Follow the science - aber wohin? E-Book

• Herausgeber: Ch. Links Verlag
• Kategorie: Geisteswissenschaft
• Sprache: Deutsch

Seitenzahl: 227

Veröffentlichungsjahr: 2022

Beschreibung

Auf dem Weg in die Expertokratie?

In der Corona-Pandemie waren zuverlässige Informationen gefragt wie nie. Der Rat der Wissenschaft wurde gesucht, die Reichweiten traditioneller Medien stiegen. Gleichzeitig rangen Journalist:innen, Wissenschaftler:innen und Politiker:innen um Deutungs- und Entscheidungshoheit. Unter hohem Handlungsdruck suchte die Politik in der Wissenschaft nicht nur nach Ideen für wirksame Eingriffe ins gesellschaftliche Regelwerk, sondern auch nach Legitimation für unbequeme Entscheidungen. Markiert die Corona-Krise eine Zäsur im Verhältnis von
Medien, Wissenschaft und Politik? Wie ordneten die Medien hierzulande wissenschaftliche Daten ein, welchen Expert:innen gaben sie eine Bühne? Was braucht es, um kommende Krisen besser zu bewältigen? Die Beiträger:innen dieses Bandes suchen nach Antworten auf diese und viele andere Fragen.

Mit Beiträgen von Sibylle Anderl, Jakob Augstein, Alexander Bogner, Rafaela von Bredow, Markus Gabriel, Caspar
Hirschi, Wolfgang Merkel, Olivia Mitscherlich-Schönherr, Barbara Prainsack u.a.

Leseprobe

Rudolf Augstein Stiftung (Hg.)

Follow the science – aber wohin?

Wissenschaft, Macht und Demokratie im Zeitalter der Krisen

Rudolf Augstein Stiftung (Hg.)

Follow the science – aber wohin?

Wissenschaft, Macht und Demokratie im Zeitalter der Krisen

Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese

Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie;detaillierte bibliografische Angaben sind im Internet über

www.dnb.de abrufbar.

Ch. Links Verlag ist eine Marke

der Aufbau Verlage GmbH & Co. KG

© Aufbau Verlage GmbH & Co. KG, Berlin 2022

entspricht der 1. Druckauflage von 2022

www.christoph-links-verlag.de

Prinzenstraße 85, 10969 Berlin

Umschlaggestaltung: zero-media.net, München

Lektorat: Birgit Schmitz, Berlin

ISBN 978-3-96289-158-9

eISBN 978-3-86284-526-2

Inhalt

Jakob Augstein

Vorwort

Barbara Prainsack

Politik und Wissenschaft in der Gesundheitskrise

Alexander Bogner

Konsenspolitik. Wie die Wissenschaft in der Krise zum politischen Akteur wird

Heribert Prantl

Grundrechte in Quarantäne

Markus Gabriel

Der blinde Fleck der Komplexität – die Wissenschaften in der Krise

Caspar Hirschi

Zur problematischen Vorbildfunktion der Klimakrise für die Corona-Krise

Wolfgang Merkel

Demokratische Resilienz in Zeiten der Transformation

Olivia Mitscherlich-Schönherr

Kluges Handeln in der Krise – eine kritische Phänomenologie politischer Klugheit

Sibylle Anderl

Das Modellzeitalter

Thorsten Faas und Mona Krewel

Interaktionen von Politik und Wissenschaft in der Mediengesellschaft: Stimmenfang, Vorlesung oder Unterhaltung?

Viola Priesemann

Raus aus der akademischen Blase – die neuen Herausforderungen für die Wissenschaft im Umgang mit Öffentlichkeit und Medien

Interview von Sibylle Anderl

Biografien der Beiträger:innen

Herausgeber

Jakob Augstein

Vorwort

Die Geschichte der Corona-Krise sollte jetzt geschrieben werden. Die Zeit eilt. Eine Krise jagt die nächste. »Corona« ist noch gar nicht richtig vorbei, da kommt schon »Klima«. Krisen sind jetzt überhaupt der Normalfall. Vielleicht war das in Wahrheit schon immer so. Aber in letzter Zeit fühlen wir uns besonders verwundbar.

Die Pandemie hatte ungeheure Ausmaße. Aber sie waren überschaubar im Vergleich zu den viel größeren Verwüstungen, die der menschengemachte Klimawandel noch anrichten wird. Beiden Krisen ist gemeinsam, dass sie von den nicht intendierten Folgen menschlichen Tuns erzählen und von der Frage, wie wir damit umgehen. Es wäre ja ein Missverständnis, COVID-19 als Naturphänomen zu verstehen. Dieses Corona-Virus, das vermutlich von einer Fledermaus über einen Zwischenwirt auf den Menschen übergesprungen ist, hat mit der Natur ebenso viel oder wenig zu tun, wie der Starkregen, der im Sommer 2021 das einst idyllische Ahrtal verwüstet hat. Beiden Krisen ist auch gemeinsam, dass sie sich im Dreieck zwischen Wissenschaft, Öffentlichkeit und Politik abspielen.

Die Corona-Krise ist darum ein Lehrstück für die Klima-Krise. Es ist nicht übertrieben zu sagen, dass unser Leben davon abhängt, wie gut oder schlecht der Austausch in diesem Dreieck aus Wissenschaft, Öffentlichkeit und Politik funktioniert.

Also: Hat er gut funktioniert? Das vorliegende Buch versammelt Aufsätze, die dieser Frage nachgehen. Die meisten wurden für eine Tagung verfasst, die die Rudolf Augstein Stiftung im Herbst 2021 in Berlin abgehalten hat. Zu dieser Tagung waren Politikwissenschaftler:innen und Philosoph:innen, Journalist:innen und Soziolog:innen eingeladen. Es wurde dort nicht über das Virus gesprochen – sondern darüber, was es für die Gesellschaft bedeutet. Das ist weniger banal als es scheint. Denn in den Jahren 2020 und 2021 hatte sich die Gesellschaft beinahe daran gewöhnt, das miteinander zu verwechseln. Das war eine der sonderbarsten Beobachtungen während dieser Krise und sie ist von Gewicht für das, was uns in der Klimakatastrophe noch droht.

In einer idealen Welt würde die Wissenschaft Informationen liefern. Die Öffentlichkeit würde sie debattieren. Und die Politik Entscheidungen treffen. In der Realität handelt es sich aber um miteinander verknüpfte Systeme, die sich berühren, überlagern und aufeinander wirken – und gleichzeitig ihren eigenen Regeln gehorchen. Es entstehen Verwirrungen, wenn das in Vergessenheit gerät, auch dafür ist die Corona-Krise ein Lehrstück. Wer die Geschichte dieser Krise schreiben will, braucht einen großen Zettelkasten, auf dem steht: »Missverständnisse«.

Es beginnt schon bei den Begriffen: Wissenschaft? Warum überhaupt Wissenschaft – und nicht zum Beispiel die Kunst? Auf der Suche nach Orientierung hätten sich die Menschen ja auch an die Kunst wenden können, an die Literatur oder ans Theater. Aber wenn man das aufschreibt, merkt man gleich, wie sonderbar und abwegig das klingt. Die Menschen befanden sich im Angesicht einer unbekannten Bedrohung und waren auf der Suche nach der Wahrheit – und Kunst liefert keine Wahrheit, Wissenschaft schon. Oder?

Und noch eins: Wer »Wissenschaft« sagte, sprach unausgesprochen eigentlich immer von der Naturwissenschaft. Es waren nicht in erster Linie die Politolog:innen oder Philosoph:innen, die in den Talkshows die Pandemie begleitet haben – sondern Virolog:innen und Physiker:innen. Genau gesagt: Auf eine:n Nicht-Naturwissenschaftler:in kamen zwei Mediziner:innen oder zwei Virolog:innen im Fernsehen.

Wir haben in den vergangenen zwei Jahren einen ungebrochenen (Natur-)Wissenschaftspositivismus erlebt. Das ist für jemanden, der sich noch an die skeptische, um nicht zu sagen feindliche Haltung erinnert, die die deutsche Öffentlichkeit in den siebziger und achtziger Jahren gegenüber Atomkraft und Chemieindustrie und dann später gegenüber der Gentechnik an den Tag legte, eine Überraschung gewesen.

Eckhard Nagel, der Direktor des Instituts für Medizinmanagement und Gesundheitswissenschaften der Universität Bayreuth und früher Mitglied im Ethikrat, hat in diesem Zusammenhang an die Begeisterung erinnert, die einmal die Mondlandung ausgelöst hat und die erste Herztransplantation in Südafrika. Er ist also bis ans Ende der 1960er Jahre zurückgegangen, um eine Situation zu finden, in der sich von der Wissenschaft ausgehend ein solches Gefühl der Ermutigung ausgebreitet hat. Erst in der Pandemie haben Naturwissenschaftler:innen wieder eine vergleichbare Zuneigung erfahren. Wer den medialen Werdegang des Virologen Christian Drosten verfolgt hat, wird dieses Wort angemessen finden.

Da war ein großes Vertrauen, ja, beinahe eine Sehnsucht – nach Erlösung von Streit und Unsicherheit und nach klaren, eindeutigen Antworten. Die Leitsätze der Klimabewegung Fridays for Future – »Follow the science«, oder auch: »Unite behind the science« – waren auch das Mantra der Corona-Krise.

Aber als die Öffentlichkeit der Wissenschaft so vertraute, hatte sie da wirklich verstanden, wie die Wissenschaft arbeitet? Und wusste die Wissenschaft, worauf sie sich einlässt, wenn sie so ungeschützt ins Offene geht, wie zum Beispiel jener Drosten es in seinem legendären NDR-Podcast getan hat? In dem Maße, in dem Wissenschaftler:innen sich in die Öffentlichkeit wagten, erzeugten sie dort – ob sie es wollten oder nicht – Erwartungen, die schwer zu erfüllen waren. Ihre Äußerungen konnten gar nicht so eindeutig, widerspruchsfrei und schlüssig sein, wie sich Leser:innen, Zuschauer:innen und Hörer:innen das wünschten.

Ähnlich problematisch waren die Wechselwirkungen zwischen Medien und Wissenschaft. Haben Journalist:innen über die Arbeit der Wissenschaftler:innen nur geschrieben – oder haben sie diese geprägt? Und was wäre daraus zu lernen, für Wissenschaftler:innen und Journalist:innen?

Geradezu unlösbar war die Aufgabe der Politik in der Krise: Ohne zuverlässige Informationen und in unsicherer Lage war sie beständig zum Handeln gezwungen und musste dabei eine Fülle unbekannter Variablen gegeneinander abwägen. Es ist darum nicht erstaunlich, dass die deutsche Corona-Politik von einem paradoxen Zug gekennzeichnet war: Einer martialischen Rhetorik stand eine vergleichsweise maßvolle Realität gegenüber. Die Mehrzahl der Medien wiederum begleitete das nicht mit Verständnis, sondern mit ätzender Kritik.

Christian Drosten sagte Ende 2021, eine Rückbesinnung nach der Corona-Krise sei in der Politik, der Wissenschaft und unbedingt auch im Journalismus nötig. Er sagte: »Wir werden noch lange zu knabbern haben an der Aufarbeitung der Pandemie.« Dazu will der vorliegende Band einen Beitrag leisten.

Jakob Augstein, Januar 2022

PS: Die Mitschnitte der Tagung sowie zwei wissenschaftliche Studien zur Qualität der Corona-Berichterstattung sind online verfügbar unter https://rudolf-augstein-stiftung.de/follow-the-science/

Barbara Prainsack

Politik und Wissenschaft in der Gesundheitskrise

Im Frühsommer 2021 schrieb der US-amerikanische Drehbuchautor und Schriftsteller Ed Solomon auf Twitter: »Ich hasse es, dass man in unserem Land immer gleich über Politik spricht, wenn man über Wissenschaft redet.« Sein Tweet wurde über 7000 Mal geteilt und mit fast 70 000 Likes versehen. Anscheinend hatte seine Nachricht einen Nerv getroffen.

Aber welches Problem spricht Solomon hier an? Dass nicht mal mehr die Wissenschaft, die ein Hort der Objektivität und Unparteilichkeit sein sollte, vor der Politik sicher ist? Es gab auch einmal eine Zeit, in der eine sich politisch verstehende Wissenschaft als wichtig und wünschenswert erachtet wurde. Mit »politisch« ist hier allerdings keine parteiliche oder ideologische Positionierung gemeint, sondern eine Wissenschaft, die sich ihrer gesellschaftlichen Verantwortung gewahr ist. In den 1960er Jahren gab es innerhalb der wissenschaftlichen Community etwa hitzige Debatten darüber, inwiefern eine Wissenschaft, die aus denselben Geldtöpfen und von denselben Institutionen unterstützt wird, die auch Kriege und Kolonialismus finanzieren, ein Teil des Problems ist, und nicht Teil der Lösung. Menschen, die sich in Organisationen wie der länderübergreifende Radical-Science-Initiative oder der Science-for-the-People-Bewegung in den USA engagierten, sahen es als ihre demokratische Pflicht an, die Wissenschaft auf diese Weise zu politisieren. So auch der britische Nobelpreisträger Maurice Wilkins, der in seiner Eröffnungsrede der Gründungsveranstaltung der Britischen Gesellschaft für Soziale Verantwortung in der Wissenschaft (BSSRS) von einer Krise der Wissenschaft sprach (Bell 2013). Als Ursache dieser Krise wurde nicht etwa das fehlende wissenschaftliche Verständnis oder Vertrauen der Öffentlichkeit beklagt – wie es heute oft der Fall ist, wenn jemand von einer Krise der Wissenschaft spricht. Vielmehr wurde die Ordnung der Gesellschaft, die unweigerlich auch die Organisation und Praktiken der Wissenschaft prägte, als Ursache für diese Krise gesehen. Die bestehende Wirtschaftsordnung, Imperialismus sowie patriarchalische und rassistische Strukturen würden, so lautete das Argument, durch weite Teile der institutionalisierten Wissenschaft gestützt oder sogar ermöglicht. Das vielzitierte Defizit an wissenschaftlichem Verständnis in der Bevölkerung helfe sogar dabei, diese problematischen Strukturen aufrechtzuerhalten: Eine breite Öffentlichkeit, die sich für die Wissenschaft mitverantwortlich fühle und sich mit ihr auseinandersetze, wäre für jene, die vom Status quo profitieren, gar nicht wünschenswert: Sie könne die herrschende wirtschaftliche und politische Ordnung destabilisieren (Schmalzer et al. 2018, Kap. 1). Die Soziologin Linsey McGoey spricht in diesem Kontext von »strategischem Nichtwissen«: Dieses helfe »Individuen und Institutionen dabei, Ressourcen zu kontrollieren, Verantwortung nach einer Krise von sich zu weisen, und, angesichts unvorhersehbarer Entwicklungen, Expertise zu beanspruchen« (McGoey 2012: 553; siehe auch McGoey 2021. Übersetzung durch die Autorin). Nicht nur Wissen, so McGoey, sondern auch Nichtwissen, sei eine Herrschaftstechnologie.

Solchem strategischen Nichtwissen – seitens der Bevölkerung, was die der Wissenschaft innewohnenden Praktiken betrifft, aber auch seitens der Forscher:innen über Verbindungen zwischen hegemonialer Herrschaft und Wissenschaft – sollte eine Politisierung der Wissenschaft ein Ende bereiten. Mitglieder der Radical-Science- und ähnlichen Bewegungen redeten einer Wissenschaft das Wort, die sich aktiv dagegen wehrt, zur Ermöglichung von Kriegen, Unterdrückung – und dem Klimawandel, wie man heute hinzufügen würde – beizutragen. Die Wissenschaft könne sich nicht in den sprichwörtlichen Elfenbeinturm zurückziehen und so tun, als hätte sie mit dem, wie ihre Erkenntnisse »draußen in der Welt« genutzt werden, nichts zu tun. Vielmehr müsse es die gemeinsame Verantwortung aller Menschen – innerhalb und außerhalb der Wissenschaft – sein, die Welt zu einem besseren Ort für alle zu machen. Dies bedeute nicht, die Prinzipien der Wissenschaft – wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Uneigennützigkeit – außer Kraft zu setzen, sondern es bedeute, sich in jedem Schritt wissenschaftlicher Tätigkeit – von der Formulierung der Forschungsfrage bis hin zur Kommunikation der Forschungsergebnisse – dieser gemeinsamen Verantwortung bewusst zu sein.

Zudem, so könnte man gegen Ed Solomons Aussagen auf Twitter einwenden, war die Wissenschaft immer schon politisch gewesen. Als gesellschaftliche Institution soll sie dazu beitragen, das Leben der Menschen zu verbessern. Aus diesem Grund werden Wissenschaft und Forschung in den meisten Staaten dieser Welt als öffentliche Aufgaben gesehen; in manchen ist ihre Förderung explizit als Staatsziel verankert. Auch hier bedeutet eine »politische« Wissenschaft nicht parteipolitische oder ideologische Positionierung, sondern sich als ein wichtiger Teil einer Polis, also eines politischen Gemeinwesens zu verstehen. In Demokratien kommt der Wissenschaft darüber hinaus noch die Aufgabe zu, für politische Entscheidungsfindung eine Evidenz-Grundlage zu schaffen, und auch gegebenenfalls als Korrektiv politischer Entscheidungen zu fungieren, welche Parteiräson oder andere strategische Erwägungen über evidenzbasiertes Handeln stellen. Dieser letzte Aspekt wurde in der Corona-Pandemie auch öffentlich sichtbar: Wissenschaftliche Evidenz und wissenschaftliche Expertise fungierten häufig als Gegengewicht zu parteipolitischen Erwägungen. Gerade weil die Wissenschaft eine so laute Stimme in der Pandemie hatte, wurde es in vielen Ländern schwieriger, politische Entscheidungen zu treffen, die wissenschaftliche Evidenz oder Expertise ignorierten oder ihr sogar entgegengesetzt wirkten.

Wissenschaft »live«

Wenn man es so betrachtet, dann ist eine sich als politisch verstehende Wissenschaft eine Notwendigkeit in einer demokratischen Gesellschaft. Aber vermutlich meinten Ed Solomon und jene, die seinem Tweet über die unglückliche Verquickung von Wissenschaft mit Politik Beifall spendeten, etwas anderes. Wahrscheinlich war das, woran die meisten Anstoß nahmen, eine zunehmende parteipolitische und ideologische Vereinnahmung der Wissenschaft. Vielleicht verliert die Wissenschaft als Institution und Praxisfeld, durch die Einhaltung bestimmter Regeln, Qualitätskriterien und von systeminternen Korrektiven (Stichwort peer review) zusammengehalten, in letzter Zeit ihre Konturen – in einer Zeit, in der Aussagen in großen Teilen der Gesellschaft einfach dadurch zu akzeptierten »Fakten« werden können, dass sie von einflussreichen Akteur:innen ständig wiederholt werden.

Vor dem Hintergrund des in der reichen Welt immer wichtiger werdenden Imperativs, die Bevölkerung stärker in die Wissenschaft einzubinden (Stichworte: public engagement oder citizen science), stellt dies eine interessante Herausforderung dar. Bisher beklagte man häufig das vermeintlich fehlende Interesse der Öffentlichkeit an der Wissenschaft und ging davon aus, dass mangelndes Wissen über wissenschaftliche Fakten und wissenschaftliches Arbeiten zu geringer Akzeptanz wissenschaftlicher Errungenschaften und neuer Technologien führten. Das öffentliche Interesse an der Wissenschaft ist jedoch in der Pandemie sehr stark gewachsen. Davor war man es als Zeitungsleser:in oder Konsument:in von Nachrichtensendungen gewohnt, von der Wissenschaft nur dann zu hören, wenn es Außergewöhnliches zu berichten gab: Wenn ein neues Medikament entwickelt worden war, eine neue Galaxie entdeckt oder die Wissenschafts-Nobelpreise verliehen worden waren. Sonst gingen Forscher:innen, weitgehend unbeobachtet von der Öffentlichkeit, im sprichwörtlichen stillen Kämmerlein ihrer Arbeit nach. Seit dem März 2020 zieren nun plötzlich Wissenschaftler:innen die Titelseiten von Tageszeitungen, sind Gäste in Talkshows und treten in Pressekonferenzen neben Regierungschef:innen und Präsident:innen auf. Einige wurden zu Popstars mit eigenen Podcasts, Fangemeinden und hunderttausenden Followern in sozialen Medien. Manche erhielten Todesdrohungen, insbesondere jene, die immer wieder betonten, dass Kontaktbeschränkungen und andere verpflichtende Maßnahmen nötig seien. Wissenschaftler:innen wurden als Sprachrohre der Politik bezeichnet. Jene, die die wichtige Bedeutung der Impfung in der Pandemiebekämpfung hervorhoben oder sich gar für eine Impfpflicht aussprachen, wurden als Handlanger der Pharmaindustrie diffamiert. Und überhaupt: Die Wissenschaft spricht nicht mit einer Stimme, kritisierte man, und legte dies als Zeichen dafür aus, dass entweder etwas mit der wissenschaftlichen Evidenz oder der Wissenschaft an sich nicht in Ordnung sein müsse.

»You can’t big-data your way out of a no-data situation«: Zahlen an der Schnittstelle von Wissenschaft und Politik

Dabei ist eine lebhafte und oft kontrovers geführte Debatte innerhalb der wissenschaftlichen Community ein Zeichen genau des Gegenteils, nämlich einer funktionierenden Wissenschaft. »In der Innenperspektive wissenschaftlichen Arbeitens«, so schrieb der ehemalige Vorsitzende des Deutschen Ethikrats, Peter Dabrock, kürzlich in der Frankfurter Allgemeinen Zeitung, »erklärt sich der immense Fortschritt methodisch aus einer grundsätzlichen Falsifizierbarkeit von Forschungsergebnissen, die oft sehr kleinteilig und arbeitstechnisch in hochkomplexen Netzwerken erzeugt werden.« (Dabrock 2021).

Es war nur noch nie zuvor der Fall gewesen, dass so viele Menschen der Wissenschaft nahezu in Echtzeit beim Arbeiten zugesehen hatten. Auch wenn daher der Vorwurf, dass fehlende Einhelligkeit in der Interpretation der Daten und der Schlüsse, die daraus gezogen werden, ein Symptom einer kränkelnden oder korrumpierten Wissenschaft sei, nicht zutrifft, so bedeutet dies natürlich nicht, dass an der Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Politik alles ideal läuft. Die Pandemie hat in mehrfacher Hinsicht gezeigt, was gut funktioniert, aber auch, wo es hakt.

Ein Beispiel für Letzteres sind fehlende Daten. Häufig sind die Daten, die man braucht, um evidenzbasiert die politische Entscheidungsfindung unterstützen zu können, nicht vorhanden. Manchmal ist dies der Fall, weil beispielsweise vor der Pandemie niemand auf die Idee gekommen war zu untersuchen, welche sozialen und kulturellen Bedeutungen Menschen davon abhalten, einen Mund- und Nasenschutz zu tragen. Manchmal sind die Daten zwar vorhanden, aber sie dürfen nicht analysiert werden. »Der Datenschutz« wird hier häufig als Rechtfertigung dafür herangezogen, dass Daten etwa nicht verknüpft werden dürfen – wie etwa in Österreich Impfdaten mit Daten über Hospitalisierungen. Dies führt dazu, dass für die Pandemiebekämpfung wichtige Informationen nicht vorhanden sind.

Ein weiteres Problem ist, dass nach wie vor in weiten Teilen der Politik – und auch der Wissenschaft – der Eindruck vorherrscht, »Daten« seien immer quantitativ, und Datensätze sollten möglichst groß sein, um Nutzen zu bringen. Für sich allein genommen, trifft beides nicht zu. Es kommt darauf an, qualitativ hochwertige Daten zu haben, und solche, die eine bestimmte Frage auch beantworten. Der Satz: »You can’t big-data your way out of a no-data situation« (Bay 2020) ist heute zutreffender denn je. Für die Beantwortung mancher Fragen braucht man »tiefe«, das heißt detaillierte und um relevante Kontextfaktoren angereicherte Zahlen, statt einfach nur »große« Datensätze. Die Einhaltung der Corona-Maßnahmen ist ein Beispiel. Woher weiß man, welche Maßnahmen effektiv sind? Dass es wenig gewinnbringend ist, die formal beschlossenen Regeln in unterschiedlichen Ländern mit der Infektionsrate zu korrelieren und Rückschlüsse auf die Wirksamkeit der Maßnahmen zu ziehen, ist mittlerweile bekannt. Die Effektivität der Maßnahmen kann nicht unter Laborbedingungen getestet werden. In der Welt außerhalb des Labors hängt die Wirksamkeit von Maßnahmen nicht nur davon ab, ob sie unter kontrollierten Bedingungen dazu in der Lage sind, das Infektionsrisiko zu reduzieren. Es kommt auch darauf an, wie streng sie formuliert sind (welche Ausnahmen gibt es?), wie die Bevölkerung sie umsetzt, wie sie kontrolliert, wie Verstöße geahndet werden – und welche Bedeutung und welche Folgen die Maßnahmen im Leben der Menschen haben. Um dies zu verstehen, braucht es sozialwissenschaftliche Expertise und »tiefe« Daten. Warum halten manche Menschen bestimmte Maßnahmen ein und andere nicht? Antworten auf solche Fragen können auf der Basis vorhandener quantitativer Daten nicht gegeben werden.

Manchmal wird kritisiert, dass sozialwissenschaftliche Theorien zu nebulös seien, um mit Big Data getestet zu werden (Ledford 2020). Das Problem ist hier jedoch vielmehr, dass Computermodelle nicht geeignet sind, um jede wissenschaftliche Frage zu beantworten. Theoretische Konzepte, die sich ein gewisses Maß an Offenheit bewahren, tun dies oft, um der Komplexität der sozialen Realitäten, die sie erfassen, gerecht zu werden. Es wäre also falsch, daraus zu schließen, dass die Lösung darin besteht, die Theorie zu verwerfen und weiterhin die Daten zu verwenden. Stattdessen müssen wir das Spektrum der erkenntnistheoretischen und methodischen Ansätze (und, wie oben dargelegt, der Datenarten) erweitern, die wir unter dem Begriff »datenbasierte Wissenschaft« (data science) zusammenfassen (Prainsack & El Sayed 2021; siehe auch Leonelli 2021).

Eine solche Rückbesinnung der datenbasierten Wissenschaft auf eine Theorie, die Zusammenhänge erklärt, wäre auch insofern wichtig, als sie das Risiko falscher Handlungsanleitungen reduzieren helfen würde. Damit ist die Praxis gemeint, Korrelationen zwischen Faktoren beziehungsweise Phänomenen, die man beim hypothesenfreien Durchsuchen großer Datensätze findet, als handlungsleitend zu betrachten, ohne den Zusammenhang zwischen diesen Faktoren beziehungsweise Phänomenen zu verstehen. Sehen wir uns auch hier wieder ein Beispiel an: Im Juni 2020, also wenige Wochen nach dem Beginn der Pandemie, publizierten zwei amerikanische Wissenschaftler erste Ergebnisse einer Studie, in der sie die COVID-19-Todesraten auf Ebene der US-Bezirke mit einer Reihe von sozioökonomischen Variablen, Gesundheitsvariablen auf Bezirksebene, Pendlerbewegungen sowie Klima- und Verschmutzungsmustern in Verbindung gebracht hatten. Ein recht überraschender Befund dieser hypothesenfreien Suche nach Mustern in den Datensätzen war, dass Bezirke mit höheren Immobilienwerten höhere COVID-19 Sterberaten aufwiesen. Dieses Resultat passte mit der bisherigen Evidenz und dem Erfahrungswissen vieler Expert:innen nicht zusammen. Warum sollten in teuren Wohngegenden mehr Menschen sterben, wenn es doch immer hieß, dass Menschen in unteren Einkommens- und Vermögensgruppen (auch aufgrund ihres durchschnittlich schlechteren Gesundheitszustandes) höhere Sterblichkeit hätten? Die Autoren gaben zu, die Gründe dafür nicht zu kennen. Ihre Analysen könnten nur Korrelationen aufzeigen, aber keine Kausalverbindungen beweisen, betonten sie. Trotzdem schlugen sie vor, dass die Ergebnisse politischen Entscheidungsträger:innen dabei helfen können, Variablen zu identifizieren, die möglicherweise in kausalem Zusammenhang mit COVID-19-Todesraten stehen (Knittel & Ozaltun 2020: 5; siehe auch Prainsack & El-Sayed 2021).

Halten wir hier kurz ein: Eigentlich machten die Autoren der Studie nichts falsch. Keineswegs verwechselten sie einen statistischen Zusammenhang mit Kausalität, sondern sie wiesen explizit darauf hin, dass ihre Studie nichts über Kausalität sagen könnte. Auch ist prinzipiell gegen den Zugang, große Datenmengen hypothesenfrei nach Mustern zu durchsuchen und erst dann der Frage nachzugehen, wie diese Muster entstanden sind, nichts einzuwenden; schon mehrmals wurden mit einem solchen hypothesenfreien Zugang wichtige Ergebnisse erzielt. Dennoch bleibt ein schaler Nachgeschmack. In einer Krisensituation, in der die Politik über lange Strecken im Dunkeln tappt, weil so viele Dinge noch unerforscht und unbekannt sind, klammert man sich gerne an jeden Strohhalm. Politische Entscheidungen müssen trotzdem getroffen werden; Politiker:innen können sich nicht zurücklehnen und darauf warten, bis sich die Datenlage verbessert hat. Ist unvollständige Evidenz für die Politik nicht besser als keine Evidenz?

Nein. Das ist der Punkt. Ohne zusätzliche Forschung sind die Ergebnisse dieser amerikanischen Studie im Grunde nicht interpretierbar. Das hypothesenfreie Durchsuchen großer Datensätze nach bisher unbekannten Mustern ist eine nützliche Aktivität in den frühen Stadien der wissenschaftlichen Erkenntnisgewinnung. Mit Entscheidungen und Maßnahmen sollte jedoch erst dann auf die Ergebnisse reagiert werden, wenn die Art ihrer Beziehung verstanden wird.

Ganz zuletzt ist noch zu sagen, dass inmitten einer globalen Pandemie die Ergebnisse von Big-Data-Analysen, die die Gesellschaft, individuelle Verhaltensweisen oder Körper in einem Stadium des »normalen« Funktionierens darstellen, nicht immer hilfreich sind (El-Sayed/Prainsack 2020). In diesem Sinne zeigt die COVID-19-Pandemie auch die Grenzen von rein korrelationsbasierten Prognosemodellen auf, die Schwierigkeiten haben, Werte für die Ausnahmesituation vorherzusagen, in der wir uns befinden – weil es keine passenden Daten gibt, mit denen ein Modell gefüttert werden könnte (Benaich 2020). Dies ist dann der Fall, wenn die Annahmen, die in den Datensätzen enthalten sind, auf die Pandemie-Situation nicht zutreffen, oder wenn die Daten selbst die Pandemie-Situation nicht widerspiegeln – dies wäre etwa im Bereich der Mobilität der Fall, aber auch im Bereich des Konsums oder der Dynamiken, die für psychische Überlastung verantwortlich sind. Die Wissenschaftstheoretikerin und ehemalige Präsidentin des Europäischen Forschungsrates, Helga Nowotny, diagnostiziert eine »grundlegende Unvereinbarkeit« zwischen der Logik sogenannter harter Zahlen und algorithmenbasierter Prognosen einerseits und der Politikgestaltung andererseits: »Politische Entscheidungen beinhalten […] Abwägungen zwischen mehreren, oft unvereinbaren Zielen und Interessen. Die Algorithmen in maschinellen Lernsystemen sind dagegen utilitaristische Maximierer dessen, was letztlich eine einzige Größe ist, die auf explizit gewichteten Entscheidungskriterien beruht. Sie tolerieren keine Mehrdeutigkeit.« (Nowotny 2021: 120-1)

Pandemie-Bekämpfung als individuelle Pflicht

Eine der wichtigsten Herausforderungen an der Schnittstelle von Wissenschaft und Pandemie ist die Beantwortung der Frage, was sowohl die Politik und auch die Wissenschaft aus der Pandemie gelernt haben und weiterhin lernen können. Historiker:innen, Public-Health-Forscher:innen und viele andere Expert:innen haben in den letzten Monaten immer wieder darauf hingewiesen, was man aus vergangenen Pandemien nicht gelernt hat. So erinnert etwa die amerikanische Historikerin Sara Silverstein daran, dass die Verbesserung sogenannter sozio-ökonomischer Determinanten – also jene Faktoren, die beeinflussen, wie Menschen leben und arbeiten – die effektivste Form des Schutzes vor den negativen Folgen einer Pandemie ist. Ein Grund dafür ist, dass Menschen, die in schlechten ökonomischen und sozialen Bedingungen leben, von den Maßnahmen der Pandemie-Bekämpfung besonders stark betroffen sind. Ein weiterer, dass stabiles und leistbares Wohnen, gute Bildung für alle und ein starkes und allen zugängliches Gesundheitssystem den Gesundheitszustand der gesamten Bevölkerung verbessern (siehe zum Beispiel Marmot 2015). Noch in der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts, so die Historikerin Silverstein, lag der Fokus der Pandemie-Bekämpfung genau auf diesen sozialen und ökonomischen Faktoren. Erst seit der Entwicklung effektiver biomedizinischer Strategien, wie Antibiotikatherapien, und der Idee, dass man Infektionskrankheiten unter Kontrolle halten könne, verschob sich in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts der Schwerpunkt. Nicht mehr die »Behandlung« ganzer Gesellschaften, also die Verbesserung sozialer und ökonomischer Faktoren, wurde als Mittel zur Bewältigung von Epi- und Pandemie gesehen, sondern die Intervention auf der Ebene von Individuen – über Impfungen, individuelle Hygienemaßnahmen wie Händewaschen, aber auch über den Versuch, individuelles Verhalten in anderen Bereichen zu steuern. Die Verantwortung für die Prävention von Gesundheitskrisen ging damit vielerorts von der Allgemeinheit – der Gesellschaft, der Stadt, dem Staat – auf einzelne Menschen und Familien über. Jeder Mensch sollte sich »gesund« und »vorsichtig« verhalten, um Risiken zu vermindern. Dieser letzte Aspekt hilft im Übrigen auch dabei, die sich polarisierende Debatte über Corona-Maßnahmen und insbesondere Impfungen einzuordnen: Menschen, die in dem Glauben aufwuchsen, sie könnten durch individuelles Verhalten Risiken minimieren, spürten in der Pandemie immer wieder, wie sehr sie vom Verhalten aller anderen Menschen abhängig sind. Für manche war und ist das eine massive narzisstische Kränkung, die sich – wie dies etwa bei den radikalen Impfgegner:innen der Fall ist – in einer Ablehnung des Kollektiven niederschlägt. Das Resultat ist ein bizarr individualistischer Freiheitsbegriff, der seines positiven Gehalts entleert und auf ein reines Abwehrrecht reduziert wird.

So wichtig verantwortungsvolles individuelles Verhalten für die Pandemie-Bekämpfung auch ist: Wir werden vor zukünftigen Pandemien nur dann besser geschützt sein, wenn wir an den strukturellen Stellschrauben drehen und gemeinsam Verantwortung übernehmen. Neben dem Virus selbst zählen soziale und ökonomische Ungleichheiten zu den wichtigsten Ursachen menschlichen Leidens in der Pandemie. In den Worten des britischen Epidemiologen Sir Michael Marmot:

soziale und regionale gesundheitliche Ungleichheiten und die Verschlechterung der Gesundheit für die am stärksten benachteiligten Menschen sind Zeichen einer Gesellschaft, die nicht funktioniert, um den Bedürfnissen ihrer Mitglieder gerecht zu werden. Es besteht die dringende Notwendigkeit, die Dinge anders anzugehen, eine Gesellschaft zu schaffen, die auf den Grundsätzen sozialer Gerechtigkeit beruht; die Ungleichheiten bei Einkommen und Vermögen zu verringern; eine Wirtschaft des Wohlbefindens aufzubauen, die das Erreichen von Gesundheit und Wohlbefinden in den Mittelpunkt der Regierungsstrategie stellt, anstatt eng gefasste wirtschaftliche Ziele zu verfolgen; und eine Gesellschaft zu schaffen, die auf die Klimakrise reagiert und gleichzeitig eine größere Gerechtigkeit im Bereich der Gesundheit erreicht. (Marmot et al. 2020: 4)

Diese Lektion, argumentieren Marmot und seine Kolleg:innen, sei die Wichtigste, die es aus der COVID-19-Pandemie zu lernen gelte. Auch wenn biomedizinische Mittel und Strategien eine wichtige Rolle in der Bekämpfung der Pandemie spielen, so können sie ihre Wirksamkeit ohne zeitgleiche Strategien zur Verbesserung sozialer und ökonomischer Faktoren nicht entfalten. Während die Politik in vielen Ländern darüber diskutiert, wie man die pandemiebedingten Mehrausgaben in den nächsten Jahren zumindest zum Teil wieder zurückholen könne – typischerweise indem man gerade bei jenen spart, die schon bisher die Hauptkosten der Krise getragen haben – schlagen Wissenschaftler:innen, die sich mit den Ursachen der Pandemie beschäftigen, genau das Gegenteil vor: Es brauche strukturelle Veränderungen, die Armut und ökonomische Ungleichheiten verringern. Auch heute gilt: Menschen mit geringem Einkommen und Vermögen sind von Gesundheitskrisen doppelt betroffen: Einerseits haben sie besonders hohe soziale Risiken, weil sie überdurchschnittlich oft als sogenannte Systemerhalter:innen zur Arbeit gehen müssen, wenn andere durch Homeoffice und andere Kontakt- und Mobilitätsreduktionen ihr Infektionsrisiko beschränken können. Gleichzeitig sind in dieser Gruppe auch die biologischen Risikofaktoren besonders hoch: Menschen in den niedrigeren sozio-ökonomischen Schichten haben im Durchschnitt mehr gesundheitliche Probleme als jene in höheren. Die Dynamiken, die zu diesen Phänomenen führen, verstärken sich in einer Pandemie gegenseitig (siehe zum Beispiel Bambra et al. 2021).

Es gilt, die Wurzeln der gegenwärtigen Krise anzugehen, und nicht nur die Symptome zu bekämpfen (Wagenaar/Prainsack 2021). Diese Lektion, die schon bereits aus vorangegangenen Pandemien hätte gelernt werden können, ist in einer hypermobilen Welt, in der Viren sich viel schneller ausbreiten können als jemals zuvor, besonders wichtig. Und das Verhältnis zwischen Wissenschaft und Politik wird sich zumindest teilweise neu erfinden müssen.

Literatur

Bambra, Clare/Lynch, Julia/Smith, Katherine E:

The Unequal Pandemic: COVID-19 and Health Inequalities

. Bristol 2021.

Bay, Jason. Zitiert in: Hadavas, Chloe: How Effective Are Contact Tracing Apps?. In:

Slate

vom 13.5.2020,

https://slate.com/technology/2020/05/contact-tracing-apps-less-effective-iceland.html

(Zugriff am 20.12.2021).

Bell, Alice: Beneath the white coat: the radical science movement. In:

The Guardian

vom 18.7.2013,

https://www.theguardian.com/science/political-science/2013/jul/18/beneath-white-coat-radical-science-movement

(Zugriff am 26.11.2021).

Benaich, Nathan: AI has disappointed on Covid. In:

Financial Times

vom 20. September 2020,

https://www.ft.com/content/0aafc2de-f46d-4646-acfd-4ed7a7f6feaa

(Zugriff am 26.11.2021).

Dabrock, Peter: Folgt der Wissenschaft? In:

Frankfurter Allgemeine Zeitung

vom 13. Dezember 2021.

El-Sayed, Seliem/Prainsack, Barbara: Blue Chips and White Collars: Whose Data Science Is It?

Harvard Data Science Review

3.1,

https://hdsr.mitpress.mit.edu/pub/2szvobpn/release/1

(Zugriff am 22. Dezember 2021).