Joël Glasman | Essay |

Weiche Zahlen, harte Maßnahmen?

Warum wir eine Debatte über den Wert von Statistiken brauchen

[1] Fallstatistiken spielen in der Corona-Krise eine entscheidende Rolle. Sie legitimieren die Kontaktsperre von Millionen von Bürgern und Bürgerinnen und den Lockdown des öffentlichen Lebens. Statistiken prägen zurzeit den Alltag von Milliarden Menschen auf der Erde, sie rechtfertigen massive Eingriffe in deren Grundrechte und stellen die Grundfreiheiten der Europäischen Union infrage. Dabei werden diese Statistiken kaum diskutiert: Wir akzeptieren die Tatsache, dass Zahlen unseren Alltag bestimmen, ohne zu fragen, woher sie kommen – und warum wir eigentlich eine solche Ehrfurcht vor der Arithmetik des Todes haben.

Statistiken werden meist als objektive Wahrheiten vorgestellt und wahrgenommen. Die ihnen zugrunde liegenden Zahlen sind Bestandteil der Rationalisierung und der Verwissenschaftlichung der Welt. Es wird behauptet, Statistiken seien kühl, neutral, zweckrational, objektiv und zeugten von (wissenschaftlicher) Expertise. Allerdings spricht die Statistik nicht nur die Sprache der Vernunft und der Rationalität, sie bedient auch Gefühle –und sie wirft einen verzerrten Blick auf die Welt. Es gibt es keinen Tag ohne neue Fallzahlen und Sterberaten. Wir starren auf Indikatoren, wie der Zocker auf die Rennpferde, erfüllt von Angst, von Stress, aber auch voller Hoffnung – und vielleicht manchmal sogar voller Freude. Infografiken, bunte Karten und mathematische Modelle haben unsere Zeitungen, Twitter-Accounts und Facebook-Seiten übernommen. Wir verfolgen Todeszahlen in „Echtzeit“. Wir diskutieren über „exponentielles Wachstum“ „Trends“, „Reproduktionszahlen“ und „Wachstumskurven“. Wir warten auf den „Gipfel“ der Epidemie. Wir sprechen die Sprache der Statistiker.

Früher gingen wir zur Arbeit, um gemeinsam das Bruttosozialprodukt zu steigern. Jetzt flachen wir zu Hause die Kurve ab. Statistiken haben uns ganz schön im Griff. Und doch sind diese Zahlen mit Bedacht zu betrachten. Denn sie sind nicht unbedingt falsch, aber zumindest diskussionswürdig.

In Deutschland veröffentlicht das Robert Koch-Institut (RKI) als oberste Bundesbehörde für Infektionskrankheiten täglich die neuesten Fallzahlen. Sie sind Aggregate – eine Summe der Zahlen, die von den Gesundheitsbehörden der Länder und Kommunen an das Institut in Berlin übermittelt wurden. Das RKI gibt sogenannte amtlich bestätigte Fallzahlen heraus, also weder Hochrechnungen, noch Schätzungen. Trotzdem weichen die Zahlen des RKI immer etwas von denen der Johns Hopkins University (JHU) ab, die mit anderen Methoden arbeitet.

Selbst „amtlich bestätigte“ Zahlen sind also problematisch. Ärzte stellen den Tod eines Patienten fest. Aufgrund dieser Information werden meist in Krankenhäusern und Pflegeheimen die Sterbezahlen produziert, dann an die Gesundheitsämter kommuniziert, und schließlich nach Berlin an das RKI übermittelt. Es kommt nicht selten zu Meldeverzögerungen. Mal fehlen die Zahlen aus Bayern, mal die Zahlen aus NRW. Eine solche Informationskette braucht Zeit, sodass die Zahlen oft am Tag danach nachgetragen werden. Besonders an Ostern musste sich die oberste Bundesbehörde für Infektionskrankheiten gedulden – aufgrund der Feiertage verspäteten sich viele Gesundheitsämter.

Von „Echtzeit“ kann eigentlich nie die Rede sein. Entweder sind die Zahlen verifiziert – dann betreffen sie zwangsläufig die Vergangenheit.[2] Oder sind sie aktuell – aber dann eben nur Hochrechnungen. Die durch die Krankheit tatsächlich verursachte Übersterblichkeit werden wir erst nach Ende der Epidemie kennen – dann, wenn wir die Jahresmortalität 2020 mit der eines „normalen“ Jahres vergleichen können.

Dazu kommt, dass die Gesundheitsämter mit unterschiedlichen Methoden arbeiten: Ist der Verstorbene an Corona oder mit Corona gestorben? Das RKI zählt alle Verstorbenen, bei denen COVID-19 festgestellt wurde, egal ob der Virus todesursächlich war oder nicht. Dagegen rechnet etwa die Gesundheitsbehörde in Hamburg nur diejenigen Todesfälle ein, die nachweislich an COVID-19 gestorben sind. Die genaue Todesursache wird von Rechtmedizinern festgestellt, dabei werden die Zahlen getrennt: COVID-19, Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen, Fettleibigkeit usw. Die COVID-19-Todeszahl des RKI ist daher für das Land Hamburg deutlich höher, als die Todeszahl, die von der Hamburger Behörde selbst übermittelt wird. Das Gesundheitsamt der Hansestadt beschwerte sich. Nach Einschätzung der dort Zuständigen seien die COVID-19-bedingten Todeszahlen in Deutschland deutlich überhöht. Das würde man feststellen, wenn alle Länder nach der Hamburger Methode vorgingen. Das RKI erwiderte, ganz im Gegenteil, dass man noch deutlich höhere Zahlen bekäme, wenn man – so wie von RKI-Leiter Lothar Wieler gewünscht – alle verstorbenen Menschen postmortal testen würde, um festzustellen, ob sie vielleicht doch den Virus in sich getragen hatten.[3]

Was im nationalen Rahmen bereits problematisch ist, nimmt im internationalen Vergleich gravierende Proportionen an. Die Johns Hopkins University in den USA und die Weltgesundheitsorganisation (WHO) geben Zahlen für alle Länder der Welt heraus. Diese sind jedoch mit großer Vorsicht zu genießen. Besonders brisant ist dabei die Sterbeziffer – die Anzahl der Todesfälle dividiert durch die Anzahl der Infizierten. In den letzten Wochen wurde häufig auf einen deutschen Sonderweg in der Krisenbekämpfung hingewiesen: Deutschlands niedrige COVID-19-Sterbeziffer (ca. 0,5 Prozent) beweise den hiesigen Erfolg im Kampf gegen das Virus im Vergleich zu den hohen Sterbeziffern Italiens (9,5 Prozent) und dem globalen Durchschnitt (4,7 Prozent).

Problematisch ist aber, dass dieser Unterschied möglicherweise ein bloßer Artefakt ist, weil der Nenner – die Anzahl der infizierten Personen – in vielen Ländern anders ermittelt wird. In manchen Staaten wird systematisch getestet (Südkorea), in anderen nur selten (Frankreich), in wieder anderen ist es je nach Region unterschiedlich (USA). In Italien testet man schon lange nur noch die schwersten Fälle, sodass die große Mehrheit der Infizierten unentdeckt bleibt – und zwar bis zu 90 Prozent, nämlich all diejenigen, bei denen die Krankheit mild verläuft oder bei denen gar keine Symptome auftreten.

Wir wissen also, dass die Zahlen nicht vergleichbar sind. Und dennoch tun wir es ständig: Wir vergleichen sie. Interaktive Karten im Internet geben einen hübschen Überblick über die Erdkugel. Man folgt der Verbreitung der Epidemie per Mausklick. Man zoomt hinein, man springt von einer Ecke der Welt zur anderen, man hat das Gefühl, dadurch den Überblick zu behalten.

Der Fehler liegt hier nicht bei den Statistikern. Medizinstatistiker machen keinen Hehl daraus, dass die ermittelten Zahlen höchst problematisch sind. Die schärfste Kritik an ihren Statistiken kommt nicht selten von den Fachleuten selbst. In den von ihnen veröffentlichten Fachartikeln oder im online zugänglichen Epidemiologischen Bulletin des RKI wird ständig auf die Grenzen der jeweiligen Statistik hingewiesen. Liest man das Bulletin des 15. April, so erfährt man zum Beispiel, warum trotz der gravierenden Ausgangsperre die Neuerkrankungen nur sehr langsam zurückgehen. Nicht unbedingt, weil die Krankheit sich weiter ausbreitet, sondern, weil „in Deutschland die Testkapazitäten deutlich erhöht worden sind und durch stärkeres Testen ein insgesamt größerer Teil der Infektionen sichtbar wird“. Mehr Tests bedingen einen Anstieg der Meldezahlen. Das „reale Geschehen“, wie es heißt, kann „überschätzt“ sein, ohne dass eine Justierung dieser Zahl möglich ist. Wahrscheinlich sinkt die Reproduktionsziffer schneller, als es die reinen Zahlen vermuten lassen.[4] Obwohl also die Statistiker selbst auf Probleme hinweisen, die der Herstellung ihrer Zahlen innewohnen – unterschiedliche Definitionen von Todesursachen, verschiedene Erhebungsmethoden, Meldeverzögerungen – führen die Zahlen, sobald sie veröffentlicht werden, ein Eigenleben. Sie erheben sich über unsere Köpfe und bestimmen unseren Alltag.

Zahlen erheben den Anspruch auf Objektivität, weil sie angeblich eine „Sicht aus dem Nirgendwo“ bieten.[5] Dabei beleuchten sie einen Sachverhalt lediglich aus einer bestimmten Perspektive. Derzeit ist ihr Fokus auf die Probleme der Krankenhäuser gerichtet: Es ging mit dem Lockdown um die Entlastung der Intensivstationen. Nach wie vor gilt es, die Kapazitäten des Gesundheitssystems nicht zu überlasten, die Anzahl von Patientinnen und Patienten zu minimieren, die Anzahl der Betten, der Beatmungsgeräte, der Masken richtig einzuschätzen. Es ist sicherlich eine wichtige und berechtigte, aber eben auch eine beschränkte Sicht auf die Krise.

Warum halten wir uns an den Zahlen fest, obwohl wir wissen, dass sie ungenau sind? Es lohnt sich hier, nicht nur auf ihre Produktion, sondern auch auf ihre Wirkung zu schauen. Worauf lassen wir uns ein, wenn wir der Logik des Klassifizierens, des Vermessens, des Rankens folgen? Erstens bilden Zahlen eine Grundlage für politische Maßnahmen. Die Modelle rechtfertigen die mittlerweile berühmt gewordene flaten the curve-Strategie. Die Mathematik liefert auch die Begründung für eine andere propagierte Strategie – die der sogenannten Herdenimmunität. Listen in Krankenhäusern werden zu Zahlen in Berlin, Zahlen in Berlin werden in mathematische Modelle eingespeist und mit mathematischen Modellen werden Szenarien entwickelt, an denen sich die Politik orientieren kann – und manchmal tut sie das auch.

Zweitens lösen Zahlen verschiedenste Gefühle aus: die Angst davor, zu sterben und die Angst, seine Nächsten sterben zu sehen; die Hoffnung darauf, dass die eigene Region, die eigene Stadt, die eigene Familie, die eigenen Kinder von der Krankheit verschont werden; die Freude darüber, dass das eigene Land es besser macht, als der Nachbar oder dass die eigenen Vermutungen, die eigenen Entscheidungen, die eigenen Überzeugungen die richtigen waren; der Ärger darüber, dass es vielleicht nicht so war.

Drittens – und das ist vielleicht der Aspekt, auf den wir am wenigsten achten – nähren Zahlen eine Metaphysik des Wettbewerbs, die uns als Kollektiv lenkbar macht. Sie verlangen Aufmerksamkeit und fordern Gehorsam. Durch die Allgegenwärtigkeit der Rankings haben wir uns über die Jahre an die darwinistische Logik gewöhnt, sodass wir sie nicht mehr erkennen. In der Faszination für Todeszahlen steckt mehr als ein nüchtern kühler Vergleich. Es ist wie eine zynische Sportschau, eine Fortsetzung der Olympischen Spiele mit neuen Disziplinen. Wir wollen besser sein als die Franzosen, auf keinen Fall so versagen wie die Italiener. Wir wollen nicht ineffizienter sein als die Chinesen und anfangs die Südkoreaner. Und, seien wir ehrlich, ein bisschen Schadenfreude über die schlechten Zahlen der USA spielt auch ab und zu mit. Wir sind im Wettbewerbsfieber. An den Fallzahlen kann sich nun auch die politische Landschaft orientieren. Schneidet Berlin besser ab als Hamburg? Kann Bayern mithalten? Wer profiliert sich als nächster Kanzlerkandidat? Der pathetische Wettbewerb mit den Todeszahlen bedient zugleich eine Ästhetik des Erhabenen. Wir nehmen sie mit Ehrfurcht und Schaulust zur Kenntnis. Bereits im Ersten Weltkrieg las man nach jeder Schlacht die Todeszahlen in der Zeitung: Wie viele gefallene Franzosen? Wie viele Russen? Sterbezahlen sind Schreck – dennoch und deshalb starren wir sie an.

Natürlich brauchen wir Zahlen. Statistiken sind ein großartiges Werkzeug. Doch eine Diskussion über die Rolle der Zahlen in unserer Gesellschaft ist überfällig: Was wollen wir zählen und was nicht? Wie kommt es zum Beispiel dazu, dass einige Sterberaten wichtiger sind als andere? Wie kommt es, dass wir wegen COVID-19 das gesamte öffentliche Leben stoppen, darüber aber nicht einmal ansatzweise aufgrund von Verkehrstoten (ca. 3.200 pro Jahr) oder wegen der Opfer von Umweltverschmutzung (ca. 43.000 vorzeitige Todesfälle wegen verschmutzter Luft) nachdenken? Diskussionswürdig ist nicht nur die Qualität der Zahlen, die wir bereitstellen, sondern auch deren Handhabung. Was wird von wem und zu welchem Zweck eigentlich verglichen und was nicht?

Wir müssen auch über das reden, was nicht gezählt wird. Denn in der Diskussion über das Ende der Ausgangssperre konnten wir sehen, dass wieder andere, altbekannte Zahlen angeführt wurden: Börsenkurse, BSP-Wachstum, Schuldenquoten. Aus der Buchhalterideologie gibt es offenbar kein Entkommen. Der zynische Wettbewerb wird unweigerlich fortgeführt. Was nicht gezählt wird, zählt nicht, etwa die nichtwirtschaftlichen Folgen der Ausgangsperre: häusliche Gewalt, Familienzusammenbrüche oder die Chancenverluste der Kinder, die wochenlang ohne Beschulung bleiben. Es wird Zeit, eine öffentliche Diskussion über den Wert der Statistiken zu führen, und über ihren Einsatz im politischen Betrieb – in Krisen- sowie in normalen Zeiten.

  1. Der Artikel wurde am 29. April 2020 eingereicht und berücksichtigt daher nicht die aktuellsten Entwicklungen in der Corona-Krise.
  2. Mehrere Online-Seiten versprechen Fallzahlen „in Echtzeit“, oft samt Infografiken und interaktiven Karten, etwa die Berliner Morgenpost [19.5.2020], Focus Online [19.5.2020], der Tagesspiegel Online [19.5.2020] oder der Merkur [19.5.2020]. Die meisten dieser Plattformen orientieren sich dabei an den Zahlen der Johns Hopkins University [19.5.2020].
  3. Für eine journalistische Kritik der Zahlen in Deutschland siehe Marcel Görman, Zweifel an RKI-Todeszahlen: Gibt es in Wahrheit viel weniger Corona-Tote – oder sogar deutlich mehr? [19.5.2020], in: Merkur, 23.4.2020. Für eine soziologische Kritik der Zahlen in Frankreich vgl. Emmanuel Didier, Politique du nombre de mort [19.5.2020], in: Analyse Opinion Critique, 16.4.2020. Für eine Kritik an den britischen Zahlen durch Medizinstatistiker siehe Gianluca Baio / Marta Blangiardo, Why Counting Coronavirus Deaths Is not an Exact Science [19.5.2020], in: The Guardian, 19.4.2020. Gerade innerhalb der letzten Wochen hat in den USA und in Großbritannien die Frage der Übersterblichkeit zu zunehmender Kritik an den Meldezahlen geführt. Sowohl der Economist wie auch die New York Times haben die COVID-19-Übersterblichkeit für mehrere Länder verglichen. Siehe ohne Autor, Tracking Covid-19 Excess Deaths across Countries [19.5.2020], in: The Economist, 16.4.2020; sowie Josh Katz,/ Denise Lu / Margot Sanger-Katz, US Coronavirus Death Toll Is Far Higher Than Reported, CDC Data Suggests [19.5.2020], in: The New York Times, 28.4.2020.
  4. Matthias an der Heiden / Osamah Hamouda, Schätzung der aktuellen Entwicklung der SARS-CoV-2-Epidemie in Deutschland [19.5.2020], in: RKI (Hg.), Epidemiologisches Bulletin (2020), Nr. 17.
  5. Lorrraine Daston, Objectivity and the Escape from Perspective, in: Social Studies of Science 22 (1992), 4, S. 597–618.

Dieser Beitrag wurde redaktionell betreut von Wibke Liebhart.

Kategorien: Gesundheit / Medizin

Joël Glasman

Joël Glasman ist Historiker und Professor an der Universität Bayreuth. Er forscht zur Geschichte der globalen Gouvernementalität und der humanitären Hilfe. Sein letztes Buch analysiert die Geschichte der Statistiken in humanitären Krisen: Minimal Humanity. Humanitarianism and the Quantification of Human Needs.

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