Corona-Datenplattform: infas 360 gewinnt Zuschlag durch Bundesministerium

Das Konsortium bestehend aus dem infas Institut, dem Institut für Hygiene und Öffentliche Gesundheit der Universität Bonn (IHPH) und der infas 360 wird die zentrale Corona-Datenplattform für Bund und Wissenschaft aufbauen. Den Auftrag erteilte das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit der Zielsetzung alle relevanten Regionaldaten der Pandemie mit allen verfügbaren sozio-demographischen wie sozio-ökonomischen Daten zusammenzutragen, zu kombinieren und als zentrale Datenplattform zur Verfügung zu stellen.

Die Corona-Datenplattform dient als Grundlage für statistische Analysen und Modellbildungen und damit letztlich der evidenzbasierten Politikberatung. infas 360 überzeugte dabei mit ihren modernen Technologien wie Web-Crawling,-scraping und KI-Methoden sowie den bereits bestehenden, umfangreichen Datenbanken, die den Grundstock der Plattform bilden.

Dazu zählen auch die tagesaktuellen Corona-Daten der Gesundheitsministerien wie z.B. Infektionszahlen und Todesfälle oder die Belegung der Intensivbetten aus dem DIVI-Register. Die Daten zur Darstellung des regionalen Infektionsgeschehens sammelt infas 360 seit Beginn der Pandemie an (Anfang Februar) und stellt davon ausgewählte Informationen kostenlos in der Kartenanwendung Corona Data & Maps zur Verfügung.

Im Projekt werden diese mit den Vorarbeiten des IHPH, das für die Entwicklung des Corona-Dashboards des Robert Koch-Instituts mitverantwortlich war, vereint. infas wird die statistische Analyseexpertise, einschließlich der Kompetenzen bei der Zusammenführung und anspruchsvollen Auswertung komplexer Datenbestände beisteuern. Das Projekt wird von einem wissenschaftlichen Beirat begleitet.

Hier geht’s zur Pressemeldung durch das infas Institut https://www.infas.de/neuigkeit/bundesministerium-beauftragt-datenplattform-zur-corona-pandemie/

Bei weiteren Fragen steht Ihnen unser Consulting-Team unter consulting@infas360.de zur Verfügung.

 

 

Studie zur Akzeptanz der Corona-Warn-App

Der CASA Monitor befragt als Multi-Client-Studie fortlaufend jeweils über 10.000 Personen zu verschiedenen Konsum- und Einstellungsthemen. So wird in der aktuellen Herbstbefragung in Zusammenarbeit mit OFFIS die Akzeptanz zur Corona-Warn-App untersucht.

Mit rund 18 Mio. Downloads schreibt die App ihre eigene Erfolgsgeschichte. Hin und wieder liest man in den Medien aber auch über technische Probleme. Die reinen Download-Zahlen lassen also keinen Rückschluss darauf zu, auf wie vielen Geräten die App tatsächlich reibungslos läuft. Die App könnte auch gar nicht erst in Betrieb genommen oder wieder deinstalliert worden sein, das mobile Endgerät könnte zu alt sein oder wird oftmals gar nicht mitgenommen  – der wirkliche Nutzen ist demnach schwer zu ermitteln.

Aus diesem Grund wurden in enger Abstimmung mit der bundesweiten Befragung durch OFFIS www.offis.de/corona-app-studie u.a. folgende Fragen formuliert

  • Nutzen Sie die Corona-Warn-App?
  • Wie regelmäßig nehmen Sie Ihr Handy mit, wenn Sie das Haus verlassen?
  • Wie oft öffnen Sie die Corona-Warn-App typischerweise auf Ihrem Mobiltelefon?
  • Wenn Sie die Corona-Warn-App auf Ihrem Mobiltelefon öffnen, warum tun Sie das? Ich öffne die Corona-Warn-App…
  • Welche Beweggründe haben Sie für die Verwendung der Corona-Warn-App? Ich nutze die Corona-Warn-App…
  • Warum nutzen Sie die App nicht oder nicht mehr?
  • Haben Sie technische Probleme mit der Corona-Warn-App?
  • Haben Sie in der App schon einmal die Warnung „Erhöhtes Risiko“ erhalten?
  • Würden Sie sich impfen lassen, wenn es einen Impfstoff gibt?

Von den anvisierten 10.000 Personen sind bereits 64% befragt worden. Ende September liegen die Ergebnisse dann regionalisiert pro Postleitregion vor. Dazu zählen auch rund 200 weitere Merkmale. Hier besonders interessant: Wie unterscheiden sich Nutzer- und Nicht-Nutzerprofile?

Sollten Sie sich für eine Auswertung zur Corona-Warn-App interessieren, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de 

Eine wichtige Kennziffer fehlt in der Pandemie: Die Infektionen pro Haushalt

Laut Destatis lebten in Deutschland 2019 rund 82,8 Mio. Menschen in 41,5 Mio. Haushalten. 21,2% davon sind Einpersonenhaushalte. 78,8% sind folglich Mehrpersonenhaushalte, z.B. Ehe- oder Lebensgemeinschaften mit oder ohne Kinder. In dieser Gruppe der Mehrpersonen-Haushalte beträgt die mittlere Haushaltsgröße etwa 2,7 Personen (vgl. nachfolgende Tabelle, Quelle Destatis).

Haushaltsgröße Haushalte Haushalts­mitglieder
1 000 % 1 000 %
Insgesamt 41 506 100,0 82 785 100,0
Einpersonen­haushalte 17 557 42,3 17 557 21,2
2 – Personen­haushalte 13 781 33,2 27 562 33,3
3 – Personen­haushalte 4 952 11,9 14 856 17,9
4 – Personen­haushalte 3 783 9,1 15 130 18,3
Haushalte mit 5 Personen und mehr 1 434 3,5 7 680 9,3

So weit der Durchschnitt für Deutschland. Für präzise Analysen, Planungen und Prognosen in Wirtschaft und Wissenschaft muss diese Kennziffer allerdings deutlich feinräumiger sein. Gerade die Haushaltsanzahl und -größen an bestimmten Orten sind häufig elementar für entsprechende Untersuchungen. Aus diesem Grund berechnet und aktualisiert infas 360 jedes Jahr für Bundesinstitute und Unternehmen in einem aufwendigen Verfahren die Anzahl der Haushalte und Einwohner sogar bis auf Einzelhausebene bzw. pro Adresse (ca. 20 Mio. Wohnadressen, Whitepaper Haushalte Datenbeschreibung Haushalte PAGS2020 (1)).

Deren Bedeutung belegt auch die aktuelle Corona-Krise. Schließlich kann man Presseberichten entnehmen, dass auch Großfamilien das Infektionsgeschehen treiben. Erstaunlicherweise aber werden Fälle nach Haushaltsanzahl oder -größe gar nicht ausgewiesen – obwohl sie dieses Phänomen doch verifizieren könnten. Die Frage lautet: Warum ist das so? Eine Nachfrage dazu beim Bonner Gesundheitsamt führte zur Antwort, dass „kurzfristige Auswertungen von komplexen Vorgängen derzeit nicht leistbar seien“.

Dabei könnte die Verwendung der Haushaltsgröße in der Coronakrise weitere wichtige Kennziffern liefern: Wird eine Person positiv auf Covid19 getestet und entsprechend eine Quarantäne verhängt, so betrifft das automatisch alle im selben Haushalt lebenden Personen. Auch diese werden dann getestet und fallen ggfs. auch unter die Quarantänemaßnahmen. Daraus ließe sich z. B. eine höchst interessante Kennziffer für die Pandemie ableiten: Das Verhältnis der Anzahl Positivtestungen zur Anzahl aller Testungen (= Anzahl der Haushaltsmitglieder). Eine weitere wichtige Kennziffer ergäbe sich aus der Anzahl der Covid19-Infizierten (Stand RKI 02.08.2020, 209.893) pro Haushalt bzw. Haushaltsgröße. Läge z. B. dieser Wert über dem anfangs zitierten Mittelwert von 2,7 Mitgliedern je Haushalt in Mehrpersonenhaushalten, dann hieße das, dass überdurchschnittlich viele Familien betroffen wären.

Sie haben weitere Fragen zu den Haushalten oder deren Größen, dann kontaktieren Sie einfach unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de 

Mit georeferenzierten Daten gegen Corona

Geoinformationen leisten seit vielen Jahren einen wichtigen Beitrag in der Bewältigung und Prävention von Krisen. Bekannte Beispiele hierfür sind der Einsatz von Geodaten bei der Prognose und Visualisierung großflächiger Naturkatastrophen oder in der feinräumigen Einsatzplanung von Rettungsdiensten, Feuerwehr und Polizei. Eine aktuell sehr populäre Anwendung ist das internationale Karten-Dashboard der John-Hopkins-Universität und des RKI, die das internationale, nationale und regionale Infektionsgeschehen von COVID-19 darstellen.

Die Basis der regionalen Zahlen für Deutschland liefern die Gesundheitsämter der Kreise. Die Durchschnittszahlen auf Kreisebene zeigen aber nicht auf, dass das Infektionsgeschehen tatsächlich deutlich lokaler ist. Die Zahlen auf Kreisebene sind – wie wir längst wissen – letztlich die Summen punktueller Ereignisse. Wenn man den Verlauf der Pandemie richtig darstellen, verstehen und prognostizieren will, muss man vor allem die sog. Hotspots und Superspreader identifizieren, die deutlich lokaler und eben wesentlich für die regionale Ausbreitung (Spreading) sind. Auch deren Eindämmung könnte bestmöglich erreicht werden, wenn man zu allen auftretenden Fällen Ort und Zeitpunkt der Infektion und der potenziellen Weitergabe (Kontakte) bestimmen würde.

Und genau hier setzt die Georeferenzierung an. Vereinfacht ausgedrückt ermöglicht sie die Darstellung von verschiedensten Aufenthaltsorten (Wohnen, Arbeiten, Freizeit, usw.) z. B. von Infizierten in einer zentralen digitalen Karte. Auf diese Art und Weise können alle relevanten Informationen gebündelt und in einen Gesamtkontext gebracht werden. Voraussetzung für die Georeferenzierung ist die Geocodierung. Bei der Geocodierung werden automatisiert postalische Adressen geprüft und ggfs. korrigiert, z.B. die Wohnadressen von auf COVID-19 getesteten Menschen oder die eines von ihnen besuchten Restaurants.

Diese postalischen Adressen werden dann mit x/y-Koordinaten angereichert und können so lokalisiert werden. Aber auch alle anderen aus der bisherigen Erfahrung mit der Pandemie als relevant identifizierten Orte wie Senioren- und Pflegeheime, Schulen, Kitas, Krankenhäuser, Schlachtereien, Ärzte, Apotheken, Arbeitsplätze, mobile Testmöglichkeiten usw. liegen als postalische Adressen sowie x/y-Koordinaten vor.

Durch diese gemeinsame Georeferenz könnte das gesamte lokale Infektionsgeschehen dargestellt, Zusammenhänge erkannt, Verläufe besser nachvollzogen und zukünftige Entwicklungen konkreter prognostiziert werden. Je präziser, desto besser. An dieser Stelle setzt der Datenschutz ein. Für diese metergenaue Georeferenz bedarf es deshalb entweder einer Einverständniserklärung der Betroffenen wie sie z.B. bei Installation der Corona-App abgefragt wird oder einer Pseudonimisierung bzw. einer Anonymiosierung in Form räumlicher Aggregation (Zusammenfassung mehrerer Fälle auf einer gemeinsamen geographischen Ebene).

Warum werden aber die Möglichkeiten des Einsatzes georeferenzierter Daten nicht ausgeschöpft? Wir sind weit davon entfernt, dass der Bürger z. B. auf einer aktuellen digitalen Karte erfährt, wo und wann sich was in seinem individuellen Umfeld hinsichtlich des Corona-Infektionsgeschehens abspielt. Dabei gibt es Vergleichbares längst, wie z. B. beim Einbruchsradar für NRW, wo man sehr genau nachschauen kann, wo das Risiko wie hoch ist.

Es scheint so, dass auch die Gesundheitsämter nicht wirklich datengetrieben sind. Entweder fehlen dem öffentlichen Bereich die Kapazitäten und/oder die Kompetenzen. Dabei wäre die Georeferenzierung der Coronadaten und die Integration für das Infektionsgeschehen relevanter Zusatzinformationen zweifelsfrei zeitnah möglich. Schließlich sind vergleichbare Daten und Anwendungen in anderen Bereichen, aber auch in der Wirtschaft längst im Einsatz.

Aus diesem Grund unterstützt infas 360 ab sofort aktiv alle Gesundheitsämter, indem die nutzerfreundliche Kartensoftware easymap office inkl. Geocodierung und Georaster kostenfrei zur Verfügung gestellt wird.

Sollten Sie Fragen zur Georeferenzierung, den Hotspot-Adressen oder der Software haben, dann kontaktieren Sie uns unter Consulting@infas360.de

Infektions-Hotspot in Verl: Wohnen auf engstem Raum bei sehr hohem Ausländeranteil.

Was Gebäudedaten und Mikrogeographie über die in Quarantäne gesetzten Wohnhäuser im Arbeiterviertel von Verl noch verraten

Seit ein paar Tagen ist der Stadtteil Sürenheide in Verl bei Gütersloh in aller Munde. Wurden doch genau dort im Zuge der neu festgestellten Coronainfektionen von über 1.500 Mitarbeitern (Stand 23.6.2020) der Firma Tönnies rund 670 Menschen unter Quarantäne gesetzt.

Laut Presse geht es dabei um mehrere Wohngebäude im Zollenhausweg 1-29, der Grillenstraße 1-5 und 46-48 (50) sowie der Libellenstr. 39-41, übersichtlich dargestellt im dem Artikel „Arbeiterviertel in Verl abgeperrt„.

Über die postalischen Adressen können zu den jeweiligen Wohnblocks zahlreiche Zusatzinformationen aus der Gebäudedatenbank CASA von infas 360 abgefragt werden. Die CASA-Datenbank wird auf Basis aller amtlich verfügbaren Daten entwickelt und mit weiteren Geo- und Wirtschaftsdaten kombiniert, um möglichst tiefgreifende Insights zu jedem der rund 22,5 Mio. Gebäude in Deutschland zu ermöglichen (Whitepaper zu den Basisdaten). Eine erste Erkenntnis: Von den in der Presse 670 betroffenen Personen wohnen laut CASA-Datenbank 683.

Ziehen wir weiterhin beispielhaft die Häuser des im Quarantänebereich liegenden Bereiches Grillenstr. 46-50 heran, so lässt sich erkennen, dass sich die identische Bebauung in der parallel verlaufenden Libellenstraße 1-5 wiederfindet – es handelt sich um eine Zwillingsbebauung. In beiden Bereichen reihen sich jeweils 3 weitere große Wohngebäude an, weshalb sie als „Mehrparteienhaus en Block“ klassifiziert sind. Dies ist einer von 15 Gebäudebasistypen der CASA-Datenbank auf Basis der amtlichen 3D-Daten. Den Daten lässt sich auch entnehmen, dass die Gebäude versetzt aneinander gereiht sind und mit 10, 18 und 23 Metern bzw. 3, 5 und 7 Etagen unterschiedliche Bauhöhen und Wohnkapazitäten aufweisen (siehe dazu auch das aktuelle Gebäudefoto von P. Menzel). Direkt anliegend befinden sich zahlreiche Garagen, was nicht verwundert, denn die ÖPNV-Anbindung ist hier relativ schlecht und die nächste Apotheke ist 1,8 km entfernt.

In den größten Gebäuden im Quarantänebereich, Grillenstr. 48-50 und Libellenstr. 1-3, wohnen laut Deutscher Post und Analyse von infas 360 offiziell jeweils rund 100 Einwohner in 21 Haushalten. Der Ausländeranteil liegt hier bei 84% und der Anteil der bis 18 Jährigen bei knapp 10%. Die mittlere Wohnfläche einer Wohneinheit liegt zwischen 66 und 80 qm und kostet (Kaufpreis) geschätzt zwischen 75.000 und 100.000 Euro. Das Haushaltsnettoeinkommen wird auf unter 1.000 Euro monatlich berechnet. Gewerbe im Haus sind nicht verzeichnet.

Insgesamt beinhaltet die CASA-Datenbank rund 1.000 Merkmale zu Gebäude- und Wohnumfeld. Von der Dachflächenausrichtung über den Gasanschluss und Straßentyp bis hin zum nächst gelegenen fachspezifischen Arzt oder der Entfernung zu Krankenhäusern mit Intesivbetten inkl. deren aktueller Auslastung mit und ohne Beatmungsgerät (siehe Lösung www.trackyourbed.com ).

Auch in den aktuellen Corona-Zeiten zeigt sich wieder einmal, wie unterschiedlich die lokale Ausprägung von Phänomenen wie dem Infektionsgeschehen sein kann. Um die Gründe dafür besser erkennen, verstehen und eine Entwicklung prognostizieren zu können, bedarf es einer mehrdimensionalen Datenverknüpfung, die so nur mit Geoinformationen möglich ist. Zur besseren Corona-Risikoabschätzung hat infas 360 in den vergangenen Wochen dafür eigens die Datenbank CORA entwickelt, die neben den aktuellsten Fallzahlen zahlreiche weitere Spezialdaten beinhaltet (siehe Blogbeitrag CORA: Bundesweite Datenbank zur Corona-Risikoabschätzung).

Ein weiterer Vorteil: Gebäudedaten und Daten auf Gebäudeebene stellen zunächst immer sachbezogene Informationen dar und sind somit keine personenbezogenen Daten (siehe datenschutzrechtlicher Hinweis)

Sollten Sie weitere Fragen zur CASA-Datenbank haben, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

 

Start-ups in der Coronakrise: Neugründungen weiter rückläufig

Auf Basis tagesaktueller Handelsregistermeldungen wertet infas 360 u.a. Gründungen, Insolvenzen und Umbenennungen aus. Für den Zeitraum Mai 2020 wurden bundesweit so z.B. insgesamt 7.378 GmbHs und UGs neu angemeldet. Das sind -13,3% zum Vorjahresmonat. Da im April 2020 bereits -12,2% zu Vorjahr zu verzeichnen war, sind die Neugründungen demnach weiter rückläufig.

Der Rückgang trifft wie auch bereits im April stärker die GmbHs als die haftungsbeschränkten Unternehmergesellschaften (UG).  Letztere fallen zu Vorjahr nur um -6,5% von 2.157 auf 2.018 ab. Der Anteil der weiblichen Gründerinnen ist in diesen Start-ups sogar von 20,1% auf 21% gestiegen, bei einem Altersdurchschnitt von 42 Jahren (2019: 41). Die Männer sind hier im Schnitt mit 39 Jahren deutlich jünger.

Zu allen Gründungen liegen neben Firmensitz mit Adresse, Gründern, Alter und Geschlecht weitere Detailinformationen vor, wie z.B. Branche, Kontaktinformationen, Beteiligungen, weitere Firmen am Firmensitz, Lage der Immobilie u. s. w.

Sollten Sie weitere Fragen zu unseren tagesaktuellen Handelsregisterdaten, B2B-Adressen oder B2B-Analysen haben, dann wenden Sie sich an unser Consulting-Team Consulting@infas360.de .

Coronakrise: Jeder dritte Geschäftsführende in Deutschland gehört altersbedingt zur Risikogruppe.

Aktuell bilden rund 2,1 Mio. Personen im deutschen Handelsregister die Geschäftsführung. Davon stellt die größte Altersgruppe die der über 60-Jährigen mit fast 660.000 Personen bzw. 32% dar.

Der aktuelle RKI-Lagebericht vom 19.4.2020 zur Corona-Epidemie berichtet, dass von den 4.291 Todesfällen 95,5% auf die Altersgruppe der 60-Jährigen und älter entfallen, obwohl nur 29% der Infizierten dieser Altersgruppe entsprechen. Der Anteil der Verstorbenen liegt damit bei 9,9%. Man kann hier also altersbedingt von einer besonders gefährdeten Risikogruppe sprechen.

Unterteilt man nun die aktiven 2,1 Mio. Personen der 1. Führungsebene (z.B. Geschäftsführer/Innen und Prokurist/Innen) aus der Handelsregisterdatenbank der infas 360 über die vorhandene Geburtsdaten nach Altersgruppen, zeigt sich, dass fast 660.000 Personen bzw. 32% zur Gruppe ab 60 Jahren zählen. Sie stellt damit auch die insgesamt größte aller Altersgruppen dar (siehe nachfolgende Tabelle).

Geschäftsführung nach Altersgruppen

Die Altersgruppen in der Firmendatenbank von infas 360 liegen auch geschlechterspezifisch vor. Dabei stellt sich heraus, dass der weibliche Anteil in der absolut größten Gruppe der ab 60J. mit 27,32% am stärksten vertreten ist (vgl. Abbildung).

Geschäftsführung nach Altersgruppen und Geschlecht (m/w, unbekannt nicht dargestellt)

Zu allen 2,1 Mio. Personen liegen weiterführende Businessinformationen vor, wie z.B.

  • Unternehmensfirmierung
  • Inhaber
  • postalische Adresse und weitere Kontaktdaten (z.B. Telefon, eMail etc.)
  • Branche, Umsatz und Firmengröße
  • weitere Unternehmen am Standort, u.v.m.

So ließe sich beispielsweise sofort identifizieren wie der Altersmix in der Führungsebene in einem Unternehmen aussieht. Sollten Sie weiterführende Auswertungen wünschen, kontaktieren Sie einfach unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de