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Corona-Strategien : Das trügerische Ideal sicheren Wissens

Viele Zahlen, noch mehr Unwissen – unser Umgang mit dem Coronavirus Sars-CoV-2 erfordert robuste und anpassbare Strategien. Bild: VFX - stock.adobe.com

Ein Jahr ist vergangen seit Beginn der Pandemie, und noch immer sind viele Details des Infektionsgeschehens unklar. Ist es ein Problem, wenn sich die Politik auf unvollständige Daten und Modellrechnungen verlässt?

          5 Min.

          Ein Jahr ist nun vergangen seit Beginn der Pandemie. Wir haben viel gelernt seitdem und mussten dennoch feststellen, dass das zentrale Element im Umgang mit dem Virus nicht Wissen, sondern Unsicherheit ist. Der pandemiepolitische Umgang mit den Mutanten in diesen Tagen steht beispielhaft dafür. In einer Welt, die normalerweise der Illusion von Planungssicherheit und Vorhersagbarkeit folgt, ist das ein ernüchterndes und verstörendes Fazit. Noch immer sind Daten unvollständig, Erkenntnisse aus anderen Ländern nur eingeschränkt übertragbar, werden politische Entscheidungen kurzfristig auf der Grundlage von Modellen voller Annahmen und Vereinfachungen getroffen. Insbesondere Letzteres, die Nutzung von dynamisch anpassbaren Modellen, weckt verbreitet Misstrauen und nährt eine um sich greifende Unzufriedenheit. Hat uns der Glaube an Modellberechnungen nicht schon in der Finanzkrise 2008 ins Verderben geführt? Kann man nicht im Grunde Beliebiges modellieren, wenn man nur will? Wie kann man auf Wissenschaftler hören, die „Modelle statt Fakten“ nutzen?

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

          Die in solchen Fragen zum Vorschein kommende, tief skeptische Haltung numerischen Modellen gegenüber ist überraschend in einer Welt, deren Forschung und Technologie ohne Modelle undenkbar wäre, einer Welt also, in der ein wahrer Modellskeptiker in kein Flugzeug steigen dürfte. Modelle als Brückenelemente zwischen Theorien und Anwendungsfällen prägen seit jeher die Wissenschaften. Je komplexer das Problem, desto wichtiger werden Vereinfachungen, Idealisierungen und Approximationen. Mit dem Einsatz von Computern wurden die Grenzen des Berechenbaren zwar verschoben. Daran, dass Modelle das Modellierte nur annähern können, hat sich dennoch nichts geändert. „Unsicherheit“ ist daher der zentrale Begriff jeder Modellierungstätigkeit. Wer ein Modell entwickelt und erfolgreich nutzt, ist normalerweise mindestens so sehr mit dessen Grenzen wie mit dessen Leistungen befasst, das gilt für Ingenieure wie für Wissenschaftler. Kein wissenschaftlicher Modellierungsartikel wird in einem angesehenen Forschungs-Journal den Review-Prozess überstehen, der nicht in seinem Diskussionsteil ausführlich die Konsequenzen seiner Modellannahmen und -parameter diskutiert und quantitativ abschätzt.

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