Corona und die Zahlen – Versuch einer Entwirrung

Wohl jeder schaut derzeit auf die Zahlen, um die Ausbreitung des Coronavirus abschätzen zu können. Doch das sorgt immer mehr für Verwirrung. Denn einheitliche Daten fehlen. Aber das hat Gründe. Wie kommen die einzelnen Stellen und Seiten zu so unterschiedlichen Infektionsraten und welche Schlüsse lassen sich aus diesen Werten ziehen. Nachdem ich gestern die besten Tools zur Datenvisualisierung vorgestellt habe, will ich euch heute erklären, woher ihr einigermaßen zuverlässige Daten zur Coronakrise bekommt und warum wir mit einer gewissen Unschärfe bei den Zahlen leben müssen.

Zunächst einmal ist es wichtig zu wissen, woher die Zahlen überhaupt kommen. Dazu ist zu sagen, dass in Deutschland längst nicht jeder, der Symptome aufweist, auf das Coronavirus Sars-CoV-2 getestet wird. Das liegt auch an den endlichen Laborkapazitäten, die dazu führen, dass einzelne Landkreise wie Wesel bereits gänzlich auf Tests verzichten müssen. Und im Rest der Republik können derzeit maximal etwa 160.000 Virus-Checks pro Woche möglich. Das Robert-Koch-Institut (RKI) empfiehlt, dass bis zum 25. März 2020 nur Personen getestet werden sollten, auf die folgende Kriterien zutreffen:

Personen, die Symptome haben, die zum Coronavirus passen (beispielsweise Erkältung, Halsschmerzen) und innerhalb der letzten 14 Tage Kontakt zu einem bestätigten Coronavirus-Fall hatten
Personen, die Symptome haben und innerhalb der letzten 14 Tage in einem vom RKI festgelegten Risikogebiet waren.

Neue Testkriterien

Seither müssen Menschen, die Symptome haben, nicht länger in einem Risikogebiet gewesen sein, um einen Test zu erhalten. Eine Labordiagnose sollte nach Angaben des RKI nur bei Krankheitszeichen durchgeführt werden. „Wenn man gesund ist, sich aber noch in der Inkubationszeit befindet (kann bis zu 14 Tage betragen), sagt ein negativer Test auf COVID-19 nichts darüber aus, ob man nicht doch noch krank werden kann. Zudem würden damit die Laborkapazitäten unnötig belastet“, so das Institut.

Problem dabei: Die Inkubationszeit, also die Zeit von der Ansteckung bis zum Auftreten der ersten Symptome beträgt mehrere Tage bis zu zwei Wochen. Im Durchschnitt liegt sie bei etwa fünf bis sechs Tagen. Das bedeutet, dass die Statistiken immer einen veralteten Wert abgeben und den reellen Zahlen immer zwischen 5 Tagen und zwei Wochen hinterherhinken. Hinzu kommen all diejenigen, bei denen die Infektion relativ milde abläuft, so dass sie nicht zum Arzt gehen. Gleichzeitig können sie jedoch andere Menschen infizieren und das Virus weiter verbreiten.

Hohe Dunkelziffer bei den Infektionen

All dies führt zu einer großen Dunkelziffer, nicht erfasster Infektionen, die von Fachleuten unterschiedlich eingeschätzt wird und um das fünf- bis zehnfache über den gemeldeten Werten liegen könnte. In Zukunft könnten Antikörpertests dazu beitragen, auch die Infektionen zu erkennen, die ohne Symptome verlaufen sind, um so abzuschätzen, welcher Teil der Bevölkerung bereits immun gegen Sars-CoV-2 sind.

Ein weiteres Problem, dass zu unterschiedlichen Zahlenangaben auf verschiedenen (auch auf offiziellen) Webseiten führt, sind die Meldeketten. An deren Spitze steht das Robert-Koch-Institut, dass die Zahlen für Deutschland auf Basis von Daten aus den regionalen Gesundheitsämtern und den Landesgesundheitsministerien zusammenstellt Die offizielle Instanz in Deutschland für Fallzahlen ist das Robert Koch-Institut, veröffentlicht und an internationale Partner wie die Weltgesundheitsorganisation (WHO) weiterleitet. Doch das RKI kann nur Daten veröffentlichen, die ihm auch gemeldet wurden. „Die täglich übermittelten Fallzahlen enthalten auch Meldungen älteren Datums, die auf die Tagesangaben verteilt werden“, schreibt dazu das RKI. Und das führt gerade an Wochenenden zu einem verzerrten Bild. Und ist im Übrigen auch der Grund dafür, dass die Zahlen der Johns Hopkins Universität in den USA meist über denen des RKI liegen. Wie ich schon an anderer Stelle schrieb: Zu jeder guten Datenvisualisierung gehört auch immer eine Quelle. Und für ihre Werte nennt die Johns Hopkins Universität folgende Quellen:

The data sources include the World Health Organization, the U.S. Centers for Disease Control and Prevention, the European Center for Disease Prevention and Control, the National Health Commission of the People’s Republic of China, 1point3acres, Worldometers.info,BNO, state and national government health departments, local media reports, and the DXY, one of the world’s largest online communities for physicians, health care professionals, pharmacies and facilities.
Johns Hopkins Universität, https://coronavirus.jhu.edu/map-faq.html

Übersetzt bedeutet das:

Zu den Datenquellen gehören die Weltgesundheitsorganisation, die US-amerikanischen Centers for Disease Control and Prevention, das European Center for Disease Prevention and Control, die Nationale Gesundheitskommission der Volksrepublik China, 1point3acres, Worldometers.info,BNO, staatliche und nationale Gesundheitsbehörden, lokale Medienberichte und die DXY, eine der weltweit größten Online-Communities für Ärzte, Gesundheitsfachleute, Apotheken und Einrichtungen. Damit sind die Zahlen der Uni meist aktueller als die Zahlen des RKI. Richtig sind sozusagen beide Zahlen.

Hier nun die COVID-19-Karte der Johns-Hopkins-Universität:

Die Statistik ist die erste der ungenauen Wissenschaften

Mit dieser großen Unschärfe in den Statistiken müssen wir also leben. „Zahlen sind wichtig, aber kein allwissendes Orakel“, sagt Wissenschaftsredakteur Volkart Wildermuth dazu im Deutschlandfunk. Die Datenlage in Statistiken und Karten spiegelt immer nur die bestätigten Fälle. Trotzdem können diese als Hinweis verwendet werden, um die Gesamtlage zu schätzen oder Rückschlüsse zu ziehen, ob die bis dato verhängten Maßnahmen wirken und wo in Deutschland die Hotspots der Pandemie sind.

Wer nun selbst auf der Suche nach Zahlen für sein Bundesland, seinen Landkreis ist, kann auf mehrere Quellen zurückgreifen:

Tagesaktuelle zahlen der weltweit erfassten Infektionen sind auf den Internetseiten der Weltgesundheitsorganisation und des Europäischen Zentrums für die Prävention und Kontrolle von Krankheiten (ECDC) abrufbar.
Eine detaillierte Darstellung der übermittelten COVID-19-Fälle in Deutschland nach Landkreis und Bundesland stellt das COVID-19-Dashboard (https://corona.rki.de) bereit, das ähnlich wie das oben eingebette Dashboard der Johns-Hopkins-Universität funktioniert.
Aktueller sind meist die Aufstellungen auf den Seiten der Bundesländer aktueller, so etwa in Schleswig-Holstein, Niedersachsen oder Bremen. Meist finden sich auf den Seiten auch die Fallzahlen für die einzelnen Landkreise.
Auf den offiziellen Seiten der meisten Landkreise sind ebenfalls aktuelle Fallzahlen zu finden, so zum Beispiel in Dithmarschen, Emden oder Kiel und vermutlich auch in deinem Landkreis.
Die Daten des COVID-19-Dashboards der Johns-Hopkins-Universität finden sich in einem Github-Verzeichnis. Regierungsbehörden können diese frei nutzen, solange sie die Quelle nennen (Website, Copyright 2020 Johns Hopkins University, alle Rechte vorbehalten). Die Website und ihr Inhalt, einschließlich aller Daten, Abbildungen und Analysen, ,stellt die Uni ausschließlich für pädagogische und akademische Forschungszwecke zur Verfügung. Screenshots der Website sind zulässig, sofern die Quelle genannt wird. Mehr dazu auf dieser Seite.

Und damit mein heutiger Ausflug in die Welt der Zahlen. Hast du noch Fragen oder Anregungen? Ich freue mich über Kommentare. In meinem nächsten Artikel werde ich dir erklären, wo du dich als Freiwilliger engagieren kannst, um so zur Bewältigung der Krise beizutragen.