Dr. Markus Schrenker ist Dozent für Empirische Sozialforschung und Statistik, am Institut für Sozialwissenschaften der Humboldt-Universität (HU) Berlin. Im Interview erläutert er die Bedeutung von Zahlen in den vergangenen Krisenwochen und spricht über die Perspektiven für die kommenden Monate.

UnAuf: Normalerweise starren nicht alle Menschen gebannt auf Zahlen. Wie empfinden Sie es, dass wegen der Erfassung von Corona-Tests, statistische Methoden plötzlich inmitten der Gesellschaft stehen?

Markus Schrenker: Ich denke, statistische Methoden sind schon viel länger allgegenwärtig und gerade in den letzten Jahren wurde das auch in den Medien sehr stark aufgegriffen. Insbesondere was sich im Bereich Datenjournalismus getan hat, finde ich sehr bemerkenswert und spannend. Es ermöglicht interessierten Laien, sich eine Meinung zu bilden. Ich würde mich da selbst dazu zählen, da ich weder ein ausgebildeter Statistiker noch ein auf Epidemiologie spezialisierter Sozialwissenschaftler bin. 

Es war aber zum Beispiel schon Anfang März möglich, auf Grundlage der Entwicklung der Fallzahlen in Deutschland und einem Verständnis für exponentielles Wachstum, sowie der bis dahin verfügbaren Schätzungen der Fallsterblichkeit aus Asien, abzusehen, dass es sich nicht um so etwas wie eine Grippewelle handelt. Anfang März dachten das ja noch viele, manche politischen Entscheidungsträger eingeschlossen. Um das nochmal klar zu sagen: Das Corona-Virus breitet sich schneller aus und führt auch zu wesentlich schwereren Krankheitsverläufen. 

Die schweren Krankheitsverläufe treten zwar statistisch viel seltener unter Jüngeren auf, aber auch diese sind nicht davor geschützt. Das sind alles Dinge, die man, anhand der in den Qualitätsmedien verfügbaren statistischen Informationen, frühzeitig sehen konnte. Deren allgegenwärtige Verbreitung ist insofern also eine gute Entwicklung. 

Haben Sie, als Dozent für Empirische Sozialforschung, Tipps für das Lesen der Fallstatistiken und anderer statistischer Werte, in der Krise?

Generell ist jede statistische Kennzahl mit einem Messfehler behaftet, der mal größer, mal kleiner ist. Das bedeutet aber nicht, dass die Zahlen unbrauchbar sind. Vielmehr sollte man sich ein paar Gedanken machen, in welche Richtung die Kennzahlen verzerrt sein könnten und dabei nicht zu kurz denken. Das heißt man sollte Verzerrungen in jede Richtung erwägen, sowohl warum eine Zahl unterschätzt als auch warum sie überschätzt sein könnte.

Konkret bedeutet das, wenn ich mich mit einer Kennzahl wie der Letalität (Fallsterblichkeit) auseinandersetze, dass ich nicht die erste Zahl, die mir in den Medien unterkommt, für den „wahren” Wert halte. Sondern dass ich verschiedene Studien betrachte und davon ausgehe, dass es einen Bereich plausibler Schätzungen gibt, der irgendwo zwischen 0,5 und 8% liegt. Dann sollte einem klar sein, dass es sich dabei nicht um so etwas wie eine Naturkonstante handelt, sondern dass es eine variable Größe ist, die systematisch von bestimmten Faktoren abhängt: zum Beispiel wer alles getestet wird, wie hoch die Testkapazität ist, wie lange es dauert, bis die Testergebnisse in der Statistik auftauchen, wie lange es dauert, bis jemand der neu als infiziert in der Statistik auftaucht gegebenfalls stirbt, ob das Gesundheitssystem noch normal funktioniert oder schon zusammengebrochen ist oder ob Krankenhauspersonal überhaupt weiß, womit sie es zu tun haben und schließlich auch, von der Altersstruktur der betroffenen Population.

Am Anfang einer Ausbreitung, wenn es noch keine großen Fallzahlen gibt, können Spezifika der ursprünglichen Infektionsherde diese Schätzungen stark beeinflussen. Wenn zum Beispiel infiziertes Krankenhauspersonal Patienten unwissentlich ansteckt, die ohnehin geschwächt und oft alt sind, dann wird das erstmal zu einer höheren Fallsterblichkeit führen als ein Ausbruch unter jüngeren, sportlichen Skifahrer*Innen.

Für viele auffällig ist derzeit, dass die Johns Hopkins Universität stets höhere Zahlen als das Robert Koch-Institut zu haben scheint. Die Nachrichtenseiten wiederum haben mitunter nochmal andere Zahlen. Welchen Fallzahlen trauen Sie da persönlich? Wie empfehlen Sie damit umzugehen?

Die Fallzahlen des RKI sind sicherlich sehr verlässlich, aber zu langsam: Die systematisch niedrigeren Werte kommen durch den Meldeverzug bei der amtlichen Statistik zustande, weil etwa am Wochenende bestimmte regionale Gesundheitsbehörden nicht besetzt sind und Zahlen nicht weitergeben, die von untergeordneten Ämtern aber schon veröffentlicht wurden. Angesichts der sehr dynamischen Entwicklung bei exponentiellem Wachstum, in der es auf jeden Tag ankommen kann, halte ich das für nicht ideal. Vielleicht wäre, mit aktuelleren Zahlen, die eine oder andere politische Entscheidung ein oder zwei Tage früher gefällt worden. Die Zahlen von Johns Hopkins stellen sich vielleicht am Ende als etwas weniger zuverlässig heraus, aber wenn ich schnelle Entscheidungen treffen muss, würde ich diese Zahlen trotzdem vorziehen. Aus meiner Sicht spräche nichts dagegen, wenn das RKI zwei Statistiken veröffentlichen würde: die vorab veröffentlichten Zahlen und die amtlichen Endergebnisse. Bei Wahlergebnissen gibt es das ja auch. 

Welche Zahlen sollte das RKI außerdem veröffentlichen? 

Was mich brennend interessieren würde, wäre, inwieweit die Infektionszahlen von der Testkapazität determiniert werden. Inzwischen bewegen wir uns ja in einer Dimension von Fallzahlen, wo nicht mehr jeder getestet werden kann, den man vor drei Wochen noch getestet hätte und insofern dürfte die Untererfassung anwachsen. Wenn wir jetzt also ein langsameres Anwachsen der Infektionszahlen sehen, stellt sich bei mir die Frage, welchen Anteil daran hat das Social Distancing und welchen Anteil hat die begrenzte Testkapazität. 

Außerdem sollten wir die Aufmerksamkeit stärker auf die Entwicklung der Fälle richten, die eine intensivmedizinische Betreuung benötigen. Das Problem ist, dass diese Fälle, grob geschätzt, erst mit zwei Wochen Verzögerung in der Statistik auftauchen. Das ist zu spät, um dann noch mit geeigneten Maßnahmen nachsteuern zu können. Wenn wir bei diesen Fällen auch ein exponentielles Wachstum haben, dann kann die Aufnahmefähigkeit des Gesundheitssystems innerhalb weniger Wochen erschöpft sein.

#flattenthecurve ist in aller Munde. Für wie sinnvoll halten Sie es überhaupt, dass wir täglich auf die Fallkurve blicken? 

In den ersten Tagen und Wochen war es aus meiner Sicht wichtig, sich täglich die Fallzahlen anzuschauen, um nicht von der Dynamik des Ausbruchs überrumpelt zu werden und die politischen Entscheidungen mit ihren gravierenden Einschränkungen verstehen zu können. Und auch um für sich selbst und sein Umfeld die richtigen Entscheidungen zu treffen. Wer nur an ein, zwei Tagen auf die Statistik geschaut hat, lief Gefahr angesichts der noch niedrigen absoluten Zahlen, die Situation nicht ernst zu nehmen und das exponentielle Wachstum zu übersehen, das auch schneller war als erwartet wurde. Auch in vielen Medien war der Grundtenor zunächst: Keine Panik! 

Das exponentielle Ausbruchsgeschehen führt aber sehr unvermittelt zu sehr hohen absoluten Zahlen, wenn man nicht interveniert. Der Anstieg in Berlin entsprach bis Mitte März aber dermaßen exakt einer Exponentialfunktion, dass man sich nicht mehr täglich die neuen Zahlen anschauen brauchte, um sehr genau vorhersagen zu können, was am nächsten Tag passieren würde und dass die mittelfristigen Aussichten durchaus Anlass zu großer Sorge geben sollten. 

Jetzt geht es darum zu evaluieren, ob die Distancing-Maßnahmen den erwünschten Effekt haben, ob also der exponentielle Trend sich zu einem moderaten linearen Wachstum abschwächt. Auch dafür ist ein Blick in die Fallzahlen notwendig. Diesen Effekt wird man aber erst mit ein bis zwei Wochen Zeitverzug sicher erkennen können, da es eine Weile dauert bis ein symptomatischer Fall getestet wurde und dann in der Statistik auftaucht. Insofern sollte man vielleicht nicht mehr jeden Tag auf die Fallzahlen starren. Ich muss aber zugeben, dass mir das persönlich sehr schwer fällt.

Welche Aussagekraft hat eigentlich insbesondere die vielgenannte Verdopplungszeit der Fallzahlen?

Die Verdopplungszeit erlaubt uns einen Blick in die nahe Zukunft, wenn wir nichts machen. Da die Infektionszahlen ja in den ersten Märzwochen sehr genau einer Exponentialfunktion gefolgt sind, war klar, dass in wenigen Wochen die bestehenden Kapazitäten des Gesundheitssystems überlastet sein würden. Und weil dieser Zusammenhang so klar ist, sehen wir auch in allen Ländern ähnliche politische Maßnahmen, die auf eine massive Kontakt-Reduktion hinauslaufen. Auch in Ländern deren politische Führung das eigentlich nicht wollte. Wenn man so will, ist das mathematische Modell dahinter wie ein Fenster in die Zukunft, nur der Ausblick ist leider nicht schön. Und weil der Zusammenhang so unhintergehbar ist, kann ich mir aktuell auch kein plausibles Exit-Szenario aus den Maßnahmen vorstellen.

Ende Februar, also mitten in der Krise, hatte die chinesische Gesundheitskomission die Zählweise der Corona-Infizierten verändert. Es gehen nun nur noch mit Tests verifizierte Fälle in die Zahlen ein, nicht aber klinische Diagnosen. Wie bewerten Sie diesen Schritt?

In einer laufenden Untersuchung die Messmethode zu verändern ist, unter wissenschaftlichen Gesichtspunkten, natürlich alles andere als ideal. Aber es kann pragmatische Gründe geben, das zu machen. Am Anfang gab es in China wahrscheinlich keine Tests oder nicht genügend Tests. In Deutschland ändert das RKI jetzt auch die Zählweise, um die Testkapazität zu schonen. Wer mit einem diagnostizierten Fall in einem Haushalt lebt und ebenfalls typische Symptome zeigt, gilt als infiziert, auch ohne Test. Für mich ist das aber nicht besonders entscheidend, weil die Grundaussage der Statistiken gleich bleiben wird und man im Trend solche Änderungen der Messmethode wahrscheinlich gut als statistisches Artefakt identifizieren kann. Wichtig ist, dass solche Änderungen transparent nachvollziehbar sind. 

Im aktuellen ARD-Deutschlandtrend wurde beispielsweise die Sorge der Deutschen vor Ansteckung und persönlichen wirtschaftlichen Folgen abgefragt. Was ist derzeit ihrer Meinung nach wert abgefragt zu werden?

Die Akzeptanz der politischen Maßnahmen ist entscheidend dafür, in welchen Bereichen Lockerungen vorgenommen werden sollten. Außerdem sollte man erheben, wie es mit der Entwicklung depressiver Verstimmungen, Konflikten im Haushalt und finanziellen Notlagen aussieht. Was mich zudem interessieren würde, ist, inwieweit die Schließung der Kitas zu unerwünschten Nebenfolgen geführt hat, dass nämlich plötzlich Oma und Opa die Betreuung von Kleinkindern übernehmen oder spontan neue Betreuungsgruppen aus Eigeninitiative gebildet werden. Damit wäre genau das Gegenteil von dem erreicht, was eigentlich beabsichtigt war. Aus soziologischer Sicht ist auch relevant, ob die Kitaschließungen zu einer Retraditionalisierung der Arbeitsteilung zwischen Paaren im Haushalt führt.

Ist Ihnen dieser Tage vielleicht schon eine interessante Zahl, zur gesellschaftlichen Reaktion oder Corona selbst, untergekommen?

Bislang erstaunt mich die hohe Akzeptanz der Maßnahmen, aber das wird nicht so bleiben, je länger die soziale Isolation anhält. Aus soziologischer Sicht ist klar, wir brauchen soziale Kontakte wie die Luft zum Atmen. Ein Teil der Bevölkerung wird sich sicher damit abfinden und anpassen, vielleicht auch mit einer fatalistischen Einstellung, aber ein Teil der Bevölkerung wird sich auch zunehmend dagegen auflehnen.

Gibt es demographische Forschungsansätze von der HU, die die Auswirkungen der Corona-Krise schon beleuchten oder noch beleuchten sollen?

Meiner Kenntnis nach nicht, aber alles ging so schnell, dass wenig Zeit blieb, hier schon mit einem fertigen Forschungskonzept um die Ecke zu kommen, geschweige denn sich mit den Kolleg*innen darüber zu unterhalten. Alle Kolleg*innen sitzen, spätestens sei demt 20. März, im Home-Office, was die Kommunikation nicht gerade erleichtert. Viele Kolleg*innen mit Kindern kämpfen sicherlich auch mit der Organisation ihres Alltags oder der Vorbereitung des nächsten Semesters, in welcher Form auch immer das stattfinden wird. Ich bin mir aber sicher, dass die Krise in zahlreichen Forschungsansätzen in der Zukunft eine wichtige Rolle spielen wird. Vielleicht sogar in einem Ausmaß, dass man davon irgendwann gelangweilt sein wird.

Meinen Sie die Corona-Krisenzeit wird also ein Ereignis, dass man in Zukunft bei jeder statistischen Arbeit in Betracht ziehen wird, so wie die Finanzkrise oder 9/11?

Diese Ereignisse werden auf jeden Fall sehr viel Aufmerksamkeit erfahren. Auf der einen Seite sind die gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und persönlichen Folgen bislang noch nicht absehbar, aber ich fürchte, sie werden gravierend sein. Und man muss diese Folgen analysieren, weil, zum Beispiel, ein faktisches Berufsverbot für bestimmte Bevölkerungsgruppen mittel- und langfristig möglicherweise ebenfalls gravierende gesundheitliche Auswirkungen hat, die gegen die positiven Effekte des Social Distancings abgewogen werden müssen. 

Man wird auch die Haltung der Bevölkerung dazu untersuchen müssen, was in ihrer Wahrnehmung den stärkeren Eingriff in individuelle Grundrechte- und Freiheiten darstellt: Die Einschränkung der individuellen Bewegungsfreiheit und wirtschaftlicher Tätigkeit oder die Beschneidung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung: Wenn zum Beispiel Gesundheitsbehörden ermöglicht werden soll, mittels einer Smartphone-App, Infektionsketten nachzuverfolgen?  

Auf der anderen Seite, ist eine solche Krise für Personen, die mit Statistik arbeiten und an Kausalanalyse interessiert sind, rein technisch betrachtet eine Quelle unabhängiger exogener, also erklärender, Variation. Beispielsweise ließe sich damit der Effekt schätzen, den Arbeitslosigkeit auf Gesundheit hat. Normalerweise ist das schwierig, weil Personen mit schlechter Gesundheit auch mit höherer Wahrscheinlichkeit arbeitslos werden. Die kausale Wirkung, die hier plausibel in beide Richtungen gehen kann, macht es schwierig die Effekte zu isolieren. Jetzt haben plötzlich in bestimmten Bereichen ganz unterschiedliche Leute ein faktisches Berufsverbot, dementsprechend können eventuell auftretende negative gesundheitliche Folgen nicht darauf zurückgeführt werden, dass diese Personengruppe ja vorher schon kränker war als man es im Rest der Bevölkerung erwarten würde. In Euphorie dürfte aber angesichts dieser neuen Forschungsmöglichkeiten gerade niemand ausbrechen, dazu ist die Situation zu bitter.

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