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Ein Datenökosystem zur Bekämpfung von COVID-19

Bapon Fakhruddin erörtert, warum die COVID-19-Pandemie Denken und Entscheidungsfindung erfordert, die von einem Datenökosystem unterstützt werden, das viel weiter in die Zukunft blickt als frühere kurzfristige Ansätze.

Bapon Fachruddin ist Spezialist für klimatische und hydrologische Risikobewertung mit Schwerpunkt auf der Konzeption und Implementierung von Gefahrenfrühwarnsystemen und Notfallkommunikation. Er ist Technical Director, Disaster Risk Reduction and Climate Resilience bei Tonkin + Taylor, Neuseeland. Er ist außerdem Co-Vorsitzender der Task Force „Open Data for Global Disaster Risk Research“. CODATA.


Die neuartige Coronavirus-Krankheit (COVID-19) hat weltweit eine menschliche Krise geschaffen, die eine Reihe drastischer, sofortiger Reaktionen erfordert. Der Generalsekretär der Vereinten Nationen (UN) hat schnell zum Handeln aufgerufen: „für die sofortige gesundheitliche Reaktion, die erforderlich ist, um die Übertragung des Virus zu unterdrücken, um die Pandemie zu beenden und die vielen sozialen und wirtschaftlichen Dimensionen dieser Krise zu bewältigen[1]“. Die Pandemie erfordert auch Denken und Entscheidungen, die von einem Datenökosystem unterstützt werden, das vollständiger ist als derzeit und das viel weiter in die Zukunft blickt als frühere kurzfristige Ansätze.

Der Ausbruch von COVID-19 hat zur Verbreitung von Initiativen geführt, die den offenen Zugang zu wissenschaftlicher Forschung und Datenbanken erleichtern und die Forschungszusammenarbeit über digitale Plattformen fördern sollen. Es gibt jedoch Bedenken hinsichtlich der Qualität der Daten und Veröffentlichungen, die nahezu in Echtzeit bereitgestellt werden, was möglicherweise zu einer schlechten Entscheidungsfindung führt. Zu diesen Problemen gehören die Vergleichbarkeit und Interpretation von Daten, insbesondere zwischen Ländern, eine unzureichende Spezifizierung der Methodik und die politische Akzeptanz ungültiger Ergebnisse, die möglicherweise zu einer Verzerrung wissenschaftlicher Methoden führen. Im Zusammenhang mit der Diskussion über die Übertragung der Krankheit ist ein Aufruf zur Einreichung von Daten und Forschung erforderlich.

Wenn es um die Vorhersage oder Frühwarnung vor Pandemien und anderen kaskadierenden Risiken geht, sind Modellierung und Situationsanalyse auf der Grundlage historischer und aktueller Daten die Grundlagen. Aus dem schweren akuten Atemwegssyndrom (SARS) und dem Atemwegssyndrom im Nahen Osten (MERS) der Vergangenheit wurden mehrere Lehren gezogen, die für mehr interdisziplinäre Forschung sprechen. Tatsächlich gibt es eine Fülle von Daten, die auf lokaler, regionaler und globaler Ebene zu wenig oder gar nicht genutzt werden und die derzeitige und zukünftige Reaktionen auf Pandemiewellen erheblich unterstützen könnten[2]. Big Data wie Social-Media-Daten (z. B. von Facebook, WhatsApp, Twitter usw.) und lokale Daten (z. B. von Labortestaufzeichnungen, Mobiltelefonbenutzern, Flugaufzeichnungen usw.) können Modellierer in die Lage versetzen, Szenarien zu entwickeln, um sie besser zu verstehen und die Ausbreitung von Krankheiten sowie ihre kaskadierenden Auswirkungen vorherzusagen.

Das COVID-19-Virus wird hauptsächlich durch Tröpfcheninfektion und Kontaktwege zwischen Menschen übertragen, z. B. wenn eine Person in engem Kontakt mit jemandem steht, der Atemwegssymptome wie Husten oder Niesen hat. Die Übertragung kann auch durch Keime in der Umgebung der infizierten Person erfolgen. Daher kann die Übertragung von COVID-19 durch direkten Kontakt mit infizierten Personen und/oder indirekten Kontakt mit Oberflächen in der unmittelbaren Umgebung der infizierten Person(en) erfolgen. Dieser Übertragungsmodus macht es schwierig, die Komplexität der Ausbreitung des Virus zu verfolgen und zu verstehen.

Soziale Distanzierung und Quarantäne sind die optimalen Maßnahmen, um die Ausbreitung von COVID-19 mit exponentieller Geschwindigkeit zu reduzieren. Die Einhaltungsquoten sind jedoch unterschiedlich, und in vielen Fällen ist eine vollständige soziale Distanzierung praktisch unmöglich und beruht ausschließlich auf freiwilliger Bürgerbeteiligung. Dies ist häufig sowohl auf kulturelle als auch auf infrastrukturelle Faktoren zurückzuführen. Maßnahmen zur sozialen Distanzierung umfassen: a) den Verzicht auf das Gehen ins Freie und die Vermeidung von Körperkontakt mit anderen, b) das Halten von Kontakt mit Menschen über soziale Medien, anstatt sich persönlich zu treffen, und c) proaktive persönliche Hygiene durch regelmäßiges Händewaschen. Dies macht die Entwicklungsländer sowohl jetzt als auch dauerhaft für zukünftige Wellen anfällig. Das Händewaschen wird schwierig, wenn kein oder unzureichender Zugang zu fließendem Wasser vorhanden ist. Die Regierungen können von den Menschen verlangen, nicht zur Arbeit zu gehen, aber wenn das bedeutet, dass ihre Familien nicht essen, werden die Menschen wahrscheinlich trotzdem ausgehen, um das zu bekommen, was sie zum Überleben brauchen (man denke auch an die Situation in von Zyklonen verwüsteten Ländern). COVID-19 hat begonnen, sich in den pazifischen Ländern (z. B. in Fidschi) auszubreiten, und die Gesundheitssysteme dieser Länder sind nicht in der Lage, damit umzugehen. Die Kombination von COVID-19 und der Zyklonsaison übt zusätzlichen Druck auf wichtige Dienste und Ressourcen aus. Länder, deren Gesundheitssysteme leiden, werden es nicht schaffen, den Erfolg anderer Industrieländer bei der Verlangsamung des Ausbruchs zu wiederholen.

Es wird keine Standardreaktion auf die Genesung von COVID-19 geben, was zumindest teilweise auf das Fehlen eines ordnungsgemäß geformten mehrdimensionalen Datenökosystems zur Unterstützung einer konsistenten und fundierten Entscheidungsfindung zurückzuführen ist. COVID-19 wird wahrscheinlich auf die entwickelten Länder zurückfallen, wenn diese Länder in die Erholungs- und Minderungsphase eintreten. Ein unerwarteter Bereich, der mehr Verständnis erfordert, ist die Frage der Quarantäne und der Compliance-Raten. Um bessere politische Entscheidungen treffen zu können, besteht daher ein entscheidender und dringender Bedarf an einem zukunftsorientierten datengesteuerten Ansatz. Länder nutzen bereits Daten aus von COVID-19 betroffenen Ländern, einschließlich ihrer Nachbarländer, für eine bessere politische Entscheidung zur Reaktion. Jeder Sektor in den Ländern sollte konsequent Tools und Techniken einsetzen, um ihre sektoralen Auswirkungen zu verstehen und Business-Continuity-Pläne oder Pandemie-Reaktionspläne zu entwickeln.

Die Verwendung von Daten wird am schwierigsten, wenn sie über die Modellierung hinausgeht und zur direkten Verfolgung von Personen übergeht, um den Übertragungsweg von Krankheiten zu identifizieren. Als beispielsweise Anfang Januar 2020 der Ausbruch in China begann, wurde der internationale Reiseverkehr wie gewohnt fortgesetzt. Am 31. Januar nahmen die Ausbrüche bereits in über 30 Städten in 26 Ländern zu, die meisten von Menschen, die aus Wuhan angereist waren[3]. Das Virus begann sich lokal auszubreiten, bewegte sich schnell in engen Räumen wie religiösen Orten und Restaurants und infizierte Menschen, die nicht nach China gereist waren – der Beginn einer Pandemie. Bis März wurden Tausende von Fällen in Italien, Spanien, den USA, dem Iran und Südkorea gemeldet. China war nicht mehr das wichtigste „Epizentrum“ des Ausbruchs (Abbildung 1). Neue Fälle hatten in Ländern wie Italien, den USA und dem Iran dramatisch zugenommen. Menschen, die in diese Länder reisten, brachten anschließend Fälle in ihre Heimatländer, die so weit entfernt waren wie auf anderen Kontinenten. Das Virus hat sich inzwischen auf allen Kontinenten außer der Antarktis ausgebreitet. Die Verwendung dieser Art von Vorabinformationen könnte genutzt werden, um die Ausbreitung von COVID-19 zu verhindern. Eine wirksame Reaktion auf eine solche Ausbreitung hängt von einem rechtzeitigen Eingreifen ab, das idealerweise auf allen verfügbaren Datenquellen basiert.


Abbildung 1: Lokale Ausbrüche nahmen zu, nachdem die Reise eingestellt wurde (The New York Times, 26. März 2020)

Die Verwendung von Daten zur Vorhersage von langfristigen Auswirkungen des Pandemieausbruchs ist komplex. Es erfordert eine Reihe miteinander verbundener Aufgaben, mehrere Disziplinen und Experten, die zusammenarbeiten, um einen ganzheitlichen Reaktions- und Wiederherstellungsplan zu entwickeln. Die Datenverwaltung erfordert auch die Einrichtung der Reaktion und Wiederherstellung von COVID-19 auf nationaler Ebene. Bereichsübergreifende Forschung, die Maximierung des Nutzens von Daten bei gleichzeitiger Gewährleistung eines kontrollierten und verhältnismäßigen Zugriffs auf Daten ist der Schlüssel zum Verständnis, zur Eindämmung und Reaktion auf den Ausbruch und zur Vorbereitung auf zukünftige Ereignisse. Beispielsweise können quantitative und qualitative Daten, die zum Verständnis menschlichen Verhaltens, Bewegungen und Interaktionen verwendet werden, verwendet werden, um vorherzusagen, wie und wo sich COVID-19 ausbreiten wird. Neue Technologien werden im Kampf gegen die Krankheit immer wichtiger und versuchen, COVID-19 zu stoppen.

Eine verstärkte Überwachung und Kontaktverfolgung kann als notwendig angesehen werden, um weit verbreitete Übertragungen innerhalb von Gemeinschaften zu minimieren. Diese Schritte und die Technologien, die sie unterstützen, bergen auch Risiken. Regierungen auf der ganzen Welt haben eine Reihe von digitalen Tracking-, physischen Überwachungs- und Zensurmaßnahmen eingeführt (d. h. Regierungen in ganz Asien haben COVID-19-bezogene Zensur mehr als jede andere Region eingeführt, während europäische Länder die meisten digitalen Tracking-Maßnahmen eingeführt haben[4]). Im März wurden 20 neue digitale Tracking-Maßnahmen auf Kontinenten auf der ganzen Welt implementiert, darunter Europa, Asien und Südamerika.[5] Solche Tracking-Maßnahmen reichten von gezielten Kontaktverfolgungs-Apps bis hin zur groß angelegten Erfassung aggregierter und anonymisierter Standortdaten. Fortschrittliche Rückverfolgungstechnologieoptionen (wie automatisierte schnelle Massenverfolgung einschließlich der Verwendung von GPS-Standortdaten und Bluetooth-Daten) werden es den Beamten ermöglichen, ihre Bevölkerung genau zu verfolgen und zu überwachen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Maßnahmen zur Verlangsamung der Ausbreitung des Virus umzusetzen. Ein Beispiel dafür stammt aus einer Studie in Singapur, bei der Wissenschaftler Daten von Bluetooth mithilfe der TraceTogether-App auf Mobiltelefonen analysierten, um zu sehen, wie viele Tage es im Durchschnitt dauerte, bis eine Verbindung zustande kam[6]. Die Ergebnisse zeigten, dass die Behörden die Personen innerhalb von 3-4 Tagen kontaktieren konnten. Ein weiteres aktuelles Beispiel südkoreanischer digitaler Systeme, die die Belastung menschlicher Kontaktverfolger verringern, zeigt, wie es möglich ist, Kontaktverfolgung schnell (dh innerhalb von 10 Minuten) zu definieren[7]), um die Ausbreitung des Virus einzudämmen. Weitere aktuelle Beispiele für digitale Tracking-Initiativen sind:

  • Geolocation-Tracker durch die Verwendung einer Standortkarte
  • Informationen zum Standort von Zellenstandorten und Datenerfassungsmethoden für Anrufdetailaufzeichnungen
  • GPS-Satelliten- und Bluetooth-Daten
  • Entwicklung von Ortungs-Apps.

Es ist jedoch nach wie vor wichtig, die Beschränkungen für den Zugriff auf und die Verwendung solcher Daten während dieser Pandemiezeit aufrechtzuerhalten. Dazu gehört die Gewährleistung der Sicherheit personenbezogener Daten und Datenschutzverletzungen, die Förderung der Kontrolle und die Sicherstellung, dass diese Maßnahmen nicht länger als nötig andauern.  

Eine breite Palette von Ansätzen könnte angewendet werden, um die Übertragung, die Bewertung von Ausbrüchen, die Risikokommunikation und die Bewertung der kaskadierenden Auswirkungen auf wesentliche und andere Dienste zu verstehen. Die netzwerkbasierte Modellierung von System of Systems (SOS), Mobiltechnologie, frequentistische Statistik und Maximum-Likelihood-Schätzung, interaktive Datenvisualisierung, Geostatistik, Graphentheorie, bayessche Statistik, mathematische Modellierung, Evidenzsyntheseansätze und komplexe Denkrahmen für Systeminteraktionen Auswirkungen von COVID-19 könnten genutzt werden. Ein Beispiel für Werkzeuge und Technologien, die genutzt werden könnten, um entschlossen und frühzeitig zu handeln, um die weitere Ausbreitung zu verhindern oder die Übertragung von COVID-19 schnell einzudämmen, die Widerstandsfähigkeit der Gesundheitssysteme zu stärken und Leben zu retten sowie dringende Unterstützung für Entwicklungsländer mit Unternehmen und Konzernen sind gezeigt in Abbildung 2. Es gibt auch Leitlinien der WHO zu 'Gesundheitsnotfall- und Katastrophenrisikomanagement[8]' UNDRR unterstützte den „Public Health Scorecard Addendum[9]“ und andere Richtlinien (z Praktische Erwägungen und Empfehlungen der WHO für religiöse Führer und Glaubensgemeinschaften im Kontext von COVID-19[10]), die den Pandemie-Reaktionsplan verbessern könnten. Es muss sichergestellt werden, dass eine solche Verwendung verhältnismäßig, spezifisch und geschützt ist und das Risiko für die bürgerlichen Freiheiten nicht erhöht. Es ist daher von entscheidender Bedeutung, die Herausforderung der Maximierung der Datennutzung in Notfallsituationen eingehend zu prüfen und gleichzeitig sicherzustellen, dass sie aufgabenbeschränkt, verhältnismäßig und unter Beachtung der erforderlichen Schutzmaßnahmen und Einschränkungen erfolgt. Dies ist eine komplexe Aufgabe und COVID-19 wird uns wichtige Testfälle liefern. Es ist auch wichtig, dass die Daten richtig interpretiert werden. Andernfalls könnten Fehlinterpretationen jeden Sektor auf falsche Pfade führen.

Abbildung 2: Instrumente zur Stärkung der Resilienz für COVID-19

Viele Länder lernen noch, wie sie in dieser kritischen Zeit Daten für ihre Entscheidungsfindung nutzen können. Die COVID-19-Pandemie wird wichtige Lehren über die Notwendigkeit bereichsübergreifender Forschung liefern und darüber, wie in solchen Notfällen die Nutzung technologischer Möglichkeiten und Daten zur Bekämpfung von Pandemien gegen grundlegende Schutzmaßnahmen in Einklang gebracht werden kann. Die Lehren aus diesem verheerenden Ausbruch können zu erheblichen Verbesserungen bei der Vorbereitung auf die Bekämpfung einer potenziellen Pandemie in der Zukunft führen. Das Die CODATA Task Group on FAIR Data for Disaster Risk Research bereitet eine Reihe von Policy Briefs zu einer Reihe von DRR-Themen vor. In Zusammenarbeit mit anderen Experten und Akteuren in diesem Bereich werden politische Fragen in Bezug auf Daten zur Information über die Reaktion auf Pandemien ausführlicher behandelt.


Um das vollständige Papier herunterzuladen, klicken Sie hier.

Danksagung: Der Autor dankt der redaktionellen Unterstützung und den wertvollen Kommentaren von Simon Hodson, Executive Director, CODATA. 

Bild: NASA auf Wikicommons.


[1] Geteilte Verantwortung, globale Solidarität: Reaktion auf die sozioökonomischen Auswirkungen von COVID-19, UN, 2020

[2] Der Wellenansatz umfasst andere kaskadierende Gefahren oder zusätzliche Naturgefahren innerhalb der Pandemieperiode

[3] Täglich The New York Times, Ausgabe vom 26. März 2020

[4] https://www.top10vpn.com/news/surveillance/covid-19-digital-rights-tracker/

[5] Top10VPN: COVID-19 Digital Rights Tracker (https://www.gpsworld.com/19-countries-track-mobile-locations-to-fight-covid-19)

[6] TraceTogether – https://www.healthhub.sg/apps/38/tracetogether-app

[7] http://www.koreaherald.com/view.php?ud=20200326000987

[8] Gesundheitsnotfall- und Katastrophenrisikomanagement der WHO – https://www.who.int/hac/techguidance/preparedness/health-emergency-and-disaster-risk-management-framework-eng.pdf?ua=1

[9]UNDRR Public Health Scorecard Addendum https://www.unisdr.org/campaign/resilientcities/assets/toolkit/documents/Disaster%20Resilience%20Scorecard_Public%20Health%20Addendum%20Ver1%20Final_July%202018.pdf

[10] https://www.who.int/publications-detail/practical-considerations-and-recommendations-for-religious-leaders-and-faith-based-communities-in-the-context-of-covid-19?fbclid=IwAR0GtTGRHqvgrDd7KiRLH6Sza8bJ7aQP40cSsyFju3w-HFRQBIY7YiC9eU8

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