Das Marktforschungsinstitut infas 360 analysierte gemeinsam mit dem Uniklinikum Bonn das Infektionsgeschehen in der Bundesstadt Bonn im Detail. Zwar erlangten die Forscher dabei auch neue Erkenntnisse, insgesamt zeigte sich jedoch, dass die Datenlage oft ungenügend ist.
Die tiefgehende Analyse der Coronalage in Bonn von infas 360 zeigt: das Infektionsgeschehen findet fast ausschließlich innerhalb einer sozialen Gruppe sowie innerhalb eines räumlichen Milieus statt. Grafik: infas 360 GmbH
Man kann das Jahr 1854 auch als Geburtsjahr des Geomarketings verstehen. Der britische Mediziner John Snow erlangte zu diesem Zeitpunkt bahnbrechende Erkenntnisse zur Cholera-Epidemie in London. Durch eine geografische Analyse anhand einzelner Infektionsfälle konnte er erstmals nachweisen, dass sich Cholera nicht wie allgemein angenommen durch Dünste in der Luft, sondern durch verunreinigtes Trinkwasser entwickelt und verbreitet. Die Analyse zeigte nämlich, dass sich die meisten Todesfälle im Bereich einer Wasserpumpe im Stadtteil Soho konzentrierten. Snow hatte die damaligen „Geodaten“ zu Cholerafällen und den damaligen Wasserversorgungsleitungen und konnte so die fehlenden Erkenntnisse zur damaligen epidemischen Lage liefern.
Einen Fall ähnlicher Tragweite gibt es aktuell im Zusammenhang mit der Covid19-Pandemie. In einer aktuellen Untersuchung, die der Geomarketing-Spezialist infas 360 zusammen mit der Stadt Bonn und dem Institut für Hygiene und Öffentliche Gesundheit am Universitätsklinikum Bonn (UKB) durchgeführt hat, wurde die Ausbreitung des Coronavirus seit Februar 2020 erstmals genau (auf Ebene anonymisierter Einzelfälle) und mithilfe ausgefeilter Geomarketing-Methoden analysiert. Als Datengrundlage dienten rund 14.500 anonymisierte Datensätze aus dem Zeitraum Ende Februar 2020 bis Anfang Juli 2021, die die Bundesstadt Bonn den Projektpartnern zur Verfügung stellte. Diese fallbezogenen Daten wurden mit weiteren soziodemografischen und mikrogeografischen Daten angereichert und analysiert sowie in Zusammenhang mit den ersten drei Infektionswellen (Welle 1: 28.02.2020 – 30.04.2020; Welle 2: 01.10.2020 – 28.02.2021; Welle 3: 01.03.2021 – 31.05.2021) gesetzt.
Erkenntnisgewinne
Auf diese Weise konnten die Partner erstmals evidenzbasierte Erkenntnisse über die inhaltliche sowie räumlich-zeitliche Clusterung von Infektionen und deren Zusammenhänge gewinnen. Ziel war es, die Ausbreitung von Corona regional vertiefter nachzuvollziehen und Erkenntnisse für künftige Maßnahmen abzuleiten. Dr. Barbara Wawrzyniak, Leiterin des Geschäftsbereichs Daten und Analysen bei infas 360, und Prof. Nico T. Mutters, Direktor des Hygiene-Instituts am UKB, berichten: „Erstmals konnte auf Basis anonymisierter Indexfälle das gesamte Infektionsgeschehen mit zusätzlichen Daten tiefenanalysiert werden. Dabei wurden Cluster und Muster in bestimmten Bevölkerungsgruppen erkannt, die dazu dienen, gezielte Maßnahmen zur Pandemiebekämpfung abzuleiten und weiterzuentwickeln.“
Die zentralen Ergebnisse der Analyse lassen sich in verschiedenen Kernaussagen zusammenfassen. So wurde klar, dass das Virus mit jeder Welle anders reagiert, insgesamt durch die fortschreitenden Impfungen sowie die verbesserte Datengrundlage jedoch vorhersagbarer wird. „Zu Beginn der Pandemie hat sich das Corona-Virus über die Bevölkerung im erwerbsfähigen Alter (bis 65 Jahre) verteilt. In der zweiten Infektionswelle traten die Infektionen verstärkt in der ältesten Bevölkerungsgruppe auf. Mit der dritten Welle verlagerte sich das Infektionsgeschehen auf die Jüngeren, insbesondere Kinder und Jugendliche“, berichtet Michael Herter, Geschäftsführer des Bonner Marktforschungsunternehmens infas 360 GmbH.
Die Grafik zeigt, wie sich die Corona-Infektionen unter verschiedenen Bevölkerungsgruppen verteilt (blauer Balken): Spitzenreiter sind die Sozialversicherungspflichtig Beschäftigten und Selbstständigen mit etwa 55 Prozent, Schlusslicht die Kinder (unter 6 Jahren) mit lediglich rund 3 Prozent. Der graue Balken stellt zudem den prozentualen Anteil einer Bevölkerungsgruppe an der Gesamtbevölkerung Bonns dar. Grafik: infas 360 GmbH
Außerdem konnten die Projektpartner auch objektiv nachweisen, dass Menschen, die in Pflegeeinrichtungen wie beispielsweise Altenheimen wohnen, deutlich stärker gefährdet sind. Herter: „Während sich im untersuchten Zeitraum etwa vier Prozent der Bonner Gesamtbevölkerung mit Corona infizierten, zeigte sich, dass in Pflege- und Altenheimen etwa jeder fünfte Bewohner von dem Virus betroffen war.“ Dieses Missverhältnis wird durch den Vergleich der Mortalität unterstrichen: die Sterberate in Alten- und Pflegeheimen liegt bei bis zu 20 Prozent, bei der normalen Stadtbevölkerung hingegen bei etwa 1,7 Prozent.
Auch zeigte die Analyse auf, dass das Infektionsgeschehen fast ausschließlich innerhalb einer sozialen Gruppe erfolgt. „Der Vergleich der Wohnadressen und die Verknüpfung mit kleinräumigen Sozialdaten ergab, dass Infektionen zum größten Teil innerhalb jeweils einer sozialen Schicht verbreitet werden, da hier auch die meisten sozialen Kontakte stattfinden. Superspreader-Events, die viele Angehörige verschiedener Schichten in einer Infektionskette verbinden, sind selten“, berichtet Herter. „Konkret bedeutet das: Wer an der Prävention von Infektionen teilnimmt, der schützt in erster Linie sich selbst und sein direktes, eigenes soziales Umfeld.“
Darüber hinaus geht aus der Tiefenanalyse hervor, dass sich das Infektionsgeschehen meist zwischen gleichaltrigen Menschen abspielt. Ebenfalls gefährdet sind benachbarte Generationen – also Eltern bzw. Großeltern. „Eine Weitergabe zwischen Enkeln und Großeltern ist aber sehr selten“, so Herter. Insgesamt zeige sich, dass Infektionen häufig auf die gleiche Adresse beschränkt sind, sodass innerfamiliäre Infektionen zwischen Eltern und Kindern angenommen werden müssen. „Allerdings fehlen hier die Informationen zum gemeinsamen Haushalt, der über die Adresse allein nicht zu ermitteln ist“, schränkt der infas 360-Geschäftsführer ein.
Zu den neuen Erkenntnissen der Studie gehört allerdings auch jene, dass noch viele Potenziale zur Corona-Bekämpfung brachliegen. „Die Gründe dafür liegen unter anderem in der unzureichenden Digitalisierung, dem Fehlen aussagekräftiger Daten“, so Herter. Vor allem werde die Datenschutzverordnung (DSGVO) in deutschen Ämtern völlig falsch interpretiert, wodurch rechtssichere Geomarketing-Methoden erst gar nicht zum Einsatz kommen. Weiteres Problemfeld sei die Verfügbarkeit und das Management statistischer Daten: Trotz Vollerhebung weisen die Gesundheitsdaten gravierende Lücken auf, die durch Datenanreicherung und systematische Aufbereitung nur teilweise geschlossen werden können. „Kaum vorhanden sind beispielsweise die für die Untersuchung von Arbeitsstätten und den Wegen zwischen Wohnen und Arbeiten benötigten Adressen der Arbeitsorte”, so Herter, der fordert: „Um umfassende und valide Erkenntnisse über das Infektionsgeschehen zu erlangen und solche bahnbrechenden Erkenntnisse wie seinerzeit John Snow zu erlangen, ist eine generelle Verbesserung der Datenlage unabdingbar.” (jr)