Seit dem Ausbruch der Corona Pandemie im Frühjahr 2020 wurden und werden politische Entscheidungen, die tief in die Privatautonomie eingreifen, auf Basis unterschiedlicher statistischer Daten getroffen.
Vom Gesetzgeber verhängte Maßnahmen wie Maskenpflicht, Testpflicht, Kontaktverfolgung, Quarantäne, Lockdown, Zugangsbeschränkungen, einrichtungsbezogenen Impfpflicht, usw. wurden anhand der jeweils herangezogen Datenlage verhängt.
Seit über 2 Jahren werden eine Vielzahl von Daten erhoben:
- Inzidenz
- Fallzahlen
- Neuinfektionen
- Infektionen
- Infektionsrate
- R-Wert
- Hospitalisierungsrate
- Intensivpatienten
- Überlastungsstufe
- Letalitätsrate
- Totesfälle – an oder mit Corona
- Impfquote – mind. einmal geimpft, vollständig, Booster
Aber woher stammen die Daten eigentlich, wie verlässlich und wie vergleichbar sind sie?
Datenquellen
Die Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen – von Gesundheitsämtern, Testzentren, Testlaboren, Ärzte, Kliniken, vom Bundesgesundheitsministerium, dem RKI, der WHO, der nationalen wie internationalen Datenbanken wie dem Statischen Bundesamt, Euromomo, der Johns Hopkins University in Baltimore, usw.
Verlässlichkeit
Wie verlässlich die Daten sind, die Tag täglich rund um die Uhr von den Medien präsentiert werden, läßt sich anhand von Medienberichten einfach prüfen: Gibt man in einer Suchmaschine die Begriffe ‚Corona‘, ‚Daten‘ und ‚fehlerhaft‘ ein, kann die Anzahl der Ergebnisse durchaus überraschen.
Hier ein kleiner Auszug so gefundener Schlagzeilen:
- Panne bei Behörde RKI meldet erneut falsche Corona-Zahlen – N-TV, Nov. 2021
- Die Hospitalisierungsinzidenz ist fehlerhaft und irreführend – n-tv, Nov. 2021
- Falsche Daten: Viele „Corona-Patienten“ liegen nicht wegen Corona im Krankenhaus – Berliner Zeitung, Jan. 2022
- Nächster RKI-Blindflug – Corona-Zahlen nur noch ein Schätzwert – Bild, Jan. 2022
- Im Corona-Blindflug – FAZ, Feb. 2022
- Neuer Zahlen-Murks beim RKI – Bild, Mai 2022
Vergleichbarkeit der der Daten
In den öffentlichen Medien werden gerne Vergleichswerte herangezogen: Zwischen Gemeinden, Landkreisen, Bundesländern oder international auf Länderbasis. Doch wie viel Aussagekraft haben diese Informationen, wenn die Daten nicht anhand einheitlicher Kriterien erhoben wurden und die Datenlage grundsätzlich unverlässlich und fehlerhaft ist? Hierzu schreibt der RND am 10. Juni 2022:
„Die unterschiedliche, teils lückenhafte Datenerfassung macht es schwierig, zu vergleichen, welches Land die beste Strategie bei der Pandemiebekämpfung gewählt hat.Ebenso ist ein Vergleich der Übersterblichkeit nicht möglich. Auch hierzu weisen Behörden und Statistiken unterschiedliche Werte aus – was auch der Methodik geschuldet ist.
Wie viele Todesopfer die Pandemie bisher insgesamt gefordert hat, lässt sich aus den offiziellen Statistiken nicht genau ablesen. Das liegt an der Datenerfassung. In vielen Ländern sind die Daten zu Corona-Todesfällen unvollständig, andere unterscheiden wiederum nicht, ob Covid-19 die tatsächliche Todesursache oder nur eine Begleiterkrankung gewesen ist. Letzteres trifft auch auf Deutschland zu. Teil der Statistiken des Robert Koch-Instituts (RKI) sind sowohl „an“ als auch „mit“ Corona Verstorbene.“
Neben der fehlerhaften Datenlage werden seit 2020 auch die Leitindikatoren regelmäßig modifiziert, geändert und angepasst. Man liest von R-Wert, 7-Tage Inzidenz, Hospitalisierungsrate, Neuinfektionen, Intensivbettenbelegung, usw. Jedoch sind diese Indikatoren umstritten, da sie meist auf Schätzungen, Hochrechnungen oder Prognosen basieren. Eine gute Übersicht zur Aussagekraft findet sich bei Quarks (WDR): Was die Daten zu Corona aussagen und was nicht.
Zudem werden bereits veröffentlichte Daten bei Bedarf auch rückwirkend geändert. Die massenweise Sammlung digitaler Daten aller Art in Echtzeit ist ein florierendes Geschäftsmodell der aktuellen Zeit und dies nicht nur bei Big Tech Unternehmen. Auch die Digitalisierung der Gesundheitsdaten wird im Eiltempo vorangetrieben.
Dennoch ist es auch nach über 2 Jahren der Pandemie den Entscheidungsträgern offensichtlich nicht gelungen, eine solide, verlässliche und belastbare Datenbasis aufzubauen. Laut Focus sprechen Statistiker auch im Juni 2022 noch von einer hausgemachten „Riesen-Datenkatastrophe“.
Die Problematik der unverlässlichen Datenlage ist den politischen Entscheidungsträgern durchaus bekannt. Viele renommierte Wissenschaftler wie z.B. John P. A. Ioannidis von der University of Stanford, haben öffentlich darauf hingewiesen. Weshalb trotz alle dem unverändert in die gleiche Richtung agiert wird, darüber kann nur spekuliert werden.
Nicht Churchill, sondern Bischof Otto Dibelius soll 1967 gesagt haben: „Im übrigen glaube ich nur an die Statistik, die ich selbst gefälscht habe.“