Mysteri\u00f6se Lungenkrankheit in Zentralchina ausgebrochen<\/p>dpa, 31. Dezember 2019<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n So lautet die \u00dcberschrift einer kleinen Meldung der dpa am Ende des vergangenen Jahres. 27 Erkrankte hatten die Gesundheitsbeh\u00f6rden in Wuhan damals vermeldet. Heute, knapp vier Monate sp\u00e4ter, liegt die Zahl der best\u00e4tigten Coronavirus-Infizierten weltweit deutlich \u00fcber der Millionenmarke.<\/p>\n\n\n\n In Deutschland leben wir seit einigen Wochen unter Ausnahmebeschr\u00e4nkungen, wir arbeiten teilweise von zuhause, gehen kaum noch raus, treffen keine anderen Menschen. Es wundert daher vermutlich kaum, dass die Menschen in dieser Zeit ein sehr hohes Informationsbed\u00fcrfnis haben. Sehr erfreulich f\u00fcr die „klassischen Medien“ ist die Beobachtung, dass die Nutzer dieses Bed\u00fcrfnis anscheinend verst\u00e4rkt auf den Nachrichtenwebseiten und im \u00f6ffentlich-rechtlichen Rundfunk gestillt haben m\u00f6chten<\/a>. Nicht auf Seiten mit „alternativen Fakten“ oder Verschw\u00f6rungstheorien im Internet. Auch wenn diese durchaus auch aufbl\u00fchen<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Gerade f\u00fcr Datenjournalisten gibt es in dieser Krise viel zu tun: <\/p>\n\n\n\n Zu Beginn der Krise ging es uns haupts\u00e4chlich um klassische Visualisierungen. Vor allem ging es um die Frage: Wie gro\u00df ist die Zahl der Infizierten anderswo? Solange das Virus nur in China nachgewiesen war, gab es eine zentrale Quelle. Doch dann begann es auch in anderen Staaten aufzutauchen. Wir brauchten eine neue Quelle, die im Idealfall die ganze Welt abdeckt.<\/p>\n\n\n\n Vor allem zu Beginn des Coronvirus-Ausbruchs in China (und f\u00fcr alle L\u00e4nder au\u00dfer Deutschland auch weiterhin) haben wir die Daten der Johns-Hopkins-Universit\u00e4t verwendet. Die Forscher dort sammeln die Daten zu Infizierten und Verstorbenen pro Land in einem Dashboard, das mehrmals am Tag aktualisiert wird<\/a>. Und machen die zugrundeliegenden Daten einmal t\u00e4glich auch \u00fcber ein Github-Repository<\/a> zug\u00e4nglich. Bis Mitte M\u00e4rz wurden au\u00dferdem die Zahlen der genesenen Patienten ver\u00f6ffentlicht. Das wurde inzwischen eingestellt. Vermutlich ist die Arbeitslast deutlich gestiegen, seitdem Covid-19 auch in den USA angekommen ist – denn f\u00fcr dort ermittelt die Johns-Hopkins sogar die Zahl der Tests.<\/p>\n\n\n\n Johns-Hopkins ermittelt die Zahl nicht nur aus offiziellen Bekanntmachungen, sondern arbeitet unter anderem auch mit Medien zusammen, die kleinr\u00e4umigere Daten sammeln und vor allem schneller sein sollen, als die amtlichen Statistiken. Denn je schneller wir wissen, wie sich die Zahlen ver\u00e4ndern, umso schneller k\u00f6nnen Politik und Medizin darauf reagieren.<\/p>\n\n\n\n Die deutschen Zahlen f\u00fcr das JHU\/CSSE-Dashboard kommen \u00fcber Umwege von den Kolleginnen und Kollegen des Funke Interaktiv-Teams – die sie wiederum von den Landesgesundheits\u00e4mtern sammeln:<\/p>\n\n\n\n Au\u00dferdem nutzt die JHU Zeit Online und den Berliner Tagesspiegel als Quelle. Vermutlich \u00fcber den Umweg Worldometers, einer Datenwebseite des Unternehmens Dadax. [Tagesschau.de hat versucht, das nachzuzeichnen.<\/a>]<\/p>\n\n\n\n Fazit: Die Johns-Hopkins ist eine gute Quelle f\u00fcr die weltweiten Zahlen. Vermutlich nicht stundenaktuell, aber f\u00fcr einen Eindruck ausreichend. Aber gerade f\u00fcr Deutschland und die einzelnen Bundesl\u00e4nder wollen wir eigentlich aktuellere und direktere Daten. Die erste Anlaufstation w\u00e4re die zust\u00e4ndige Stelle auf Bundesebene:<\/p>\n\n\n\n Das Robert-Koch-Institut wurde in der Berichterstattung immer wieder kritisiert. Teilweise dauerte es mehrere Tage, bis die Zahlen dort den Stand der Johns-Hopkins-Zahlen erreichten. Der Grund: Der lange amtliche \u00dcbertragungsweg \u00fcber die Gesundheitsbeh\u00f6rden der Kreise, zu den Gesundheitsministerien der L\u00e4nder, zum RKI. [Mehr zu diesem Prozess hat mein Kollege Christian Endt hier aufgeschrieben<\/a>.] Inzwischen sind die Zahlen des RKI auf ein neues, elektronisches Meldesystem umgestellt worden. Aber eine Verz\u00f6gerung l\u00e4sstsich auch dadurch nicht vermeiden. Wir versuchen deshalb, wo es geht, auf die RKI-Zahlen zu verzichten.<\/p>\n\n\n\n Wie machen das andere L\u00e4nder (zugegebenerma\u00dfen immer mit anderen Vorraussetzungen)?<\/p>\n\n\n\n Auch das Robert-Koch-Institut erm\u00f6glicht \u00fcber ein Dashboard<\/a> seit etwa einer Woche auch den Zugang zu sehr viel kleinr\u00e4umigeren Daten, als zu Beginn der Krise. Und dank dem Geodaten-Anbeiter ESRI werden die Daten hinter dem Dashboard als Open Data angeboten<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Das bedeutet \u00fcbrigens nicht, das das RKI gerade einen besonders schlechten Job macht. Immerhin werden \u00fcberhaupt Daten ver\u00f6ffentlicht. Und zwar sehr regelm\u00e4\u00dfig und mit zunehmender Detailtiefe. Aber: Der langsame Start und die Probleme bei der \u00dcbermittlung (teilweise kommen am Wochenende aus manchen Orten keine Meldungen) zeigen einfach, wie schlecht es um Open Data in vielen Bereichen der \u00f6ffentlichen Verwaltung in Deutschland bestellt ist. Wen das genauer interessiert, der sei auf die Experten dazu verwiesen: zum Beispiel die OpenKnowledgeFoundation<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Dass die Datenbasis in Deutschland besser wird, haben wir Initiativen wie Risklayer zu verdanken. Das ist eine Kooperation des Center for Disaster Management and Risk Reduction Technology (CEDIM) am Karlsruher Intitut f\u00fcr Technologie undRisklayer, einer Analysedatenbank zur Risikobewertung. In Kombination mit einem Crowdsourcing und smartem Webscraping werden so viele Quellen (Landesgesundheits\u00e4mter und lokale Beh\u00f6rden) kombiniert. Das Ergebnis: Ziemlich aktuelle und kleinr\u00e4umige Daten. (Eine weitere, wenn auch inoffizielle Quelle ist coronavirus.jetzt<\/a>). Bei dem Tagesspiegel habe ich Risklayer auch schon als Quelle in Grafiken entdeckt.<\/p>\n\n\n\n Auch wir standen vor dem Problem, wie wir unseren Leserinnen und Lesern aktuelle Zahlen, am besten f\u00fcr alle Bundesl\u00e4nder anbieten k\u00f6nnen. Dabei haben ein paar Kollegen aus der Politikredaktion ein einfaches Verfahren entwickelt: Ein Googlesheet. Sie recherchieren f\u00fcr jedes Bundesland die aktuellsten Zahlen und tragen sie in das Sheet ein. Der Vorteil: Wir m\u00fcssen uns nicht auf eine Quelle verlassen, die m\u00f6glicherweise langsam ist. Der Nachteil: dieser Job bleibt bei Menschen h\u00e4ngen.<\/p>\n\n\n\n Damit wir diese Menschen daf\u00fcr an anderer Stelle entlasten, haben wir sehr viele Grafiken automatisiert. [Wer sich f\u00fcr die Skripte dahinter interessiert, findet einen Stand auf dem SZ-Github-Account<\/a>. Die Automatisierung funktioniert \u00fcber das DatawRappr-Package<\/a>]. Jede halbe Stunde werden inzwischen an die zehn Grafiken automatisch auf den neuesten Stand gebracht. Ohne, dass jemand h\u00e4ndisch etwas daf\u00fcr tun muss.<\/p>\n\n\n\n F\u00fcr die deutschen Bundesl\u00e4nder verwenden wir also Daten aus der eigenen SZ-Recherche, f\u00fcr die ganze Welt nehmen wir Johns-Hopkins. Aktuell haben wir noch eine Karte mit den deutschen Kreisen – daf\u00fcr nehmen wir Daten des RKI, normalisiert auf 100.000 Einwohner.<\/p>\n\n\n\n \u00dcber die Frage „Normalisieren oder nicht?“ gab es einige Diskussionen unter deutschen Datenjournalist\u00efnnen auf Twitter. Als es nur wenige F\u00e4lle weltweit (oder auch in Deutschland gab) pl\u00e4dierten viele (auch wir) daf\u00fcr, die Zahl der F\u00e4lle absolut zu zeigen, als Kreise. Warum?<\/p>\n\n\n\n Je kleiner die Zahl der F\u00e4lle, umso eher steckt dahinter eine einmalige Ansteckungsgeschichte. Die Kappensitzung im Kreis Heinsberg, mutma\u00dflich das Starkbierfest in Mitterteich. Diese F\u00e4lle stechen heraus. Solange ein Virus nicht halbwegs regional breit gestreut ist (wie Verbrechen oder Autounf\u00e4lle) macht eine Normalisierung wenig Sinn. Ja, in China leben viele Menschen. Ja, die Ansteckung durch ein Virus h\u00e4ngt bestimmt auch damit zusammen, wie dicht Menschen zusammentreffen. Aber eben nicht nur. Au\u00dferdem (so mein Eindruck) interessiert viele Menschen die absolute Zahl der Erkrankten in ihrer N\u00e4he. Wir haben deswegen lange auf eine Normalisierung verzichtet. Inzwischen nutzen wir sie auf der oben angesprochenen Karte der deutschen Landkreise.<\/p>\n\n\n\n Aber: Solche Entscheidungen bleiben nicht ohne Debatte. Innerhalb und au\u00dferhalb des Teams. <\/p>\n\n\n\n „FlattenTheCurve“ geisterte vor wenigen Wochen durch soziale Netzwerke. Eine wesentliche Variable davon ist aber auch: Die Verdopplungsrate. Wie schnell verdoppelt sich die Zahl der Infizierten? Bundeskanzlerin Merkel gab die Marke von zehn Tagen aus, ab der man \u00fcber die Aufhebung der Ausgangsbeschr\u00e4nkungen sprechen k\u00f6nnte. Diese Verdopplungszahl haben wir seit einigen Wochen als festes Element in einem Dashboard auf der Homepage untergebracht. Sie soll ein bisschen weiterf\u00fchren. Und ist eine eigene Berechnung aus den vorhandenen Daten.<\/p>\n\n\n\n Vor allem bei der Spalte „Trend“ haben wir gemerkt, wie hoch das \u00f6ffentliche Interesse aktuell ist. Noch nie habe ich so viele Lesermails bekommen. Sehr interessant war, wie sich die Menschen darin ge\u00e4u\u00dfert haben. W\u00e4hrend die Debatte auf Twitter in vielen F\u00e4llen sachlich und konstruktiv war (auch das ist bemerkenswert), hatten wir in vielen Mails das Gef\u00fchl, man wollte uns grunds\u00e4tzlich unterstellen, dass wir keine Ahnung h\u00e4tten und unsere Darstellung v\u00f6llig falsch sei. Als ob wir uns nichts dabei gedacht haben. Die konstruktiven Mailschreiber haben aber dankenswerterweise viel wertvolles Feedback geschickt.<\/p>\n\n\n\n Sehr sch\u00f6n finde ich den Ansatz, dass inzwischen fast jedes DDJ-Team ein Dashboard produziert hat. Alle haben einen bisschen anderen Angang – ich halte die Grundidee aber f\u00fcr total richtig, solange man mit einem Dashboard weiterhin eine Art „Story“ erz\u00e4hlen kann.<\/p>\n\n\nWo kommen die Daten her?<\/h2>\n\n\n\n
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Es gibt auch private Datensammler<\/h2>\n\n\n\n
Wie wir unsere Coronavirus-Daten sammeln<\/h2>\n\n\n\n
Normalisierte Karten zum Coronavirus?<\/h2>\n\n\n\n
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![\"\"](\"https:\/\/benedict-witzenberger.de\/wordpress\/wp-content\/uploads\/2020\/03\/SZ-Corona-Dashboard.png\")
Wie die Datenjournalistenszene mit Covid-19 umgeht<\/h2>\n\n\n\n