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 InfektionenGeneseneTodesfälle 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.

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 

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 .

Neue B2B-Adressen: Alle Seniorenheime lokalisiert mit vielen weiteren Zusatzdaten

In der Pandemie COVID19 stellen sich die Seniorenheime als Hot Spots dar, die es besonders zu schützen gilt. Wie der RKI-Lagebericht vom 19.5.2020 ausweist, verstarben nachweislich alleine 3.007 der 8.007 COVID-Todesfälle in Seniorenheimen und „Massenunterkünften“. Da der Infektionsort nur für 2/3 aller Fälle vorliegt, ergibt sich eine rechnerische Rate von 55% aller Todesfälle. Das ist gravierend.

In Deutschland sind über 1 Mio. Menschen in Senioren- und Pflegheimen untergebracht, davon etwa 850.000 vollstationär, so u.a. das statistische Bundesamt 2018.

Doch wo leben die Menschen genau und wie viele sind es jeweils pro Unterbringung? Dies ist aus mehrerlei Hinsicht wichtig zu wissen, z.B.:

  • für Stichprobenziehung
  • für regionale Hochrechnungen
  • Planung & Logistik
  • Mobile Apps
  • Gefahrenpotenziale
  • u.s.w.

infas 360 hat sich mit dem Thema intensiver befasst und im Ergebnis einen neuen B2B-Datensatz erstellt, der für 14.800 Senioren- und Pflegeheime nun folgende Informationen flächendeckend zur Verfügung stellt:

  •  Name des Pflege- bzw. Seniorenheims
  •  postalische Adresse
  •  gebäudescharfe Koordinate
  •  Anzahl Einwohner/Haushalte
  •  vollstationär/teilstationär
  •  Gebäudegröße / Gebäudevolumen
  •  u.v.m.

Die Daten sind interaktiv einsehbar in unserer Anwendung CORONA REGIONAL (vgl. Abbildung).

Verteilung von Seniorenheimen mit Adressen, Koordinaten und Zusatzdaten

Sie wünschen weitere Informationen zu unseren B2B-Informationen, B2B-Adressen oder POI-Daten? Sie suchen beispielsweise weitere Unterkünfte, deren Standorte und weiteren Daten, dann kontaktieren Sie einfach unser Consulting-Team unter 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