von Hannah Michel

Seit April arbeitet das global vernetzte CoronaNet-Research-Project daran, staatliche Maßnahmen, die auf das Coronavirus reagieren, zu erfassen, zu quantifizieren und zu vergleichen. Ziel ist es, diese politischen Handlungen in Statistiken darzustellen und öffentlich auf der Website coronanetproject.org für die Forschungscommunity zugänglich zu machen, was einen internationalen Vergleich der Anti-Corona-Maßnahmen ermöglichen soll. Mehr als 500 Wissenschaftler*innen weltweit listet die Website als Mitglieder, viele davon Studierende. Seit der Gründung des Projekts im Frühjahr 2020 kann das Kollektiv, das sich online organisiert, bereits mehrere Publikationen verzeichnen, darunter eine Veröffentlichung in der Nature Human Behaviour.

Hannah Michel, wissenschaftliche Mitarbeiterin des SFB Vigilanzkulturen, sprach mit Luca Messerschmidt, Doktorand der Hochschule für Politik an der TU München und eines der Gründungsmitglieder, über das Projekt, über Wissenschaft während der Corona-Pandemie und den Idealismus dahinter.

Hannah Michel: Beim CoronaNet-Project handelt es sich in vielerlei Hinsicht um ein sehr spannendes Projekt. Wie ist es entstanden? Wie kam es zu der Zusammenarbeit und dazu, dass ihr international so gut vernetzt seid?

Luca Messerschmidt: Wir haben Ende März angefangen, an der TU München und in Abu Dhabi unabhängig voneinander zu überlegen, wie wir einen Datensatz erstellen können, der es ermöglicht zu zeigen, welchen Effekt policies haben, mit denen Staaten weltweit auf das Coronavirus reagieren. Wir wollen dabei alle offiziellen staatlichen Maßnahmen statistisch abbilden, wie zum Beispiel das Tragen von Gesichtsmasken.

Über einen Open Science Pool bei GitHub, auf dem man sich über Ideen austauscht, haben wir uns vernetzt. Zuerst hauptsächlich die TU München und die NYU Abu Dhabi, dann auch die Yale University. Anfang April konnten wir dann direkt mit der Arbeit starten.

Damals haben wir auch schon mithilfe eines survey instruments gearbeitet. Die policies sollten nämlich nicht in einem unübersichtlichen Google Sheet gesammelt werden, sondern standardisiert werden.

HM: Du hast eben über das Standardisieren von Daten gesprochen. Das stelle ich mir statistisch schwierig vor — wie habt ihr ausgewählt, welche policies wie standardisiert werden?

LM: Cindy Cheng (Hochschule für Politik, TU München, Anm. d. Red.) hatte schon eine Woche vor Beginn des Projekts angefangen, sich die policies aus Vietnam anzuschauen, um grob die Entwicklung der Maßnahmen einschätzen zu können. Von dieser Empirie ausgehend wird dann überlegt, was es für Kategorien geben muss. Anhand dessen wird dann ein Codebook geschrieben, in dem die policies vereinheitlicht kategorisiert werden, sodass wir politische Handlungen statistisch erfassen können.

Mittlerweile haben wir etwa 18 Kategorien an policies mit etwa 20 Unterkategorien. Da gibt es relativ einfache — zum Beispiel, wenn ich meine Grenze schließe, dann ist das eine „border closure“. Das kann dann wiederum gegenüber einem bestimmten Land, oder nur Touristen und Reisenden sein, was jeweils statistisch anders abgebildet wird.

Dabei muss man natürlich einschätzen, welche Eventualitäten es gibt. Denn es war ja nicht von vornherein klar, was passieren würde. Dass zum Beispiel Apps entwickelt würden — das wussten wir am Anfang nicht.

HM: Wie schafft man es überhaupt, mit über 500 Menschen in einem Projekt zu arbeiten? Vor allem wenn man bedenkt, dass viele auf freiwilliger Basis arbeiten und noch wenig Erfahrung haben. Gibt es so etwas wie eine zusätzliche „Kontrollinstanz“?

LM: Wir haben angefangen, mit Slack (Messengerdienst, u.a. für unternehmensinterne Kommunikation, Anm. d. Red.) zu arbeiten, damit alle Mitwirkenden jederzeit Fragen stellen können. Das ist mittlerweile zu unserem Standard-Kommunikationsmedium geworden. Wir sind eben 500 Leute und diese Menge kann man nur auf diese Weise organisieren. Außerdem kommen immer noch Interessierte hinzu. Um unsere Informationen weiterzugeben, haben wir dann unsere „Bibel“ geschrieben, unser Manual, das 40 Seiten umfasst und das jedem erst einmal die Möglichkeit gibt, sich mit dem Projekt auseinanderzusetzen.

Und zum Thema Standardisieren: Es ist natürlich auch richtig, dass eine gewisse Reliabilität und Validität in die Messung einbezogen wird. Wir müssen dafür Sorge tragen, dass die Mitwirkenden vorbereitet werden, bevor sie anfangen zu coden. Es gibt Trainingsvideos und einen finalen Test, in welchem Teilnehmende mindestens 70% der abgefragten policy richtig codieren müssen. Wer den besteht, darf ins Projekt einsteigen. Aber grundsätzlich haben wir eine relativ gute Reliabilität.

HM: Ihr seid ja international vertreten, sind dann die Wissenschaftler*innen für ihr jeweiliges Land zuständig?

LM: Am Anfang war das nicht möglich, da nimmt man noch, was man kriegt, salopp gesagt. Das heißt, wir teilen schon nach den Sprachkenntnissen ein, aber das ging nicht so ganz auf. Aber mittlerweile ist unsere Gruppe enorm gewachsen und da sind wir besser in der Lage, das einzuteilen, wenn wir zum Beispiel einen bestimmten indischen Dialekt oder eine Provinzsprache verstehen müssen. Da finden wir dann jemanden, der Teil des Netzwerkes ist. Nichtsdestotrotz haben wir für einige Gegenden keine zuständige Person — für Angola zum Beispiel — aber wir decken sprachlich schon viel ab. Zwar nicht alles, das ist aber auch kaum möglich.

Es gibt ja auch andere Projekte, die mit Corona und Daten der Regierungen arbeiten, mit denen wir auch zusammenarbeiten und uns austauschen. Wir sind größtmöglich transparent, weil wir den Anspruch haben, alle drei Tage unsere Daten hochzuladen. Natürlich unter der Prämisse, dass noch nicht alles perfekt ist, aber auch andere Projekte haben diese Einstellung. Da merkt man erst, wie wichtig es ist, mit offenen Karten zu spielen.

Wir haben ja alle ein Ziel und das ist, die aktuelle Lage komplett abzudecken. Ich glaube langfristig — in der Wirtschaft würde man von Marktkonsolidierung sprechen — wird es dazu führen, dass einige abspringen, weil sie kein funding mehr bekommen. Das wird sich in der nächsten Corona-Welle zeigen. Denn die Motivation von Studierenden, Mitarbeiter*innen und Wissenschaftler*innen ist endlich.

Wir versuchen unsere Mitarbeiter*innen außerdem immer dazu zu bringen, dass sie wissenschaftliche Paper und Reports veröffentlichen und so möglichst viel von ihrer Arbeit hier mitnehmen. Ich zum Beispiel habe eine Learning Platform erarbeitet, wo die Mitwirkenden nicht nur R (eine freie Programmiersprache für statistische Berechnungen und Grafiken, Anm. d. Red.) und Statistik lernen können, sondern die Methoden lernen, die sie dann direkt an unserem Datensatz anwenden. Unser Ziel ist, dass andere mit den Daten arbeiten können.

HM: Es wirkt ja fast so, als hätte sich aus der globalen Krise eine Art Wissenschaftsidealismus entwickelt. Globale Zusammenarbeit, motivierte Studierende, so wünscht man sich das eigentlich.

LM: Das könnte man meinen, aber es gibt auch Wissenschaftler*innen und private Unternehmen, die ihre Daten nicht rausgeben, da kann man nichts dran ändern. Das Schlimmste ist allerdings, wenn Forschungsprojekte nach außen hin open science betreiben, aber dann nur die erste Umfragewelle veröffentlichen und auf Rückfragen zu dem Rest der Daten nicht reagieren. Letztendlich streichen sie so das Prestige für open science ein und im Zweifel auch das funding, aber arbeiten möglichst lange mit ihren eigenen Daten, um ihre Themen in die Pipeline zu kriegen. Das deckt sich nicht mit meinem Verständnis von solidarischer Wissenschaftspraxis.

HM: Das sind ja sicher auch Interessen, die auf nationaler Ebene mit Fördergeldern oder Ähnlichem zu tun haben. Veröffentlichungen sind ja auch immer eine Begründung, Projekte weiter zu finanzieren.

LM: Genau, das ist richtig. Wie gesagt, ich habe auch kein Problem damit. Für uns war von Anfang an klar: Da bei uns 500 Leute mitarbeiten, kann es nur unser Anspruch sein, das direkt auf unserer Plattform zu veröffentlichen. Denn es macht gar keinen Sinn, da letztendlich einen persönlichen Nutzen daraus zu ziehen. Mit unseren Daten können wir wirklich helfen herauszufinden, welche politischen Maßnahmen sich als effektiv erweisen und welche nicht.

Wenn jemand stunden- oder wochenlang an einem Datensatz sitzt, der teilweise Corona-Daten beinhaltet, dann finde ich es völlig in Ordnung, wenn man da erst einmal seine eigene Forschung priorisiert. Aber wenn es um Forschungsverbünde geht, und auch beispielsweise das RKI dahintersteht, dann aber die Herausgabe der Daten an die Bedingung geknüpft wird, dass man mit allen 5 Mitarbeiter*innen auch auf dem Paper steht, dann ist das schon eine Art Erpressung. Und wenn man weiß, dass diese Projekte vom Bundesministerium gefördert werden, dann ist das schon ärgerlich.

Tatsächlich werden wir mittlerweile auch finanziell unterstützt: Einmal durch den „Lenkungskreis Globale Krisen“ der Leibniz-Gemeinschaft und ab November haben wir sogar als Research Consortium mit 31 weiteren Universitäten ein von der EU finanziertes Horizon 2020 Projekt erhalten.

HM: Ist es euch denn auch schon mal auf Regierungsebene passiert, dass Infos nicht rausgegeben wurden über gewisse policies oder dass ihr da in Konflikte kamt?

LM: Also der einzige Konflikt, den wir wirklich hatten, war bis jetzt das Coding bei Nordzypern, Palästina oder Taiwan. Dort gibt es nämlich eigenständige policies. Aber Teile unserer Mitarbeiter*innen, die beispielsweise aus China oder Israel kommen, fragen dann, warum das extra gecodet wird. Das kann die Zusammenarbeit vor Herausforderungen stellen.

Tatsächlich haben einige Länder unterschiedliche Informationsflüsse. Also Nicaragua sticht z.B. damit hervor, dass sie daran festhalten, dass sie keine policy mehr verabschieden wollen. Das ist dann auch eine politische Handlung, die wir praktisch nicht messen können und deswegen in der Statistik nicht als policy auftaucht. Aber das heißt, man hat zwangsläufig immer Länder, in denen man eine bessere Datenlage hat. Das sind relativ oft Demokratien.

Auf subnationaler Ebene ist es wieder ganz anders, das kann sich in den einzelnen Bundesländern oder Provinzen unterscheiden. Niedersachsen zum Beispiel hat eine vollumfängliche Liste von allen policies, die es verabschiedet hat. Da muss man sich etwas durchwursteln und ich bin auch relativ froh, dass wir dafür unsere research assistants und Wissenschaftler*innen haben.

HM: Um noch mal darauf zurück zu kommen, wie schwierig es ist, eure Datensätze zu quantifizieren: Wir interessieren uns im Sonderforschungsbereich Vigilanzkulturen ja nicht nur für Top-Down-Maßnahmen, sondern auch für das Befolgen und gegenseitige Überwachen solcher Maßnahmen durch die Bevölkerung selbst. Wird das auch in euren Daten berücksichtigt? In eurem neusten Artikel über die USA nehmt ihr beispielsweise Umfragewerte mit auf. Aber gibt es da noch andere Möglichkeiten?

LM: Was wir messen, das ist die compliance zu enforcement mechanisms. Das heißt, wir fragen, ob etwas freiwillig ist, verpflichtend, oder sogar verpflichtend mit Gefängnisstrafe. Wir erfassen also die Bestimmungen de jure. Im nächsten Schritt muss man schauen, was wirklich eingehalten wird.

Da nehmen wir unseren Datensatz als Basis, zu dem wir weitere Daten wie cases in einem Land, das approval rating und die mobility-Daten geben. Aus den Mobilitätsdaten von Google können wir beispielsweise schließen, wie viele Leute sich an Maßnahmen halten, welche die Mobilität besonders einschränken. Da bildet unser Datensatz einen Baustein, um zu verstehen, wie wirksam die Corona-Maßnahmenletzten Endes sind.

Momentan arbeiten wir zum Beispiel an einem Paper, das versucht, verschiedene europäische Staaten miteinander zu vergleichen. Da wollen wir uns den politischen Diskurs anhand der Umfragedaten in einem Land ansehen.

HM: Damit kommen wir auch schon zum Ende. Willst du noch ein letztes Wort anbringen, vielleicht einen Aufruf an die Wissenschaft?

LM: An die Wissenschaft, ja (lacht). Nee, ich denke einfach, dass es extrem interessant ist, was Corona jetzt nicht nur in der Digitalisierung der Lehre bringt, sondern auch in der Forschung. Ich finde auch klasse, dass daran Leute mitarbeiten, die sonst sehr stark von der Forschung ausgeschlossen wären.

Wenn man vor 5 Jahren so ein Projekt gestartet hätte, dann hätte man wahrscheinlich gar nicht international angefangen, sondern bei der LMU und der Hochschule München angefragt, aber sonst wäre man in seinem Kontext geblieben. Jetzt haben wir wirklich Leute aus jedem Weltteil und ich finde es großartig, dass aus dieser großen Herausforderung – auch emotionaler Art – dann diese Motivation entsteht. Selbst in dieser Zeit zwischen März und Juni, wo man im Lockdown war, in New York oder irgendwo in Nordafrika, hatte man letztendlich die Möglichkeit, das konstruktiv zu verarbeiten. Und das hat auch mir viel geholfen, über die Corona-Zeit zu kommen.

HM: Ich danke dir für das interessante Gespräch!

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