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Kritik an dem Science-Artikel der Priesemann-Gruppe „Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions“

Der Science-Artikel von Dehning et al. (2020) gilt als Beleg für die Effektivität der Corona-Maßnahmen in Deutschland im März 2020. Wir glauben, dass der Artikel gravierende Fehler enthält und daher nichts darüber aussagt, ob insbesondere das Kontaktverbot vom 23.03.2020, irgendeinen Effekt hatte. Unsere Kritik haben wir bei Science eingereicht und sie ist hier zu finden: https://science.sciencemag.org/content/369/6500/eabb9789/tab-e-letters Im folgenden übersetze ich unseren Beitrag und gehe anschließend auf die Frage ein, wie Wissenschaft unter COVID-19-Bedingungen funktioniert und was daran bedenklich ist. Eine Kritik an ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ Wir haben den Artikel ‘Inferring change points in the spread of COVID-19 reveals the effectiveness of interventions’ analysiert und dabei gravierende Unstimmigkeiten im Design der Studie festgestellt: Anstatt das Datum der Wendepunkte (wann sich die COVID-19-Entwicklung i

Wird wirklich alles gut? Das Gute und das Wahre bei Marx und Hegel

Wird wirklich alles gut? Die Idee des Wahren und des Guten in Hegels Logik Die Waffe der Kritik Es ist Sommer 1843, du sitzt mit deiner großen Liebe in Kreuznach und ihr wollt für den Kommunismus in Deutschland und gegen den bürgerlichen Staat kämpfen und müsst feststellen, es gibt bislang weder Deutschland noch den bürgerlichen Staat. Beides existiert nur als Idee. Die Frage ist: „Kann Deutschland zu einer Praxis à la hauteur des principes gelangen, d.h. zu einer Revolution, die es nicht nur auf das offizielle Niveau der modernen Völker erhebt, sondern auf die menschliche Höhe, welche die nächste Zukunft dieser Völker sein wird?“ (MEW 1a, 385) Das Problem ist aber, die eine Hälfte eurer potentiellen Mitstreiter will sich mit Ideen nicht auseinandersetzen und stattdessen lieber gleich zur revolutionären Praxis übergehen. Du rufst ihnen zu: „Ihr könnt die Philosophie nicht aufheben, ohne sie zu verwirklichen.“ (MEW 1a, 384). Die andere Hälfte hingegen glaubt, „die Philosophie verwirklic

Richtig rechnen mit dem Impfrisiko: 30 Tote unter 60 wäre vermutlich mehr als an COVID sterben würden

Kritiker*innen des Impfstopps von AstraZeneca (AZ) verweisen auf das „sehr geringe Risiko“, dass  sie aus dem Verhältnis von 1,6 Millionen geimpften und 7 bekannten Fällen von Sinusvenenthrombose schließen. Dieses „sehr geringe Risiko“ rechtfertige nicht den Impfstopp, da der Schaden für „die Allgemeinheit“ überwiege. Durchgerechnet wird das aber bislang nicht. Hier also die Frage: Wie viele Tote durch Impfung wären zu viel?  Ein absolutes Obermaß liegt sicherlich da, wenn mehr Menschen durch die Impfung sterben würden als ohne sie. Es muss klar sein, dass dies die theoretische Obergrenze ist. Nicht vergessen sollte man, dass bei einer Impfung nicht Kranke geheilt werden, sondern Gesunde einem Risiko ausgesetzt werden und dafür ein anderes Risiko verringert wird. Der potentielle Schaden ist für den Einzelnen (je nach Vorerkrankungen und so weiter) schnell größer als der persönliche Nutzen. Ob sich jemand impfen lässt, sollte also immer eine eigene und freie Entscheidung auf Basis von m

Der große Test: Warum eine Politik, die sich an den #COVID19-Fallzahlen orientiert, aus Perspektive der politischen Datenwissenschaft fahrlässig ist

Bei der Interpretation „der Zahlen“ wird jeder datenwissenschaftliche Standard ignoriert. Die COVID19-Politik, die auf den ersten Blick evidenzbasiert – weil an Daten orientiert – erscheint, ist auf dieser Basis nicht zu begründen. Im Folgenden werden Punkte aufgeführt, die eindeutig belegen, dass die gängige Interpretation „der Zahlen“ durch Politik und Medien unzureichend ist. Jeden Tag werden die „Fallzahlen“ berichtet. Es gibt ein neues Rekordhoch bei den COVID19-Fällen zu verkünden oder einen moderaten Rückgang, der uns aufatmen lassen soll. Im R-Wert werden die Fälle der letzten Woche mit denen von heute ins Verhältnis gesetzt, um das Infektionsgeschehen abzubilden. Die Inzidenzwerte setzen die Fälle in Verhältnis zur Bevölkerungszahl und machen so die Entwicklung in Berlin und Bayern vergleichbar. Auch die absolute Zahl der Fälle seit Februar wird täglich in den Medien berichtet, um die Dramatik der Entwicklung deutlich zu machen. Und wer sich wirklich schaudern will, schaut auf

It's a small #COVID19 world: Warum die Reduzierung von Kontakten vielleicht weniger hilft als erwartet

Das einzige Mittel, was der Politik derzeit gegen die Ausbreitung der COVID19-Pandemie einzufallen scheint, ist eine Reduzierung der Kontakte. Es ist fraglich, ob damit die gewünschte Wirkung eintreten wird. Ein Grund für Skeptizismus ist, dass unsere sozialen Kontakte einem "Small World Network" folgen: D. h., es gibt einige Leute, die sehr viele Kontakte haben (zum Beispiel auf der Arbeit) und andere die sehr wenig Kontakte haben. Dadurch ist letztlich jeder mit jedem relativ eng vernetzt. ForscherInnen der John Hopkins University haben in Science gerade sehr prominent auf diesen Small-World-Charakter hingewiesen. Ich habe eine kleine Simulation gebaut, die folgende Schritte durchläuft: Ein zufälliges Small-World-Network wird erstellt. Ein "Virus" infiziert eine kleine Anzahl von Knoten. Mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit werden dann die Nachbarknoten infiziert (oder eben auch nicht). Dadurch breitet sich das Virus im Netzwerk aus. Dann werden aus dem Netzwe

Von der evidenzbasierten #CoronaPolitik zur Glaubensfrage

Um einzuschätzen, wie es so um Deutschland steht, schaut man auf die Zahlen und leitet daraus politische Maßnahmen ab. Zahlen gibt es genug: Die tägliche Anzahl der Neuinfektionen, die Anzahl der Verstorbenen, die Anzahl der durchgeführten Tests, alles heruntergebrochen auf demographische oder geografische Subgruppen, als absolute Zahlen oder als Verhältnis. An Daten mangelt es nicht. Eigentlich ein schönes Beispiel für evidenzbasierte Politik, sollte man meinen. Oder eben auch nicht, denn bei näherer Betrachtung zeigt sich, dass sich aus Daten alleine gar nichts ableiten lässt. Erst im Kontext einer Geschichte ergeben Daten einen Sinn. Wenn aber die Daten der Geschichte immer mehr widersprechen, dann sollte eine neue Erklärung gefunden werden anstatt zu versuchen, die alte Geschichte mit immer mehr Hilfsannahmen zu retten. Letzteres passiert leider derzeit in Deutschland und die scheinbare Objektivität einer datenbasierten Politik schlägt um in ihr Gegenteil. Die Abstraktionen, die a