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Dienstag, 21.09.2021 13:54 - Alter: 24 Tage

Corona und die Wissenschaft: Soziale Ungleichheit – die Wand vor der letzten Meile des Corona-Marathons

Prof. Dr. Christoph Klimmt

Mit dem Regime aus Lockdowns, Shutdowns und AHA einerseits und der Impfkampagne andererseits stehen die reichen Industrieländer (anders als der viel größere ärmere Teil der Welt) recht gut da, was den Zwischenstand der Pandemiebekämpfung angeht. Natürlich ist jeder Todesfall, jede Long-Covid-Patientin beklagenswert und ein gravierendes Problem, dass Ursachenforschung und weitere Präventionsanstrengungen erfordert. Gesamtgesellschaftlich ist man hierzulande dennoch schon weit gekommen. Und wundert sich zugleich, warum die Rückerlangung einer vollständigen und dauerhaften Kontrolle über das Virus nicht gelingen mag. In Westeuropa weisen die Inzidenzzahlen im Juli 2021 erneut drastisch nach oben; auch in Deutschland zeichnet sich ab, dass der erreichte Tiefststand an neuen Infektionen vorüber ist. Zugleich hadern die Expert:innen damit, dass die Impfkampagne stockt. Das neue Schuljahr, das Wintersemester, vorher schon die Urlaubssaison – die vielen Aspekte einer Rückkehr zur gewohnten Normalität müssen weiterhin mit erheblichen Unwägbarkeiten gedacht werden.

Nicht nur aus kommunikationswissenschaftlicher Sicht besteht der Schlüssel zur erfolgreichen Fortführung des Kampfes gegen Covid-19 in der gezielten Bearbeitung der Folgen sozialer Ungleichheit. Wir haben über das komprimierte, auf Fallzahlen und Impfquoten reduzierte Reporting des RKI und der Regierungen von Bund und Ländern vernachlässigt, dass hinter diesen Indikatoren jenes Phänomen verborgen liegt, mit dem sich die Sozialwissenschaften seit jeher auseinandersetzen: Varianz, auch bekannt als Diversität, Heterogenität, Vielfalt. Infektionsrisiken, Krankheitsverläufe, Sterblichkeitswahrscheinlichkeiten und viele weitere Covid-19-bezogene Merkmale unterscheiden sich zwischen den Menschen und innerhalb eines Menschen zu verschiedenen Zeitpunkten dramatisch. Gesundheitsämter beachten in ihrer Suche nach Fällen, Hotspots und Quarantänebrechern diese Unterschiedlichkeiten nicht – ihr Ziel ist es nicht, Varianz zu messen und zu erklären (das ist vielmehr das Ziel sozialwissenschaftlicher Empirie), sondern möglichst vollständige Lagebilder zur Gefahrenabwehr zu erreichen. Die tagesaktuelle Beobachtung des Infektionsgeschehens – ohnehin betrieben nur mit anfallenden und nicht-repräsentativen Stichproben (vgl. https://www.ijk.hmtm-hannover.de/de/institut/aktuelles/meldungen/archiv/2020/maerz/artikel/corona-und-die-wissenschaft-beitrag-i/) – unterschlägt die Vielfalt der Lebenslagen, Infektionsdynamiken und individuellen Risiken. Wir können sie nur sichtbar machen, wenn wir Ko-Varianzen untersuchen, also prüfen, welche anderen Merkmale mit dem Merkmal „infiziert – nicht infiziert“ zusammenhängen.

Hier kommen sehr unterschiedliche Perspektiven in Betracht, so etwa die Frage nach Situationen, Orten und Zeitpunkten, zu denen Virusübertragungen stattfinden (vgl. z. B. den aufschlussreichen Beitrag von Cord Riechelmann in der Frankfurer Allgemeinen Sonntagszeitung). Auch die Sichtweise auf stabile Personeneigenschaften, die mit Covid-19-relevanten Merkmalen assoziiert sind, ist von großem Wert, wie man beispielsweise an der Betrachtung von sozialen Faktoren und Infektionshäufigkeiten im Kölner Stadtgebiet durch das Fraunhofer-Institut für Intelligente Analyse- und Informationssysteme sehen kann (https://www.iais.fraunhofer.de/de/geschaeftsfelder/healthcare-analytics/fraunhofer-projekte-corasiv-und-coperimoplus.html).

Warum ist diese varianzerklärende – und damit genuin empirisch-sozialwissenschaftliche – Herangehensweise so entscheidend für die letzte Meile der Pandemiebekämpfung? Bislang hat sich die Gesamtstrategie – und auch die Kommunikation der Maßnahmen – einem „one size fits all“-Ansatz verschrieben. Allgemeine Verhaltensregeln für alle, Impfpriorisierung für alle Menschen einer Gruppe, die strikt nach dem Risiko schwerer Krankheitsverläufe definiert wurde, Impfangebote, zu denen (jedermann) hingehen kann und soll. Ein solcher Generalansatz kann nur funktionieren in Gesellschaften, die stark homogen sind – alle Menschen sprechen die gleiche Sprache, haben ein gleiches Mindestmaß an Wissen, Vertrauen und Handlungsmöglichkeiten im Umgang mit den Infektionsrisiken für sich und ihr Umfeld. Aber so ist unsere Gesellschaft bekanntlich nicht strukturiert. Ungleichheit prägt das Bild auf allen Dimensionen, von denen wir wissen oder ahnen, dass sie mit Covid-19 zu tun haben: Wissen, Vertrauen in Staat und Institutionen, Wohlverhältnisse, Möglichkeiten und Bereitschaft, Abstand zu halten in Beruf, Familie, Freizeit, und vieles mehr. Was wir daher im Moment sehen, ist der Fortschritt, der mit einem „one size fits all“-Ansatz der Pandemiekommunikation und -bekämpfung erreicht werden kann.

Bei hochansteckenden Viruskrankheiten ist dieser Fortschritt nun leider und offenkundig unzureichend.

Mit etwas Distanz zum Geschehen lohnt sich gewiss die Betrachtung der Frage, warum wir bislang die Perspektive sozialer Ungleichheiten so wenig systematisch entwickelt haben in der Pandemiebekämpfung. Vordringlich ist jedoch die programmatische Korrektur dieses Versäumnisses. Wissenschaftliche Forschung – gerade aus nichtmedizinischen Sozialwissenschaften – muss mit der Erfassung des Infektionsgeschehens eng verkoppelt werden. Wir benötigen anlasslose Reihentestungen, die mit Fragebogenuntersuchungen verknüpft sind. Lebenslage, Bewegungsmuster, Gewohnheiten, Umfeldfaktoren wie Berufstätigkeit und bevorzugte Aufenthaltsorte sind Beispiele für Merkmale, die wir routinemäßig von allen Getesteten – solchen mit positivem und solchen mit negativem Ergebnis – erfassen müssen. So ermitteln wir Co-Varianzen und verstehen endlich besser, welche Merkmale *erklären* können, warum sich manche Menschen anstecken und andere nicht. Erklärfaktoren zu ermitteln ist wiederum die Grundlage für differenzierte Ansprachestrategien und Maßnahmen. Welche Zielgruppen muss ich wegen welcher Risikofaktoren ansprechen? Welche Angebote, welche Informationen adressieren ihr spezifisches Corona-Problem? Erst dieses Wissen über Co-Varianzen und Erklärfaktoren öffnet den Raum für Public Health- und Kommunikationsstrategien, die es braucht, um nach dem bisherigen Zwischenerfolg von „one size fits all“ weiter voranzukommen.

Damit steigt der Aufwand in Relation zum weiteren Fortschritt eskalativ an. Es bedarf sehr viel mehr Forschungs-, Ermittlungs-, Kommunikations- und Maßnahmeneinsatzes, um einzelne ausdifferenzierte Zielgruppen wirksam in die Pandemiebekämpfung einzubinden. Aber „sollen impliziert können“, wie der Psychologe Norbert Groeben zu sagen pflegt, und solange wir nicht wissen, warum bestimmte gesellschaftliche Gruppen nicht aktiv mitmachen (können), werden wir ohne diesen Zusatzaufwand nicht weiterkommen.

Was bedeutet das konkret? Ein Verständnis für Varianz und Ko-Varianzen im Pandemiegeschehen impliziert die Notwendigkeit, dass Sozialwissenschaft und Gesundheitsbehörden viel enger und vor allem flächendeckend-permanent zusammenarbeiten. Erklärmodelle müssen datengestützt entwickelt werden, und Zielgruppendifferenzierung muss zum Leitansatz für die Pandemiekommunikation sowie die Impfkampagne avancieren. Mit Blick auf hinlänglich bekannte Muster sozialer Ungleichheit hierzulande können und sollten sich die Gesundheitsbehörden indes schon vor dem Gewinn besserer empirischer Daten bezüglich Varianz und Kovarianzen darauf einstellen, dass sie sich um sozial oder ökonomische benachteiligte Bevölkerungssegmente sehr viel aktiver, energischer, nachhaltiger und mit viervielfachtem Personal- und Ressourceneinsatz werden kümmern müssen.

Zuletzt bearbeitet: 27.05.2018

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