Frage: Vorbemerkung der Fragesteller
Seit 2017 setzt das Bundesamt für Migration und Flüchtlinge (BAMF) verschiedene IT-Assistenzsysteme ein, die zur Klärung der Herkunft und Identität von Asylsuchenden beitragen sollen. Dabei werden u. a. mobile Datenträger von Geflüchteten ausgewertet oder Sprachproben von Asylsuchenden mittels einer Sprach- bzw. Dialekterkennungssoftware analysiert (vgl. u. a. die Antwort der Bundesregierung auf die Kleine Anfrage auf Bundestagsdrucksache 19/1663).
Beim Einsatz der Sprachbiometrie müssen Asylsuchende ca. zwei Minuten in ihrer Muttersprache ein Bild beschreiben und dabei in ein Telefon sprechen. Was sie sagen, wird aufgezeichnet. Die Sprechproben werden anschließend automatisch mit einem zugrunde liegenden Sprachmodell abgeglichen. So werden Wahrscheinlichkeiten für den gesprochenen Dialekt berechnet und in einem Ergebnisbericht festgehalten. Die Dialekterkennungssoftware kann bislang die wichtigsten arabischen Dialekte erkennen und wird folglich in erster Linie bei arabischsprachigen Asylsuchenden angewendet. Von Januar bis November 2019 kam das Spracherkennungstool bei rund 4 000 Personen zum Einsatz. Gut ein Viertel von ihnen kam aus Syrien, weitere wichtige Staatsbürgerschaften waren Algerien, Marokko und Sudan. Allerdings ist aus Sicht der Fragestellerinnen und Fragesteller unklar, ob mit der Spracherkennungssoftware überhaupt geeignete Hinweise auf die Herkunft von Geflüchteten gewonnen werden können. Zum einen wurde diese mithilfe von Experten und Expertinnen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz, nicht aber der Sprachwissenschaften entwickelt. Linguistinnen und Linguisten betonen, dass sich die Sprechweise von Menschen über die Lebensspanne verändern kann und deshalb nicht unbedingt Rückschlüsse auf die Herkunft erlaubt. Auch stimmen Sprach- und Landesgrenzen nur teilweise überein. Zum anderen ist die Spracherkennungssoftware nach Ansicht der Fragestellerinnen und Fragesteller fehleranfällig, und es mangelt an Transparenz darüber, wie viele Sprachproben pro Dialekt vorliegen und wie die Fehlerquoten, die das BAMF mit 15 Prozent angibt, im Einzelnen zustande kommen (https://www.fiff.de/pu blikationen/fiff-kommunikation/fk-2022/fk-2022-1/fk-1-2022-content/fk-1-2 2-p45.pdf; https://netzpolitik.org/2020/automatisiertes-misstrauen/; https://ww
w.heise.de/newsticker/meldung/Sherlock-Bamf-Asyltaeuschern-auf-der-Spur-4257898.html).
1. In wie vielen Fällen wurde die Dialekterkennungssoftware des BAMF in den Jahren 2020, 2021 und im ersten Halbjahr 2022 eingesetzt (bitte nach Jahren und nach BAMF-Standorten aufschlüsseln), und was waren die Herkunftsländer der betroffenen Asylsuchenden?
Antwort: Die Antwort kann der nachfolgenden Übersicht der in den Jahren 2020, 2021 und dem ersten Halbjahr 2022 durchgeführten Dialekterkennungen entnommen werden:
Zeitraum Dialekterkennung*
01.01. – 31.12.2020 9.923
01.01. – 31.12.2021 15.052
01.01. – 30.06.2022 7.808
* Durch nachträgliche Änderungen im Erfassungssystem, z. B. die Einreichung von Pass/Passersatz-Dokumenten, kann es zu Abweichungen der Daten im vgl. zu vorherigen Angaben kommen. Es werden diejenigen Fälle ausgewertet, bei denen aus Prozesssicht alle erforderlichen Angaben im Kerndatensystem korrekt und valide hinterlegt sind.
Nach Organisationseinheiten/Standorten des Bundesamts für Migration und Flüchtlinge (BAMF):
01.01. – 31.12.2021
Organisationseinheit/Standort Anteil des Einsatzes der
Dialekterkennung
AS Heidelberg im AZ 10,9 %
AS Gießen im AZ, LAS 9,3 %
AS Bad Fallingbostel im AZ 4,8 %
AS Halberstadt im AZ, LAS 4,6 %
AS Trier, LAS 4,4 %
AS Berlin im AZ 3,8 %
AS Chemnitz im AZ, LAS 3,5 %
AS Bonn im AZ 3,5 %
AS Regensburg in AnkER 4,1 %
AS Ellwangen 3,2 %
AS Lebach in AnkER, LAS 3,2 %
AS Schwerin im AZ 3,2 %
AS Suhl im AZ 3,2 %
AS München 3,1 %
AS Dresden in AnkER 3,0 %
AS Schweinfurt in AnkER 2,9 %
AS Mönchengladbach im AZ 2,8 %
AS Zirndorf in AnkER 2,5 %
AS Neumünster, LAS 2,5 %
AS Bamberg in AnkER 2,3 %
AS Bielefeld im AZ 2,3 %
AS Deggendorf in AnkER 2,2 %
AS Augsburg in AnkER 2,0 %
AS Leipzig im AZ 1,9 %
AS Bramsche im AZ 1,7 %
AS Eisenhüttenstadt, LAS 1,6 %
01.01. – 31.12.2021
Organisationseinheit/Standort Anteil des Einsatzes der Dialekterkennung
AS Speyer 1,5 %
AS Sigmaringen 1,5 %
AS Hamburg im AZ, LAS 1,5 %
AS Bremen im AZ, LAS 0,9 %
AS Büdingen 0,5 %
AS Oldenburg 0,3 %
AS Nostorf-Horst, LAS 0,2 %
32F Dublinzentrum Bayreuth 0,2 %
AS Unna im AZ 0,1 %
32D Dublinzentrum Berlin 0,1 %
AS Essen 0,1 %
32E Dublinzentrum Bochum 0,1 %
AS Manching in AnkER 0,1 %
AS Braunschweig 0,1 %
AS Freiburg 0,1 %
AS Friedland, LAS 0,0 %
AS Jena/Hermsdorf, LAS 0,0 %
AS Neustadt 0,0 %
Unbekannt 0,0 %
01.01. – 30.06.2022
Organisationseinheit/Standort Anteil des Einsatzes der
Dialekterkennung
AS Heidelberg im AZ 9,8 %
AS Gießen im AZ, LAS 7,5 %
AS Dresden in AnkER 5,1 %
AS Trier, LAS 5,1 %
AS Bonn im AZ 4,8 %
AS Bad Fallingbostel im AZ 4,6 %
AS Chemnitz im AZ, LAS 4,5 %
AS Bielefeld im AZ 3,9 %
AS Schwerin im AZ 3,8 %
AS Berlin im AZ 3,7 %
AS Halberstadt im AZ, LAS 3,5 %
AS Suhl im AZ 3,5 %
AS Neumünster, LAS 3,5 %
AS Mönchengladbach im AZ 3,2 %
AS Regensburg in AnkER 3,7 %
AS Speyer 2,8 %
AS Essen 2,8 %
AS Deggendorf in AnkER 2,3 %
AS Lebach in AnkER, LAS 2,3 %
AS Unna im AZ 2,4 %
AS Bramsche im AZ 2,1 %
AS Hamburg im AZ, LAS 1,8 %
AS Bamberg in AnkER 1,7 %
AS Zirndorf in AnkER 1,7 %
AS Eisenhüttenstadt, LAS 1,7 %
AS Schweinfurt in AnkER 1,4 %
AS Bremen im AZ, LAS 1,2 %
AS München 1,2 %
01.01. – 30.06.2022
Organisationseinheit/Standort Anteil des Einsatzes der Dialekterkennung
AS Leipzig im AZ 0,9 %
AS Büdingen 0,9 %
AS Oldenburg 0,7 %
AS Nostorf-Horst, LAS 0,4 %
AS Sigmaringen 0,4 %
AS Ellwangen 0,3 %
AS Augsburg in AnkER 0,2 %
AS Braunschweig 0,2 %
AS Jena/Hermsdorf, LAS 0,2 %
AS Freiburg 0,1 %
AS Karlsruhe, LAS 0,1 %
32F Dublinzentrum Bayreuth 0,0 %
AS Bochum, LAS 0,0 %
Nach Staatsangehörigkeiten (HKL):
01.01. – 31.12.2020
Staatsangehörigkeit Anteil des Einsatzes der
Dialekterkennung
Syrien 44,3 %
Algerien 13,3 %
Irak 12,7 %
Ungeklärt 9,6 %
Marokko 7,2 %
Tunesien 3,7 %
Libyen 1,9 %
Sudan 1,9 %
Ägypten 1,4 %
Libanon 1,2 %
Pers. aus palästinensischen Gebieten (nicht als Staat anerkannt)
0,6 %
Staatenlos 0,7 %
Jemen 0,5 %
Kuwait 0,2 %
Tschad 0,3 %
Jordanien 0,1 %
Iran 0,1 %
Südsudan 0,1 %
Eritrea 0,1 %
Somalia 0,1 %
Äthiopien 0,0 %
Mauretanien 0,0 %
Saudi-Arabien 0,0 %
01.01. – 31.12.2021
Staatsangehörigkeit Anteil des Einsatzes der
Dialekterkennung
Syrien 52,7 %
Algerien 10,2 %
Irak 8,3 %
Ungeklärt 7,6 %
Marokko 6,1 %
Tunesien 4,9 %
Jemen 3,1 %
Ägypten 1,2 %
Libanon 1,2 %
Libyen 1,1 %
Sudan 1,0 %
Pers. aus palästinensischen Gebieten (nicht als Staat anerkannt)
1,0 %
Staatenlos 0,7 %
Kuwait 0,2 %
Tschad 0,1 %
Eritrea 0,1 %
Jordanien 0,1 %
Iran 0,1 %
Südsudan 0,1 %
Somalia 0,1 %
Mauretanien 0,1 %
Afghanistan 0,0 %
Bahrain 0,0 %
Myanmar 0,0 %
ohne Angabe 0,0 %
01.01. – 30.06.2022
Staatsangehörigkeit Anteil des Einsatzes der
Dialekterkennung
Syrien, Arabische Republik 50,0 %
Algerien 9,8 %
Ungeklärt 9,2 %
Irak 6,8 %
Marokko 6,2 %
Tunesien 4,9 %
Libanon 3,9 %
Jemen 2,4 %
Ägypten 1,9 %
Libyen 1,6 %
Sudan 1,1 %
Staatenlos 0,7 %
Pers. aus palästinensischen Gebieten (nicht als Staat anerkannt)
0,4 %
Kuwait 0,2 %
Iran 0,1 %
Somalia 0,1 %
Jordanien 0,1 %
Mauretanien 0,1 %
Südsudan 0,1 %
Eritrea 0,1 %
01.01. – 30.06.2022
Staatsangehörigkeit Anteil des Einsatzes der Dialekterkennung
Tschad 0,1 %
Niger 0,0 %
Venezuela 0,0 %