Neu auf der Corona Datenplattform: Regionale Trends und Entwicklungen der Inzidenzen

von Christoph Höser, Institut für Hygiene und Public Health des Universitätsklinikums Bonn und Bea Nolte, infas 360 GmbH

Zur Bewertung von Inzidenzen benötigt man zusätzlich die Richtung der Entwicklung. Trends ermöglichen eine differenzierte Betrachtung der Inzidenzen.

Die Corona-Datenplattform integriert seit Kurzem die Visualisierung regionaler Trends, ein Projekt des Konsortiumsmitglied IHPH des Universitätsklinikums Bonn. Mit dem neuen Datenupdate Juni 2021 liegen diese Informationen nun auch für alle Anwender als downloadbarer Datensatz zur Verfügung.

Das Trend-Dashboard

Die Nutzung des Dashboards auf der Corona-Datenplattform kann wie folgt beschrieben werden:

Reporting Areas sind als Kreise im zentralen Diagramm dargestellt: der Durchmesser entspricht der Bevölkerung, die Farbe den Bundesländern. In der interaktiven Version können Bundesländer selektiert werden, deren Kreise sichtbar sein sollen. Der zentrale Scatterplot zeigt die Verhältnisse von letztem Trend + aktuelle Situation für einen bestimmten Stichtag. Im interaktiven Plot kann dies tagesscharf gewählt werden.

Über die reine Situationsbewertung hinaus, wie sie z.B. durch die vergleichbaren 7-Tage-Inzuidenzen möglich ist, können nun 7-Tage-Inzidenzen differenziert betrachtet werden: 7-Tage-Inzidenzen verschiedener Kreise mit identischem Wert können sehr wohl weit auseinander liegen, wenn der letzte Trend zur Interpretation mit herangezogen wird. In der Abbildung zum 3. April zeigt sich beispielsweise, dass die Kreise die Klasse mit der 7-Tage-Inzidenz „120 bis 140“ am stärksten belegen. Innerhalb dieser Klasse zeichnet sich jedoch eine Dichotomisierung ab, nämlich Kreise mit stark fallendem und Kreise mit zuletzt stark steigendem Trend. Daher ist es nicht hilfreich, die 7-Tage-Inzidenz allein zu betrachten, wenn man die Situation bewerten möchte.
Damit die Differenzierung einfach möglich und trotzdem vollständig bleibt, wurden die Extremwerte der Inzidenzen am rechten Rand gesammelt dargestellt.

Die randlichen Balkengraphiken geben eine Zusammenfassung des Scatterplots nach Zeilen und Spalten in jeweils zwei Versionen. Hier wird einerseits die Anzahl der Kreise verwendet, andererseits nach Anzahl der Einwohner gewichtet. Am Beispiel 3. April sind beide Varianten nahezu identisch für die 7-Tage-Inzidenzen und nur leicht abweichend bei den Trends. Das stellt sich zu anderem Datum anders dar, wen urbane Gebiete bspw. besonders intensives Infektionsgeschehen verzeichnen.

Beispielinterpretation

Der große orangene Kreis am unteren Rand repräsentiert Berlin. Die 7-Tage-Inzidenz lag am 3. April bei 133,7 mit zuletzt sehr stark fallendem Trend.

Bei 97,2 lag die 7-Tage-Inzidenz des SK München (hellblauer Kreis) am gleichen Tag, mit leicht fallendem Trend. Damit sind Trend und 7-Tage-Inzidenz für beide Großstädte verschieden. In der Zusammenschau zeigt sich, dass die komplexe Situation aus jeweiliger 7-Tage-Inzidenz in Kombination mit dem Trend jedoch keine sehr unterschiedliche Prognose wahrscheinlich erscheinen lässt.

Viele Kreise, mit möglicherweise einer weiten Spanne an 7-Tage-Inzidenzen incl. hoher Werte,  können sich am unteren Rand des Scatterplots sammeln. Dies würde bedeuten: Die Situation ist schlecht, aber der Trend ist positiv, wir sind – trotz hier Inzidenzwerte – auf dem richtigen Weg (interaktive Version am 3.Mai 2021)

Das Gegenteil zeigt die Graphik am 12. März 2021: viele Kreise mit einer 7-Tage-Inzidenz < 80, aber sehr viele mit extrem steigendem Trend.

Sie haben Fragen zu den Visualisierungsmöglichkeiten? Dann kontaktieren Sie unser Corona-Datenteam unter corona@infas360.de 

Im Kampf gegen Corona: Deutliche Mehrheit würde seinen Standort tracken lassen.

Die Corona-Warn-App erfasst keine Standortdaten. Das sei auch völlig sinnlos, so der Bundesdatenschutzbeauftragte in einem Spiegel-Gastbeitrag. „Welchen Mehrwert hat die Information, ob ich eine infizierte Person im Supermarkt oder in der Buchhandlung getroffen habe? Nicht Orte übertragen Viren – sondern Menschen.“

Dabei werden Viren immer an einem Ort übertragen. Und zur Erkennung von Infektionsorten und -clustern nimmt das sog. Geotracking eine zentrale Rolle ein. Deshalb spricht sich im Kampf gegen Corona auch der Deutsche Dachverband für Geoinformation, kurz DDGI, deutlich für eine Nutzung von GPS-Daten aus. „Wer zuverlässige und sichere Aussagen zum persönlichen Infektionsrisiko treffen möchte, braucht eine CoronaAPP mit Geolokationen. Mit der App könnten dann auch weitere Geoinformationen wie beispielsweise regionale und lokale Differenzierungen getroffen werden umso gezielt zur Eindämmung der SARS-CoV-2-Epedimie beizutragen.“, lässt der DDGI auf seiner Hompage verlauten.

Steht der Datenschutz dem Nutzen von Geoinformation also im Weg oder handelt es sich bei der Corona-Warn-App mehr um eine technologische Fehlentwicklung? Fest steht jedenfalls, dass die große Mehrheit bereit wäre, sich freiwillig tracken zu lassen. Erst im März diesen Jahres gaben im CASA-Monitor 48,1% von rund 11.000 befragten Personen infas 360 gegenüber an, sie wären bereit, ihren Standort über eine App (anonymisiert) tracken zu lassen, damit man Infektionsorte und -cluster besser identifizieren könne. Nur jeder Dritte (34,3%) verneinte die Frage. 17,6% antworteten mit „Weiß nicht“. Dagegen sagten nur 37,5%, sie nutzten die Corona-Warn-App, wovon wiederum nur 18% überhaupt einmal eine Risikowarnung erhalten haben.

Kaum auszudenken, was man hätte für ein Wissen generieren können, wäre man dem Rat des DDGI im letzten Jahr gefolgt. Weiterführende Informationen unter consulting@infas360.de erhältlich.

Der CASA-Monitor von infas 360 ist ein bevölkerungsrepräsentativ (ab 18J.) kalibrierter Online-Access-Panel, der eine fortlaufende Mehrthemenbefragung umfasst, die aufgrund der hohen Fallzahl (je Befragung ca. 10.000 Personen) und mittels Small Area Methodik auch regionalisiert werden kann.

Neue Studie zur regionalen Impfbereitschaft: Anteil der Corona-Impfgegner in Niedersachsen am größten.

Durch ein neu angewendetes Verfahren hat infas 360 gemeinsam mit dem infas Institut die Befragungsergebnisse zur Impfbereitschaft aus dem Februar und März erstmals bevölkerungsrepräsentativ (ab 18 Jahren) regionalisiert. Im Ergebnis liegen nun fünf Impfgruppen für alle Bundesländer und auf Wunsch pro Kreis bzw. kreisfreier Stadt vor.

Die Corona-Impfgruppen

Bei der Befragung wurde neben der Gruppe der bereits Geimpften (6,5%) die Impfbereitschaft in vier Gruppen mit der Fragestellung: „Würden Sie sich impfen lassen, wenn Ihnen eine Impfung angeboten werden würde?“ unterteilt nach folgenden Antwortmöglichkeiten:

  •  Ja, sobald dieses Angebot besteht (56,2%)
  •  Ja, aber ich warte noch etwas ab (11,9%)
  •  Ich habe noch nicht entschieden, ob ich mich impfen lassen werde (14%)
  •  Nein (11,4%)

In Klammern die jeweils bundesweiten Ergebnisse dazu mit Stand Februar/März. Hinweis: Durch den Befragungszeitraum können hier abweichende Zahlen zur Impfquote / Impfwillige je Bundesland entstehen.  Der Fragebogen kann hier CM_Health_FB_2021_01 eingesehen werden. 

Die Regionalisierung

Durch eine neuartige Kombination des Online-Access-Panels von infas 360 mit über 10.000 Befragten und den Daten aus der monatlich fortlaufenden telefonischen Befragung auf Basis einer ADM-Zufallsstichprobe (Dual Frame) des infas Instituts ist es mittels einer „Blended Calibration“ gelungen, die Ergebnisse repräsentativ auf Bundeslandebene zu regionalisieren. Die Ergebnisse lassen sich nun für alle Impfgruppen wie folgt darstellen (Anm.: Ja in einer Gruppe zusammengefasst als Impfwillige).

Danach ist die Impfbereitschaft (inkl. der bereits Geimpften) in Bremen, Hamburg, Saarland und NRW am größten. Dagegen weisen Niedersachen und Sachsen-Anhalt die meisten Impfverneinenden auf. Die Gruppe der Abwägenden mit ihrer Antwort „Ich habe noch nicht entschieden, ob ich mich impfen lassen werde“ stellen für die Impfstrategie ein wesentliche Kenngröße dar, gilt es diese, noch zu überzeugen und tendieren hin zum NEIN. In Thüringen, Mecklenburg-Vorpommern und Baden-Württemberg ist das rund jeder vierte.

Hier geht‘ zur interaktiven Karte der Impfverneinenden …
Hier geht‘ zur interaktiven Karte der Impfwilligen …
Hier geht‘ zur interaktiven Karte der Impfabwägenden …

Ausblick

Das nun vorliegende „Blended Sample“ von über 12.000 Befragten kann nun in einem nächsten Schritt mittels Small Area Methoden auf Kreisebene für alle 401 Kreise in Deutschland berechnet werden. Unser Consulting-Team gibt Ihnen darüber gerne unter consulting@infas360.de weitere Auskünfte.

Impfverneinde

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Impfwillige

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Impfabwägende

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Die Corona-Datenplattform stellt fortlaufend neue Daten im Kampf gegen die Krise bereit

Das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie beauftragte im September 2020 das interdisziplinäre Konsortium, bestehend aus dem infas Institut für angewandte Sozialwissenschaft, der infas 360 GmbH und dem IHPH – Institut für Hygiene und Public Health des Universitätsklinikums Bonn, erstmals alle regionalen Covid-19 Maßnahmen fortlaufend seit dem 01. März 2020 in Kombination mit epidemiologischen und sozio-ökonomischen Variablen zusammenzustellen.

Am 16.12.20 ging die Plattform unter der Webseite www.corona-datenplattform online. Seit dem nutzen rund 300 registrierte Nutzer aus unterschiedlichen wissenschaftlichen Institutionen das Angebot.

Die regionalen Infektionsdaten zu Infektionen, Genesene, Todesfälle und Intensivstationen werden tagesaktuell auf der Datenplattform nachgehalten. Weitere Datensätze werden monatlich aktualisiert und um neue Kennziffern erweitert.

Sollten Sie Vorschläge oder Fragen haben, dann nutzen Sie dafür gerne den Kontakt unter corona@infas360.de und schreiben Sie uns.

Der Virus und sein Veedel

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Update 27. April 2021

Die Stadt Köln veröffentlicht erstmals die Daten auf Ebene der Stadtviertel wöchentlich aktualisiert in einer interaktiven Karte Stadt Köln – Corona-Fallzahlen nach Stadtteil (arcgis.com)

Update 23. April 2021

Analog zur Analyse der Kölner Daten vom 16.3.21 liegen nun auch die Ergebnisse der Stadt Duisburg vor, die ebenfalls die Infektionszahlen auf Stadtteilebene veröffentlicht haben (siehe Meldung der Rheinischen Post vom 16. April 21). Hier geht`s zu den Duisburger Ergebnissen.

Der Virus und sein Veedel

Soziale Ungleichheit prägt den Verlauf der Infektion. So lautete die Überschrift eines Artikels von P. Heisig und C. König des Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung. Die beiden Wissenschaftler wiesen bereits in einer frühen Phase der Pandemie darauf hin, dass Infektionsrisiko, Schwere des Krankheitsverlaufs und Sterberisiko vom sozialen Status abhängen würde, was auf sozioökonomisch und ethnisch ungleich verteilte Risikofaktoren zurückgeführt werden könne. Das RKI bekräftigt diese These erst kürzlich mit einer Veröffentlichung im März 2021 unter dem Titel Soziale Unterschiede in der COVID-19-Sterblichkeit während der zweiten Infektionswelle in Deutschland und stellte dabei fest:

  • Der Anstieg der COVID-19-Todesfälle fiel in sozial benachteiligten Regionen Deutschlands am stärksten aus – sowohl bei Männern als auch bei Frauen.
  • Im Dezember und Januar lag die COVID-19-Sterblichkeit in sozial stark benachteiligten Regionen um rund 50 bis 70 Prozent höher als in Regionen mit geringer sozialer Benachteiligung

Etwa zur selben Zeit veröffentlichte die Stadt Köln die Infektionsdaten pro Stadtviertel (‚Veedel‘) mit Stand 16.3.2021 (siehe dazu auch Blogbeitrag Innerstädtische Zonen für eine nachhaltige Niedriginzidenz). infas 360 hat diese Daten nun aufbereitet und mit weiteren ihr bundesweit zur Verfügung stehenden adressgenauen sozio-demographischen, ökonomischen und infrastrukturellen Informationen angereichert. Für den Kölner Datensatz wurden dazu u.a. folgende rund 100 Merkmale (Variablen) entsprechend pro ‚Veedel‘ ausgewählt und aggregiert:

  • Einwohnerdichte, Kaufkraft, Wirtschaftsbranchen, Zentralität, ÖPNV-Verbindung, Shop-Dichte, Wahleinstellungen, Migrationsanteil, Miet-und Kaufpreisspiegel, Gebäudestruktur, Altersstruktur, Schul- und Gesundheitseinrichtungen u.v.m.

Anschließend wurden die Pearson-Korrelationen als Maß für den linearen Zusammenhang zwischen der jeweiligen Variable und der Gesamtinzidenz je Stadtteil (Gesamtanzahl der Covid19-Fälle je 100.000 Einwohner) berechnet (siehe nachfolgendes Tabellenbeispiel).

Stadt Köln Covid19-Korrelationen
Auszug aus dem Datensatz und den jeweiligen Korrelationen zwischen den Variablen und der Inzidenz je Stadtviertel (‚Veedel). Grün je weniger/rot je mehr desto höhere Inzidenz.

Danach sind die Korrelationen mit den höchsten Koeffizienten (Auszug)

  • die Arbeitslosenquote
  • der Migrations- und Ausländeranteil
  • Zweitstimmenanteil sonstige Parteien und AfD, Bundestagswahl 2017
  • Kaufkraft je Einwohner (negativ)
  • Zweitstimmenanteil FDP, Bundestagswahl 2017 (negativ)
  • Anteil Hochschulabschlüsse (negativ)
  • Hochhäuser
  • Anteil Einwohner unter 18J.
  • Einwohnerdichte
  • Anteil Firmen in Finanz- und Versicherungsdienstleistungen (negativ)
  • Anteil Schüler
  • Kaufpreisspiegel (negativ)
  • ÖPNV-Verfügbarkeit
  • Freistehende Ein-/Zweifamilienhäuser (negativ)

Der komplette Datensatz inkl. aller Korrelationen steht für nicht-kommerzielle, wissenschaftliche Zwecke kostenlos zur Verfügung und kann für weitere Analysen eingesetzt werden (Lizenzbedingungen). Dazu einfach kurz eine Mail an corona-datenplattform@infas360.de senden.

Ausblick

In diesem Verfahren wurden die aggregierten Falldaten je Stadtteil nachträglich mit weiteren Informationen ebenfalls aggregierten Datensätzen angereichert. Deutlich präziser und damit aussagekräftiger werden die Analysen, wenn man vor dem Aggregationsprozess die gebäudescharfen Merkmale mit den pseudo-anonymisierten Adressen der Gesundheitsämter DSGVO-konform verknüpft und dann anonymisiert sowie räumlich aggregiert. Im Anschluss können mikrogeographische Analysen wie z.B. eine Predictive Risk Analytics (vorhersagende Risikobewertung) durchgeführt werden.

Analyse der Neuinfektionszahlen nach Stadtteilen in Duisburg

Auf Basis desselben Datenkranzes (Auswahl der Merkmale) wie in Köln wurden auch die Neuinfektionszahlen in Duisburg mit Datenstand 11. April 2021 untersucht. Folgende der ca. 100 Auswahlkriterien weisen die höchsten Korrelationen auf (Auszug):

  • Ausländeranteil
  • Anteil Personen mit höchstem schulischen Abschluss Fachhochschulreife oder Abitur (negativ)
  • Anteil Personen mit türkischem Migrationshintergrund
  • Migrationsanteil, allgemein
  • Anteil Personen mit höchstem beruflichen Abschluss Fachschule, Fachakademie oder Berufsakademie (negativ)
  • Anteil Personen mit höchstem beruflichen Abschluss  Fachhochschulabschluss oder Hochschulabschluss (negativ)
  • Kaufspiegel (negativ)
  • Kaufkraft pro Einwohner (negativ)
  • Mietspiegel (negativ)
  • Anteil Einwohner unter 18 Jahren
  • Anteil Schüler

Der komplette Datensatz inkl. aller Korrelationen steht für nicht-kommerzielle, wissenschaftliche Zwecke kostenlos zur Verfügung und kann für weitere Analysen eingesetzt werden (Lizenzbedingungen). Dazu einfach kurz eine Mail an corona-datenplattform@infas360.de senden.

Nutzung innerstädtischer Covid19-Zonen für eine nachhaltige Niedriginzidenz

Durch räumliche Lokalisierung vorhandener Falldaten können innerstädtische Zonen nach Inzidenz und Risikofaktoren bewertet und klassifiziert werden. Als sogenannte Ampelkarten (rote, gelbe und grüne Zonen) in Dashboards bringen sie für Amt und Bürger die notwendige Transparenz ins Infektionsgeschehen, um unmittelbar und maßgeblich handeln zu können.

  1. Die Basis: Intrakommunale Zonen und deren Inzidenzbewertung

Im höchsten Maße zweckdienlich bei der räumlichen Unterteilung der Gemeinde in geographische Zonen ist die Nutzung der vorhandenen, intrakommunalen Gliederung auf Basis der flächendeckenden, amtlichen Siedlungsblöcke und Stadtviertel bzw. Ortsteile.

Auf dieser Basis kann jede Wohnadresse eindeutig einem amtlichen Siedlungsblock und damit einer Zone zugeordnet werden. Dieses bundesweit vorhandene Adressregister nach intrakommunalen Strukturen nennt sich auch postalisch-amtliches Gliederungssystem, kurz PAGS, wozu auch die notwendigen aktuellen Einwohnerzahlen sowie zahlreiche Strukturdaten vorliegen.

Durch eine DSGVO-konforme Verknüpfung, der sog. Geocodierung der Falldaten über die Adressen, können die Infektionsdaten sofort den entsprechenden Zonen zugeordnet werden. Im Ergebnis liegen so unmittelbar feinräumige, deutlich genauere Inzidenzwerte vor, nach denen die Zonen bewertet und klassifiziert werden können. Infektionscluster werden so sofort sichtbar.

Neben tagesaktueller und wöchentlicher Zonen-Inzidenzen können durch Nutzung weiterer mikrogeographischer Daten wie Gebäudetyp, -nutzung, Haushaltsgrößen, Migrationsanteile usw. geostatistisch Prognosewerte (Predicitve Risk Analytics) ermittelt werden. Diese dienen der zukünftigen Risikoeinschätzung und können auch außerhalb des Krisenstabs kommuniziert werden.

Im Ergebnis entsteht eine neuartige, intrakommunale Transparenz des aktuellen sowie zukünftigen Infektionsgeschehens auch für den Bürger, was die Chance zum antizipativen Verhalten und persönlichen Change- und Motivationsmanagement bietet.

2. Die Umsetzung: In wenigen Stunden zur Ampelkarte

Mit entsprechender Unterstützung der IT-Administration des Amts wird der für die Pandemiebekämpfung kostenlose PAGS-Coder installiert. Dieser ordnet in wenigen Minuten mehrere Tausend Fallzahlen den entsprechenden Zonen mittels Zuspielung aller vorhandenen Zonenschlüssel (Geoschlüssel) zu. Der kostenlose PAGS-Coder ist eine Servertechnologie, die lokal installiert wird und verfügt über zahlreiche, offene Schnittstellen, siehe auch http://89.31.1.14/PAGSCoder2020/ So wird u.a. gewährleistet, dass die Adressen innerhalb der Gemeinde verbleiben. Die Daten können danach sofort ausgewertet, klassifiziert und via Web dargestellt werden (Ampelkarte).

3. Ad-Hoc: Risikobewertung für eine nachhaltige Niedriginzidenzstrategie

Durch die offenen Schnittstellen des PAGS-Systems können neue Adressen dynamisch bzw. vollautomatisiert mit der jeweils aktuellen Zonen-Inzidenz angereichert werden. So kann beispielsweise eine Adress-Registrierung durch einen Besucher in einem Einkaufs-Shop sofort mit der zugehörigen Zonen-Inzidenz abgeglichen werden und folgernd ein unterschiedliches Einlassverfahren angewendet werden z.B. grün = Wochentest, rot = Tagestestung).

4. Fallbeispiel Köln

Auf der Webseite Corona-Virus in Köln – Entwicklung der Fallzahlen – Stadt Köln (stadt-koeln.de) findet man innerstädtische Angaben der Stadt Köln mit den Fallzahlen und aktiven Fällen zum Stichtag 16.3.2021 pro Stadtteil (86). Die unterschiedliche Verteilung auftretender Fälle (hier pro 100.000 Einwohner, Quelle infas 360) je Stadtteil (blaue Punkte) wird offensichtlich.

Hier die tabellarischen Daten dargestellt als Ampelkarte am Beispiel der aktiven Fälle pro 100.000 Einwohner je Stadtteil zum 16. März 2021.

Die Daten der Stadtteile können nun nach beliebigen Strukturmerkmalen wie z.B. Bebauung, Kaufkraft, Arbeitslosenrate, Fußgängerfrequenzen, Shopdichte, ÖPNV usw. ausgewertet werden. Auch eine feinräumigere Auswertung pro Siedlungsblock je Stadtteil wäre möglich.

 

Evidenzbasiertes Handeln durch Data Science – infas 360 auf der DAIS 2021

Am 24. und 25. März findet der Data Analytics & Insights Salon (DAIS) als internationales, virtuelles Event statt. Neben spannenden Vorträgen auf dem Kongress gibt es auch eine Lounge, in der sich Besucher die Angebote der Aussteller anschauen und mit ihnen interagieren können. In einem dritten Bereich wird es Möglichkeiten zum digitalen Networking geben.

Infas 360 ist sowohl mit einem virtuellen Messestand als auch mit einem Vortrag vertreten. Frau Dr. Barbara Wawrzyniak, Leiterin Daten und Analysen, wird am 25.03. um 13:20 Uhr am Beispiel der Corona-Datenplattform erläutern, warum eine solide Datenbasis sowie fachkompetente Analysen wichtig für die Bekämpfung der Pandemie sind. In der Lounge finden Besucher dann noch weitere Anwendungsbeispiele, welche die Bedeutung von Data Science für evidenzbasiertes Handeln verdeutlichen. So können sich Besucher unterschiedlichster Branchen beispielsweise über die Gebäude-Sanierungsquote oder die Nachhaltigkeitstypen informieren.

Nähere Informationen finden Sie hier.

Eine kostenlose Anmeldung zum Event ist bis zum 22.03. möglich.

Sollten Sie weiterführende Fragen haben, können Sie jederzeit unser Consulting-Team unter consulting@infas360.de kontaktieren.