{"id":2240,"date":"2020-03-26T11:19:25","date_gmt":"2020-03-26T10:19:25","guid":{"rendered":"https:\/\/bernstein-group.com\/?p=2240"},"modified":"2020-03-26T11:22:30","modified_gmt":"2020-03-26T10:22:30","slug":"corona-in-karten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/bernstein-group.com\/en\/2020\/03\/26\/corona-in-karten\/","title":{"rendered":"Corona in Karten"},"content":{"rendered":"

Sorry, this entry is only available in DE<\/a>.<\/p>

Neben einer Renaissance des H\u00e4ndewaschens schl\u00e4gt bei Corona auch die Stunde der digitalen Karten. Kaum eine Gesundheitsorganisation oder ein Medium, das ohne eine mehr oder minder detaillierte Karte auskommt.<\/p>\n\"\"<\/a>\n

Vorsicht vor absoluten Zahlen<\/strong><\/p>\n

Viele dieser digitalen Karten arbeiten dabei mit absoluten Zahlen, so zum Beispiel die Landkreiskarte der Bild<\/a>. Absolute Zahlen haben nat\u00fcrlich ihre Berechtigung – gerade bei Epidemien sind sie doch ein Indikator f\u00fcr das Infektionspotential. Doch das genannte Beispiel zeigt, wie eine unsachgem\u00e4\u00dfe Darstellung unsere Wahrnehmung des Problems verzerren kann.<\/p>\n\"\"\n

Links sieht man die Karte der Bild, rechts die des Robert-Koch-Instituts (RKI)<\/a>. Beide stellen die Infektionszahlen aus Landkreis bzw. Stadtebene dar (und abgerufen zum selben Zeitpunkt). Doch w\u00e4hrend Bild die absoluten Zahlen pro Landkreis ausgibt, stellt das RKI die Zahl der Infizierten pro 100.000 Einwohner da. Durch diese Standardisierung werden die Zahlen vergleichbar, denn die Einwohnerzahlen deutscher Landkreise<\/a> reichen von 1,1 Millionen bis 48.000. Das ist wichtig, denn bei absoluten Zahlen ist immer die “Gefahr”, dass unstandardisierte absolute Zahlen nur die allgemeine Bev\u00f6lkerungsverteilung wiedergeben.<\/p>\n

Vergleicht man die Karten, sieht man bei der Bild erh\u00f6hte Werte u.a. in Berlin, Hamburg und Hannover. Diese Hervorhebung findet sich beim RKI nicht, da die Zahlen absolut zwar erh\u00f6ht, im Vergleich zu den Einwohner aber noch vergleichsweise niedrig sind. Umgekehrt erkennt man, warum eine der ersten Ausgangssperren im bayrischen Landkreis Tirschenreuth verh\u00e4ngt wurde. Dieser (~links neben Prag) ist bei Bild eher unauff\u00e4llig, beim RKI jedoch neben Heinsberg einer der am st\u00e4rksten betroffenen Landkreise.<\/p>\n

Datenerhebung: Nur wer testet, hat auch F\u00e4lle<\/strong><\/p>\n

Ich pers\u00f6nliche finde diese Karten toll, weil ich sch\u00f6ne Datenvisualisierungen eben mag. Bei aller Freude darf man aber nicht vergessen, dass nur weil etwas technisch und h\u00fcbsch aufbereitet ist, es nicht unbedingt die Realit\u00e4t abbilden muss. Gerade bei Corona ist die Frage, welche Datengrundlage hinter diesen Karten liegt. Diese basieren alle auf offiziellen Daten, doch diese Daten h\u00e4ngen von ihrer Erhebung ab.<\/p>\n

Die teilweise stark schwankenden Zahlen aus China lie\u00dfen sich auch durch \u00c4nderungen der Z\u00e4hlweise, wer als Corona-infiziert galt, erkl\u00e4ren. In Deutschland werden prim\u00e4r positive Tests gez\u00e4hlt und damit kann die Zahl der Infizierten logischerweise nicht h\u00f6her sein, als die Anzahl durchgef\u00fchrten Tests. Wo nicht oder wenig getestet wird, sind auch die Fallzahlen klein, egal wie hoch die Durchseuchung<\/a> (ja, das ist ein echtes Wort) in Wirklichkeit ist. Deswegen muss man sich bewusst machen, dass nur weil etwas in Zahlen ausgedr\u00fcckt und technisch anspruchsvoll dargestellt wird, es nicht ein (genaues) Abbild der Realit\u00e4t sein muss. Damit m\u00f6chte ich nicht sagen, dass das RKI oder andere Stellen hier absichtlich ein falsches Bild zeichnen. Es gibt sicherlich gute Gr\u00fcnde daf\u00fcr, wie und wer getestet wird. Aber bevor man auf Basis dieser Daten Schlussfolgerungen zieht, sollte man sich ihren Kontext bewusst machen.<\/p>\n

Kontaktsperre visualisiert<\/strong><\/p>\n

Auch anderen Zusammenh\u00e4nge werden mit Kartenvisualisierungen aufgegriffen. Eine spannende Idee kommt von Bild in Zusammenarbeit mit der Firma Teralytics: Auf Basis anonymisierter Mobilfunkdaten wurde f\u00fcr jeden Landkreis \/ jede Stadt ermittelt, wie reisefreudig die Einwohner sind. Es zeigt sich, dass zumindest in Bayern die Appelle #stayhome Wirkung zu zeigen scheinen.<\/p>\n\"\"<\/a>\n

Einen weiterer kreativer Ansatz w\u00e4hlte Philipp Krei\u00dfel<\/a> mit seinem Social Distancing Dashboard<\/a>. Krei\u00dfel wertet \u00fcber die Google-Maps-API die Auslastung von Orten (wie Cafes, Bars, Gesch\u00e4ften) aus und vergleicht diese mit der normalen Auslastung. Werte, die niedriger als 100% sind, deuten daraufhin, dass Menschen sich an die Kontaktsperre und gesunden Menschenverstand halten.<\/p>\n\"\"<\/a>\n

Links<\/strong><\/p>\n