Das Problem mit den Zahlen ist die Tatsache, dass uns nie beigebracht wurde, sie objektiv zu bewerten, statt ihnen per se zu vertrauen. Doch gerade die objektive Bewertung von Daten wirft zwei grundlegende Probleme auf, die wir täglich ignorieren: die Messmethode und der Kontext.

Messmethoden verstehen 

Um zu begreifen, was eine bestimmte Statistik tatsächlich bedeutet, ist es wichtig zu verstehen, wie sie erhoben wurde. Werfen wir einen Blick auf die Zahl der COVID-19-Infizierten: Während Medien und Regierungsinstitutionen über steigende oder fallende Zahlen von Infizierten in verschiedenen Ländern berichten, werfen sie mit absoluten Werten um sich, lassen dabei jedoch oft den wichtigsten Wert aus den Augen. Die Anzahl der getesteten Personen.

Den Anteil der Infizierten zu interpretieren, ohne dabei die Testrate zu kennen, ist extrem irreführend: Tatsächlich sagt diese Zahl nur etwas über die Anzahl der erfassten Infektionen aus und sehr wenig über die Verbreitung des Virus im Land.

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Im Falle von Deutschland führte das merkwürdige Missverhältnis zwischen der Zahl der Infizierten und derjenigen der Verstorbenen zu großer Verwunderung. Die Erklärung beruht auf der Tatsache, dass Deutschland durch die enorme Zahl an Tests auch deutlich mehr Infektionen erfasst. Am 12. April hat das Robert-Koch-Institut bestätigt, dass die Testrate in Deutschland bei 20,94 Tests pro tausend Einwohner liegt, verglichen mit einem Wert von 5,54 in Großbritannien. Virologen gehen davon aus, dass diese Zahl einer Entdeckungsrate von 15,6 Prozent in Deutschland und einer weltweiten Entdeckungsrate von 6 Prozent entspricht. Das würde bedeuten, dass die tatsächliche Zahl der Fälle in Deutschland bei ungefähr 930.000 liegt, während es weltweit schon deutlich über 40 Millionen Fälle geben könnte.

Ein weiteres besorgniserregendes Beispiel ist die Zahl Corona-bedingter Todesfälle. International gibt es keine Klarheit darüber, was einen Corona-bedingten Todesfall ausmacht. Die beiden Ansätze zur Erfassung sind: „Tod COVID-19-Erkrankter“ und „Tod durch COVID-19“. Während weltweit unterschiedliche Definitionen verwendet werden, gibt es in manchen Fällen sogar unterschiedliche Messmethoden innerhalb eines Landes. In Deutschland definiert das Robert-Koch-Institut einen Corona-bedingten Todesfall als „Tod COVID-19-Erkrankter“, während Hamburg nur diejenigen Todesfälle als Corona-bedingt registriert, bei denen nach einer Autopsie der „Tod durch COVID-19“ bestätigt wird

Diese unterschiedlichen Methoden führen zu einer deutlichen Abweichung der Messwerte für Deutschland von denen für Hamburg. In die Zukunft projiziert, sagen die Raten voraus, dass die Fallzahlen um etwa mehr als eine halbe Million auseinandergehen werden (Deutschlands Sterberate von 3,19 Prozent und Hamburgs Sterberate von 2,09 Prozent). Ein Unterschied, der maßgeblich sein kann, wenn über die Verlängerung der Beschränkungen entschieden wird. 

Daten in den richtigen Kontext setzen

Den richtigen Bezugsrahmen zu finden, ist der Schlüssel dazu, Daten richtig zu interpretieren. Blicken wir einmal zurück in den Februar 2020, als COVID-19 sich gerade seinen Weg nach Europa bahnte. Damals unterstellten kritische Stimmen den Wissenschaftlern, nur Panik verbreiten zu wollen. Sie bezogen sich auf die Zahl der jährlichen Todesfälle durch Lungenkrankheiten – welche bei 650.000 liegt – und behaupteten, es würde sich kaum lohnen, ernsthaft über COVID-19 zu diskutieren. 

Dabei verstand keiner der Kritiker die Beziehung zwischen der absoluten Zahl und der Infektions- und Sterberate, welche die eigentlich entscheidenden Faktoren sind, wenn es darum geht, die Auswirkungen einer Krankheit auf die Gesellschaft zu beurteilen. Die Ignoranz des Bezugsrahmens ließ viele die Auswirkungen von COVID-19 unterschätzen.

Jetzt, im April, kennen wir immer noch nicht die genaue Sterberate von COVID-19, doch Studien zeigen, dass der Wert irgendwo zwischen 0,5 Prozent und 13 Prozent liegt und sich vermutlich näher an 1 Prozent befindet. Dieses 1 Prozent lässt uns aufatmen und denken: „Ach, 1 Prozent ist gar nicht so viel – ich werde sicher nicht dazugehören!“ Doch setzen wir diese 1 Prozent in den globalen Kontext, können wir die wahre Dimension der Pandemie erkennen.

Betrachtet man den größeren Zusammenhang, kann man leicht berechnen, wie hoch die Zahl der globalen Todesfälle zum Ende dieser Pandemie sein wird. Bei einer Sterberate von 1 Prozent und einer Infektionsrate von 60 Prozent wird die Summe der Todesfälle bei rund 45 Millionen liegen. Eine Zahl, die der Hälfte der Opfer im Zweiten Weltkrieg entspricht. Eine Zahl, angesichts derer wir uns schnell so gar nicht mehr unbesiegbar fühlen. Eine Zahl, die jedem von uns unbestreitbar klarmachen sollte: „#staythef***athome“.

B2C-Toilettenpapier statt B2B

Die oben genannten Beispiele erschließen eine sehr einfache Wahrheit: Daten können ohne Kontext irreführend sein. Wenn wir die Messmethoden falsch verstehen, erhalten wir falsche Informationen über den aktuellen Status der Krise. Betrachten wir Daten nicht im richtigen Kontext, stufen wir wichtige Dinge als unwichtig ein. Diese Tatsache gilt für jeden Datenpunkt, dem wir begegnen: von Daten über Leben und Tod bis hin zu konventionellen Konsumdaten.

Betrachten wir einmal den Konsum von Toilettenpapier. In Zeitungen, Social-Media-Feeds sowie im gesamten öffentlichen Gespräch empört man sich über Menschen, die Toilettenpapier hamstern, und verurteilt ihr selbstsüchtiges, unverantwortliches Handeln. Während es definitiv einen Teil der Gesellschaft gibt, der sich dieser Anklage schuldig macht, sollten wir versuchen, die Verkaufszahlen in den richtigen Kontext zu stellen, um zu verstehen, was wirklich passiert ist.

Die Toilettenpapierindustrie ist in zwei völlig unabhängige Märkte geteilt – B2B und B2C. Toilettenpapier, das für den kommerziellen Markt produziert wird, unterscheidet sich fundamental vom Toilettenpapier im Supermarkt: Es wird in viel größeren Rollen produziert, das Papier selbst ist dünner, grober und wird nicht in kleinen Paketen verkauft. B2C- und B2B-Toilettenpapier machen jeweils rund 50 Prozent  des Gesamtmarktes aus.

Die Selbstisolation führte nun zu einer Umverteilung des Konsums: Ein großer Teil der Menschen, die zu Hause bleiben, nutzt jetzt keine Toiletten mehr am Arbeitsplatz, in Restaurants, Bars oder Clubs. Das steigerte die Nachfrage nach B2C-Toilettenpapier um 40 Prozent. Während der Bedarf im Privatgebrauch steigt, ist das Angebot für gewerblichen Gebrauch aufgrund der Unterschiede nicht in der Lage, diesen zu decken, was zu einem Defizit führt. Wenn wir uns also darüber auslassen, dass unsere Nachbarn alle Vorräte im Supermarkt für sich beanspruchen, haben wir dabei womöglich den Gesamtzusammenhang aus den Augen verloren.

Den Kontext zu verstehen, war nie so schwer wie heute: Die aktuelle Situation ist in jeder Hinsicht außergewöhnlich. Sie bringt Trends hervor, die von solch kurzer Dauer sind, dass schon der Versuch schwerfällt, sie objektiv zu bewerten.

Trotz allem gibt es drei Fragen, die sich jeder stellen kann, um der persönlichen Datenkompetenz einen Schritt näher zu kommen:

  1. Wie wurden die Daten gesammelt? Erst wenn wir uns damit auseinandersetzen, wie Daten erhoben wurden und wie einzelne Werte definiert sind, können wir verstehen, was diese Daten wirklich aussagen. Dabei dürfen wir uns nicht scheuen, kritisch zu sein – wenn die Messmethoden nicht logisch wirken, ist es durchaus möglich, dass sie es tatsächlich nicht sind. 
  2. In welchem Kontext wird das Thema betrachtet? Um den Kontext richtig zu verstehen, hilft es sich zu fragen, welche anderen Aspekte für die Fragestellung wichtig sein könnten. Nicht zuletzt sind Auffälligkeiten in den Daten oft auch auf andere Erklärungen zurückzuführen (wie bei unserem B2B-/B2C-Beispiel). Auch ein Blick auf die Größe der Datenbasis und was genau zum Vergleich herangezogen wird, kann helfen.
  3. Wie valide ist die Informationsquelle? Eine kurze Recherche zeigt schnell, ob auch andere Medien die Daten verwenden und der ursprüngliche Kontext womöglich ein anderer ist. Nicht zu vergessen ist, dass neben absichtlich falschen Darstellungen auch simple Copy-/Paste-Fehler das Problem sein können.  

 

Wie außergewöhnlich die aktuelle Situation auch sein mag, eines steht fest: Wir leben in einer Welt, in der Daten nicht nur omnipräsent, sondern auch beweglicher, dynamischer und komplexer sind als jemals zuvor. In dieser Welt wird die richtige Einordnung von Daten zur essentiellen Fähigkeit für jeden von uns. Mindestens aber die Fähigkeit den richtigen Kontext von Nachrichtenmedien zu fordern. Die Pandemie wird ein Ende haben, doch wir sind dazu verdammt, in einer andauernden "Infodemie" zu leben, umgeben von manipulierten Informationen, Fake-News und Panik, wenn wir nicht bald lernen, Daten objektiv zu bewerten.   


Sasha Kulek

Sasha Kulek

Alexandra (Sasha) Kulek: Sasha Kulek ist seit drei Jahren bei Jung von Matt und ist dort Teil des Data Strategy Teams. Geboren in Russland, zog es Sasha nach Malta, England und heute Deutschland in verschiedene Agenturen und Unternehmen, was ihren Horizont und Perspektive erweiterte und bereicherte. Ihre fachliche Spezialisierung liegt in daten-driven Markenstrategien, Insights und Zielgruppen-Analysen. Darüber hinaus kümmert sich das Data Strategy Team um holistische Integration der Daten in der Agentur sowie in die Kreationsprozesse.
 


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Autor: W&V Leserautor

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