"Unstatistik" des Monats

COVID-19: Zahlen zur Corona-Warn-App

60 Prozent Nutzer braucht die Corona-Warn-App. Das sagt zumindest eine Simulations-Studie von Forschern der Universität Oxford, damit die Pandemie wirksam eingedämmt wird. Mit komplexen mathematischen Modellen schätzt sie die Verbreitung von Corona ein. Aber so ganz scheint die statistische Zahl 60 nicht zu passen.

Corona-Warn-App

Corona-Warn-App | Bundesregierung

Vor dem Start der App stellten Umfragen vom NDR oder dem Nürnberg Institut für Marktentscheidungen (NIM) fest, dass 60 bis 70 Prozent der Befragten die App installieren wollen. Mittlerweile wurde die App mehr als 14 Millionen Mal heruntergeladen, was etwa einem Wert von 15 Prozent der Deutschen entspricht, also weit entfernt von den empfohlenen 60 Prozent.

Doch keine 60 Prozent Nutzer?

Doch diese Zahl scheint nicht nötig zu sein. Medienberichten zufolge wäre sie nur notwendig, wenn Corona gänzlich ohne andere Maßnahmen ausgerottet werden solle. Ansonsten reichen auch die 15 Prozent.

Es sei gerade ein Stadium der Unsicherheit. Dies beschreibt auch die Studie aus Oxford. Im Vordergrund stehe laut Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (RWI) jedoch das mathematische Modell, weniger die Datengrundlage, was das Lesen deutlich erschwere.

Qualität der Daten entscheidender

Dabei sei die Qualität der Daten entscheidend für das resultierende Produkt, in diesem Fall die Statistik. Annahmen spielen hier auch eine große Rolle und stellen am Anfang einer Studie oft mehr oder weniger realistische Erfahrungswerte dar. So rechneten die ersten Pandemie-Modelle für Corona typischerweise mit einer Reproduktionszahl von 2 bis 4. Je mehr Daten vorliegen, umso stärker lassen sich Annahmen daraus ableiten. Es können also Einstellungen im Pandemie-Modell justiert werden, die sich auf die Datenverarbeitung anderer Daten auswirke.

Maßnahmen zur Abstandsregelung und die Maskenpflicht

Seit dem 16. Juni steht die Corona-Warn-App zum Download bereit. Mittlerweile haben mehr als 14 Millionen die App bereits heruntergeladen. Das Bundesinstitut für Risikobewertung (BfR) hat in einer aktuellen Umfrage herausgefunden, wer die App überhaupt verwendet und wer eher nicht.

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Die Oxford-Studie nahm für ihr Modell z. B. die geschätzte tägliche Wachstumsrate der Infektionsfälle aus den chinesischen Fallzahlen zwischen dem 25. Januar und dem 4. Februar als Grundlage. Außerdem verwendeten sie die Generationszeit. Dabei handelt es sich um ein Meta-Modell-Ergebnis, das auf 40 Übertragungspaaren beruht, bei denen der Zeitpunkt der Infektion und der ersten Symptome bekannt war.

Keine Zuverlässigkeit des Modells

Diese Datengrundlage sei laut RWI sehr dünn und könne nicht das weltweite Geschehen oder die Situation in Großbritannien oder Deutschland repräsentieren. In einem frei zugänglichen Prototyp des Pandemie-Modells können User zahlreiche Einstellungen ändern. Als Ergebnis vieler Annahmen könnte dann der Wert 60 Prozent Nutzer ausgespuckt werden. Andere Einstellungen können aber auch zu einem Wert von 75 Prozent oder deutlich weniger führen.

Und auch die Zuverlässigkeit der Corona-Warn-App sei laut RWI nicht gegeben. Die gemessenen Faktoren zum Kontakt mit einem Infizierten, wie ansteckend diese Person sei und der Abstand zwischen zwei Personen könne über Bluetooth nicht genau genug oder gar nicht erfasst werden.

App allein nicht ausreichend

So sei ein Fehlalarm möglich, auch wenn man sich nicht angesteckt habe, oder andersherum kein Alarm trotz Ansteckung. Ein Simulationswerkzeug der Statistik-Professorin Marlis von der Hude bestätigt diese Einschätzung. Sie teilt die Nutzer in vernünftige, die ihre Kontakte beschränken, Hygieneregeln beachten und deshalb wenig ansteckend sind, und unvernünftige Nutzer ein, die Corona stark verbreiten. Je nach Verteilung der vernünftigen und unvernünftigen Nutzer komme es zu mehr oder weniger Fehlalarmen, Infizierten und irrtümlichen Quarantänegeboten.

Das RWI macht deutlich, dass die App allein demnach kein wirksames Mittel zur Eindämmung von Corona sei. Weitere Maßnahmen wie Abstand und Maskenpflicht seien notwendig. Eine Kombination aus Zusammenhalt und optimal ausgeschöpften Mitteln sei entscheidend für den Erfolg einer Strategie gegen das Virus.

Mit der „Unstatistik des Monats“ hinterfragen der Berliner Psychologe Gerd Gigerenzer, der Dortmunder Statistiker Walter Krämer, die STAT-UP-Gründerin Katharina Schüller und RWI-Vizepräsident Thomas K. Bauer jeden Monat sowohl jüngst publizierte Zahlen als auch deren Interpretationen.

Quelle: RWI