzug der Filmhandlung haben wir im Workshop versucht, uns ein Bild von den Darstellungsweisen des Bösen zu machen und seinen inhaltlichen Spezifika nachgespürt.

Um die Erzählstruktur des Film in Etwa nachvollziehen zu können, muss man wissen, dass er sozusagen in drei Teile geteilt ist: a) die Story von Fred und Renée, b) die Story von Pete, Alice und Mr. Eddi aka Dick Laurent und c) die Story von Fred und Mr. Eddie (Dick Laurent).

Die Verbindungspunkte zwischen diesen Stories sind jeweils Verwandlungen von Fred in Pete und wieder von Pete in Fred. Letztendlich sind aber auch viele der Figuren des zweiten Teils komplementäre Spiegelungen der Figuren des ersten: Pete ist der jüngere (in diesem Fall auch potentere) Fred, der jedoch der Frau (Alice) gegenüber keine so dominante Position einnimmt, wie Fred es gegenüber Renée getan hat. Alice wiederum ist die aktive, voranschreitende und sich „die Männer angelnde“ Platinblondine, während Renée die brünette, eher zurückhaltende - um nicht zu sagen - passive Gegenfigur zu Alice ist.

In allen drei Teilen des Film taucht die Figur des „Mystery Man“ auf, die in der Diskussion um das Böse eine besondere Rolle spielen kann.

Schaut man nun auf die inhaltliche Seite der Behandlung des Bösen, so wird schnell klar, dass es im ersten Teil der Story um eine Aufspaltung der Figur des Fred in eine gute und eine böse Seite geht, wobei die gute Seite von den „Machenschaften“ der bösen nichts weiß und über deren Handlungsergebnisse (der „böse Fred“ ermordet seine Ehefrau Renée) entsetzt ist.

Die Abwendung vom moralischen Prinzip des Guten erfolgt hier initiiert durch das Gefühl der rasenden Eifersucht, die schließlich zur Aufspaltung von Fred führt. Diese Abwendung vom Guten geschieht unwillkürlich und nicht aus Vorsatz, enthält auf diese Weise die Option des Allgemeinen, da sie  - so ein möglicher Erklärungsansatz - in uns allen schlummern kann.

Ein zentraler Analyseaspekt des Workshops war neben der eben geschilderten Untersuchung der Figurenspiegelung die Auseinandersetzung mit der filmischen Konzeption des „Ortes des Bösen“.

Die Aufspaltung von Fred in eine gute und eine böse Seite seiner selbst (nicht die Verwandlung von Fred in Pete) geschieht in der Wohnung bzw. im Haus von Fred und Renée. Entgegen üblichen Filmmontagekonventionen, die im klassischen Mainstreamkino angewendet werden, um den RezipientInnen immer eine Sicherheit hinsichtlich der Organisation des filmischen Raums zu garantieren (es bildet sich auf Grund der Befolgung bestimmter Regeln der Filmmontage – z.B. der consistency of screen direction oder des Achssprungverbots – im Bewusstsein der RezipientInnen eine kongruente Vorstellung des Aktionsraumes des Filmfiguren), stört Lynch durch Formen der filmischen Inszenierung diese Herausbildung von Vorstellungen des Raums – er kreiert sogar im Gegenteil räumliche Leerstellen, in denen das Böse dann sozusagen sein Zuhause finden kann. Eine dieser räumlichen Leerstellen ist ein Gang vom Wohn- zum Schlafzimmer von Fred und Renée: Tagsüber völlig problemfrei zu beschreiten, führt er bei Dunkelheit in eine undurchdringliche Dunkelheit, in der Fred eines Abends sein alter ego trifft. Wer aus dieser Dunkelheit in dem Gang dann nach ein paar Minuten wieder erscheint, wird erst klar, nachdem der Mord an der Ehefrau geschehen ist.

Im zweiten Drittel des Film konfrontiert uns Lynch mit einer anderen Form der Erklärung des Bösen: es wird nicht mehr psychologisch begründet (wie im Falle von Fred), sondern als das „Böse“ gesetzt. Dieses Böse tritt uns hier in vielerlei Form entgegen und ist durchgängig von populärkulturellen (Film)Bildern unseres Bewusstseins determiniert: Der „böse“, sich seiner Libido hingebende Gangster (Dick Laurent), der immer die Knarre im Hosenbund trägt und, in seiner dicken Karre fahrend,  von zwei muskelbepackten bodyguards begleitet erscheint, nachdem er die nächste Produktion eines pornografischen Streifens beauftrag und beaufsichtigt hat; die schrille verführerische Blondine, die sich „männermordend“ einen Weg durch die gesellschaftliche Unterwelt schlägt, um dabei auch an dem einen oder anderen freizügigen Streifen zuerst unter Zwang, dann aber auch aus freien Stücken mitzuwirken; der anfangs unschuldige Jüngling, der sich,  geplagt von Angst und Hingabe, in den Schlund des Verbrechens hinabziehen lässt… All diese Versatzstücke des hollywoodschen Bilderkanons (nicht umsonst spielt eine der ersten Szenen des zweiten Teils vor dem Hintergrund des berühmten Hollywood-Zeichens in den Hügeln von Los Angeles) zimmert Lynch zu einem fast grotesken Konglomerat des „an sich Bösen“ zusammen, um uns seine Inhaltslosigkeit vor Augen zu führen. Er zeigt uns die vereinfachenden Sichtweisen des Bösen in amerikanischen, um nicht zu sagen westlich geprägten Bilderwelten und verweist auf ihre gleichzeitige Macht wie auch Wirkungslosigkeit in Bezug auf das „Böse“.

Diese Perspektive auf „Lost Highway“ ist natürlich nur eine der vielen darüber hinaus möglichen: man kann die Figurenkonstellation psychoanalytisch deuten (Dick (sic!) Laurent als obszöne Vaterfigur, so Zizek in der SZ vom 2.4.2005), man kann die ellipsenhafte Erzählstruktur, die einer Möbiusschleife gleicht, in seine Untersuchungen aufnehmen, man kann die von Lynch kreierte Tonebene näher betrachten und auch die bedeutungsvollen bzw. als Zeichen gesetzten Musikstücke zwischen David Bowie („I`m deranged“ —> https://youtu.be/fugUdHS9vN0) und Rammstein ( = „böse Musik“?) in ihrer inhaltlichen Dimension analysieren usw. usf. …. Schließlich gelte es auch, über den Horizont des Films hinaus in das lynchsche Filmuniversum einzutauchen, um all die bedeutungsgenerierenden selbstreferenziellen Verweise zu betrachten.

Der Blick auf das „Böse“ in Lost Highway mag einen kleinen Anfang für Weiteres gesetzt haben.

Stefan Harbers

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Rosentreter, der Mann für‘s Grobe

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Ist er es wirklich? In unserem Haus?

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Psycho (1960) - 'The Bathroom', 'The Murder' (Shower scene) [1080]

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The Truth About Mother - Psycho (11/12) Movie CLIP (1960) HD

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Rosentreter, Kramer, die ideale Geliebte und Mia Holl.

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Im Fernsehstudio

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Aghet – ein Völkermord

Wie kommt es, dass Völker übereinander herfallen, Regierungen Völker physisch vernichtet haben und/oder woll(t)en? Dieser Frage geht der Dokumentarfilm “Aghet - ein Völkermord” nach. Er thematisiert den Massenmord an den Armeniern im Jahre 1915. Auch mithilfe dieses Filmes wollen wir einer dunklen Seite menschlichen Handelns nachgehen.

Im Film werden vielfältige Belege für das Geschehen deutlich. U.a. sprechen heutige (deutsche) Schauspielerinnen und Schauspieler Augenzeugenberichte aus der Zeit um 1915 in eindrucksvoller Weise nach. So kommen wir dem Rätsel, wie dieses Verbrechen möglich wurde, wie in einem Puzzle langsam auf die Spur. Machen wir uns auf die Spurensuche!

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Aghet - ein Völkermord - Die Wahrheit in der Türkei  von 1914 bis 1918

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Verschwörungsmythen, die auch Verschwörungstheorien oder Verschwörungserzählungen genannt werden, sind derzeit omnipräsent und in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Dabei handelt es sich um kein neues Phänomen - es gibt sie schon seit Jahrhunderten.

Sie erzählen scheinbar überzeugende Geschichten und begründen ganze Weltbilder. Durch sie werden jedoch klare Feindbilder geschaffen und häufig antisemitische und rassistische Auffassungen geteilt.

Aber warum gibt es Verschwörungsmythen überhaupt? Wie funktionieren sie? Und warum verbreiten sie sich gerade in Krisenzeiten besonders gut? Der Film versucht, Antworten auf diese Fragen zu liefern. Expertinnen und Experten auf dem Gebiet erläutern außerdem, dass wir alle anfällig für das Phänomen sind und geben konkrete Hilfestellung, wie wir mit Anhängerinnen und Anhängern von Verschwörungsmythen umgehen können - sowohl im privaten als auch im gesellschaftlichen Bereich.

Unsere Expertinnen und Experten

Lena Frischlich (*1983)
Kommunikationswissenschaftlerin, seit 2018 Leitung der Nachwuchsforschungsgruppe "DemoRESILdigital: Demokratische Resilienz in Zeiten von Online-Propaganda, Fake News, Fear und Hate Speech" an der Westfälischen Wilhelms-Universität in Münster

Ingo Grabowsky (*1971)
Museumsdirektor, Initiator und Mit-Herausgeber des Kataloges zur Sonderausstellung der Stiftung Kloster Dalheim: "Verschwörungstheorien - früher und heute" (LWL-Landesmuseum für Klosterkultur vom 18.05.2019 bis 22.03.2020)

Pia Lamberty (*1984)
Sozialpsychologin mit dem Forschungsschwerpunkt „Verschwörungserzählungen"; Geschäftsführerin beim Center für Monitoring, Analyse und Strategie (CeMAS); Sachbuchautorin (gemeinsam mit Katharina Nocun: "Fake Facts - Wie Verschwörungstheorien unser Denken bestimmen" und „True Facts - Was gegen Verschwörungserzählungen wirklich hilft")

Thomas Laschyk (*1992)
Autor und Mitbegründer des Blogs Volksverpetzer, das sich der Entlarvung von Falschmeldungen widmet und über die Hintergründe politischer und populistischer Narrative aufklären will

Thomas Niehr (*1961)
Sprachwissenschaftler mit den Forschungsschwerpunkten Politolinguistik, Sprachkritik, Argumentations- und Diskursanalyse sowie öffentlicher Sprachgebrauch; Vorsitzender der Arbeitsgemeinschaft Sprache in der Politik e.V. (2011-2021)

Sabine Riede (*1961)
Pädagogin, Studium der evangelischen Theologie, Germanistik und Pädagogik in Essen, Ausbildung in Gesprächsführung und Krisenintervention; seit 1987 pädagogische Beraterin und Referentin bei Sekten-Info Nordrhein-Westfalen e.V.; seit 2003 Geschäftsführerin der Informations- und Beratungsstelle der Sekten-Info Nordrhein-Westfalen e.V.

Christian Stöcker (*1973)
Seit 2016 Professor für Digitale Kommunikation an der Hochschule für angewandte Wissenschaften Hamburg; Beteiligung am am Forschungsprojekt "Forum 4.0" zur Analyse von Nutzerkommentaren; wöchentliche Kolumne bei Spiegel Online, die sonntags unter dem Titel "Der Rationalist" erscheint

Die Kapitel sind mit Zeitangaben versehen, damit die jeweilige Stelle schnell gefunden werden kann.

00:00: Intro
01:10: Verschwörungsmythen, -theorien oder -erzählungen: Warum die unterschiedlichen Begriffe? Was ist der Unterschied zu Fehlinformationen?
02:24: Sind wir alle anfällig?
08:28: Warum funktionieren sie?
11:20: Wie wirken sie?
13:22: Früher und heute
16:10: Wie damit umgehen?
17:59: Wie darüber sprechen?
20:13: Helfen Faktenchecks?
21:39: Gespräche und Grenzen
25:10: Strategien der Gesellschaft
27:18: Wie geht es weiter?

Weitere Infos und Transkript

Weitere Informationen zum Thema finden Sie in unserem Special Verschwörungsmythen.

Außerdem können Sie hier ein komplettes Transkript des Films im PDF-Format herunterladen. Im Text wurde der gesprochene Wortlaut der Expertinnen und Experten behutsam im Sinne einer optimalen Verständlichkeit angepasst, ohne jedoch dabei die inhaltlichen Aussagen zu verändern.
Transkript des Films "Verschwörungsmythen" (PDF-Datei, 600 KB)
Creative Commons-Lizenz

Die auf dieser Seite herunterladbaren Videos stehen unter der Creative Commons-Lizenz CC-BY-SA 4.0. Die Videos dürfen vervielfältigt, verbreitet und öffentlich zugänglich gemacht werden, wenn die Landeszentrale für politische Bildung Nordrhein-Westfalen als Lizenzgeber genannt wird. Bei Nutzung in anderen Kontexten müssen die gleichen Bedingungen erfüllt und die gleiche Lizenz erteilt werden.

Creative Commons-Lizenz für dieses Online-Video

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Verschwörungsmythen, die auch Verschwörungstheorien oder Verschwörungserzählungen genannt werden, sind derzeit omnipräsent und in der Mitte der Gesellschaft angekommen. Dabei handelt es sich um kein neues Phänomen - es gibt sie schon seit Jahrhunderten. Sie erzählen scheinbar überzeugende Geschichten und begründen ganze Weltbilder. Durch sie werden jedoch klare Feindbilder geschaffen und häufig antisemitische und rassistische Auffassungen geteilt.

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Links und Literatur zum Workshop. Liste ist natürlich sehr unvollständig