In den letzten Tagen des Zweiten Weltkriegs, als das Deutsche Reich zusammenbrach, ordneten Nazi-Beamte die Vernichtung von Millionen Parteimitgliedsausweisen an. Die riesige Kartei, die die Mitgliedschaft in ganz Deutschland dokumentierte, blieb größtenteils erhalten, weil der Papierfabrikbetreiber Hanns Huber beschloss, die Aufzeichnungen den vorrückenden amerikanischen Streitkräften zu übergeben, anstatt sie zu vernichten.
Um herauszufinden, ob ein Verwandter der NSDAP (offiziell die Nationalsozialistische Deutsche Arbeiterpartei (NSDAP)) angehörte, war jahrzehntelang eine formelle Anfrage beim deutschen Bundesarchiv oder die Durchsicht von Mikrofilmkopien erforderlich, die im US-Nationalarchiv in Washington, D.C. aufbewahrt wurden. Als das US-Nationalarchiv Anfang des Jahres damit begann, digitalisierte Versionen der Aufzeichnungen online zu stellen, war das öffentliche Interesse so groß, dass die Website kurzzeitig abstürzte.
Ein Team aus Reportern, Datenjournalisten und Datenwissenschaftlern machte sich daran, das zu ändern. Wenige Wochen nachdem deutsche Medien über die Veröffentlichung der Datei berichteten, hatte Die Zeit eine durchsuchbare Datenbank erstellt, die Millionen gescannter Mitgliedskarten in eine zugängliche öffentliche Ressource verwandelte. Seitdem hat das Projekt Millionen von Suchanfragen nach sich gezogen, wobei Nutzer die Namen von Großeltern, Großonkeln und anderen Verwandten entdeckten, deren Parteizugehörigkeit lange Zeit im Archiv verborgen war.
Die Datenbank stellt auch ein hartnäckiges Missverständnis über Nazi-Deutschland in Frage. Während die Einberufung in die Wehrmacht (die deutschen Streitkräfte unter dem NS-Regime) obligatorisch war, war die Mitgliedschaft in der NSDAP selbst nicht obligatorisch. Obwohl einige Berufe einem starken gesellschaftlichen Druck ausgesetzt sind, sich registrieren zu lassen, bleibt die Registrierung freiwillig.
Mithilfe von KI ein durchsuchbares Archiv erstellen
Die Grundlage des Projekts bildeten zwei umfangreiche Sammlungen von Mitgliedsunterlagen: die Zentrale Kartei und die regionale Gau-Kartei. Der Politikwissenschaftler Jürgen Falter, der sich jahrzehntelang mit der NSDAP befasste, schätzt, dass nur 44 % des Zentralindex und 77 % des Gau-Index den Krieg überlebt haben. Dennoch stellt das erhaltene Material einen der größten Informationsspeicher zur Parteimitgliedschaft dar. Insgesamt decken die erhaltenen Aufzeichnungen etwa 90 % aller NSDAP-Mitglieder zwischen 1925 und 1945 ab, auch wenn weiterhin große Lücken bestehen.
Um diese Datei in eine durchsuchbare Datenbank umzuwandeln, mussten 5.442 PDF-Dateien verarbeitet werden, von denen jede etwa 3.000 Seiten gescannter Mitgliedskarten enthielt. Viele Mitglieder erscheinen in beiden Indizes und erzeugen doppelte Datensätze, die berücksichtigt werden mussten.
„Wir nutzen KI hauptsächlich, um Textinformationen aus Bildern zu extrahieren“, erklärt Loos. „Selbst mit schwierigen visuellen Daten konnten die Modelle umgehen: Jede Karteikarte kann eine Mischung aus vielen Schriftarten und Handschriften enthalten, darunter Kurrent und Sütterlin, zwei altdeutsche Schriften. All das konnte gelesen werden.“
Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt Bilder in maschinenlesbaren Text um. Für das NSDAP-Projekt kombinierte das Team mehrere OCR-Systeme und verließ sich dabei stark auf Googles Gemini LLM, um die handschriftlichen und gedruckten Informationen auf den Karten zu interpretieren.
„KI war bereits ein wichtiger Teil unseres Toolsets“, sagt Loos. „Insbesondere in Kombination mit leistungsstarken Suchanwendungen wird es eine immer wichtigere Rolle bei der Verwaltung und Analyse großer Datenmengen spielen.“
Da die Aufzeichnungen über zwei Jahrzehnte hinweg von verschiedenen Ämtern unter Verwendung unterschiedlicher Verwaltungssysteme und inkonsistenter Formate erstellt wurden, erforderte die standardisierte Extraktion von Namen, Daten, Berufen und Geburtsorten eine umfangreiche Verarbeitung, bevor die Daten zuverlässig durchsucht werden konnten.
„Die Kombination aus Name und Geburtsort reicht nicht aus, um eine Person sicher zu identifizieren“, sagt Aisch. „Wenn Sie aber auch das Geburtsdatum kennen, können Sie sehr sicher sein, dass Sie Ihren Verwandten gefunden haben.“
Berücksichtigung von Fehlern und Lücken
Loos fügt hinzu, dass das Team die OCR zwar als sehr genau empfand, die Beurteilung dieser Genauigkeit jedoch nicht immer einfach war. Das große Sprachmodell erweiterte oder interpretierte gelegentlich Informationen, anstatt sie einfach zu transkribieren. „Bei LLMs erhält man oft nicht nur eine Textversion des Originals, sondern einen Text mit angehängten Kommentaren (z. B. „D.“ (Düsseldorf)“ statt nur „D.“). Dies kann sogar für eine Suchfunktion nützlich sein, ist jedoch nicht korrekt, wenn Sie OCR kanonisch durchführen möchten.“
Darüber hinaus erwies sich ein Teil des Originaltextes als zu schwer zu entziffern, sodass das Team entscheiden musste, ob die Daten überhaupt nicht lesbar waren.
„Zuerst dachten wir, die Handschrift würde unser größtes Problem werden, aber die LLMs zeigten, dass es ein gelöstes Problem war. Am Ende gehörten also die Kosten und die Backend-Leistung zu den größten Problemen“, sagte Loos.
Zusammenarbeit im gesamten Newsroom
Das Projekt brachte mehrere Schreibtische bei der Zeit zusammen, von denen jeder eine andere Ebene in die Geschichte einbrachte.
Das Team für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz war für die Extraktion und Strukturierung der Datensätze verantwortlich und wandelte Millionen gescannter Mitgliedskarten in durchsuchbare Daten um. Das Data and Visualization Desk erstellte die Suchoberfläche und Scroll-Erzählfunktionen rund um das Projekt. In der Zwischenzeit stellten die Abteilungen Wissenschaft und Geschichte Archivrecherchen und historisches Fachwissen bereit und trugen dazu bei, die Aufzeichnungen in die breitere Geschichte der Mitgliedschaft in der NSDAP einzubetten.
„Wir wollten, dass diese Mitgliedsunterlagen durchsuchbar sind, damit eine sofortige Antwort eingeholt werden kann“, erklärt Aisch. „Vor allem aber möchten wir der Geschichte auch den dringend benötigten Kontext liefern: Was bedeutet es, wenn Sie Ihre Verwandten in diesen Aufzeichnungen finden?“
Während ein Suchergebnis möglicherweise den Namen eines Parteimitglieds zurückgibt, könnte das Verständnis historischer Bindungsmuster das Potenzial haben, den dringend benötigten historischen Kontext hinzuzufügen, der über die einfache Suche nach einem Familienmitglied bei der Suche hinausgeht.
Kontextualisierung der Mitgliedschaft in der NSDAP
Die Zeit betrachtete die durchsuchbare Datenbank nur als einen Teil der Untersuchung. Zusätzlich zum Suchtool führte das Team eine umfassendere Analyse der Parteimitgliedschaftsmuster durch und untersuchte anhand von Aufzeichnungen, wer der NSDAP beigetreten ist, wann sie sich angeschlossen haben und wie sich die Mitgliedschaft über zwei Jahrzehnte hinweg entwickelt hat.
Frühere Forscher, darunter Falter, hatten die Partei jahrelang anhand von Mustern von Mitgliedskarten untersucht. Der Zugriff auf Millionen von Datensätzen bot die Möglichkeit, diese Muster in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zu erkennen.
Die Analyse zeichnete das Wachstum der Partei von ihrer Neugründung im Jahr 1925 bis zum Ende des Zweiten Weltkriegs nach. Nachdem Adolf Hitler 1933 Reichskanzler geworden war, stieg die Zahl der Mitglieder. Der Zustrom war so groß, dass die Parteifunktionäre die Aufnahme vorübergehend einfroren, bevor sie 1937 die Registrierung wieder aufnahm.
Insgesamt erhielten zwischen 1925 und 1945 etwa 10,2 Millionen Deutsche einen NSDAP-Mitgliedsausweis.
Die Daten gaben auch Aufschluss darüber, wer beigetreten ist. Anhand einer zuvor von Falter zusammengestellten Stichprobe von 50.000 Karten konnte das Team visualisieren, dass die Mitgliedschaft vor allem bei Beamten und Angestellten verbreitet war, während viele Industriearbeiter weiterhin sozialdemokratischen und kommunistischen politischen Organisationen angeschlossen waren.
Die Aufzeichnungen zeigten auch Veränderungen zwischen den Generationen. Während des Krieges verlagerte sich die Einschreibung zunehmend auf jüngere Deutsche, die zuvor in Organisationen wie der Hitlerjugend und dem Bund Deutscher Mädel mitgewirkt hatten.
„Aus diesen Unterlagen wissen wir, wer der NSDAP beigetreten ist, aber wir wissen nicht, warum sie das getan haben“, sagte Aisch. „Menschen traten der NSDAP in mehreren Wellen bei. Vor 1933 trat nur ein relativ kleiner Teil bei. Nach der Machtübernahme der Partei kam es zu einem enormen Anstieg der Zahl neuer Mitglieder, und sie schloss die Partei für neue Mitglieder. Als sie sie 1937 wiedereröffnete, war der zweite große Anstieg zu beobachten. Der Zeitpunkt ist ein Schlüsselfaktor, um zu verstehen, warum.“
Gleichzeitig beschloss das Team, mit den daraus gezogenen Schlussfolgerungen vorsichtig zu sein. Während die Datenbank bei der Suche nach Personen effektiv war, schränkten Inkonsistenzen in den Aufzeichnungen die Zuverlässigkeit bestimmter groß angelegter Analysen ein.
„Wir hätten gerne mehr solcher Analysen gemacht“, sagt Loos. „Für diese Zwecke sind jedoch stark normalisierte Daten erforderlich, und der Datensatz ist derzeit viel besser darin, Personen durch die Suche nach Namen zu finden.“
Persönliche Geschichten rezensiert
Seit seiner Veröffentlichung haben Nutzer nach Verwandten, ehemaligen Nachbarn, örtlichen Beamten und anderen Personen gesucht, deren Leben sich mit der Geschichte des Dritten Reiches überschnitten hat. In vielen Fällen bestätigten die Durchsuchungen Verdachtsmomente, die in Familien seit Jahrzehnten bestehen. In anderen Fällen warfen sie völlig neue Fragen auf.
Die Erfahrung war nicht auf die Leser beschränkt. Aisch selbst entdeckte bei der Anzeige eine Mitgliedskarte seines Urgroßvaters. „Aus Familiengeschichten wusste ich, dass er ein ‚stolzes‘ Mitglied der NSDAP war, das damit prahlte, schon vor der Machtübernahme der Partei beigetreten zu sein. Als ich seinen echten Meldeausweis mit dem beigefügten Foto sah, wirkte das irgendwie viel greifbarer“, sagte Aisch.
Durch die Durchsuchbarkeit von Aufzeichnungen machte die Datenbank Informationen öffentlich zugänglich, die lange Zeit in Archivsammlungen verborgen geblieben waren. Für einige Benutzer hat diese Sichtbarkeit zu komplizierten Familienerzählungen geführt, die über Generationen hinweg weitgehend unangefochten geblieben waren.
Eine NSDAP-Mitgliedskarte von Franz Herbst aus dem Jahr 1937, gefunden in seinem Nachlass. Bild: Skallaub, Wikimedia, Creative Commons.
Internationale Aufmerksamkeit und öffentliche Resonanz
Das Projekt erregte schnell über Deutschland hinaus Beachtung und das Team veröffentlichte schließlich eine englische Version des Projekts, um auch nicht-deutschen Lesern entgegenzukommen.
Die internationale Berichterstattung konzentrierte sich weitgehend auf die Datenbank selbst und nicht auf die Durchführung unabhängiger Analysen der zugrunde liegenden Datensätze. Medien wie CNN, BBC, The Guardian und Le Monde berichteten über das Projekt, wobei viele Geschichten sich auf die Reaktionen von Nutzern konzentrierten, die bei den Durchsuchungen Familienmitglieder entdeckt hatten.
„Viele Leser haben uns dafür gedankt, dass wir diese Archive zugänglicher gemacht haben“, sagt Aisch. „Viele waren bewegt, ihre Verwandten zu finden, obwohl sie ihnen gegenüber bereits misstrauisch waren.“
Geschichten aufbauen, die über die Suche hinausgehen
Seit ihrem Erscheinen berichtet Die Zeit weiterhin aus den Aufzeichnungen, wobei sich viele der Geschichten darauf konzentrieren, zusätzlichen Kontext für die Interpretation einzelner Suchergebnisse bereitzustellen.
„Wir haben viele Tracking-Geschichten rund um diesen Datensatz aufgebaut“, sagt Loos. „Viele davon gingen auf Benutzerreaktionen ein oder lieferten historischen Kontext dafür, wie die Daten gelesen und verstanden werden sollten.“