Wie viele SARS-CoV-2-Infizierte gibt es in Deutschland, Europa und weltweit? Wie viele Menschen sterben an COVID-19 oder mit dem Virus SARS-CoV-2? Tagtäglich werden wir von Wissenschaftlern und Journalisten mit Zahlen bombardiert, die vor allem eines produzieren: Angst und Unsicherheit!

Die Bürger haben die Wahl zwischen den hysterischen Schreien der Weltuntergangspropheten und den nicht minder penetranten Rufen der "Verharmloser". Dies produziert einen Teufelskreis von Angst und Unsicherheit. Aus der Risikopsychologie wissen wir, dass Unsicherheit Angst hervorruft und Angst wiederum die Unsicherheit verstärkt. Angst ist zudem ein Auslöser vieler psychischer Krankheiten und Depressionen. Bombardiert mit immer neuen und hochgradig fehlerhaften Zahlen, bauen die Sinne von Menschen, die sich nicht professionell mit Risikobewertung beschäftigen, ein Risikokonstrukt subjektiver Bedrohung.

Warum tun sich viele Wissenschaftler so schwer damit, endlich zuzugeben, dass alle kommunizierten Zahlen fehlerbehaftet und in vielen Fällen schlicht falsch sind? Der große Wissenschaftler und Nobelpreisträger Friedrich August von Hayek (1899–1992) warnte bereits vor vielen Jahrzehnten vor der Anmaßung von Wissen – wenn auch im Kontext des komplexen Systems der Ökonomie. Bei einer Pandemie handelt es sich ebenfalls um ein komplexes System, das mit Intuition allein nicht verstanden werden kann.

Daher ist auch die Frage unsinnig, ob nun die teils widersprüchlichen Zahlen des Robert-Koch-Instituts, der Bundesländer oder der Johns Hopkins University die richtigen sind. Es gibt bisher keine richtigen Zahlen! Tatsache ist, dass alle Experten in einem Blindflug unterwegs sind. Denn niemand kennt die Grundgesamtheit der aktuell Infizierten oder die Anzahl der Menschen mit körpereigenen Antikörpern oder die Anzahl der kausal an COVID-19 (nicht der lediglich mit SARS-CoV-2) verstorbenen Menschen. Wissenschaftler – auch die des staatlichen Robert-Koch-Instituts – berechnen und kommunizieren Sterberaten, obwohl weder der Zähler noch der Nenner bekannt sind. Lothar H. Wieler, Präsident der RKI, präsentiert "steigende Sterberaten" und spricht von "jungen Menschen, die an dieser Krankheit versterben" (Pressekonferenz am 3. April 2020). Der deutsche Gesundheitsminister warnt am 2. April 2020 vor der "Ruhe vor dem Sturm". Alles Aussagen ohne Evidenz. Reine Spekulation. Aus wissenschaftlicher Perspektive ein Armutszeugnis! Der Mediziner, Mikrobiologe und Hygieniker und Nobelpreisträger Heinrich Hermann Robert Koch würde sich vermutlich im Grabe umdrehen.

Wer randomisierte und repräsentative Tests ablehnt, hat die Pandemie nicht verstanden

Um das Zahlenchaos zu ordnen, sind Tests an randomisierten Stichproben dringend erforderlich. Wer solche repräsentativen Tests ablehnt, hat die Pandemie nicht verstanden. Erfreulicherweise erkennen immer mehr Experten die Relevanz einer repräsentativen Stichprobe, die wir bereits seit vielen Wochen (u.a. auch in Form einer Petition), einfordern. U.a. fordern Stanford-Medizinprofessor Jay Bhattacharya, Stanford-Gesundheitswissenschaftler und -Statistiker John P. A. Ioannidis  und Hendrik Streeck, Direktor des Instituts für Virologie und HIV-Forschung an der Medizinischen Fakultät der Universität Bonn, repräsentative Tests als unverzichtbares Instrument, um aus diesem Blindflug der politischen Maßnahmen herauszukommen und den Nebel der Unkenntnis zu lichten.

Der Veterinärmediziner und RKI-Präsident Lothar H. Wieler hält hingegen eine repräsentative und randomisierte Stichprobe für nicht zielgerichtet (Pressekonferenz vom 3. April 2020). Gleichzeitig gibt er hingegen zu, dass auch die RKI-Zahlen die Kausalität, ob ein Patient an COVID-19 oder mit SARS-CoV-2 verstorben ist, nicht korrekt wiederspiegeln. Die Frage, wer tatsächlich am Virus stirbt und wer Opfer der teilweise extremen Maßnahmen ist, kann niemand seriös beantworten. Das Robert-Koch-Institut selbst rät gar von Autopsien testpositiver Verstorbener ab, da das Risiko einer Tröpfcheninfektion durch Aerosole angeblich zu hoch sei. Andere Wissenschaftler und Mediziner widersprechen und verweisen auf die unverhandelbare medizinische Grundregel, dass zur definitiven Feststellung der eigentlichen Todesursache die Obduktion eines jeden Verstorbenen zwingend durchgeführt werden muss.

Blindflug ohne Daten ist grob fahrlässig

Repräsentative Daten aus einer Zufallsstichprobe wurden bisher von vielen Ländern sträflich vernachlässigt. Daher ist der Vorstoß der bayerischen Staatsregierung zur Durchführung einer randomisierten Stichprobe uneingeschränkt zu begrüßen, selbst wenn sich Bayerns Wissenschaftsminister Bernd Sibler damit der Meinung des RKI-Präsidenten und anderer Wissenschaftler entgegenstellt. Sibler verweist zu Recht darauf, dass man das Coronavirus und seine Verbreitung erst besser verstehen müsse, um darauf mit den richtigen Maßnahmen reagieren zu können. Das aber sei nur auf Basis von belastbaren Zahlen und Datenanalysen möglich.

Im Rahmen der Münchener COVID-19-Kohorte werden 3.000 Haushalte aus München ausgewählt und 4.500 Personen getestet. Das Tropeninstitut der Ludwig-Maximilians-Universität München will an ihnen herausfinden, wie viele Menschen tatsächlich schon mit dem Coronavirus infiziert sind. Etwa drei Milliliter Blut werden bei der Probenentnahme jeweils abgenommen und dann auch auf Antikörper gegen SARS-CoV-2 getestet. So lassen sich auch Personen finden, die vermutlich immun gegen das Coronavirus sind –  entweder, weil sie die Krankheit überwunden haben, oder weil sie eine vorab bestehende Immunität aufweisen. An der Studie sind Ärzte, Epidemiologen, Mikrobiologen, aber auch Statistiker, Mathematiker und Informatiker beteiligt.

Auch in Heinsberg in Nordrhein-Westfalen wird vom Virologen Hendrik Streeck eine Kohortenstudie durchgeführt, um das Virus SARS-CoV-2 und die Krankheit COVID-19 besser zu verstehen.

John P.A. Ioannidis (Stanford University) hat die aktuelle Situation in ein Bild transformiert: "Es ist wie ein Elefant, der von einer Hauskatze angegriffen wird. Frustriert und bei dem Versuch, der Katze auszuweichen, springt der Elefant versehentlich von einer Klippe und stirbt." Bevor wir Menchen uns ebenfalls entscheiden, von der Klippe zu springen, benötigen wir dringend verlässliche und repräsentative Daten, welche belastbare Argumente für eine solche Aktion liefern und uns über die Chancen, an einem sicheren Ort zu landen, informieren.

Benötigt werden nicht viele schlechte Daten, sondern wenige gute

Repräsentative Tests erlauben viel weitreichendere Aussagen als "nur" eine Hochrechnung auf das aktuelle Ausmaß und den Verlauf der Pandemie. So lassen sich beispielsweise Cluster identifizieren, die Schlüsse auf die "Verletzbarkeit der Bevölkerung" ermöglichen, etwa wie viele Menschen sich wo noch infizieren könnten. Es wird sichtbar, wo sich wirklich Krisengebiete und Hochpunkte der Infektionen befinden. Wenn über einen längeren Zeitraum wiederholt getestet würde – beispielsweise täglich oder an jedem zweiten Tag – könnte man auch den zeitlichen Verlauf der Infektionen in der Statistik ablesen. Auch das würde uns helfen, das Virus besser zu verstehen.

Um die Ausbreitung und die Dynamik von COVID-19 zu verstehen, brauchen wir nicht viele schlechte Daten, sondern wenige gute. Die schiere Zahl der Tests liefert keine belastbaren Daten, wenn sie ein verzerrtes Bild der Lage abgeben. Es ist schwer verständlich, warum es zielführender sein soll, weitere hunderttausende nicht-repräsentativer Tests durchzuführen – wenn man lediglich eine relativ kleine Zahl von Tests für eine gut geplante, schlanke und damit kostengünstige Studie verwenden könnte, aus der wir weitaus mehr lernen könnten. Insbesondere ließe sich sehr zeitnah erkennen, welchen Effekt die derzeitigen Einschränkungen auf die Ausbreitung haben, anstatt zwei Wochen auf die Neuinfektionen und Todesfälle warten zu müssen.

Ohne belastbare Daten generieren wir viele neue Risiken

Der Streit zwischen Wissenschaftlern unterschiedlicher und gleicher Disziplinen zeigt vor allem eines: Wir haben viel Nachholbedarf beim Thema Datenkompetenz und -ethik. Die zahlreichen "Corona-Dashboards", die mittlerweile im Internet zu finden sind, mögen eindrucksvolle Beweise dafür sein, dass ihre Ersteller die Anwendung professioneller Visualisierungs- und BI-Tools beherrschen. Mit Datenkompetenz als Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts hat das aber wenig zu tun: Datenkompetenz umfasst (1) komplexes Fachwissen, (2) die Fähigkeit und Fertigkeit, es richtig anzuwenden, und (3) die Motivation und Werthaltung, mit Daten das Richtige zu tun.

Datenkompetenz setzt also einerseits die Fähigkeit voraus zu erkennen, welche Aussagekraft Daten besitzen und wo ihre Grenzen liegen. Das ist kritisches Denken. Andererseits braucht es die Motivation, Daten nicht so zu präsentieren, dass der Laie aus ihnen falsche Schlüsse zieht. Das ist Datenethik.

Ohne Daten und eine repräsentative Stichprobe, die zuverlässigere Schlüsse über die Verbreitung und die Gefährlichkeit des neuen Coronavirus erlauben, werden die Warnungen bald nicht mehr ernst genommen. Je länger die Phase der Unsicherheit andauert, umso größer die Gefahr, dass viele Menschen die Einschränkungen nicht mehr akzeptieren wollen. Wir dürfen auch nicht das Argument akzeptieren, dass repräsentatives Testen abzulehnen sei, weil manche Tests noch hohe Fehlerraten aufweisen. Solange diese Fehlerraten bekannt sind und nicht mit der Wahrscheinlichkeit zusammenhängen, in die Stichprobe aufgenommen zu werden, sind valide Erkenntnisse möglich. Die falsch positiven und falsch negativen Ergebnisse lassen sich herausrechnen. Fehlerraten spielen erst dann eine relevante Rolle, wenn im Einzelfall ein Verdacht auf COVID-19 vorliegt und man ein individuell zuverlässiges Ergebnis benötigt.

Viele Länder wie beispielsweise Island, Norwegen, Schweden und Luxemburg gehen beispielhaft voran und haben eine Strategie für repräsentative Tests entwickelt. Auch die Tschechische Republik und Österreich planen repräsentative Tests. Um den Blindflug zu beenden, benötigen wir eine europaweit abgestimmte Strategie zur Durchführung randomisierter und repräsentativer Stichproben.

Friedrich August von Hayek warnte die Wissenschaft immer wieder vor einer Selbstüberschätzung, so dass man sich vom Wesen der Wissenschaft – dem kritischen Denken – entfernt. Hayek: "Es sieht manchmal so aus, als seien die Techniken der Wissenschaft leichter zu erlernen als das Denken, das uns zeigt, welches die Probleme sind und wie man sie angeht."