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12. März 2020

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Corona-Visualisierungen

12. März 2020

Datenjournalist:innen brechen die Komplexität des Corona-Virus und seiner Folgen in Grafiken und Karten herunter. Wir haben uns im Netz umgeschaut und präsentieren die spannendsten und hilfreichsten Visualisierungen.

Illustration mit Arzt und Virus vor einer Weltkarte
Das neuartige Coronavirus eilt um die Welt – und Journalist:innen versuchen es zu erklären. Vereinfachte Pixabay Lizenz Mohamed Hassan

Das Corona-Virus COVID-19 stellt auch die journalistische Arbeit vor eine Vielzahl an Herausforderungen. Autor:innen wollen Informationen über die Ausbreitung des Virus vermitteln, ohne dabei Panik zu schüren. Komplexe Sachverhalte wollen einfach erklärt werden – und doch möglichst vollständig abgehandelt sein.

In vielen Redaktionen arbeiten daran derzeit Datenjournalismus-Teams. Mit Grafiken und interaktiven Schaubildern versuchen sie, das neuartige Corona-Virus verständlicher und greifbarer zu machen. Wir haben uns umgeschaut und präsentieren euch die spannendsten und hilfreichsten Visualisierungen.

Zeit Online: Wie das Coronavirus nach Deutschland kam

Die Entwicklung des Virus in Deutschland. Alle Rechte vorbehalten Screenshot

Zeit Online versucht sichtbar zu machen, wie sich das Virus in Deutschland verbreitet hat. Im Vordergrund stehen nicht absolute Fallzahlen, sondern die geographische Ausbreitung und die Entwicklung regionaler Hotspots – die Karte ist in eine Spurensuche nach dem Ursprung des Virus in Deutschland eingebettet. Die Autor:innen erkunden, wieso die ersten Fälle in Bayern gut eingedämmt werden konnten, während im Kreis Heinsberg in Nordrhein-Westfalen die Suche nach dem oder der Patient:in Null auf Hochtouren läuft. Die Karte wird nicht laufend aktualisiert – und stellt somit eher eine Momentaufnahme dar.

Berliner Morgenpost: Coronavirus-Monitor

Interaktive Karte, die Verbreitung des Corona-Virus zeit.
Infizierte, Tote und Genesene, nach Daten der Johns Hopkins Universität. Alle Rechte vorbehalten Screenshot.

Die Berliner Morgenpost wartet mit einer laufend aktualisierten globalen Übersicht auf. Die Ansicht unterscheidet zwischen infizierten, genesenen und gestorbenen Patient:innen und ist kumulativ, führt also alle bekannten Fälle zusammen. Dies erlaubt zwar den internationalen Vergleich, der hochdynamische Charakter einer Pandemie kann aber ins Hintertreffen geraten – denn diese ist auch bei einer geringen Zahl Infizierter gefährlich. Zudem sind die Daten für Deutschland nur auf Länderebene aufgeschlüsselt.

Die Daten für die Karte stammen aus einem Projekt der Johns Hopkins Universität, die seit Ende Januar einen Übersicht über aktuelle Fallzahlen öffentlich zur Verfügung stellt. Datengrundlage dieses semi-automatisierten Dashboards sind die Weltgesundheitsorganisation, nationale Behörden zur Seuchenprävention sowie Einrichtungen auf Landes-, städtischer und kommunaler Ebene.

Von der Schwierigkeit, exponentielles Wachstum zu verstehen

Neben Karten, die die globale Ausbreitung des Virus aufzeigen, widmen sich Datenjournalist:innen verstärkt dem Thema der Infektionsraten und dem exponentiellen Wachstum. Denn selbst wenn in Deutschland noch vergleichsweise wenige Corona-Infektionen nachgewiesen sind, gibt es doch Anlass zur Beunruhigung – auch wenn einige das nicht glauben möchten.

Süddeutsche Zeitung: Die Wucht der großen Zahl

Mögliche Infektionen in Deutschland ohne angemessene Vorsorgemaßnahmen. Alle Rechte vorbehalten Screenshot

Die Süddeutsche Zeitung erläutert, dass die zentrale Kennziffer für die Ausbreitung des Virus die Zeitspanne ist, innerhalb derer sich die Fallzahlen verdoppeln. Nach konservativen Schätzungen liegt diese beim Corona-Virus bei etwa sieben Tagen. Die nebenstehende Grafik zeigt das Wachstum der Fallzahlen in Zwei-Wochen-Schritten auf: Würden in Deutschland keine effektiven Maßnahmen zur Eindämmung des Virus ergriffen, wäre schon Mitte Mai mit mehr als einer Millionen Fälle zu rechnen.

Flattening the Curve — Die Ausbreitung des Virus verlangsamen

Zwei Ausbreitungsszenarien im Vergleich. CC-BY-SA 4.0 Siouxsie Wiles and Toby Morris

Das Ziel effektiver Eindämmungsstrategien liegt demnach weniger darin, die Zahl absoluter Fälle zu reduzieren, als vielmehr den Zeitrahmen zu strecken, innerhalb dessen sie auftreten. Die jeweils blau und orange eingefärbten Flächen repräsentieren eine ähnliche Menge an Fallzahlen – jedoch mit unterschiedlichen Infektionsraten. Im ‚blauen‘ Szenario werden keine Schutzmaßnahmen ergriffen, das Virus greift schnell um sich und sprengt die Kapazitäten des Gesundheitssystems. Im ‚orangenen‘ Szenario treten die Fälle über einen langen Zeitraum auf, bewegen sich aber innerhalb des Kapazitätsrahmens der Gesundheitsversorgung. Übrigens: Dass Infektionen nicht in der klassischen Warnfarbe rot dargestellt sind, ist kein Zufall und soll allzu ausgeprägtem Alarmismus vorbeugen.

New York Times: How Bad Will the Coronavirus Outbreak Get?

Ein weiterer Indikator für Übertragungsraten liegt in der durchschnittlichen Zahl an Personen, die ein:e Infizierte:r ansteckt. Die New York Times weist darauf hin, dass diese Zahl für das Corona-Virus nach aktuellen Schätzungen bei zwischen zwei und vier Personen liegt. Aus fünf Infizierten können so innerhalb von fünf Ansteckungszyklen (von jeweils sieben Tagen, nach konservativen Schätzungen) 368 werden.

Grafik, die Ausbreitung des corona-Virus veranschaulicht.
Ausbreitung des Corona-Virus. Alle Rechte vorbehalten Screenshot

Die Eindämmung der SARS-Pandemie 2002/2003 gelang nur, erklären die Autor:innen, indem die durchschnittliche Anzahl angesteckter Personen pro Fall auf 0.4 gesenkt werden konnte. Doch auch wenn die Anzahl angesteckter Personen nur halbiert wird, sind die Ergebnisse enorm. Bei 1.3 angesteckten Personen, dem Wert für die saisonale Grippe, pro fünf Infizierter ergeben sich nach fünf Zyklen nur 45 Gesamtfälle.

Grafik, die Ausbreitung des corona-Virus veranschaulicht.
Ausbreitung der saisonalen Grippe. Alle Rechte vorbehalten Screenshot

Positive Tests sind nur die Spitze des Eisberges

Ein riesiges Problem, vor dem Wissenschaftler:innen, Journalist:innen und Entscheidungsträger:innen stehen, ist die unklare Datenlage zu Coronafällen. Alle grafischen Darstellungen über die Ausbreitung des Virus basieren auf Zahlen über positiv getestete Menschen. Doch diese sind nur die Spitze des Eisberges. Es gibt vermutlich eine große Dunkelziffer an Infizierten, die (noch) nicht getestet sind – zum Beispiel, weil sie keine oder nur sehr milde Symptome zeigen.

Medium: Coronavirus — Why we must act now (Warum wir jetzt handeln müssen)

Der letzte Artikel dieser Übersicht ist sehr dicht und spürt der Dunkelziffer nach. Der Autor blickt hier auf die Entwicklungen aus dem Januar in Hubei, dem Epidemieherd des Virus, zurück und vergleicht offizielle Krankheitszahlen – also positiv getestete Personen – mit einer rückblickenden Schätzung tatsächlicher Krankheitsfälle – also Personen, die zwar infiziert waren, aber noch keinen offiziellen Kontakt zu den Gesundheitsbehörden hatten. Das Fazit dieser komplexen Analyse? Die offiziellen Krankheitszahlen, in der Grafik durch die gelben Balken repräsentiert, hinken den tatsächlichen Erkrankungen hinterher, in der Grafik durch die blauen Balken dargestellt.

Grafik, die Unterschied zwischen tatsächlichen und bekannten Fallzahlen aufzeigt.
Der Unterschied zwischen tatsächlichen Erkrankungen und bekannten Fällen. Alle Rechte vorbehalten Screenshot.

Die hier versammelten Quellen machen eines deutlich: Eine gewisse Portion Vorsicht scheint im Falle des Corona-Virus durchaus angebracht. Wenn vorhandene gesundheitliche Daten der Realität einen Schritt hinterher hinken, müssen politische Entscheidungsträger:innen dies berücksichtigen. Gut verständliche Visualisierungen der Problematik können sicher einen Teil dazu beitragen, die Debatte um das Virus zu versachlichen.


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