Unruhen in Indonesien, Klagen über Arbeitsbedingungen in China oder Streiks in wichtigen internationalen Häfen. Vieles was in der realen Welt passiert, findet in Online-Netzwerken seinen Niederschlag. Das Wiener Start-up Prewave hat sich darauf spezialisiert Daten aus Twitter, Facebook, YouTube sowie lokalen Netzwerken wie dem chinesischen Weibo zu durchleuchten, um Risiken für Unternehmen ausfindig zu machen und Vorhersagen zu treffen. „Wir wollen lokale Umwelt- und Sozialrisiken auch global sichtbar und transparent machen“, sagt Harald Nitschinger, Mitgründer des jungen Unternehmens.

Unternehmen helfen solche Prognosen etwa, Probleme in der Lieferkette frühzeitig zu erkennen, Umwelt- und Sozialrisiken bei Produkten zu identifizieren, Investitionsentscheidungen zu überprüfen oder Nachhaltigkeitsstandards einzuhalten.

Maschinelles Lernen

Analysiert werden öffentlich zugängliche Daten aus Online-Netzwerken und lokalen Medien. Dabei kommt maschinelles Lernen zum Einsatz. Die Algorithmen des Start-ups werden in verschiedenen Landesprachen trainiert und lernen dann selbst dazu. „Unser System kann Ereignisse global und multilingual erkennen“, sagt Nitschinger.

Seinen Kunden bietet das Start-up ein Nachhaltigkeits-Screening an, bei dem Lieferanten oder Investitionsprojekte auch zehn Jahre rückwirkend auf Umwelt- und Sozialrisiken überprüft werden. Daneben können sich Unternehmen über laufendes Monitoring auch über aktuelle Ereignisse informieren. Über Schnittstellen können die Daten in die IT-Systeme der Firmen integriert werden.