Wieso schlechte Daten zu schlechten Argumenten führen

26.03.2021 06:00

Inzidenz, Übersterblichkeit, Positivrate: In der Corona-Pandemie wird
ständig mit Statistiken argumentiert. Dabei sind die Daten lange
nicht so gut wie sie sein könnten, kritisieren Experten. Auch der
Datenschutz müsse auf den Prüfstand.

Göttingen (dpa) - Mehr als ein Dutzend wissenschaftliche
Fachgesellschaften fordern ein besseres Daten-Management in der
Corona-Pandemie. «Statistiken und statistische Modelle tragen
maßgeblich zur politischen Entscheidungsfindung in Pandemien bei»,
heißt es in einem Positionspapier der Deutschen Arbeitsgemeinschaft
Statistik (DAGStat). Dafür brauche man «eine nationale Strategie und
systematische Sammlung von Daten». Beides gebe es bisher nicht.

An dem Papier haben unter anderem Vertreter von zehn Universitäten
und dem Statistischen Bundesamt mitgearbeitet. «Nur mit
wissenschaftlichen Auswertungen, die unabhängig sind und auf einer
sehr breiten Grundlage basieren, können für die Politik die
notwendigen Entscheidungshilfen in kürzester Zeit zur Verfügung
gestellt werden», sagt DAGStat-Vorsitzender Tim Friede (Universität
Göttingen).

Um politische Maßnahmen zu rechtfertigen, «spielt die Qualität der
Daten eine entscheidende Rolle», heißt es in dem Papier. Ohne sie
könnten «die Grenzen zwischen Informieren und Überzeugen nicht immer

klar gezogen wurden»: Für die einen Wissenschaftler rechtfertigten
die Zahlen zu Neuinfektionen, Übersterblichkeit und der Belegung von
Intensivbetten die Anti-Corona-Maßnahmen. «Andere haben die gleichen
Daten so interpretiert, dass aus ihrer Sicht weniger strikte
Maßnahmen notwendig sind.»

Defizite gebe es etwa bei der Vergleichbarkeit: Die Infektionszahlen
etwa hängen nach Darstellung der Statistiker «stark von der
Verfügbarkeit von Tests, der Qualität der Tests und der Teststrategie
ab». Besser wäre es, «regelmäßige Tests in gut definierten
Zufallsstichproben durchzuführen, um das Infektionsgeschehen
richtiger abbilden zu können».

Ein weiteres Problem sei der Datenschutz. Um etwa zu verstehen,
welche Gruppen einem höheren Risiko ausgesetzt sind, müsse man
individuelle Merkmale erheben. Das aber scheitere oft an den hohen
Anforderungen an den Datenschutz. «Für die Zukunft wünscht man sich
im Sinne eines schnelleren und sicheren Erkenntnisgewinns jedoch
bessere und einfachere Zugangsmöglichkeiten», heißt es in der
Stellungnahme.