Ukrainische Angriffe auf Ziele in Russland gehören mittlerweile zum Alltag. Neue Drohnen-Technologien und Marschflugkörper, die die Ukraine selbst produziert, versetzen die ukrainischen Streitkräfte dazu in die Lage, Ziele ins Visier zu nehmen, die sich tausende Kilometer entfernt befinden. Das Daten-Team der Novaya Gazeta Europe hat dies zum Anlass genommen, eine KI-basierte Karte zu entwickeln, die ukrainische Angriffe auf russisches Territorium seit Beginn der vollumfänglichen Invasion im Jahr 2022 visualisiert. Die von Novaya Gazeta Europe generierten Datenerhebungen beinhalten auch Angriffe auf russische Militärstützpunkte auf der von Russland annektierten Krym.
Wir von dekoder haben die Karte mithilfe der Redaktion von Novaya Gazeta Europe um eine KI-gestützte automatische Übersetzung erweitert, sodass einfließende Informationen zu aktuellen Angriffen und Ereignissen auch auf Deutsch dargestellt werden können.
Unser Algorithmus sammelt Beiträge aus über 700 Telegram-Kanälen und filtert mithilfe künstlicher Intelligenz militärische Angriffe heraus. Die meisten Angriffe gehen von der Ukraine aus, doch auf der Karte werden auch andere Ereignisse angezeigt, beispielsweise versehentliche Angriffe Russlands auf das eigene Staatsgebiet.
Mindestens zwei Nachrichten innerhalb von höchstens 24 Stunden am selben Ort zu demselben Vorfall (z. B. Drohnenangriff) sind nötig, damit ein Ereignis festgehalten wird. Weitere Informationen zu unserer Methodik finden Sie im ausgeblendeten Abschnitt weiter unten.
Anhand unserer Karte soll ein Überblick über militärische Zwischenfälle auf russischem Staatsgebiet gegeben werden. Dabei ist eine hundertprozentige Genauigkeit unmöglich. Künstliche Intelligenz ist nicht fehlerfrei (in etwa 5 Prozent der Beschreibungen und Ortsbestimmungen kommt es zu Fehlern), und wir können auch die Zuverlässigkeit der Nachrichten nicht garantieren. Außerdem gibt es auf unserer Karte doppelte Einträge – deren Anteil liegt ebenfalls bei etwa 5 Prozent.
Haupterkenntnisse
- Die Zahl der Angriffe auf russischem Gebiet ist seit Frühjahr 2023 stark angestiegen, als die ukrainische Gegenoffensive begann. Seitdem steigt ihre Anzahl von Jahr zu Jahr – 2024 gab es doppelt so viele wie 2023, und 2025 waren es 27 Prozent mehr als 2024.
- 78 Prozent aller militärischen Zwischenfälle betreffen Drohnenangriffe oder den Einsatz der Luftabwehr. Raketenangriffe und Artilleriefeuer machen 13 Prozent der Vorfälle aus.
- Die Zahl der Raketenangriffe auf Russland ging im März 2025 drastisch zurück, als die militärische Hilfe der USA für die Ukraine gekürzt wurde. Im ersten Quartal 2026 stieg die Zahl der Raketenangriffe jedoch wieder an – es gab doppelt so viele wie im letzten Quartal 2025.
- 44 Prozent aller militärischen Vorfälle und 55 Prozent der Drohnenangriffe ereignen sich in der Region Belgorod. Insgesamt entfallen drei Viertel der Vorfälle auf die Grenzregionen (die Regionen Belgorod, Brjansk, Kursk und Rostow) sowie auf die annektierten Gebiete Krym und Sewastopol.
- Der Krieg breitet sich immer weiter auf dem Gebiet Russlands aus. Die Zahl der Regionen, in denen es zu militärischen Zwischenfällen kam, steigt – in der zweiten Hälfte des Jahres 2025 waren es bereits 57, im vorangegangenen Halbjahr 48 und im Jahr zuvor nur 43. Insgesamt waren seit Kriegsbeginn 60 Regionen von Angriffen betroffen.
Methodik
Die Methodik im Detail erklärt
Schematisch beschrieben funktioniert der von Novaya Gazeta Europe entwickelte Algorithmus wie folgt:
- Wir laden ununterbrochen Nachrichten aus über 700 Telegram-Kanälen herunter, darunter oppositionelle, regierungsnahe und regionale Medien aus Russland sowie aus Kanälen von Gouverneuren und staatlichen Stellen und ukrainische Medien.
- Jeder Beitrag wird durch künstliche Intelligenz überprüft, und wenn er einen militärischen Vorfall beschreibt, extrahiert KI daraus die Art des Vorfalls und den Ort des Geschehens.
- Posts über dieselben Handlungen, die an demselben Ort stattfanden, werden in Gruppen zusammengefasst und als ein Ereignis gewertet.
Militärische Vorfälle werden mithilfe eines Sprachmodells herausgefiltert. Im ersten Schritt wird durch das Modell ermittelt, ob die Nachricht ein konkretes militärisches Ereignis auf dem Staatsgebiet Russlands oder der annektierten Krym beschreibt (andere besetzte Gebiete haben wir nicht berücksichtigt). Zu den militärischen Vorfällen zählen nur tatsächliche Kampfhandlungen (Drohnenangriffe mit Treffer, Raketenangriffe, Einsatz der Luftabwehr, Artilleriefeuer, Luftangriffe, Bodenoperationen, Angriffe durch Seestreitkräfte), wobei Luftalarm ohne Folgen, Warnungen vor Bedrohungen und Ähnliches ausgeschlossen werden.
Im zweiten Schritt extrahieren wir mithilfe desselben Sprachmodells strukturierte Informationen: den konkreten Ort des Vorfalls, die Region, die Kategorie und eine kurze Beschreibung. Wenn in einer Meldung mehrere Orte oder Angriffsarten erwähnt werden, werden diese als separate Ereignisse herausgefiltert.
Wir lokalisieren den Standort so genau, wie es aus den Angaben in der Nachricht möglich ist. Wenn in den Nachrichten beispielsweise nur der Name einer Stadt genannt wird, werden alle Beiträge über Drohnenangriffe in dieser Stadt an diesem Tag als ein einziger Angriff gewertet; wenn in den Nachrichten jedoch von Angriffen auf bestimmte Stadtteile berichtet wurde, werden diese Orte auf der Karte separat markiert.
Anschließend überprüft das Modell jedes markierte Ereignis auf seine Richtigkeit: Das Modell bestätigt, dass die Kategorie des militärischen Vorfalls und die Region tatsächlich im Ausgangstext erwähnt werden, und bestimmt den Zeitpunkt des Ereignisses.
Ereignisse, die mehr als einen Tag vor der Veröffentlichung des Beitrags stattfanden, werden verworfen. Wir haben die Beiträge auf dieses Kriterium überprüft, indem wir das Vorhandensein bestimmter Schlüsselwörter („vor einer Woche“, „vor einem Monat“ usw.) oder auch mithilfe des Gemini-Sprachmodells überprüft haben.
Nachdem wir Mehrfachnennungen von militärischen Zwischenfällen mit einem separaten Algorithmus identifiziert und gefiltert haben, fassen wir die Beiträge über dieselben Ereignisse zusammen. Posts gelten als ein und dasselbe Ereignis, wenn die Art der militärischen Aktion und der Ort übereinstimmen und der zeitliche Abstand zwischen den Veröffentlichungen 24 Stunden nicht überschreitet.
Wenn in mehreren Beiträgen ein Ort lokalisiert ist, wird deren Nähe auf der Karte mithilfe der Google Maps-API überprüft (ein Ort gilt als derselbe, wenn der Abstand zwischen den Punkten weniger als drei Kilometer beträgt) sowie eine Ähnlichkeit der Ortsnamen festgestellt wurde (wenn sie ähnlich klingen, z. B. „Schebekino“ und „Schebekino“, gehen wir davon aus, dass ein und derselbe Ort gemeint war, auch wenn die Google Maps-API unterschiedliche Punkte geolokalisiert hat).
Wenn für ein Ereignis kein genauer Ort, sondern beispielsweise nur eine Region angegeben ist, vergleichen wir die Event-Texte mithilfe von KI-Mathematik (OpenAI-Embeddings/Vektoren) auf ihre tiefere Bedeutung. Sind diese sehr ähnlich, gehen wir davon aus, dass die Texte dasselbe Ereignis beschreiben.
Trotz des komplexen Algorithmus zur Zusammenführung von Ereignissen und zum Entfernen von Duplikaten ist es uns nicht gelungen, diese vollständig zu verhindern. Wir haben die Anzahl der Duplikate von militärischen Ereignissen in einer Woche im Oktober 2024 und 2025 sowie im Januar 2026 überprüft. Insgesamt hat das Modell für diese Zeiträume nach der Deduplizierung 806 Ereignisse identifiziert. Bei der manuellen Überprüfung stellte sich heraus, dass 95 Prozent davon echte, einzigartige Ereignisse waren und keine Duplikate anderer Ereignisse. Außerdem haben wir festgestellt, dass etwa 5 Prozent der Ereignisse Fehler in der Beschreibung oder bezüglich des Ortes enthalten – auch diese konnten wir nicht vollständig beseitigen.
