Lëtzebuerg ass zanter Joerzéngten enk mat der Finanzplaz verknëppt.

An der Vergaangenheet gouf et ëmmer rëm Reprochen, de Grand-Duché wier ee Paradäis fir Bréifkëschtefirmen. De Luxembourg Centre for Contemporary and Digital History (C²DH) schafft am Fuerschungsprojet "Letterboxes" elo d'Geschicht vun de sougenannte "Shell companies" op.

2. Deel Serie C2DH/Reportage Marc Hoscheid

Dobäi geet et allerdéngs manner ëm déi eenzel Entreprisen u sech, mee dorëms, wéi mat neien digitale Methode Finanzgeschicht erzielt ka ginn. Fir dat kënnen ze maachen, gouf de Mémorial C, deen all Joer publizéiert gëtt an aus deem ervirgeet, wéi eng Firmen zu Lëtzebuerg aktiv sinn, an Zesummenaarbecht mat der Nationalbibliothéik digitaliséiert. Esou soll et méiglech ginn, Netzwierker an der Lëtzebuerger Wirtschaft ze erkennen. Zil wier awer net, eppes Illegales opzedecken, wéi den Direkter vum C²DH, Andreas Fickers, erkläert.

"Wir sind nun einmal Forscher, wir sind Historiker. Unsere Aufgabe ist es, Licht ins Dunkel der Vergangenheit zu bringen. Nicht um irgendwelche Dinge aufzudecken, das ist überhaupt nicht das Ziel. Sondern es geht darum, unsichtbare Strukturen, dieses komplexen Finanzgeschäftes als historische Entwicklung nachvollziehen zu können und zu zeigen, welche Akteure hier eine wichtige Rolle gespielt haben."

Dobäi geet ee bis an d'1920er Joer zeréck. Deemools wieren nämlech déi éischt Gesetzer gestëmmt ginn, déi et erméiglecht hunn, datt sech Holding-Gesellschaften zu Lëtzebuerg néierloossen. An engem zweete Schrëtt ginn déi digital Versiounen duerch eng Software esou verschafft, datt ee se duerchsiche kann.

"Nach, zum Beispiel, einzelnen Begriffen, Wörtnern. Hierzu benutzt man, das was man Named entity recognition software nennt. Also ech werden sogenannte feststehende Begriffe, wie Namen, Orte, Zeit, Datum, das sind feststehende Begriffe, die sich relativ leicht automatisch erfassen lassen."

Op déi Aart a Weis kéinten d'Donnéeë chronologesch oder thematesch duerchsicht ginn. Ma et wëllt een nach weider goen.

"Der nächste Schritt ist dann wirklich darüberhinausgehend, dass man versucht, auch mit artifizieller Intelligenz, mit künstlicher Intelligenz, Large language models, versucht so etwas wie Themen, topics, in diesem großen Datenbestand zu identifizieren. Also wenn man an bestimmten Orten interessiert ist, oder an bestimmten Konzentrationen von Aktivitäten, lassen sich dann solche Netzwerke visualisieren und ausmachen."

De Projet gouf viru ronn engem Joer gestart. Sou lues géinge sech och éischt Erkenntnisser erauskristalliséieren.