13
August
2021
|
12:39
Europe/Amsterdam

Weltweite COVID-19-Daten auf dem mathematischen Prüfstand

Wissenschaftler nutzen mathematisches Modell, um Statistiken in 182 Ländern zu überprüfen

·       Internationales Forscherteam wertet Datensätze zu Infektionen, Todesfällen und Tests aus 182 Ländern statistisch aus.

·       27 westliche Industrieländer, darunter Deutschland, Australien, Spanien, Israel und das Vereinigte Königreich, liefern die zuverlässigsten Covid-19-Daten.

·       Die Daten von 26 Staaten, darunter Tadschikistan, Belarus, Bangladesch und Myanmar, sind hingegen weniger zuverlässig.

 

Erfurt, 13. August 2021 – In der Pandemie geht es viel um Zahlen: Auf Basis von 7-Tage-Inzidenzen, Positivquoten und Reproduktionsfaktoren werden wichtige politische Entscheidungen getroffen. Dabei stellt sich die Frage, wie zuverlässig die Zahlen sind, die Behörden weltweit melden. Dieser Fragen gingen jetzt Prof. Dr. Noah Farhadi von der IU Internationalen Hochschule und Dr. Hoshang Lahooti von der Sydney Medical School nach. Die Forscher prüften die Daten von Behörden aus 182 Ländern und werteten die Datensätze über tägliche Infektionen, Todesfälle und Tests der letzten 18 Monate aus.

In ihrem wissenschaftlichen Papier kommen sie zu dem Ergebnis, dass die Statistiken aus 27 westlichen Industrieländern die Kriterien des „Benfordschen Gesetzes“ erfüllen und zuverlässig sind. 123 Länder erfüllen die Anforderungen teilweise. 26 Länder hinken bei der Zuverlässigkeit ihrer Daten hinterher, darunter Tadschikistan, Belarus, Bangladesch und Myanmar. Die Zahlen dieser Staaten erfüllen die Anforderungen des Benfordschen Gesetzes nicht, dort ist die Datenlage fraglich.

Das Benfordsche Gesetz

Das Benfordsche Gesetz beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der Zahlen in empirischen Datensätzen vorkommen. Es besagt, dass die Anfangsziffer "1" am häufigsten vorkommt, von der "2" bis zur "9" sinkt die Häufigkeit. Die "1" kommt demnach 6,5-mal so häufig vor, wie Anfangsziffer "9". Mit anderen Worten: 30 Prozent aller Zahlen beginnen mit "1", weniger als fünf Prozent mit "9". Das Gesetz gilt nur, wenn die Datenmenge groß genug ist.

Wirtschaftsprüfer, Wahlforscher und forensische Experten wenden diese Gesetzmäßigkeit schon seit Jahrzehnten an, um Unregelmäßigkeiten in Datensätzen festzustellen und so Betrugsfälle aufzudecken. Farhadi und Lahooti haben es genutzt, um die Zuverlässigkeit der Covid-19-Daten zu überprüfen. Insofern kann dieses mathematische Modell erste Indizien über die Zuverlässigkeit gemeldeter Zahlen bei Pandemien im Allgemeinen und der Corona-Pandemie im Speziellen liefern.

Gemeinsame weltweite Vorgaben fehlen

Die Forscher betonen, dass die Qualität der Corona-Daten von den jeweiligen nationalen Gesundheitssystemen und politischen Strukturen vor Ort abhänge. Außerdem fehle es an einer gemeinsamen weltweiten Vorgabe zur Vereinheitlichung der Berichte. Das wirke sich insbesondere auf die Qualität von Covid-19-Berichten in Entwicklungsländern aus. Die Studie zeigt auch einen positiven Trend auf: Anhand von Vergleichswerten aus früheren Studien konnten Farhadi und sein australischer Kollege Lahooti feststellen, dass sich in über 31 Prozent der Länder weltweit die Zuverlässigkeit verbessert zu haben scheint.

„Zur Eindämmung der Pandemie erlassen politische Entscheidungsträger und Behörden weltweit nach wie vor einschneidende Maßnahmen wie Lockdowns. Entscheidungsgrundlage hierfür sind Annahmen, die auf Statistiken beruhen. Mathematische Modelle können helfen, diesen Daten zu vertrauen oder sie, wo nötig, zu hinterfragen“, sagt Dr. Noah Farhadi, Professor für Strategisches Management an der IU Internationalen Hochschule in Berlin.

Die Daten zur Untersuchung basieren auf folgenden Quellen: Die zu bestätigten Infizierten- und Totenzahlen von 182 Ländern stammen vom Center for Systems Science and Engineering der Johns Hopkins University, die Zahlen zu Covid-19-Tests und Impfungen vom Our World in Data Team, das offizielle Berichte auswertet. Stand der Datenerhebung ist der 15. Juli 2021. Das komplette wissenschaftliche Papier ist zu finden auf der Wissenschaftsplattform „MDPI“: https://www.mdpi.com/2673-8112/1/1/13/htm

 

 

 

 

Über die IU Internationale Hochschule 

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