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Coronadaten-Interpretation : Zahlen brauchen Kontext

Die Covid-19-Fallzahlen hängen von sehr viel mehr Faktoren ab als nur von der tatsächlichen Anzahl der Infizierten. Bild: AFP

Selten war der Hunger nach Zahlen größer als in der derzeitigen Corona-Krise und selten der Drang stärker, daraus möglichst viel abzuleiten. Umso mehr muss man sich vor falschen Interpretationen hüten.

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          Die Corona-Krise hat uns alle zu Zahlenjunkies gemacht. Wie entwickeln sich die Fallzahlen? Gibt es neue Todesfälle? Wie hoch ist der Fall-Verstorbenen-Anteil? Wie hängt er vom Alter der Patienten ab? Zahlen besitzen in ihrer Nüchternheit eine grundsätzlich positive psychologische Wirkung, sie vermitteln das Gefühl, dass man sich ein objektives Bild machen kann, dass man die von emotionaler Verschleierung freien Fakten kennt. In den sozialen Medien wimmelt es von selbstgemachten Tabellen und Graphen, in denen Daten verschiedener Länder verglichen werden, um daraus versteckte Gesetzmäßigkeiten oder Prognosen abzuleiten.

          Sibylle Anderl
          Redakteurin im Feuilleton, zuständig für das Ressort „Natur und Wissenschaft“.

          Solche Versuche sind naheliegend, genau wie die Sehnsucht, die unübersichtliche Situation in Zahlen zu fassen, sie damit – frei nach Musil – zu einem technischen Problem zu machen, für dessen Handhabung es normierte Methoden und Ansätze gibt. Und gleichzeitig zeigt sich dieser Tage die zentrale Wichtigkeit einer Grundeinsicht der Wissenschaftsphilosophie. Einfach ausgedrückt: dass man meist sehr viel mehr wissen und kennen muss als nur die bloßen Zahlenwerte, um mit denen wirklich etwas anfangen zu können. Technisch formuliert steckt dahinter die Unterscheidung zwischen Daten und Phänomenen: Daten, Messwerte also, sind menschgemacht, die Phänomene sind es nicht. Was wir haben, sind die Daten, was uns eigentlich interessiert, sind die Phänomene. Beides muss nicht sehr nah beieinander liegen.

          Positiv Getestete versus tatsächlich Infizierte

          Deutlich wird dies beispielsweise bei den Fallzahlen. Dass diese nicht mit der Zahl der tatsächlich Infizierten identisch sind, ist hier relativ offensichtlich. Die Zahl der bestätigten Fälle hängt schließlich von der Zahl der durchgeführten Tests ab, die wiederum von der Verfügbarkeit von Tests und den Kriterien abhängt, unter welchen Umständen ein Verdachtsfall überhaupt getestet wird. Man muss die Zahlen anders einschätzen wenn unter einer Millionen Einwohner Tausende Menschen getestet wurden (wie in Südkorea) als wenn dies unter einer Millionen nur bei einigen Dutzend der Fall ist (wie in den Vereinigten Staaten, Stand 10. März).

          In Deutschland gibt es pro Tag eine Testkapazität von rund 12 000, so verlautete am Dienstag die Kassenärztliche Bundesvereinigung, der größte Teil der Tests fällt derzeit noch negativ aus. Das kann als ein Anhaltspunkt dafür gesehen werden, dass die Untererfassung Infizierter in Deutschland noch moderat ist. In Ländern wie den Vereinigten Staaten, in denen das anders zu sein scheint, kann man anhand einfacher Abschätzungen versuchen, sich einen Eindruck vom Ausmaß des Abweichens der Zahl tatsächlicher Fälle von derjenigen der positiv Getesteten zu verschaffen. So veröffentlichte der Autor Tomas Pueyo am vergangenen Dienstag auf der englischsprachigen Online-Plattform Medium zwei einfache Strategien, wie zum einen auf der Grundlage der Anzahl von Todesfällen und zum anderen anhand der Testergebnisse der Gruppe der Reisenden die tatsächliche Anzahl Infizierter in einem Land abgeschätzt werden kann. Seinen Schätzungen zufolge läge beispielsweise die Zahl Infizierter in Frankreich – er geht von 1400 bestätigten Fällen und 30 Toten aus – tatsächlich bei mehr als 24 000. Die bislang deutlich geringere Zahl von Toten in Deutschland bei etwas höherer Anzahl positiv Getesteter weist bereits darauf hin, dass die Infektions-Situationen in Deutschland und Frankreich trotz ähnlicher Fallzahlen nicht äquivalent zu sein scheinen.

          Wissenschaftliche Modellierung der Untererfassung

          Wissenschaftler müssen sich aber nicht mit derartigen Grobabschätzungen begnügen. Für den Fall, dass die Aussagekraft der Fallzahlen in Zweifel zu ziehen ist, wurden bereits erheblich komplexere Methoden entwickelt, um die wirkliche Zahl zu ermitteln. Das Robert-Koch-Institut beispielsweise hat im Bedarfsfall ein Modell zur Verfügung, das von Wissenschaftlern um Matthias an der Heiden anhand von Grippeinfektionen und Daten des deutschen Sentinelsystem für Influenza erarbeitet wurde, und dann auch für Covid-19 Erkrankungen genutzt werden soll.

          Es ist eine der zentralen Aufgaben von Wissenschaftlern, aus empirischen Daten Aussagen (und nicht zuletzt deren Unsicherheiten) über die Phänomene abzuleiten – über das also, was unabhängig vom kontingenten Prozess der Datenaufnahme Geltung besitzt. Das erfordert Training, Erfahrung, ein Verständnis von Statistik. Es ist in unübersichtlichen Situationen gut, sich an Zahlen statt an Emotionen zu orientieren, aber Zahlenwerte sind oft trügerisch: Sie verstecken ihren Kontext. Wenn wir uns heute anhand von Zahlen ein Bild von der aktuellen Situation zu machen versuchen, dürfen wir dies nie aus dem Blick verlieren.

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