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Daten, Modelle und Medien

Dr. Niki Popper, Technische Universität Wien


Ich bin kein Biologe. Aber ich stelle mir Evolution so vor, dass etwas bleibt, wenn es sich in Bezug auf seine Umwelt behaupten kann und/oder in Einklang steht. Man kann stark sein oder man kann sich für Stärkere unersetzlich machen und dadurch freiwillig Ressourcen von diesen erhalten. Es gibt offensichtlich unterschiedliche Strategien, aber eines ist klar: man muss sich anpassen und weiterentwickeln, schon deshalb, weil sich das gesamte System weiterentwickelt – Stillstand gibt es nicht. Oft passiert das fließend, manchmal aber auch sprunghaft. Dass wir in Gesellschaft, Wissenschaft und Medien wohl an so einem Punkt stehen, verdeutlicht uns die COVID19 Krise.

Die Komplexität unserer öko-techno-sozialen Systeme steigt und Mechanismen ändern sich. Medien sollten analysieren, einordnen und hinterfragen. Aber auf welchen Grundlagen? Niemand hätte wohl gedacht, dass ausgerechnet ein Virus Auslöser für die heftigsten Diskussionen sein würde:
Wie sind Maßnahmen evidenzbasiert zu bewerten? Welche gesellschaftlichen Bereiche sind „wichtiger“, weil man sie temporär zusperrt oder eben nicht? Wie kann jede/r von uns durch Verzicht für die Gemeinschaft beitragen? Wie betrifft Evidenz unser aller Leben bis hin zur gesetzlichen Einschränkung der persönlichen Freiheit? Dabei zeigt COVID19 nur eine Notwendigkeit auf, die ohnehin schon lange bestand.

Die aktuelle Situation ist wie eine Lupe und zeigt im Schnellvorlauf die vielfältigen Probleme unserer Gesellschaft auf. Sei es der Klimawandel, das Gesundheitssystem auch ganz unabhängig von COVID19 und vieles mehr. Hubert von Goisern sagte zuletzt zur Krise als Chance im Profil (https://www.profil.at/kultur/hubert-von-goisern-ich-glaube-dieses-gejammere-nicht/401013167): „Wieso kosten Zugreisen immer noch das Vierfache mancher Flüge zum selben Ziel? Es kann nicht sein, dass der dreckige Schiffsdiesel weiterhin steuerfrei gehandelt wird! Alle jammern, alles liege darnieder: Aber auf der Autobahn rauscht ein LKW hinter dem anderen her, ein Stau folgt dem nächsten, ohne Ende. Ich glaube dieses Gejammere nicht.“ Er beschreibt hier die Widersprüchlichkeit der Regelung und Wahrnehmung von Prozessen, die einerseits nicht störungsfrei laufen, andererseits so hingenommen werden. Jeder dieser Punkte könnte für sich medial seziert werden.

Gefragt nach „Maximen“ für öffentlich-rechtliche Medienqualität, frage ich mich, was ich mir als Bürger und als Forschender wünsche? Medien müssen die unterschiedlichen, komplizierten und dynamischen Systeme, in denen wir leben, verstehen und erklären. Sie müssen neue wissenschaftliche Erkenntnisse wahrnehmen und verständlich machen. Sie müssen Geschäftemacherei oder andere negative Intentionen hinterfragen und aufdecken. Werden die Erkenntnisse zum Wohle aller eingesetzt und wenn nein, warum nicht? Was ändert sich in unserer Welt? Und die Medien müssen damit umgehen, wenn sich Evidenz ändert, und auch das glaubwürdig und einfach kommunizieren, ohne die Menschen an Scharlatanerie oder Esoterik zu verlieren. Man sieht schon ein bisschen, es ist wie die Quadratur des Kreises.

Um hier voranzukommen, können neue Methoden und Kooperationen helfen. Drei Aspekte möchte ich herausgreifen. Erstens die Nutzung von Daten, zweitens der Einsatz von Modellen und drittens die Frage, wie Entscheidungen getroffen werden und wie dies kommuniziert werden kann.
Die gemeinschaftliche Diskussion von Daten begleitet uns seit Beginn der COVID19 Krise. Die Anzahl der positiv Getesteten wird seit März genauso oft gemeldet und diskutiert wie der Wetterbericht. Das Problem ist allerdings, dass die Daten oft ungenau sind: es werden Erkrankte nachgemeldet, d.h. plötzlich kommt es zu einem Anstieg, der scheinbar unerklärlich ist. Die Daten widersprechen sich auch häufig scheinbar, wenn etwa zwei Ministerien unterschiedliche Werte liefern. Das alles hat Gründe, die man erklären kann – zum Beispiel unterschiedliche Zählweisen oder verschiedene Zeitpunkte der Messung. Unreflektiert führt es aber zu Verunsicherung der Menschen.

Das Problem besteht nicht erst seit COVID, daher weisen Forscher*innen seit vielen Jahren darauf hin, dass qualitativ hochwertige und aktuelle Daten wichtig sind, um Systeme und Prozesse zu verstehen und zu verbessern. Einerseits sind dazu professionelle Datenprozesse in der Wissenschaft selbst notwendig, andererseits brauchen Medien Unterstützung, um die Daten zu erhalten und damit qualitativ hochwertig umzugehen. Hier sind andere Länder sehr viel weiter (z.B. https://blog.ons.gov.uk/2017/01/27/the-five-safes-data-privacy-at-ons/). In Österreich hat die Forschungsplattform DEXHELPP (http://dexhelpp.at/ ) für das Gesundheitssystem Prozesse ausgearbeitet. In anderen Bereichen kommt durch COVID19 jetzt Bewegung in die Sache. Die Plattform Registerforschung (https://www.registerforschung.at) bemüht sich seit Langem, technische, formale und praktische Rahmenbedingungen zu schaffen, um aus Daten Wissen zu generieren. Die COVID19-Krise bietet hier eine Chance, aber warten wir es ab – oft kommt der Normalzustand schneller zurück, als wir es uns wünschen. Dabei stehen berechtigte Einwände zu Datenschutz der Notwendigkeit zur Nutzung der Daten zum „Verstehen“ unserer Systeme gegenüber. Um zum Beispiel zu verhindern, dass einzelne Patient*innen aus einer Datenbank identifiziert werden können, gibt es validierte Methoden, z.B. die so genannte K-Anonymisierung. Dabei werden die Datenpunkte zu Gruppen zusammengefasst, die in jeder möglichen Auswertung nie weniger als z.B. 3 oder 5 Personen beinhaltet. So können keine einzelnen Individuen identifiziert werden.
Medien sollten unter Einhaltung strenger datenschutzrechtlicher Regeln einen – noch weiter aggregierten – Zugang bekommen, um den bereits etablierten „Data Driven Journalism“ weiterzuentwickeln. Um die bereits vorhandenen Methoden zu nutzen, ist eine intensive Zusammenarbeit zwischen Forschung und Medien notwendig. Denn die Frage, wie man solche Daten nutzen kann, ist eine zusätzliche Herausforderung für Journalist*innen. Zur Umsetzung solcher Strategien beteiligt sich meine Forschungsgruppe und unser TU Wien Spin Off an internationalen und nationalen Forschungskooperationen, wie z.B. die FFG geförderten Projekte VALID (http://www.validproject.at/) oder SEVA (https://seva.fhstp.ac.at/, https://www.diepresse.com/5784571/daten-leichter-visualisieren) Das Ziel dieser Projekte ist, die Medien dabei zu unterstützen, mit der Datenflut professionell umzugehen.
Neben den Daten zu COVID 19 ist ein weiterer Aspekt ins Licht der Öffentlichkeit gerückt. Die Frage, inwieweit Modelle und Prognosen, dabei helfen können und dürfen, Entscheidungen zu unterstützen und diese verständlich zu machen. In der öffentlichen Diskussion werden dabei unterschiedliche Aspekte vermischt. Keineswegs kann ein Modell in die Zukunft sehen oder valide Prognosen, die über eine kurze Zeit hinausgehen, bieten. Sehr wohl aber können Modelle dabei helfen, einzuschätzen, welche Maßnahmen welche Effekte haben. Speziell interessant ist, dass man mit solchen Modellen zur Entscheidungsunterstützung ganz bewusst verschiedene Perspektiven einnehmen und durchspielen kann. Das größte Missverständnis passiert, wenn solche Modelle falsch interpretiert werden. In den letzten Monaten ist das auch mit unseren Modellen passiert. Zu Beginn haben wir etwa auf Basis der Aussage des Berliner Virologe Prof. Christian Drosten eine sehr hohe Verbreitung als Ausgangspunkt angenommen. Obwohl wir diese dann umgehend realistisch reduziert haben und hierbei verdeutlicht haben, dass wir diese Parameter nur zur Einschätzung der Ressourcenplanung nutzen und das Modell eben keine Prognose ist, war die „Miss-Kommunikation“ schon passiert.

Modelle können und sollen dabei helfen, Kausalitäten und Relationen zu analysieren und zu erklären. Es geht um die Zusammenhänge, und wir verstehen mittlerweile sehr viel besser, warum sich COVID19 zum Beispiel anders ausbreitet als andere Erkrankungen, oder wie die sogenannte TTI Strategie (Testing, Tracing, Isolation) dabei helfen kann, mit der Krise umzugehen. Wie hoch die Zahl der positiv Getesteten am 24.12. sein wird, kann aber natürlich kein Modell sagen. „Model Driven Journalism“ könnte dabei helfen, neben der Datenlage auch die Wirkmechanismen besser zu verstehen und der Öffentlichkeit verständlich zu machen. Kleine Testprojekte hat die TU Wien dazu bereits etwa mit dem ORF umgesetzt. Mit der Redaktion der ORF 1 Information wurde ein Modell gebaut und online gestellt, um zu zeigen, welche Auswirkungen die Öffnung oder Schließung von Migrationsrouten hat. (https://cocos.tuwien.ac.at/areas_applications/presenting_complexity/modellierung_komplexer_populationsbewegungen/). Es geht dabei immer um die hypothetische Frage „was wäre wenn“, und die Aussagen lassen sich leider auch sehr gut politisch instrumentalisieren. Insofern geht es hier nicht nur um die Frage, wie Wissenschaftler*innen qualitativ hochwertige Modelle entwickeln und nutzen können, sondern auch darum, wie man verhindert, dass diese durch unterschiedliche Stakeholder manipulativ eingesetzt werden könnten. Was uns neben Daten und Modellen zum dritten Punkt führt, einen aufgeklärten Umgang mit diesen Methoden.

Um Modelle für Bürger*innen zu kommunizieren, brauchen wir bessere Kommunikation zwischen Modellmacher*innen und Journalist*innen. Die Erklärung aufwändiger Modelle muss für Pressetexte auf wenige Absätze heruntergebrochen werden. Das braucht gegenseitiges Verständnis und kostet Zeit. Ein gutes Beispiel aus dem Bereich Klimaforschung ist etwa das Video von Harald Lesch https://www.youtube.com/watch?v=pxLx_Y6xkPQ&feature=youtu.be, in dem Lesch mit Prof. Stefan Rahmstorf, einem international anerkannten Klimaforscher, einige Punkte, die die AfD zum Thema aufgebracht hat, hinterfragt. Hier werden Modelle, deren Annahmen und deren Intentionen hervorragend analysiert, diskutiert und in einen korrekten Zusammenhang gestellt.

Die aktuelle Polemik zur Corona-Ampelkommission macht deutlich, wie wichtig ein informierter Umgang mit Daten und Modellen ist. In der Kommission werden unterschiedliche Daten mit unterschiedlichen Hypothesen und Modellen bewertet, um Entscheidungen zu treffen. Wie gut das funktioniert, werden wir sehen – und das zu bewerten, wird auch eine wissenschaftliche und journalistische Herausforderung sein. Wir befinden uns in einer Zeit großer Herausforderungen. In jedem Fall werden uns solche Fragen noch lange nach einer Impfung gegen COVID 19 beschäftigen. Uns stehen so viele Daten, Informationen und Werkzeuge zur Verfügung wie nie zuvor in unserer Geschichte. Um hiermit erfolgreich zu sein, brauchen wir Ressourcen, Interesse und viel guten Willen zur Zusammenarbeit, um neue Methoden zu entwickeln und einzusetzen. Und wir brauchen hochwertige Medien, die kritisch berichten und möglichst viele in Österreich lebende Menschen erreichen.


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