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Die Tücken der Risikokommunikation


skeptiker - epaper ⋅ Ausgabe 2/2020 vom 12.06.2020

Was läuft bei der der Kommunikation zur Covid-19-Pandemie in Deutschland falsch?


Im Folgenden steht die gesellschaftliche Praxis der Risikokommunikation im Mittelpunkt. Was und wie kommuniziert die Wissenschaft zu den Covid-19-Risiken in Richtung Medien und Politik? Wie transformiert Politik diese Informationen und was prägt damit den öffentlichen Diskurs? Diese Kommunikation soll wie folgt bewertet werden: Zuerst wird erörtert, wie Risikokommunikation in Risikokitsch abgleiten kann. Das nächste Thema betrifft den Zahlenglauben. Wer Risiken mit Zahlen zu beschreiben vermag, der verspricht Übersicht und ...

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... Ordnung und somit Handlungsfähigkeit. Aber ist das so? Können Zahlen nicht auch lügen oder in die Irre führen? Damit hängt das dritte Thema zusammen: die Wirkmacht von Bildern und Einzelschicksalen auf die Risikowahrnehmung. Welches Schlüsselbild – genauer, welche Grafik – prägt die Risikowahrnehmung von Covid-19? Welche Botschaft vermitteln ausgewählte Einzelschicksale? Führen sie in die Irre? Es folgen Überlegungen zum Orientierungswert der Covid-19-Modellrechnungen. Nicht alle Annahmen, auf denen Modellrechnungen beruhen, sind belastbar. Schließlich geht es um die Frage, wie die Politik durch die Krise navigieren kann. Navigiert sie mit einem defekten Kompass? Das letzte Problem betrifft die Moral. In einer Pandemie, in der es um Leben und Tod geht, ist notwendigerweise auch über Moral zu reden. Aber sind moralische Bewertungen immer hilfreich? Oder behindern sie eher die notwendigen Abwägungen im Umgang mit der Pandemie? Abschließend werden Schlussfolgerungen gezogen. Wie kann eine bessere Risikokommunikation zu Covid-19 aussehen? Was wäre zu verändern?

Risikokitsch

Kitsch ist ein weichgezeichnetes Wunschbild, ein Gegenentwurf, der die Härte der Wirklichkeit ausblendet. Das zeigt sich auch im Denken über Risiken. Denn, worin besteht das Gegenstück zum Risiko? Im Alltagsdenken ist es die Sicherheit. In der Regel wird angenommen: Wer ein Risiko minimiert oder gar ausschaltet, der ist auf der sicheren Seite. Natürlich ist das Kitsch. Die Sehnsucht nach Sicherheit schlägt den Wirklichkeitssinn. Denn, und darauf hat schon Ralph Keeney (1995) hingewiesen: Wer ein Risiko ausschaltet, setzt ein anderes in Kraft. Ein treffendes Beispiel ist der Tod des Schriftstellers Ödön von Horváth. Er wurde im Jahre 1938 in Paris während eines Gewitters von einem herabstürzenden Ast erschlagen. Aus Angst vor dem Autofahren hatte er zuvor das Angebot ausgeschlagen, sich chauffieren zu lassen. Es kommt also immer auf das Nettorisiko an: Welche Maßnahme hat das größere Risiko? Das kann man vorab nicht immer genau wissen, keine Frage. Aber das Risiko der vermeintlichen Risikovermeidung sollte im Auge behalten werden.

Foto: Adobe Stock - TeamDef

So verhindert der Lockdown in der gegenwärtigen Coronapandemie zwar die Infektion von noch mehr Menschen mit dem Virus. Verordnete Einsamkeit ist aber auch Stress. Die entstehenden psychischen Störungen können mannigfaltig sein, was nicht verwunderlich ist. Das eigentliche Problem wird aber erst nach Aufhebung der Kontakteinschränkungen deutlich werden. Soziale Isolation beeinflusst zudem auch die somatische Krankheitsanfälligkeit und das Sterberisiko (Hakulinen 2018; Leigh-Hunt et al. 2017; Holt-Lunstad et al. 2010).
Es gibt bereits Hinweise auf versteckte Sterbefälle durch den Lockdown. In Deutschland stellt die Gesellschaft für Kardiologie (DGK 2020) fest, dass die Zahl der Krankenhausbehandlungen wegen Herzerkrankungen deutlich zurückgegangen sei. Offenbar, so wird vermutet, hängt dieser Rückgang mit der Angst der Betroffenen zusammen, sich im Krankenhaus mit dem Corona- Virus anzustecken.
Die Literatur zu den Folgen von ökonomischen Rezessionen macht klar, dass von einem wirtschaftlichen Lockdown nichts Gutes zu erwarten ist (Karanikolos et al. 2016). Wenn die Wirtschaftsleistung nach unten geht, werden Erkrankungen häufiger und das Sterberisiko nimmt zu, obwohl es hier zu differenzieren gilt (Catalano et al. 2011). Daher ist das Nachdenken über Ausstiegsszenarien aus dem verordneten Lockdown nicht nur opportun, sondern notwendig. Es geht auch hier, wie oben bereits erwähnt, um Risiko- Risiko-Abwägungen. So fordert beispielsweise das Deutsche Netzwerk Evidenzbasierte Medizin die Wirksamkeit und den Schaden der derzeit implementierten sowie der künftig eingesetzten Maßnahmen zum Schutze der Bevölkerung bzw. der Covid-19-Risikogruppen durch eine nationalen Task Force zu erforschen und zu bewerten, um eine transparente und evidenzbasierten Pandemiepolitik zu ermöglichen (EbM-Netzwerk 2020).
Keeney (1995) macht noch auf einen weiteren Punkt aufmerksam, der bei der Abwägung der Risiken der Maßnahmen zur Bekämpfung der Corona- Pandemie kaum berücksichtigt wird. Es geht um das hehre Ziel „Leben retten“. Unglücklicherweise sterben wir alle. Nur der Zeitpunkt des Todes und dessen Ursache stehen zur Disposition, nicht aber der Tod selbst.
Wenn die Kindersterblichkeit reduziert wird, dann kann sich die Zahl der Todesfälle an Herzerkrankungen erhöhen, und wo diese zurückgehen, nehmen die durch Alzheimer bedingten Todesfälle zu. Das Leben bleibt riskant und endlich. Nichtsdestotrotz kommt es in der Corona-Pandemie darauf an, Erkrankungen zu vermeiden und zu heilen, um so das Leben möglichst zu verlängern. Aber neben der Zahl der Todesfälle ist eben immer auch die Altersstatistik zu berücksichtigen und es wäre sachlich richtiger, anstatt die Todesfälle zu zählen, die durchschnittlich verlorenen Lebensjahre zu berücksichtigen, wie das die WHO mit ihrem Burden of Disease (WHO 2018) leistet. Eine erste Schätzung für Covid-19, basierend auf Daten aus Italien und Großbritannien liegt vor (Hanlon et al. 2020). Die ethische Dimension dieser Frage wird heftig diskutiert, da sie Taboo-Trade-Offs impliziert (Tetlock et al. 2000).

Zahlensalat

Quantifizierung ist eine der Grundlagen aller exakten Wissenschaft. Das gilt auch für die medizinische und die Risikoforschung. Die Frage aber lautet: Bekommen wir in der gegenwärtigen Corona-Pandemie die richtigen Risikozahlen? Und sind diese Zahlen auch laienverständlich? Vorab: Die meisten Menschen verstehen numerische Angaben nicht sonderlich gut und scheitern schon bei einfachen Rechenaufgaben. So geben in Deutschland etwa 30 % der Befragten eine falsche Antwort auf die Frage, welche der Zahlen das größere Erkrankungsrisiko bezeichnen: 1 von 100 Menschen stirbt täglich, 1 von 1000 Menschen stirbt täglich oder 1 von 10 Menschen stirbt täglich (Galesic et al.
2010). Missverständnissen sind so Tür und Tor geöffnet. Es ist nicht egal, ob ein Risiko als „100 Menschen sterben täglich an Krebs“ oder „36 500 Menschen sterben jährlich an Krebs“ angegeben wird. Je größer die Zahl im Zähler, desto größer die Risikowahrnehmung, da die Bezugsgröße – hier Tag vs. Jahr – ausgeblendet wird (Bonner, Newell 2008). Die Berichterstattung zu Covid-19 ist für diesen Bewertungsfehler anfällig.
In Deutschland werden Rohdaten – die Anzahl der bekannten Infektionsfälle und die bekannten Covid- 19-Todesfälle – an prominenter Stelle vermittelt. Solche Angaben gibt es auch für die Weltbevölkerung. So informiert das Worldometer am 6. Mai 2020 über 3.743.493 bestätigte Covid-19-Fälle und 258.846 Sterbefälle (Worldometer 2020). Doch große Zahlen befeuern die Risikowahrnehmung. Und sie machen Angst.

Wer weiß schon, dass auf der Welt pro Tag durchschnittlich 150.000 Menschen sterben und pro Jahr 54 Millionen? Zwar berichtet das Robert Koch-Institut (RKI) in seinen täglichen Lageberichten zu Covid-19-Erkrankungen detaillierte Kennzahlen für die Fachöffentlichkeit.
Auch die graphische Darstellung mittels einer Art von Armaturenbrett hat sich verbessert und bezieht nunmehr auch die Anzahl der Genesenen ein. Ohne Vorkenntnisse sind die Zahlen jedoch kaum einzuordnen.
Die Zahlen wären in einen Kontext zu setzen, der ihre Größenordnung verdeutlicht.
Ein Beispiel: Um zu wissen, ob die berichteten Sterbefälle aufgrund von Covid- 19 in Deutschland erheblich sind, bieten sich der Bezug auf die Übersterblichkeit an. Wird mehr gestorben als in vergangenen Jahren? Ist also die Covid-19-Sterblichkeit auffällig? Dazu die Daten: In der Schweiz gab es in der letzten Märzwoche 2020 eine leichte Übersterblichkeit für die Altersgruppe über 65 Jahre. Für die Gruppe von 0 bis 65 Jahre finden sich keine Abweichungen in Bezug auf die zu erwartende Häufigkeit von Todesfällen (BFS 2020). In Italien zeigt sich eine Übersterblichkeit ab der 11. Kalenderwoche 2020, in Spanien ab der 12. Kalenderwoche, und ab der 13.
Kalenderwoche ist eine Übersterblichkeit auch in Frankreich und England zu finden (www.EuroMOMO.
eu, 12.04.2020). Übersterblichkeiten konnten aber auch in den vergangenen Jahren immer wieder in Zusammenhang mit Grippewellen beobachtet werden. Die beträchtliche Übersterblichkeit in England und Wales, Frankreich, Italien, Holland und Portugal (Felix-Cardoso et al. 2020) lässt sich nicht ohne Weiteres nur Covid-19 zuschreiben.
Die Zunahme an Todesfällen kann neben Covid-19 auch durch die Grippeerkrankungen sowie durch Lockdown-Maßnahmen bedingt sein.
Letztere haben offenbar bewirkt, dass lebensrettende Maßnahmen bei anderen Erkrankungen (z. B. Herz-Kreislauf- Erkrankungen,Schlaganfall und Krebs) nicht im ausreichenden Maße durchgeführt werden konnten.
Eine weitere Möglichkeit zur Einordnung der bisherigen Covid-19-Letalität wäre der Bezug zu den Grippetoten in den vergangenen Jahren oder zur Grippeepidemie im Winter 2017/18.
Damals wurden etwa 25 000 Grippetote allein für Deutschland geschätzt.
Das Netzwerk Evidenzbasierte Medizin hat in seiner Stellungnahme zur aktuellen Coronapandemie bemerkt, dass die Grippeepidemie 2017/18 etwa 15 Wochen andauerte. Geht man von einer Fallsterblichkeit von 0,5 % der Infizierten während dieser Grippeepidemie aus (wie es das RKI tut), dann müssten in Deutschland ca.
5 Millionen Menschen an der Grippe infiziert gewesen sein. Innerhalb der Kernzeit der Grippewelle 2017/18 von 15 Wochen müsste also eine Verdopplung der Grippefälle alle 4,4 Tage stattgefunden haben, um am Ende auf 5 Millionen Erkrankte zu kommen.
Das ist ein Wachstum, welches durchaus vergleichbar ist mit den ersten Wochen der gegenwärtigen Coronavirus- Pandemie in Deutschland (EbMNetzwerk 2020; RKI 2019). Der Vorwurf, dass dieser Vergleich hinkt und damit der Ernst der Lage heruntergespielt werde, führt in die Irre. Denn damit ist nicht gesagt, dass SARSCoV- 2 weniger gefährlich ist als die bekannten Grippeviren. Es wird auch nicht behauptet, dass in Deutschland die Grippewelle 2017/18 gravierendere Folgen gehabt habe, als die Covid- 19-Epidemie je haben wird. Festgestellt wird damit jedoch etwas über den Stand der Dinge bis zum April 2020. Und allein darauf bezogen ist im Vergleich die Lage in der Tat nicht schlimmer. Ob und wie die Entwicklung der Covid-19-Sterbefälle weitergeht, wissen wir nicht. Dieses Nichtwissen auszubeuten, um Ängste zu schüren, ist jedoch ein typisches Zeichen der Politisierung von Wissenschaft (Bolsen, Druckman 2015). Dabei wirken wissenschaftsinterne Bias, die selektive Rezeption von wissenschaftlichen Befunden durch Interessengruppen sowie die Kommmunikationsmöglichkeiten der soziale Medien zusammen (Druckman 2017).
Eine Frage drängt sich auf: Warum werden kaum Vergleiche genutzt? Möglicherweise ist das der Angst geschuldet, dadurch eventuell Skeptiker zu bestärken, die davon ausgehen, dass es mit dem Coronavirus nur halb so schlimm sei. Ob die Warner oder die Entwarner recht haben, wissen wir jedoch (noch) nicht.
Schließlich gilt es, Fallen zu vermeiden, die durch das Framing bzw. die „Rahmung“ eines Themas bewirkt werden (Levin et al. 1998). Insbesondere Risikowahrnehmungen und Entscheidungen unter Unsicherheit sind anfällig für Framing-Fallen. Ob man beispielsweise etwas als Rettung (100 von 500 Menschen überleben) oder als Verlust (400 von 500 Menschen sterben) darstellt, ist nicht egal für die Wahl einer Therapie. Demzufolge wird es auch einen Unterschied machen, ob man informiert, dass 2 % der Infizierten sterben (um einmal eine fiktive Prozentzahl zu nennen) oder 98 % der Infizierten überleben.
Die Risikowahrnehmung wird bei der Verlustvariante höher sein als bei der Rettungsvariante (Rothman, Salovey 1997).

Die Wirkmacht von Einzelfall- Erzählungen, Bildern und Metaphern

Geschichten von Einzelschicksalen beeinflussen die Risikowahrnehmung immens. Ein Zitat, das Stalin zugeschrieben wird, bringt das (unabhängig von der Urheberschaft) auf den Punkt: Ein toter Soldat ist eine Tragödie, eine Million tote Soldaten sind Statistik. Es ist das einzelne Schicksal, das betroffen macht. Psychologische Untersuchungen zur Spendenbereitschaft belegen, dass die Schilderung eines einzelnen hungernden Kindes einen weitaus größeren Effekt auf die Spendenhöhe hat als Statistiken über alle Hungerleidenden. Denn ein Einzelfall löst weitaus mehr Emotionen aus als Zahlenreihen (Slovic , Slovic 2015). Die Beweiskraft von Einzelschicksalen ist allerdings gering. Sie sind nur anekdotische Evidenzen, die keine informierten Bewertungen – gerade auch in Pandemien – ermöglichen (Gilovich 1991). Genau das aber macht die Berichterstattung in den Medien so problematisch, da sie sich an dramatischen Einzelfällen orientiert. Sie schürt auf diese Weise Angst und befördert Panik (Garfin et al. 2020).

Menschen tun sich schwer, exponentielles Wachstum richtig einzuschätzen. Der Anstieg der Infektionen mit Covid-19 erscheint einigen als unabwendbare Katastrophe, während andere anfangs die Geschwindigkeit der Ausbreitung unterschätzen.


Foto: Adobe Stock - Rostislav Sedlack

Je näher uns der einzelne Fall ist, desto stärker sind die ausgelösten Emotionen. Und Nähe kann zeitlich und räumlich definiert werden, aber auch Selbstähnlichkeit (Trope, Liberman 2010). Covid-19 in China war weit weg, erst als wir erfuhren, dass die Menschen in der Lombardei betroffen sind, wurde klar, dass das Risiko auf dem Wege zu uns ist.
Bilder spielen in der medialen Berichterstattung eine entscheidende Rolle. Sie stimulieren die Risikowahrnehmung, weil sie Imagination und Identifikation erleichtern (Shen et al.
2015). Sie helfen uns, sich an die Stelle der Betroffenen zu versetzen und ermöglichen es uns, deren Ängste und Sorgen nachzuerleben. Ein Beispiel sind die Bilder von den Leichentransporten in Bergamo, die sicherlich unsere Erinnerung an die Coronakrise in Europa prägen werden. Auch abstrakte Bilder können wirkmächtig sein.
Denn sie sind abgekürzte Argumente (Pörksen 1997). In der Coronabildkommunikation konzentriert sich diese Macht in der allseits verbreiteten Grafik zum exponentiellen Wachstum der Neuinfiziertenfälle. Solche Graphiken verstärken den Eindruck einer unbeherrschbaren Katastrophe.
Die Zuwachszahlen explodieren. Die Anzahl der zu erwartenden Kranken bei einer ungehinderten Verbreitung von Covid-19 in der Bevölkerung wird so auf Zigmillionen gestellt. Die Botschaft lautet, es dauert nicht mehr lange, bis es die Mehrheit der Bundesbürger getroffen hat. Damit ist der Horror von der baldigen Überlastung der Krankenhäuser assoziiert. Zumindest in Deutschland ist jedoch eine Überlastung eher unwahrscheinlich, wie eine Modellstudie belegt (Stang et al. 2020).
Solche Bildinformationen wirken jedoch nur aufgrund ihrer Selektivität. Nur die negative Information wird dargestellt. Zum ganzen Bild gehört allerdings, dass nicht jeder durch SARSCoV- 2 Infizierte krank wird und dass nicht jeder Erkrankte schwer erkrankt und in ein Krankenhaus eingeliefert werden muss. In den graphischen Darstellungen sollte auch die Anzahl der Genesenen berücksichtigt werden, wie es nunmehr auch das RKI in seiner Übersichtsinformation zu Covid-19 praktiziert (siehe auch www.
gwup.org/coronavirus/our-worldin- data-infos, d. Red.). Diese zusätzli- chen Informationen würden zu einer Grafik führen, die nicht mehr ganz so bedrohlich wirkt. Die emotionale Wucht des visuellen Arguments vom ungebremsten Wachstum der Fallzahlen wäre dann eingegrenzt.
Schließlich geht es auch um die Wirkmacht von Metaphern. In Bezug auf die Covid-19-Pandemie ist dies das Konzept der Welle. Es wird vor einer weitaus schlimmeren zweiten oder gar dritten Welle von Infektionen gewarnt.
Ob es eine solche Welle geben wird, ist jedoch ungewiss. Jedenfalls ist die historische Evidenz nicht eindeutig: Nicht jede Pandemie hatte eine zweite Welle (Jefferson, Heneghan 2020).

Übervertrauen in Modellrechnungen

Wer vertraut, der glaubt. Denn Vertrauen wird entgegengebracht, wenn das eigene Wissen nicht ausreicht, um informierte Entscheidungen treffen zu können. Und wer glaubt, der schaltet Unsicherheit und Kontingenz (alles könnte so, aber eben auch ganz anders sein) aus und gewinnt an Entscheidungsfähigkeit.
Aber Vertrauen ist eine riskante Vorleistung (Luhmann 1971). Sie kann enttäuscht werden. Das gilt auch für die Prognose des Verlaufs von Pandemien. Ein Beispiel ist die Schweinegrippe im Jahr 2009, deren Verbreitung massiv überschätzt wurde. Weshalb? Eine Einsicht der psychologischen Urteilsforschung verweist auf eine gewichtige Ursache: Experten trauen ihren Modellen mehr zu, als diese in der Regel zu leisten vermögen. Das Stichwort dazu heißt „Overconfidence“, d. h. Übervertrauen der Modellbauer in ihr Wissen (Hoffrage 2004).
Wohl keine Modellrechnung hat in der Zeit der Corona-Pandemie faktisch mehr Einfluss auf die Politik erlangt als die Modellierung der Wissenschaftler um Neil Ferguson vom Imperial College in London (Ferguson et al. 2020). Ihr Modell war und ist das Argument für den Lockdown.
Basierend auf einer Reihe von durchaus plausiblen Annahmen rechnete das Wissenschaftlerteam vor, dass nur eine radikale Strategie der Kontaktbeschränkung das Virus eindämmen und somit Menschenleben retten kann.
Strikte Maßnahmen, so die Botschaft, führen zu einer Verlangsamung der Pandemie und verhindern so die Überlastung des Gesundheitssystems.
Ferguson nannte für Großbritannien ungefähr 500.000 Sterbefälle bis August 2020 für den Fall, dass keine Maßnahmen wie Kontakteinschränkungen, Schulschließungen, Quarantäne für Infizierte usw. umgesetzt werden. Mit derartigen Maßnahmen wurden lediglich 20.000 Sterbefälle angenommen. Das bedeutet aber keinesfalls, dass 480.000 Leben gerettet werden könnten. In einem Interview mit dem Telegraph (Knapton 2020) am 25. März 2020 setzt Ferguson selbst Fragezeichen. Er vermutet, dass bis zu zwei Drittel der angenommenen 500 000 Sterbefälle in naher Zukunft sowieso gestorben wären.
Das eigentliche Dilemma aber ist, dass die strikten Maßnahmen zur Eindämmung von SARS-CoV2-Infektionen nicht über Monate aufrechterhalten werden können. Weiter ist fatal, dass eine Lockerung der strikten Maßnahmen zu einer zweiten Welle von Covid-19-Fällen führen kann, die wiederum mit beträchtlich vielen Sterbefällen einhergehen könnte. Verschärfend kommt hinzu, dass offenbar die Immunität von Genesenen begrenzt ist und vermutlich nur etwa 6 bis 18 Monate vorhält. Die Konsequenz: Ist die Zeitperiode des Lockdowns länger als 6 Monate, dann besteht das Risiko, dass der Pool der infizierbaren Personen wieder größer wird. Denn die Genesenen könnten – sehr konservativ betrachtet – nach 6 Monaten bei einem erneuten Kontakt mit dem Virus erneut erkranken (Hartmann 2020).
Modellrechnungen zu Covid-19-Erkrankungen, so ist mit Albert (1963) festzustellen, haben zweifellos einen hohen Informationsgehalt. Genau diese Eigenschaft macht sie in der Politik auch so beliebt. Sie beziehen sich zudem auf die Wirklichkeit. Aber, und das ist der entscheidende Punkt, sie geben keine Auskunft über ihren Wirklichkeitsgehalt. Ob ihre Schlussfolgerungen wahr werden oder nicht, ist nicht ihre Sache. Denn sie untersuchen allein die logischen Konsequenzen ihrer Modellannahmen und nicht die faktischen Zusammenhänge und Entwicklungen, auf die sich ihre Modelle beziehen. Die Wirklichkeit kann überraschender und ganz anders sein.
Dem bauen die Modellkonstrukteure vor. Ihre Strategie ist es, in Szenarien zu denken, d. h. mehrere mögliche Entwicklungen zu präsentieren. Man könnte es auch für eine Art Immunisierungsstrategie halten, um Kritik an den Modellen kurz zu halten. Diese Vielfalt aber schränkt den Informationsgehalt der Modellierungen ein.
Denn je mehr als möglich angesehen wird, desto geringer ist der Orientierungswert. Der Betrachter ist dann gezwungen, sein Szenario zu wählen. Zumeist ist es das, was zur eigenen Überzeugung passt. So werden Modelle zu Allzweckwaffen, die die bereits bestehenden Vorlieben und Absichten der Betrachter unterstützen.
Dazu kommt noch ein weiteres Phänomen, der defensive Pessimismus (Norem 2007). Dieser funktioniert nach dem Motto, immer mit dem Schlimmsten zu rechnen, um besser vorbereitet zu sein. Damit kann aber auch vorbeugend eine mögliche spätere Kritik abgewendet werden, die vorwirft, man hätte zu sorglos gehandelt und Menschenleben aufs Spiel gesetzt.
Wer sich defensiv absichert, entgeht dieser Kritik (Artinger et al. 2019). Solche exzessive Vorsorgepolitik kann auch zu negativen Konsequenzen führen (Graham 2004). Entscheidungspsychologisch betrachtet spielen dabei zwei Umstände eine Rolle. Zum einen sind die Covid-19 attribuierten Toten individuell identifizierbar; die Toten durch die wirtschaftliche Rezession werden aber nur statistisch ermittelt, sie zählen so weniger (Keeney 1995). Zudem fallen sie erst in der Zukunft an, damit sind sie weniger gewichtig als die gegenwärtigen Todesfälle (Mc- Donald et al 2016).

Lebensrettende Maßnahme Lockdown: Wie viele Sterbefälle die rigorosen Maßnahmen verhindert haben, wird heftig diskutiert.


Foto: Adobe Stock - Rostislav Sedlack

Navigationssimulation

Um durch eine Pandemie steuern zu können, muss man bestmöglich informiert sein:
1. Wie viele Infizierte gibt es insgesamt?
2. Wie viele Neuinfizierte gibt es pro Zeiteinheit (Tag bzw. Woche)?
3. Wie viele der Infizierten entwickeln keine Symptome und wie viele erkranken daran schwer?
4. Wie viele müssen auf Intensivstationen behandelt werden und wie viele davon sind zu beatmen?
5. Wie viele der Infizierten sterben? Im Weiteren kann aus Platzgründen nicht auf alle Fragen eingegangen werden.
Zur ersten Frage: Wie viele sind infiziert? Wir wissen es nicht, denn gezählt werden können nur die gemeldeten Infektionen. Wer sich wohlfühlt, geht nicht zum Arzt, kann aber durchaus infiziert sein – fällt aber aus der Statistik.
Zudem können die eingesetzten Tests nur die akute SARS-CoV-2-Infektion nachweisen, nicht aber, ob die getestete Person das Virus zu einem früheren Zeitpunkt schon hatte und bereits wieder gesund ist. Dazu wäre ein zuverlässiger Antikörpertest erforderlich.
Die gemeldete Zahl der akut Infizierten hängt davon ab, wie viele Tests durchgeführt wurden und wer getestet wurde. Vorausgesetzt, dass diese Testumstände variieren, bieten Statistiken, die die gemeldeten Fälle anzeigen, keine verlässliche Information über die tatsächliche Anzahl der Infizierten in der Bevölkerung. Damit sind auch alle Kennzahlen, die auf die Anzahl der bekannten positiv Infizierten aufbauen, immer ungenau.
Vorbehalte gibt es auch in Bezug auf die Informationen zu den Covid- 19-Sterbefällen. Die reine Angabe der Rohdaten – d. h. die gemeldete Zahl der Sterbefälle – sagt nicht allzu viel aus. Denn, um zu bestimmen, wie gravierend die Covid-19-Letalität ist, muss die Anzahl der Sterbefälle auf die Anzahl der Infizierten bezogen werden. Wenn diese aber nicht genau bekannt ist und die Dunkelziffer groß sein kann, überschätzen wir die Covid-19-Letalität beträchtlich.
Zwar ist der umgekehrte Fehler ebenfalls möglich: Es kann genauso gut sein, dass es infizierte Verstorbene gibt, die nicht erfasst worden sind.
Der letztere Fehler ist aber wohl weniger präsent, jedenfalls dann, wenn wir die folgende Überlegung einbeziehen: Es ist wichtig zu unterscheiden, wer infolge bzw. an der Virusinfektion gestorben und wer mit dem Virus gestorben ist. Das ist keinesfalls trivial. Derzeit werden vom RKI alle Todesfälle in die Statistik aufgenommen, die positiv auf das Virus getestet waren, egal, ob das Virus die Todesursache war oder nicht. Damit wird jedoch die Zahl der Covid-19-Sterbefälle wahrscheinlich überschätzt.

Moral auf Glatteis

Die Risikokommunikation zu Covid- 19 bezieht sich im Kern auf wissenschaftliche, d. h. virologische und epidemiologische Argumente. In den medialen und den politischen Debat- ten wird das Reden über Covid-19-Risiken aber auch moralisch aufgeladen.
Das bedeutet: Das moralisch Richtige wird anerkannt („So ist es richtig!“) und das moralisch Falsche wird geächtet („Das gehört sich nicht!“).
Moral hilft auf diese Weise, Komplexität zu reduzieren. Moralische Argumente sind auch leichter anschlussfähig.
Denn einfache und verständliche Information wird besser verarbeitet, besser erinnert und auch für glaubwürdiger gehalten (Schwarz et al. 2012).
Deswegen hat Information, die in einem Schwarz-Weiß-Muster operiert und Komplexität drastisch reduziert, einen Vorteil.
Das moralisch Richtige in der Kommunikation um Covid-19-Risiken ist die Anerkennung der Pandemie und das Einhalten der Kontakteinschränkungen, der Abstandsregeln sowie der Hygienevorschriften. Daran ist nichts auszusetzen. Moral hilft, diese Regeln durchzusetzen.
Ungehörig scheint es zu sein, Covid- 19 mit Grippe zu vergleichen, die Zweckmäßigkeit nach dem Erfolg der nichtpharmazeutischen Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie in Frage zu stellen, über Hysterie in den Medien zu reden oder nach den Versäumnissen der Politik zu fragen. Moral steht hier im Dienste der Verhinderung von Debatten. Zweifel gehört sich nicht. In der Corona-Krise werden alle Maßnahmen mit dem Hinweis legitimiert, dass es darum ginge, Leben zu retten. Das allein ist das moralisch Richtige.
Solches Argumentieren hat aber auch Nachteile. Die Forschung zum Populismus (Reinemann et al. 2016) kann uns dabei helfen, diese Nachteile besser zu verstehen. Populistische Kommunikation ist Propaganda mit emotionalen Argumenten, Schwarz-Weiß-Denken, Fokussieren auf existenzielle Krise und Bedrohung sowie Unterscheiden zwischen Gutem und Bösem (Bloch, Negrine 2017; Meyer 2006). Luhmanns berühmte Bemerkung, dass es Aufgabe der Ethik sei, vor Moral zu warnen (Luhmann 2008), zeigt an, worum es geht: Moral verhindert das Abwägen von Alternativen.

In der Debatte über die Aussagekraft von Studien spielen Partikularinteressen eine bedeutende Rolle.


Foto: Adob Stock - H_Ko

Das Dilemma ist, dass in der Corona- Krise Verluste gegen Verluste abzuwägen sind. Es kann also nur um die Begrenzung von Verlusten gehen. Es gibt keinen Weg aus der Krise ohne Opfer. Zur Zeit wird diese unbequeme Wahrheit verdrängt. Und schlimmer, jede Kritik, selbst solche, die empirische Argumente auf ihrer Seite hat, wird abgewehrt. Diese Wagenburg- Mentalität verstößt aber selbst gegen Fairness-Gebote. Darauf verweist schon eine Studie von Mahoney (1977). Er konnte nachweisen, dass die Beurteilung einer wissenschaftlichen Studie weitaus strenger ausfällt, wenn einem deren Resultate nicht passen. Generöser ist man mit Studien, deren Befunde mit den eigenen Überzeugungen übereinstimmen.
Ein Beispiel für die Verletzung von Fairness ist die mediale Reaktion auf die Pressekonferenz der Forschungsgruppe um den Virologen Hendrik Streeck, auf der Befunde zu den Tests in Gangelt – einer von Covid-19 stark betroffenen Gemeinde – vorgestellt wurden (Streeck et al. 2020a). Die politisch wichtige Botschaft, die Sterbequote der Infizierten betrage nur 0,37 % wurde scharf kritisiert. Beispielsweise formulierte die Journalistin P. Schneider im Focus die Schlagzeile „Unwissenschaftlich: Statistikerin zerlegt Heinsberg-Studie, auf die sich Laschet stützt“ (Schneider 2020). Kritik ist legitim. Problematisch wird es, wenn Kritik offenkundig einseitig ist und Fairness gegenüber Positionen, die den eigenen widersprechen, ausbleibt.
Im vorliegenden Fall war es hauptsächlich die Sterbequote, die, in dieser Studie in dieser Gemeinde ermittelt, nicht zu der vorherrschenden Auffassung der Gefährlichkeit von SARS-CoV-2 passte, die Kritik provozierte. Die Kritik reichte von methodischen Zweifeln über moralische Aspekte („Man veröffentlicht keine vorläufigen Ergebnisse auf einer Pressekonferenz“) bis hin zu einer verschwörungstheoretisch angereicherten Story, in die die Streeck- Studie eingebettet wurde.
Die methodische Kritik ist insofern auffällig, als die Zahlen zur Covid-19- Sterbequote in Deutschland der Johns Hopkins-University (3,1 %, Stand 17.
April) und die des Robert Koch-Institutes (1 %, Stand 7. April, RKI, Epidemiologisches Bulletin 2020) nicht in Frage gestellt werden, obwohl deren Annahmen empirisch gerade nicht oder nur zum Teil abgesichert und ihre Unsicherheiten mithin erheblich sind.
Die in der ZEIT publizierte Kritik an der Studie von Streeck geht über das methodische Element weit hinaus (Schumann, Lüdemann 2020).
Hier wurde die Verbindung von Streeck zu der Werbefirma Story Machine herausgestellt. Story Machine hatte die Arbeit des Streeck-Teams in Gangelt in den sozialen Medien promotet.
In dem ZEIT-Artikel wurde der Verdacht geschürt, dass hier eine unredliche Verknüpfung mit wirtschaftlichen Interessen bestehe bzw.
dass das Ganze eine reine PR-Aktion sei. Darunter hat auch die nun als Vorab- druck zugängliche wissenschaftliche Veröffentlichung der Gangelt-Studie (Streeck et al. 2020b) zu leiden.

Fazit

Risikokommunikation sollte aufklären und zu informierten Entscheidungen befähigen (Albrecht, Steckelberg 2014; Lühnen et al. 2017) Sie ist deshalb auch danach zu beurteilen, ob sie Ängste schürt oder ihnen Aufklärung entgegensetzt. Zwar können Ängste die Bereitschaft zu Schutzverhalten aktivieren, aber ohne Handlungsmöglichkeiten („Was ist zu tun?“) und die Fähigkeit, diese auch umzusetzen, führt Angst zu Angststarre.
Eine gute Praxis der Risikokommunikation wäre es, diffusen Ängsten, die sowohl aus dem medialen Overkill der Coronaviruspandemie resultieren, als auch aus den Notfallverordnungen, die das Alltagsleben einschnüren, mit differenzierten Risikoinformationen zu begegnen und sie auf diese Weise in umschriebene und gerichtete Ängste zu transformieren. Ihr Ziel wäre es, zu differenzieren und zu vergleichen, um so Orientierung zu ermöglichen.
Gute Praxis von Risikokommunikation in der Covid-19-Pandemie bedarf außerdem einer abwägenden Risiko- Intelligenz, die auch die Risiken der Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie mit bedenkt.
Risikokommunikation sollte ausbalanciert sein und nicht dazu führen, dass kritiklos Einschränkungen bürgerlicher Freiheiten hingenommen werden, ohne dass deren Notwendigkeit auch nachgewiesen wird. Natürlich kann in einer Krise nicht abgewartet werden, ob 5-Jahres-Forschungsprojekte den Erfolg der eingesetzten Maßnahmen stützen. Aber ohne Evaluation geht es nicht. Und ohne jedes Debattieren erst recht nicht. Ein Auf- Sicht-Steuern ist nur möglich, wenn die Sicht möglich ist. Wer dabei die Augen schließt, blendet drohende Schäden nur aus.
Ob diese Praxis einer guten Risikokommunikation auch verfolgt wird, hängt vom Menschenbild der Politik ab. Nicht von dem, das proklamiert wird, sondern von dem, das in der Pandemiepolitik selbst zum Ausdruck kommt. Es ist also auch genauer auf die praktizierte Risikokommunikation zu schauen: Werden die Bürgerinnen und Bürger als (Angst-) Hasen mit Spatzenhirn betrachtet, die gelenkt und geleitet werden müssen? Oder wird angenommen, dass sie aufklärungsfähige Wesen sind, die auch unter schwierigen Umständen informierte Entscheidungen treffen können, wenn man ihnen die richtigen Informationen zukommen lässt?
Zweifel sind angebracht. Politik tendiert in der Krise zum Paternalismus. Eine am Worst Case orientierte und defensiv eingestellte Politik, die sich später nicht vorwerfen lassen will, dass sie das Coronavirus verharmlost hat, trifft auf eine Öffentlichkeit, die an sich schon im Erregungsfieber rumort.
Anstatt zu versuchen, diffusen Ängsten klare Konturen zu geben, verstärkt die Corona-Risikokommunikation den Panikmodus. In Deutschland, so scheint es, dominieren Gefühle und nicht Fakten. Nicht zuletzt auch wegen der praktizierten Risikokommunikation.
Der Autor dankt Falk Burkhardt, Wolfgang Dorl, Norbert Leitgeb, Klaus Ries und Bernd Rolle für die kritische Durchsicht des Textes.
Literatur und Quellenangaben siehe tinyurl.com/Skeptiker-2-20-Lit und www.wiedemannonline.com/downloads/

Peter Michael Wiedemann

Jahrgang 1948, Dipl-Psych. Prof. Dr. habil., im Ruhestand. Berufliche Stationen: TU Berlin, Forschungszentrum Jülich, Karlsruher Institut für Technologie, zuletzt Honorary Professorial Fellow, University of Wollongong, School of Psychology, Forschungsschwerpunkte: Risikowahrnehmung und Risikokommunikation, Evidenzbewertung unsicherer Risiken und vorsorgendes Risikomanagement. www.wiedemannonline.com

Was wäre besser zu machen?

1. Es braucht ein nationales Gesundheitsportal, das die evidenzbasierten Informationen zu Covid-19 zusammenfasst, so wie es auch das Deutsche Netzwerk Evidenzbasierte Medizin fordert.
2. Neben der Fachinformation zu Risiko und Risikominimierungsmaßnahmen sollten auch entsprechende Informationen für die Öffentlichkeit bereitgestellt werden.
3. Als Basiskennzahlen für die Covid-19-Risiken sollten a) die Anzahl der Infizierten minus die Anzahl der Genesenen, b) die Anzahl der Sterbefälle sowie deren Altersverteilung, c) die Anzahl der hospitalisierten Fälle, sowie d) die Fälle auf Intensivstationen angegeben werden. Wünschenswert wären auch Informationen zur Immunisierung der Bevölkerung.
4. Für diese Basiskennzahlen sollten Interpretationshilfen in Form von Vergleichen vermittelt werden.
5. Ad-hoc-Zusammenfassungen und -Einsichten, wie sie u. a. das Centre for Evidence-Based Medicine (CEBM) in Großbritannien bietet, sollten ebenfalls bereitgestellt werden.
6. Auf fehlende und unsichere Daten zu Covid-19 sollte immer wieder und an prominenter Stelle der Statistiken hingewiesen werden. Für Laien könnte dabei eine Art Ampelsystem genutzt werden, das die Stärke der vorhandenen Evidenz angibt.
7. Die Maßnahmen zur Bekämpfung der Covid-19-Pandemie sind auf ihren Nutzen als auch auf ihren unmittelbaren Kollateralschaden hin zu bewerten.
Diese sollte der Öffentlichkeit vermittelt werden.