In der aktuellen Pandemie hakt es an verschiedenen Stellen: Zum einen ist für die Öffentlichkeit nicht transparent, auf welcher wissenschaftlichen Grundlage Entscheidungen getroffen werden. Teil dieser wissenschaftlichen Grundlage sollte nicht nur medizinisches Wissen und statistisches Wissen sein, sondern es sollten mathematische Modelle erstellt werden, mit deren Hilfe sich die Pandemieentwicklung in verschiedenen Szenarien vorhersagen lässt.
Um ein so leistungsfähiges Modell überhaupt aufstellen zu können, müssen die Data Scientists die dafür nötigen Daten (anonymisiert natürlich) zur Verfügung haben. Wir müssen also in die Lage kommen, diese Daten erheben zu können.
Das ist sicher nicht von heute auf morgen möglich. Aber wir können heute die Grundlagen dafür schaffen, dass wir in der nächsten Pandemie besser dastehen. Dass beim nächsten Mal die Wissenschaft die nötigen Daten zur Verfügung hat (oder erheben kann) und dass dann präzisere Vorhersagen in verschiedenen Öffnungs-, Impf- und Testszenarien gemacht werden können. Und dass beim nächsten Mal eine Kommunikationsstrategie existiert, wie Entscheidungen zustandekamen, welche Daten zugrundelagen und welche anderen Überlegungen (Lobbyverbände, Recht auf Bildung...) eine Rolle spielten.
Bei der aktuellen Pandemie wirkt die Bekämpfung auch jetzt, nach einem Jahr, noch sehr erratisch. Das mag zum einen daran liegen, dass die Entscheidungen wirklich aufgrund zu weniger Informationen getroffen werden. Zum anderen liegt dieser Eindruck auch an der fehlenden Transparenz.
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