Sven Chojnacki, Gregor Reisch, Perspectives on War in:

S&F Sicherheit und Frieden, page 36 - 43

S+F, Volume 30 (2012), Issue 1, ISSN: 0175-274X, ISSN online: 0175-274x, https://doi.org/10.5771/0175-274x-2012-1-36

Browse Volumes and Issues: S&F Sicherheit und Frieden

Bibliographic information
| S+F (30. Jg.) 1/2012 1. Einleitung Wer wie die Konfliktforschung die Ursachen und Dynamiken politischer Gewaltanwendung analysieren oder aus Sicht der friedenspolitischen Praxis einen Beitrag zu ihrer Überwindung leisten will, ist auf ein möglichst hohes Maß an Quantität und Qualität verfügbarer Daten angewiesen. Je höher dabei die Ag gregatebene wird, desto mehr Informationen gehen jedoch ver loren – oder werden aufgrund definitorischer Eingrenzungen gar nicht erst erhoben. Sichtbar ist dies vor allem beim Krieg, der von vielen als eine Anhäufung von besonders intensiven Gewaltereignissen (mit einer quantitativen Opferschwelle von bspw. tausend gefallenen Soldatinnen und Soldaten) unter Be teiligung regulärer Truppen eines Staates definiert wird (vgl. Sarkees/Wayman 2010). Dynamiken und Folgen im Krieg oder unterhalb einer solchen Schwelle fallen damit ebenso aus dem analytischen Fokus heraus – oder gehen darin unter – wie alter nativ angewendete Formen politischer Gewalt (Terrorismus). Einen Ausweg aus diesem Problem versprechen Forschungs projekte, die in den letzten Jahren eine neue Generation von Konfliktdaten auf den Weg gebracht haben. Datensätze wie der Armed Conflict Location and Events Dataset (ACLED), die Event Data on Conflict and Security (EDACS) sowie der Uppsala Conflict Data Program – Georeferencing and Event Dataset (UCDP GED) orientieren sich nicht mehr am Aggregat des Krieges, sondern an individuellen Gewaltereignissen, die nun desaggregiert aufbereitet und analysiert werden (vgl. u.a. Buhaug/Rød 2006; Raleigh u.a. 2010). Auch wenn die Projekte keine einheitliche Definition von ‚Gewaltereignissen‘ anbieten,1 so teilen sie doch das Verständnis, dass jene beobachtbaren Konfliktgeschehnisse relevant sind, bei denen Akteure zu sichtbaren (territorialen) Veränderungen des Konfliktgeschehens beitragen (ACLED) oder mindestens der Verlust eines Menschenlebens infolge von direkten Konflikthandlungen organisierter Gewaltakteure zu beklagen ist (EDACS, UCDP GED). Damit haben diese Pro jekte den schrittweisen Abschied vom methodologischen Na tionalismus in der quantitativen Kriegsforschung eingeläutet, der den analytischen Fokus allein auf den Staat als Container und die darin interagierenden dominanten – meist dyadischen – Akteurskonstellationen (Regierungsarmee vs. Rebellengrup pe) richtete, wodurch genauere (Ein )Blicke in die räumlichen Variationen von Gewalthandeln im Inneren dieser Einheiten oder in die Besonderheiten grenzübergreifender Gewalt in transnationalen Räumen systematisch verstellt wurden. Analytisch wird Krieg heute in mehrere Richtungen desaggre giert: (1) auf der Ebene des gewaltsamen Konflikthandelns (Auf treten und Ausmaß von Gewaltereignissen), (2) auf der Ebene der handelnde Akteure, denen – abhängig von der Informa tionslage – individuelle Gewaltereignisse zugewiesen werden können, sowie (3) entlang der zeitlichen und räumlichen Di mension, die sich nicht mehr am Format Jahr/Staat orientiert und damit Einblicke in die zeitlichen wie räumlichen Varianzen im Konflikthandeln erlaubt. Für jedes Ereignis werden – sofern die Quellenlage dies zulässt – Informationen zum genauen Zeitpunkt und geografischen Ort, zu den beteiligten Akteuren sowie zur Anzahl der zivilen und militärischen Opfer erfasst. Zur zeitlichen und räumlichen Bestimmung gewaltsamer Er eignisse greifen die Projekte dafür unisono auf lokale, regionale und internationale Tageszeitungen bzw. Nachrichtenportale (u.a. LexisNexis) zurück. In einem weiteren Schritt werden die 1 Für ACLED siehe Raleigh et al. (2010: 655 f.), weitere Informationen bietet die Projektwebseite unter www.acleddata.com. Systematische Hinweise zu den Kodier Regeln und Daten von EDACS finden sich unter http://www.conflict data.org. Für UCDP GED siehe Sundberg et al. (2010: 5) sowie http://ucdp. uu.se/ged. Perspectives on War Generation Eventdata. Was zeigen Ereignisdaten, worin unterscheiden sie sich und was können wir lernen? Sven Chojnacki* und Gregor Reisch** Abstract: Over the last years datasets like the Armed Conflict Location and Events Dataset (ACLED), the Event Data on Conflict and Security (EDACS), the Uppsala Conflict Data Program – Georeferencing and Event Dataset (UCDP GED), or the Global Terrorism Database (GTD) have generated a new generation of data on armed conflicts and political violence. This disaggregated, event level information enables fresh insights into the spatial and temporal dynamics of collective violence beyond the previously dominant aggregated state year level of analysis. The aim of this article is to provide researchers and practitioners alike with an overview of the latest development in large scale conflict data gathering and with some ideas how to assess the advantages/disadvantages and suitability of the particular datasets. Keywords: War, armed conflicts, data projects, quantitative conflict research, temporal and spatial disaggregation, political violence, terrorism Krieg, bewaffnete Konflikte, Datenprojekte, quantitative Konfliktforschung, räumliche und zeitliche Desaggregation, politische Gewalt, Terrorismus * Prof. Dr. Sven Chojnacki ist Leiter des Arbeitsschwerpunkts Friedens und Konfliktforschung am Otto Suhr Institut für Politikwissenschaft der Freien Universität Berlin und Leiter des Teilprojekts “C2 Gewaltkontrolle in Bürger kriegsräumen” im SFB 700 „Governance in Räumen begrenzter Staatlichkeit: Neue Formen des Regierens?“. ** Gregor Reisch ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Arbeitsschwerpunkt Frie dens und Konfliktforschung am Otto Suhr Institut für Politikwissenschaft der Freien Universität Berlin. BEITRÄGE AUS SICHERHEITSPOLITIK UND FRIEDENSFORSCHUNG SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd36 36 29.03.2012 15:43:15 S+F (30. Jg.) 1/2012 | identifizierten Gewaltereignisse dann in Beziehung zu Strukturdaten (u.a. quantitative Informationen zu ökonomischen, demografischen, politischen, militärischen oder geografischen Entwicklungen) und Vektordaten (geografische Informationen zu Städten, Regionen, Häfen, Transportrouten etc.) gesetzt. Zu sammen bieten die so erhobenen Informationen eine verän derte Basis für quantitative und vergleichende Analysen unter Einschluss Geografischer Informationssysteme (GIS). Der Wechsel der Analyseebene von hochaggregierten Makroer eignissen wie Krieg hin zu einzelnen Episoden oder Ereignis sen auf der Mikroebene ist allerdings keinesfalls neu. So hat die Conflict and Peace Data Bank (COPDAB) in den späten 1970er Jahren diplomatische Ereignisse im außenpolitischen Handeln der Supermächte USA und Sowjetunion während des Kalten Kriegs (1948 1978) auf Basis von Artikeln der New York Times erfasst (Azar 1980). Aufbauend auf Strategien des maschinenba sierten Kodierens im Rahmen des World Events Interaction Survey (WEIS) und des Kansas Event Data Systems (KEDS) sind in der Folgezeit spezielle, zeitlich begrenzte Ereignisdatensätze zu re gionalen Konfliktformationen (u.a. Balkan, Westafrika, Golf region, Levante) oder Problemfeldern wie dem Vietnamkrieg, dem Israel Palästina Konflikt oder den SALT Verhandlungen entstanden.2 Parallel wurden mit dem Behavioral-Correlates-of- War Projekt (BCOW) (Leng 1987) und dem SHERFACS-Projekt (Alker/Sherman 1982) stärker episodenorientierte Datensätze entwickelt, die eine Abfolge von internationalen und innerge sellschaftlichen Ereignissen zu besonders eskalationsgefährde ten Krisen und Konfliktepisoden zusammengefasst haben. Dass sich diese Ansätze weder methodisch durchsetzen noch im innerwissenschaftlichen und öffentlichen Diskurs behaup ten konnten, hat mehrere Gründe: Neben den methodischen Vorbehalten einer maschinenbasierten Datenaufbereitung und der eingeschränkten Fokussierung auf ausgewählte Quellen der internationalen Presse (New York Times, Reuters) sowie der damit einhergehenden Selektionsfehler hat das Paradigma des methodologischen Nationalismus und die einseitige Orientie rung an der globalen Konfliktformation des Ost West Konflikts den Blick auf Entwicklungen der Mikroebene verstellt (deut lich etwa in der Fehldeutung vieler lokaler Konfliktdynamiken als Stellvertreterkriege). So ist es kein Zufall, dass sich die neue Generation von Ereignisdaten ausdrücklich auf die Bedeutung nichtstaatlichen Gewalthandelns bezieht (u.a. fraktionierte nichtstaatliche Akteurskonstellationen, Gewaltstrategien gegen zivile Opfer in inner und substaatlichen Gewaltkon flikten, Terrorismus) – und dabei zwischen dem Makroframe des Kriegs und den unterschiedlichen räumlichen und zeitlichen Gewaltformen (im Krieg oder auch unterhalb der Schwelle des Kriegs) unterscheiden. Während sich ACLED und EDACS dabei bislang auf ausgesuchte Konflikträume konzentrieren, die sich hinsichtlich der Auswahl meist mit großförmigen Gewaltkon flikten (innerstaatlichen Kriegen) decken, deckt UCDP GED in der aktuellen Version jene Räume und Gewaltereignisse auf dem afrikanischen Kontinent zwischen 1989 und 2010 ab, bei denen innerhalb eines Jahres wenigstens 25 Opfer zu beklagen waren und die den UCDP Kategorien (1) state-based armed conflict, (2) non-state conflict und (3) one-sided violence entsprechen. 2 Siehe dazu die Liste der Projekte unter http://web.ku.edu/~keds/data.html. Andere bekannte Projekte der vergleichenden Konflikt und Kriegsursachenforschung orientieren sich dagegen weiterhin am Format Krieg/Jahr/Staat. Dazu zählen das Correlates of War (COW) Projekt, das seit über vier Jahrzehnten Kriegsdaten zu inner , extra und zwischenstaatlichen Kriegen (und inzwi schen auch zu nichtstaatlichen Kriegskonstellationen) erhebt (Sarkees/Wayman 2010), sowie die Arbeitsgemeinschaft Kriegsursachenforschung (AKUF) an der Universität Hamburg. Auf den Aggregatebenen ‚bewaffneter Konflikt‘ und ‚Krieg‘ beobachtete die AKUF dabei für das Jahr 2011 erstmals seit einigen Jahren wieder eine Zunahme kriegerischer Gewalt, insbesondere im afrikanischen Raum (Libyen, Sudan, Burundi), im Süden der Arabischen Halbinsel (Jemen) sowie in Südostasien (Thailand vs. Kambodscha).3 Im Gegensatz zum COW liegen die Stärken der AKUF in der jährlichen Präsentation und der ausführlichen Beschreibung von Akteurskonstellationen und Kriegsverläufen; die Kriegsdaten des COW Projekts werden dagegen nur in un regelmäßigen Abständen und entlang einer recht dünnen In formationsbasis publiziert. Die Schwächen der AKUF bestehen dagegen in einer nicht in allen Schritten nachvollziehbaren und dokumentierten Erhebungsmethode sowie in der arbit rären Schwellenfestlegung von ‚Konflikt‘ über ‚bewaffneten Konflikt‘ zu ‚Krieg‘. Diese Diagnose von Stärken und Schwä chen trifft weitgehend auch auf die KOSIMO Datenbank des Heidelberger Instituts für Internationale Konfliktforschung (HIIK) zu, wenngleich die zugrunde gelegten Intensitätsstufen vom ‚gewaltlosen‘ zum ‚gewaltsamen‘ Konfliktaustrag klarer be gründet werden und deutlich besser nachvollziehbar sind.4 Angesichts der Erfassung von ‚Einzelmaßnahmen‘ des Konflikt austrags ist KOSIMO zudem eher ein Hybrid zwischen reinen Ereignisdatensätzen (ACLED, EDCAS, UCCP GEDS), episoden orientierten Projekten (BCOW, SHERFACS) und den genann ten Kriegslisten (COW, AKUF), die Kriege weiterhin allein auf jährlicher und staatlicher Basis zusammenfassen. Gemeinsam ist ihnen jedoch allen, dass sie sich implizit oder explizit an einem Konfliktverständnis orientieren, das (bewaffneten) Kon flikt als wechselseitigen Zusammenhang von Interessengegen sätzen, diskreten Entscheidungsschritten und beobachtbarem Konflikthandeln begreift – und dass sie damit Beiträge leisten wollen, die Formen, Prozesse, Ursachen und Logiken organi sierter Gewaltkonflikte zu verstehen. Darin unterscheiden sie sich von einem anderen wichtigen Bestandteil der neuen Ge neration von Ereignisdaten: Datensammlungen, die terroris tische Gewalt ohne zwingenden Bezug zu mehr oder weniger gewaltsamen Konfliktformationen erfassen. Beeinflusst von gewaltförmigen Extremereignissen wie den Anschlägen von New York und Washington am 11. September 2001 sind mit der Global Terrorism Database (GTD) und dem World Incidents Tracking System (WITS) Datenformate entstanden, die ausgehend von umkämpften und problembeladenen Terrorismusdefiniti onen auf ‚intentionale Gewalthandlungen‘ abzielen, denen be stimmte Motive zugewiesen bzw. für die bestimmte Formen der Durchführung identifiziert werden können. Datensätze wie der GTD und das WITS erfassen demnach für einen bestimmten Ausschnitt politischer Gewalt (Terrorismus) Gewaltereignisse 3 Siehe http://www.sozialwiss.uni hamburg.de/publish/Ipw/Akuf/publ/AKUF Pressemitteilung 2011.pdf 4 Vgl. http://hiik.de/de/kosimo/index.html. Chojnacki/Reisch, Perspectives on War | B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd37 37 29.03.2012 15:43:15 | S+F (30. Jg.) 1/2012 teilweise komplementär, teilweise parallel zu anderen Daten sätzen (ACLED, EDACS oder UCDP GED). Um Forschung und Praxis die Datenerhebungsstrategien und die damit verbundenen Folgen für die Datenqualität und ver wertbarkeit näher zu bringen, werden wir im Folgenden einen einführenden Überblick zu Umfang und Art der Erhebung ausgewählter Datensätze geben. Darauf aufbauend arbeiten wir mit Hilfe eines Vergleichs der Projekte GTD, UCDP GED und WITS die wichtigsten Vorzüge und Beschränkungen der jeweiligen Projekte heraus. Die so gewonnenen Erkenntnisse werden abschließend genutzt, um zentrale Herausforderungen und Probleme im Prozess der Datenerhebung sowie bei der Da tennutzung zu problematisieren.5 2. Ereignisdaten im Vergleich: GTD, UCDP-GED und WITS Im folgenden Abschnitt stellen wir drei Datensätze ausführ licher vor, die Daten zu Gewaltereignissen auf regionaler bzw. globaler Ebene sammeln und (zumindest) bislang die höchste geografische und zeitliche Reichweite haben: 1. den Uppsala Conflict Data Program – Georeferenced Event Dataset (UCDP GED)6 des Department of Peace and Conflict Research der Upp sala University in Schweden; 2. die Global Terrorism Database (GTD)7 des National Consortium for the Study of Terrorism and 5 Für einen Überblick zu einer Reihe weiterer Konfliktdatensätze siehe die Auf stellung von Kristine Eck (2005) und die Einführung zu einer Auswahl von Konfliktdatensätzen von Charles H. Anderton und John Carter (2011). 6 Für eine ausführlichere Darstellung des UCDP GED sowie einen Vergleich mit dem Armed Conflict Location Event Dataset (ACLED) (http://www.acleddata. com/) des Peace Research Institute Oslo (PRIO) (http://www.prio.no) siehe Kristine Eck (2012, forthcoming). 7 Für eine detaillierte Einführung zur Entstehungsgeschichte und zu Datener hebungsstrategien der GTD sowie deskriptiven Statistiken zum Inhalt der Datenbank siehe Gary LaFree und Laura Dugan (2007) sowie Gary LaFree (2010). Responses to Terrorism (START), das als Forschungszentrum an der University of Maryland angesiedelt und als Center of Excellence of the U.S. Department of Homeland Security aus gewiesen ist; 3. das World Incidents Tracking System (WITS)8 des National Counterterrorism Center (NCTC), welches als Unter einheit des U.S. Office of the Director of National Intelligence operiert. So unterschiedlich die Datenerhebungstechniken und Infor mationsquellen, die Erkenntnisinteressen und die Forschungs milieus dieser Projekte auch sind, sie bieten doch genügend Ge meinsamkeiten, die sie für einen Vergleich prädestinieren. So erfassen alle drei Datensätze Gewaltereignisse auf mindestens einem kompletten Kontinent (Afrika) bzw. auf globaler Ebene9 und bieten zudem räumlich und zeitlich desaggregierte Daten an. Weiterhin stellen alle Datensätze Informationen zu Opfer zahlen der einzelnen Ereignisse sowie zu den an den Ereignis sen jeweils beteiligten Akteuren zur Verfügung. Für die Kodie rung der Ereignisse werden von allen ausschließlich öffentlich zugängliche Quellen genutzt. Die Datensätze aller drei Projekte sind für interessierte Nutzer über die jeweilige Projektwebseite öffentlich zugänglich und werden für weitere Auswertungen zum freien Download angeboten. Darüber hinaus werden alle drei Datensätze laufend und mindestens jährlich aktualisiert. Für einen Überblick auch bezüglich der zeitlichen Abdeckung sowie des Umfangs der im UCDP GED, der GTD und des WITS enthaltenen Daten siehe Tabelle 1. Um ein Gefühl dafür zu bekommen, welche Formen kollek tiver Gewalt von den jeweiligen Datensätzen berücksichtigt 8 Für einen Überblick zur Entstehung und Organisation des WITS sowie Details zur Datenerhebung siehe John Wigle (2010). 9 Version 1.0 des UCDP GED enthält vorerst nur die Teilmenge der Gewalter eignisse für den afrikanischen Kontinent, spätere Versionen sollen dann alle Gewaltereignisse auf globaler Ebene enthalten. Siehe UCDP Projektwebseite unter http://www.pcr.uu.se/research/ucdp/program_overview/current_pro jects/UCDP_Georeferencing_and_Event_Dataset_Project/, 14.1.2012. Tabelle 1: Überblick Gewaltereignisdatensätze Datensatz Uppsala Conflict Data Program – Georeferenced Event Dataset Global Terrorism Database World Incidents Tracking System Abkürzung UCDP GED GTD WITS Räumliche Abdeckung Global (Version 1.0: nur Afrika) Global Global Zeitliche Abdeckung 1989 – 2010 1970 – 2010 2004 – 2010 Anzahl Ereignisse Ca. 22.000 (Version 1.0) Ca. 98.000 Ca. 77.000 Aktualisierung Jährlich Jährlich Vierteljährlich Institution Uppsala University, Department of Peace and Conflict Research National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism (START) National Counterterrorism Center (NCTC) Webseite http://ucdp.uu.se/ged http://www.start.umd.edu/gtd/ http://wits.nctc.gov/ B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K | Chojnacki/Reisch, Perspectives on War U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd38 38 29.03.2012 15:43:15 S+F (30. Jg.) 1/2012 | werden, ist es zentral, sich die Ereignisdefinitionen der einzel nen Projekte anzuschauen. So erfasst der UCDP GED als Ge waltereignis „[t]he incidence of the use of armed force by an organised [sic] actor against another organized actor, or against civilians, resulting in at least 1 direct death in either the best, low or high estimate categories at a specific location and for a specific temporal duration” (Sundberg et al. 2010: 5). Sobald also mindestens zwei Staaten oder mindestens ein staatlicher und ein nichtstaatlicher Akteur oder mindestens zwei nicht staatliche Akteure Waffengewalt gegeneinander einsetzen oder wenn ein staatlicher oder nichtstaatlicher Akteur Waffengewalt gegen Zivilisten einsetzt und diese wechselseitige bzw. einsei tige Gewalt mindestens ein Todesopfer zur Folge hat, wird das Ereignis kodiert. Der UCDP GED enthält somit Ereignisse zu wechselseitiger Gewalt in Form von Kämpfen zwischen or ganisierten Akteuren sowie einseitiger Gewalt organisierter Akteure gegen die Zivilbevölkerung. Die Definition orientiert sich an der Definition von bewaffneten Konflikten, die allen bisherigen UCDP Datensätzen10 zu Grunde liegt. Der UCDP GED kombiniert dabei die Informationen des UCDP/PRIO Ar med Conflict Datasets, des UCDP Non State Conflict Datasets sowie des UCDP One Sided Violence Datasets und gibt diese auf einem räumlich und zeitlich desaggregierten Niveau wie der. Die kleinsten abgebildeten Einheiten sind auf räumlicher Ebene Angaben zum Längen und Breitengrad des jeweiligen Ereignisses und auf zeitlicher Ebene der Kalendertag, an dem ein Ereignis stattfand. Die Aufnahme von Ereignissen in den UCDP GED unterliegt allerdings einer wichtigen Einschränkung: die in das jeweilige Gewaltereignis verwickelten Gewaltakteure müssen eindeutig identifizierbar sein. Dies bedeutet, dass in den Quellen Gewalt akteure namentlich genannt werden müssen bzw. dass man aufgrund der beschriebenen Umstände die ausgeübte Gewalt ohne Zweifel bestimmten Akteuren zuordnen können muss (Eck 2012). Wird in den Quellen beispielsweise nur über eine nicht näher spezifizierte Rebellengruppe berichtet und gibt es keine Hinweise, die eine eindeutige Zuordnung ermöglichen, dann wird das so beschriebene Gewaltereignis nicht kodiert. Anders ausgedrückt: ein Großteil der Gewaltereignisse mit un bekannten bzw. unbenannten Gewaltakteuren fallen aus der Kodier Logik des UCDP GED heraus. Mit seinem Fokus auf terroristischer Gewalt bietet der GTD im Vergleich zum UCDP GED einerseits eine engere Perspektive auf eine bestimme Klasse von Ereignissen, andererseits ein breiteres Verständnis von ‚Ereignis‘. Im Gegensatz zum UCDP GED wird beispielsweise keine Mindestanforderung an die Ge waltintensität gestellt, so dass auch Ereignisse aufgenommen werden, die keine Todesopfer gefordert haben. Um gleichzei tig die Untiefen konkurrierender Terrorismusdefinitionen zu umschiffen bzw. den Unschärfen eines politisch aufgeladenen Begriffs zu entkommen (siehe dazu Daase/Spencer 2010: 403 ff.; Goodwin 2006: 2027) und um es Nutzern zu ermöglichen, die jeweils eigene Definition auf die Daten anzuwenden, wur de zur Erfassung von Ereignissen ein eher weiter, mehrstufiger Ansatz gewählt (LaFree/Dugan 2007: 188). Dies führt dazu, dass der Fokus der GTD zum einen wesentlich enger ist als der 10 http://www.pcr.uu.se/research/ucdp/datasets/, 9.1.2012. des UCDP GED, da die GTD Formen wechselseitiger Gewalt nur in Ausnahmefällen erfasst und einseitige Gewalt gegen die Zivilbevölkerung von staatlicher Seite aus gar nicht erfasst wird, zum anderen ist die GTD bei Formen einseitiger Gewalt nichtstaatlicher Akteure wesentlich offener, da Ereignisse auch erfasst werden, wenn die Gewalt keine Todesopfer fordert bzw. rein materielle Schäden verursacht und wenn der beteiligte Ge waltakteur als „unbekannt“ kodiert wurde. Ein Gewaltereignis muss dabei, um erfasst zu werden, eine Reihe von Bedingungen erfüllen: „The incident must be intentional (…). The incident must entail some level of violence or threat of violence (…). The perpetrators of the incidents must by sub national actors (…)” (National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism (START) 2011: 5). Außerdem müssen mindestens zwei der folgenden drei Kriterien erfüllt sein: Die ausgeübte Gewalt muss erstens auf die Erreichung eines politischen, öko nomischen,11 religiösen oder sozialen Ziels ausgerichtet sein; es muss zweitens Evidenz dafür vorliegen, dass dem Gewaltakt „an intention to coerce, intimidate, or convey“ (ebd.) eine Nach richt an ein weiteres Publikum als die direkt betroffenen Opfer zu Grunde liegt; und der Gewaltakt muss drittens außerhalb des Kontexts legitimer Kriegführungsaktivitäten durchgeführt worden sein (ebd.). Die zugrunde gelegten Kriterien führen letztlich dazu, dass die GTD Daten unterschiedlicher Formen einseitig ausgeübter Gewalt erfasst: Gewalt gegen militärische oder zivile Ziele. Was für manche auf den ersten Blick als ein Gewinn an qualitativer Information erscheinen mag, erweist sich jedoch bei genauerer Betrachtung als massives Problem: Einerseits ist entlang der Datenbeschreibungen in der GTD häufig nicht nachvollziehbar, ob die Kriterien überhaupt er füllt werden (und wie es zur Kodierung eines Ereignisses kam); andererseits bleibt fraglich, wie Intentionalität (‚intention to coerce‘) festgestellt wird bzw. ob sie überhaupt festgestellt wer den kann und inwieweit bestimmte Ereignistypen, etwa An griffe von Rebellengruppen auf militärische Ziele, tatsächlich dem Terrorismus zugeordnet werden können. Das WITS als der dritte hier diskutierte Datensatz fokussiert wie die GTD ausschließlich auf Formen einseitiger Gewalt, ausge übt von nichtstaatlichen Akteuren. WITS erhebt dazu Gewalt ereignisse, “in which subnational or clandestine groups or individuals deliberately or recklessly attacked civilians or non combatants (including military personnel and assets outside war zones and war like settings)”.12 Wie die GTD arbeitet auch das WITS nicht mit einer Opferschwelle für die Aufnahme von Gewaltereignissen und erfasst neben Ereignissen mit und ohne Todesopfern bzw. Verwundeten auch solche, die ausschließlich materielle Schäden verursachen. Ein wesentlicher Unterschied zu GTD und UCDP GED ist allerdings, dass das WITS insofern einen weiter gefassten Ansatz nutzt, der auch durch Individu en ausgeübte Gewalt und damit nicht ausschließlich Gewalt organisierter Gruppen erfasst. Der Fokus des WITS ist anderer seits gegenüber der GTD wiederum etwas enger gefasst, da vom WITS einseitige Gewalt gegen militärische Ziele im Kontext kriegerischer Auseinandersetzungen nicht erfasst wird. Aller 11 Für ökonomische Ziele gilt dabei die Einschränkung, dass „the exclusive pur suit of profit does not satisfy this criterion. It must involve the pursuit of more profound, systemic economic change” (National Consortium for the Study of Terrorism and Responses to Terrorism (START) 2011: 5). 12 http://www.nctc.gov/witsbanner/wits_subpage_criteria.html, 22.9.2011. Chojnacki/Reisch, Perspectives on War, | B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd39 39 29.03.2012 15:43:15 40 | S+F (30. Jg.) 1/2012 dings ist der Fokus auch wieder nicht so eng, dass die Daten des WITS sich direkt mit der Sub Kategorie einseitiger Gewalt gegen Zivilisten des UCDP GED vergleichen lässt, da der UCDP GED für diesen Ereignistyp Gewalt gegen sogenannte Nicht Kombattanten ausschließt. Für die Erfassung von einseitiger Gewalt werden Zivilisten für alle Datensätze des UCDP defi niert als „any unarmed people that cannot be said to be part of either a government’s official or unofficial machinery or part of an armed non state group” (Sundberg 2009: 4). Unbewaffnete Mitglieder von Rebellenorganisationen oder Regierungsange stellte, die in ihrer Funktion staatliche Autorität ausüben, wer den daher “at times be recorded not as one sided deaths but as battle related fatalities if they are killed in direct armed action” (ebd.). Wie oben gezeigt, weisen die vorgestellten Datensätze signifi kante Gemeinsamkeiten und Unterschiede auf und trotz letz teren gibt es relevante Schnittmengen, innerhalb derer es sich lohnt, die erhobenen Daten genauer zu vergleichen. Eine offen sichtliche Schnittmenge, deren nähere Betrachtung Potenzial für ein besseres Verständnis von Konfliktdynamiken und Ge walthandeln birgt, bildet die Form einseitiger Gewaltanwen dung gegen die Zivilbevölkerung. Um genauere Einblicke zu erhalten, wie ähnlich oder unterschiedlich die dabei von den verschiedenen Projekten identifizierten Welten von Gewalt sind, und um einen möglichst hohen Grad an Vergleichbar keit der Daten zu gewährleisten, haben wir die Gewaltereig nisse in einem ersten Schritt weiter eingegrenzt. So wurden im UCDP GED ausschließlich Ereignisse zum Gewalttyp ‚einsei tige Gewalt‘ herausgefiltert; dabei wurden aber wiederum jene Ereignisse eliminiert, bei denen Regierungen Gewalt gegen die Zivilbevölkerung ausgeübt haben, da weder die GTD noch das WITS entsprechende Daten erheben. Bei den beiden letztge nannten Projekten haben wir zum einen nur den afrikanischen Raum berücksichtigt, zum anderen nur jene Ereignisse in den Vergleich einbezogen, bei denen mindestens ein Todesopfer zu beklagen war und bei denen die Todesopfer ausschließlich Zivilistinnen und Zivilisten waren. Anschläge auf militärische und andere der Regierung zuzurechnenden Ziele (Regierungs vertreter, Polizei) wurden nicht berücksichtigt. Das Ergebnis findet sich in Abbildung 1. Aufgrund des Schwellenwertes von 25 Todesopfern pro Akteur und Jahr und der Nicht Berücksichtigung von unbekannten bzw. unbenannten Akteuren wäre eigentlich zu erwarten, dass UCDP GED weniger Ereignisse erfasst als die GTD oder das WITS. Allerdings berücksichtigt der UCDP GED im Gegensatz zu diesen einseitige Gewalt gegen die Zivilbevölkerung auch im Abbildung 1: Anzahl der Gewaltereignisse mit einseitiger Gewalt gegen die Zivilbevölkerung in Afrika, 1998-20101 1 Da die GTD ursprünglich aus zwei Teilen bestand (GTD 1: 1979 1997, GTD2: 1998 2007), sind auch in der inzwischen zusammengelegten und überarbeiteten Gesamtversion bestimmte Variablen nur für die Datenerhebungsphase ab 1998 verfügbar (ausführlich zur Entwicklung der GTD und den unterschiedlichen Phasen s. LaFree/Dugan 2007 und LaFree 2010) . Daher haben wir den Vergleich auf den Zeitraum 1998 bis 2010 beschränkt. B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K | Chojnacki/Reisch, Perspectives on War U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd40 40 29.03.2012 15:43:15 S+F (30. Jg.) 1/2012 | 41 Kontext von bewaffneten Konflikten. Und tatsächlich findet der überwiegende Teil der vom UCDP GED kodierten Gewalt ereignisse gegen die Zivilbevölkerung in Staatenjahren statt, in denen vom UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset13 auch inner staatliche bewaffnete Konflikte erfasst werden. Die Anzahl die ser Konflikte nimmt für Afrika laut UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset zwischen 1998 und 2005 von 17 auf 7 pro Jahr ab, steigt im Anschluss bis 2008 wieder auf 13 (2009: 12, 2010: 9). Wenn der Konfliktkontext die Anzahl der von der GTD und WITS erfassten Ereignisse entscheidend beschränken würde, wäre zu erwarten, dass in Jahren mit einer hohen Anzahl von Kon flikten wie bspw. 1998 (N = 17) der Abstand der von UCDP GED und GTD erfassten Ereignisse besonders groß, in Jahren mit we nigen Konflikten wie bspw. 2005 (N = 7) besonders klein ist. Weder die Verwendung eines Schwellenwerts noch die unter schiedliche Erfassung von Gewaltereignissen in und außerhalb von Kontexten bewaffneter Konflikte scheint eine eindeutige Auswirkung auf den Umfang der erfassten Gewaltereignisse zu haben. Keines der drei Projekte erfasst durchgehend mehr oder weniger Gewaltereignisse als die anderen. Dass die verschiedenen Datenprojekte sowohl vom Unfang als auch von den Trendentwicklungen sehr unterschiedliche Welten von Gewalt abbilden, hat neben den oben angespro chenen Details der jeweiligen Ereignisdefinitionen weitere Gründe. Einer davon lässt sich am Datenausreißer des UCDP GED für das Jahr 2009 verdeutlichen. Für dieses Jahr kodiert der UCDP GED von den 420 erfassten Gewaltereignissen allein 232 für die Democratic Republic of Congo (DRC), verübt durch die Forces Démocratiques de Libération du Rwanda (FDLR). Für 189 davon ist als einzige Quelle ein Bericht der Menschen rechtsorganisation Human Rights Watch (HRW) angegeben14. Der Bericht enthält detaillierte Angaben zu Übergriffen auf die Zivilbevölkerung für den Zeitraum Januar bis September 2009. Für den Zeitraum Oktober bis Dezember erfasst der UCDP GED für die DRC noch weitere 11 Ereignisse. Die Zahlen des UCDP GED für die DRC im Jahr 2009 werden demnach maßgeblich (zu 45 Prozent) von einer Quelle beeinflusst, welche zumindest von der GTD nicht berücksichtigt wird, da die GTD ausschließ lich Medienberichte auswertet und Berichte wie den oben an gesprochenen HRW Report nicht berücksichtigt. Interessant in diesem Zusammenhang ist auch, dass die WITS zu den ein zelnen Ereignissen zwar eine kurze Zusammenfassung gibt, allerdings keine Angaben zu den verwendeten Quellen macht und dennoch sowohl vom UCDP GED als auch von der GTD als Quelle für die Ereigniskodierung verwendet wird. Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass ein zentraler Vor zug des UCDP GED vor allem in der umfassenden, systema tischen und mit anderen Datensätzen kombinierbaren bzw. kompatiblen Erfassung von Gewaltereignissen besteht. Be schränkungen bestehen beim UCDP GED durch die fehlende qualitative, zusammenfassende Beschreibung von Ereignissen, welche die Transparenz der Daten einschränkt und Vergleiche auf Ereignisebene erschwert, sowie durch die Nicht Berück 13 UCDP/PRIO Armed Conflict Dataset Version 4 1946 2010, http://www.pcr. uu.se/research/ucdp/datasets/ucdp_prio_armed_conflict_dataset/, 2.8.2011 14 Human Rights Watch: „You Will Be Punished. Attacks on Civilians in Eastern Congo“, http://www.hrw.org/reports/2009/12/14/you will be punished 0, 9.1.2012 sichtigung von Gewaltereignissen, für die Gewaltakteure nicht eindeutig identifiziert werden können. Dadurch wird der Aus schnitt der abgebildeten Gewalt unnötig eingeschränkt und – was noch schwerer wiegt – es mangelt an Transparenz, wel chen Ausschnitt der UCDP GED abbildet, da sich nicht nach vollziehen lässt, wie hoch der Anteil dieser nicht berücksichtig ten Ereignisse an der Gesamtzahl der erfassten Gewaltereignisse überhaupt ist. Die Vorzüge der GTD bestehen vor allem in der Länge des ab gebildeten Zeitraums und der großen Anzahl an Variablen, die zu den einzelnen Ereignissen erfasst werden (bspw. zu Art der Durchführung des Ereignisses und den durchführenden Akteuren, zu den verwendeten Waffen sowie den Opfern; ins gesamt 15 Kategorien und mehr als 120 Variablen). Sowohl Zeitraum als auch Variablenanzahl sind allerdings trotz einer systematischen Zusammenführung verschiedener Datenbank teile immer noch zu uneinheitlich, um ohne Weiteres mit der Datenbank als Ganzes arbeiten zu können. Darüber hinaus lässt die Definition der zusätzlichen Ereigniskriterien (Motive/Ziele, Kommunikation gegenüber Dritten, Ferne zur Kriegführung) einen großen Interpretationsspielraum. Nutzerinnen und Nutzern der Datenbank wird so die Interpretation der Daten und die Einschätzung der Vollständigkeit bzw. systematischen Abdeckung erschwert; zudem wird verhindert, dass die Daten qualität abschließend beurteilt werden kann. Die Vorzüge des WITS bestehen im ebenfalls relativ hohen Detailreichtum, der auch eine qualitative, zusammenfassende Beschreibung der Gewaltereignisse einschließt. Auch die im Vergleich zur GTD offenere und dennoch eindeutigere Ereig nisdefinition ist ein Vorzug des WITS. Einschränkungen für die Nutzbarkeit der Daten und die Einschätzung der Datenqualität resultieren wiederum aus dem Fehlen von Angaben zu den ver wendeten Quellen und einem erläuternden Codebook (auf der Webseite werden nur ausschnitts und stichwortartig einzelne Begriffe und Kategorien erläutert). Geschmälert wird der Ge samteindruck auch dadurch, dass Akteure nur als aggregierte Akteurstypen (bspw. ‚Secular/Political/Anarchist‘ oder ‚Islamic Extremist (Sunni)‘) aufbereitet werden – und sich detailliertere Angaben zu ihnen – wenn überhaupt – nur aus der zusammen fassenden Beschreibung der Gewaltereignisse entnehmen las sen; wobei die Typenbildung dann teilweise sehr unterschied liche Gruppen vereint, so dass die aggregierten Akteursgruppen mit Vorsicht behandelt werden sollten und darauf aufbauende Analysen wichtige Unterschiede im Akteurs und Gewalthan deln sowie Prozesse der Fraktionierung (oder Vereinigung) zu verschleiern drohen. . Schlussfolgerungen und Herausforderungen Die Bestandsaufnahme der hier diskutierten Ereignisdaten fällt gemischt aus. Die neue Generation von Ereignisdaten bie tet auf jeden Fall nicht nur detailliertere Einblicke in einzelne Sequenzen und raum zeitliche Muster der Gewaltanwendung staatlicher und nichtstaatlicher Konfliktakteure, die nun vor liegenden – und weiter im Ausbau befindlichen – Datenbanken setzen der in der Konflikt und Kriegsforschung kontrovers ge führten Debatte über Quantität vs. Qualität auch neue Ansät Chojnacki/Reisch, Perspectives on War, | B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd41 41 29.03.2012 15:43:15 42 | S+F (30. Jg.) 1/2012 ze bzw. Alternativen entgegen: Erstens zielen die heutigen For schungsprogramme darauf ab, die offensichtlichen Schwächen quantitativer Ansätze hinsichtlich des Aggregationsniveaus bisheriger Daten (Krieg/Staat) und der verwendeten Mess zeitpunkte (Jahr) auszuräumen; Ereignisdaten können dabei entlang diverser Strategien aufbereitet und betrachtet wer den: in ihrer Individualität, als Sequenzen (zusammengefasst zu Tagen, Wochen, Monaten oder Jahren) oder als Aggregate (bewaffneter Konflikt, Krieg). Zweitens haben sich die Qualität, Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Daten verbessert. Für jedes erfasste Ereignis wird von den hier diskutierten Projekten nicht nur eine Kodiernummer zur eindeutigen Identifizierung vergeben, es werden auch genaue Quellen angegeben (Ausnah me: WITS); die auf dem Aggregatniveau Krieg angelegten For schungsprojekte begnügen sich dagegen immer noch damit, lediglich grobe Hinweise zu einzelnen Studien bzw. relevanter Sekundärliteratur zu geben oder darauf hinzuweisen, dass die berücksichtigten Fälle alle innerhalb des Projekts kritisch dis kutiert würden – wobei dann jedoch die eigentlich verwende ten Quellen nicht mehr nachvollziehbar sind. Drittens lassen sich sowohl Dynamiken und Veränderungen der Gewaltan wendung (Formen, Strategien, Akteurskonstellationen) im Krieg zeitlich und räumlich genauer betrachten und differen zieren als auch Konfliktprozesse unterhalb der Kriegsschwelle in staatlichen, regionalen und/oder transnationalen Räumen analytisch erfassen und vergleichend studieren. Viertens bietet die Vielfalt der Projekte die Chance, auf der Ereignisebene be obachtete Gewaltphänomene systematisch zu differenzieren (a. Staat vs. Staat, b. Staat vs. nichtstaatliche Gruppierungen, c. nichtstaatliche Konfliktakteure gegeneinander, d. staatliche und/oder nichtstaatliche Akteure gegen die Zivilbevölkerung, e. terroristische Gewalt vs. militärische Kämpfe). Fünftens las sen sich die Ereignisdaten nutzen, um auf höher aggregierter Ebene der Kriegswelten kritische oder bislang unentdeckte Fälle besser einordnen zu können; vor allem Gewaltkonflikte wie in Mexiko oder Thailand, die bislang wegen der definitorischen Orientierung am Staat bzw. an regulären Truppen oder einer an gefallenen Kombattantinnen und Kombattanten ausgerich teten Kriegsschwelle meist ausgeblendet worden sind, geraten so stärker in den Fokus der Aufmerksamkeit. Schließlich und endlich hat die Generation Eventdata für die Nutzerinnen und Nutzer den Vorteil, die Daten entsprechend der individuellen Erkenntnisinteressen auszuwählen und notfalls auch anzupas sen bzw. selektieren zu können. Somit können dann sowohl Aggregate wie Krieg durch Veränderung der Schwelle jederzeit rekodiert werden als auch Hypothesen auf Basis ähnlicher Er eignisdaten (EDACS, UCDP GED) oder verschiedener Konzepte und Definitionen (ACLED, UCDP GED, WITS, GTD) getestet werden. Diesen positiven Entwicklungen steht eine Reihe von Pro blemen und Herausforderungen gegenüber. Auch wenn sich Qualität und Nachvollziehbarkeit der Ereignisdaten verbessert haben, so sind dem Zugang zu einer umfassenden und Regi onen übergreifend einheitlichen Datenverfügbarkeit sowie einer annähernd vergleichbaren Güte der erhobenen Informa tionen bzw. verwendeten Quellen immer noch substanzielle Grenzen gesetzt (Glaubwürdigkeit der Quellen, Objektivität der Berichterstattung). Die Welten der Gewalt sind dann nicht nur das, was Forscher/innen daraus machen (Eberwein/Chojnacki 2001), sondern sie zeigen auch nur das, was an Nachrichten verfügbar ist bzw. berücksichtigt wird. Selbst wenn es inzwi schen Datenportale wie LexisNexis gibt, die verschiedene Quel len wie internationale Tageszeitungen, NGO Berichte oder Auswertungen lokaler Presseberichterstattung (BBC Monitoring) zusammenstellen, lassen sich damit weder Informationsfeh ler (description bias) und Auswahlfehler verwendeter Quellen (source bias) noch wechselnde Konjunkturen der Aufmerksam keit gegenüber bestimmten Gewaltformen (selection bias) und Fehler aufgrund räumlicher Schwerpunktsetzungen in der Berichterstattung (urban bias) vermeiden oder gar beseitigen. Dies ist einerseits eine Folge ökonomischer und strategischer Handlungszwänge von Medienunternehmen, die Auslandsre daktionen abbauen oder deren Korrespondentinnen und Kor respondenten infolge knapper Ressourcen, riskanter Krisenge biete oder Entscheidungen des Militärs (embedded journalism) nur begrenzten Zugang zum Konfliktgeschehen haben; dies gilt in ähnlicher Weise auch für die Berichte von humanitären Hilfs und Menschenrechtsorganisationen. Andererseits genie ßen nicht alle Schauplätze von Gewalt die gleiche mediale Auf merksamkeit, so dass unser Wissen über Gewaltereignisse auf der Basis von Nachrichtenmeldungen immer selektiv bleibt, auch wenn diese eine notwendige und sinnvolle Grundlage für die systematische Datenerhebung bieten. Und natürlich sind den Datenprojekten weitere Grenzen gesetzt: seien es a) sprachliche Beschränkungen, die dazu führen, englisch , spa nisch und französischsprachige Nachrichten zu bevorzugen, b) ressourcenbasierte Einschränkungen, die – wie bei ACLED und EDACS – zu einer eingeschränkten Fallauswahl führen, oder c) Mängel in der Transformation von Nachrichten zu Er eignisdaten infolge von Fehlinterpretationen oder fehlenden zeitlichen und geografischen Informationen, die einem Ereig nis zugeordnet werden müssten. Je größer die Datenmengen letztlich werden, desto anfälliger wird ein Kodier System für Fehlerquellen und desto weniger besteht die Möglichkeit, die Quellen individuell zu überprüfen. Offen bleibt auch, wie die Ereignisdaten mit sozioökono mischen, sozialräumlichen und politischen Variablen (etwa naturräumliche Zonen oder der lokalen Verteilung sozialer und technischer Infrastruktur) verknüpft werden können. Viele re levante Variablen (u.a. BIP, Primärgüterexporte oder Regime typ) existieren bislang weiterhin nur auf nationalstaatlicher Ebene. Der Rückgriff auf andere Raumkonzepte unterhalb der Ebene von Staatlichkeit bleibt zudem statisch. So gibt es zwar eine Abwendung vom methodologischen Nationalismus, diese Wende erfolgt jedoch bestenfalls halbherzig und wird ersetzt durch einen methodologischen Territorialismus, der Gefahr läuft, in wissenschaftlicher Willkür zu münden. So werden die Ereig nisdaten und Strukturfaktoren in vielen Analysen bestimmten Rasterzellen oder Polygonen (Flächen, Vielecke) zugeordnet und zudem in Grenzregionen demjenigen Staat zugerechnet, dessen Flächenanteil am jeweiligen Quadranten am größten ist (Raleigh/Urdal 2007: 681). So wird mit der Schaffung geo metrischer Rastergitter (grid cells) zwar die historische Willkür lichkeit gerade afrikanischer Grenzziehungen ausgeblendet (Buhaug/Rød 2006), die Einführung von Rastergittern gleicher oder unterschiedlicher Größe schafft jedoch neue Container B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K | Chojnacki/Reisch, Perspectives on War U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd42 42 29.03.2012 15:43:15 S+F (30. Jg.) 1/2012 | 4 fernab jeder sozialen Konstruktion von Raum und Grenzen; kleinräumige Beziehungen und die Bedingungen von Grenz räumen bleiben dabei außer Acht. Das Herunterbrechen der Analyseebene mündet damit offensichtlich noch nicht auto matisch in der Überwindung des methodologischen Nationa lismus. Darüber hinaus sollte uns stets bewusst bleiben, dass die gesam melten Ereignisdaten nicht die ‚wirkliche Welt‘ von Gewalt konflikten und Kriegen widerspiegeln, sondern nur eine me dial verzerrte Teilmenge bilden, von der nicht einmal klar ist, ob zu Sequenzen zusammengefasste Ereignisse tatsächlich mit den Konfliktdynamiken identisch sind. Anders formuliert: Es lassen sich nicht einfach kausale Beziehungen zwischen raum zeitlich erfassten Ereignissen ableiten, von denen dann auf Konfliktdynamiken zurückgeschlossen wird. Diese Beschrän kungen sprechen am Ende nicht gegen die Verwendung und Weiterentwicklung von Ereignisdaten, sondern eher für einen konflikttheoretisch und methodisch reflektierten Umgang mit ihnen sowie für eine theoretische Neuverortung der Wechsel beziehung von Konflikt, Gewalthandeln und Raum sowie zwi schen Ereignis und Aggregat (einzelne Gewaltsequenzen oder Krieg) auf unterschiedlichen analytischen Ebenen – und na türlich für Transparenz im kompletten Datenerhebungsprozess einerseits und der Nutzung der Daten im Forschungsprozess andererseits. Wenn die neue Generation von Ereignisdaten dazu einen Beitrag leistet, dann mag das für einige nicht viel sein, aber es ist immerhin ein wichtiger und richtiger Schritt, um die Diskrepanz zwischen Quantität und Qualität weiter zu verringern. Literatur Anderton, Charles H./Carter, John R. 2011: Conflict Datasets: A Primer for Academics, Policymakers and Practitioners, in: De fence and Peace Economics 22: 1, 21 42. Azar, Edward E. 1980: The Conflict and Peace Data Bank (COPD AB) Project, in: Journal of Conflict Resolution 24: 1, 143 152. Alker, Hayward R. Jr./Sherman, Frank L. 1982: Collective Security Seeking Practices Since 1945, in: Frei, Daniel (Hrsg.): Managing International Crises, Beverly Hills u.a. Bowie, Neil G./Schmid, Alex P. 2011: Databases on Terrorism, in: Schmid, Alex P. (Hrsg.): The Routledge Handbook of Terrorism Research, London und New York, 294 340. Buhaug, Halvard/Kjetil Rød, Jan 2006: Local Determinants of African Civil Wars 1970 2001, in: Political Geography 25: 3, 315 335. Daase, Christopher/Spencer, Alexander 2010: Terrorismus, in: Ma sala, Carlo/Sauer, Frank/Wilhelm, Andreas (Hrsg.): Handbuch der Internationalen Politik, Wiesbaden, 403 425. Eberwein, Wolf-Dieter/Chojnacki, Sven 2001: Scientific necessity and political utility. A comparison of data on violent conflicts, Discussion Paper P01 304, Social Science Research Center Ber lin. Eck, Kristine 2005: A Beginner’s Guide to Conflict Data. Fin ding and Using the Right Dataset, (UCDP Paper No. 1), Upp sala Conflict Data Program, Department of Peace and Conflict Research, Uppsala University, http://www.pcr.uu.se/digitalAs sets/18/18128_UCDP_paper1.pdf; 9.1.2012. Eck, Kristine 2012: In Data We Trust? A Comparison of UCDP GED and ACLED Conflict Events Datasets in: Cooperation and Conflict 47: 1, forthcoming. Goodwin, Jeff 2006: A Theory of Categorical Terrorism, in: Social Forces 84: 4, 2027 2046. LaFree, Gary/Dugan, Laura 2007: Introducing the Global Terro rism Database, in: Terrorism and Political Violence 19: 2, 181 204. LaFree, Gary 2010: The Global Terrorism Database (GTD): Ac complishments and Challenges, in: Perspectives on Terrorism 4: 1, 24 46. Leng, Russell J. 1987: Behavioral Correlates of War, 1816 1975, (ICPSR 8606). Ann Arbor: Inter University Consortium for Po litical and Social Research. National Consor t ium for the Study of Ter ror ism and Responses to Terrorism (START) 2011: Global Terrorism Database. GTD Variables & Inclusion Criteria, University of Maryland, http://www.start.umd.edu/gtd/downloads/Codebook.pdf; 9.1.2012. Raleigh, Clionadh/Linke, Andrew/Hegre, Håvard/Carlsen, Joachim 2010: Introducing ACLED: An Armed Conflict Location and Event Dataset, in: Journal of Peace Research 47: 5, 651 660. Raleigh, Clionadh/Urdal, Henrik 2007: Climate change, environ mental degradation and armed conflict, in: Political Geogra phy 26: 6, 674 694. Schmid, Alex P. 2011: The Definition of Terrorism, in: Schmid, Alex P. (Hrsg.): The Routledge Handbook of Terrorism Research, London und New York, 39 98. Sarkees, Meredith Reid/Wayman, Frank Whelon 2010: Resort to War: A Data Guide to Inter state, Extra state, Intra state, and Non state Wars, 1816 2007, Washington, DC. Sundberg, Ralf 2009: Revisiting One sided Violence – A Global and Regional Analysis, (UCDP Paper No. 3), Uppsala Con flict Data Program, Department of Peace and Conflict Re search, Uppsala University, http://www.pcr.uu.se/digitalAs sets/18/18132_revisiting_one sided_violence_UCDPno3.pdf; 9.1.2012. Sundberg, Ralf/Lindgren, Mathilda/Padskocimaite, Ausra 2010: UCDP Geo referenced Event Dataset (GED) Codebook Version 1.0, Department of Peace and Conflict Research, Uppsala Uni versity, http://www.pcr.uu.se/digitalAssets/83/83721_ucdp_ ged_v.1.0 codebook.pdf; 9.1.2012. Weinberg, Leonard/Pedahzur, Ami/Hirsch-Hoefler, Sivan 2004: The Challenges of Conceptualizing Terrorism, in: Terrorism and Po litical Violence 16: 4, 777 794. Wigle, John 2010: Introducing the Worldwide Incidents Tra cking System (WITS), in: Perspectives on Terrorism 4: 1, 3 23. Chojnacki/Reisch, Perspectives on War | B E I T R ÄG E AU S S I C H E R H E I T S P O L I T I K U N D F R I E D E N S F O R S C H U N G SuF_01_12_InhaltMitAnzeigen.indd43 43 29.03.2012 15:43:16

Chapter Preview

References

Abstract

S+F (Securit y and Peace) is the leading German journal for peace research and security policy. S+F aims to serve as a forum linking civil society and the armed forces in the areas of science and politics comprising of research analysis, insider reports and opinion pieces. Decisions on publication are made on the basis of the contribution made by a text to national and international discussions on peace and security issues; from scientific aspects of arms control, to questions of nation-building in post-war societies. Every issue of S+F is focussed on a particular theme. In addition to contributions devoted to the central theme, texts addressing general aspects of peace and security research are also published. Contributors can choose whether to have the text evaluated by the editorial team or by way of an external evaluation process (double-blind peer-review). Articles of the journal S+F are entered in various national and international bibliographic databases. Among them are Online Contents OLC-SSG Politikwissenschaft und Friedensforschung (Political Science and Peace Research), PAIS (Public Affairs Information Service) International Database, Worldwide Political Science Abstracts and World Affairs Online (by the Fachinformationsverbund Internationale Beziehungen und Länderkunde FIV / The German Information Network International Relations and Area Studies) (see also www.ireon-portal.de). Website: www.sicherheit-und-frieden.nomos.de

Zusammenfassung

Die Zeitschrift versteht sich als Diskussionsforum für neuere Forschungsergebnisse und politische Entwicklungen auf dem Gebiet der Friedens- und Sicherheitspolitik. Durch Analysen, Stellungnahmen, Dokumente und Informationen sollen kontroverse Auffassungen und brisante Themen einer sachlichen Diskussion zugeführt werden.

Homepage: www.sicherheit-und-frieden.nomos.de