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.

 

Praktischer Leitfaden zur DSGVO, ePrivacy und Geodaten

(Copyright Foto: fotolia.com/anyaberkut)

infas 360 und Rechtsanwalt Björn Schmidt gestalten seit Jahren die Anwendung des Datenschutzes in der Wirtschaft aktiv mit. Ob in Vorträgen oder auf Workshops für Kunden in der Energiebranche, Automotiv, Telekommunikation oder Immobilienwirtschaft: Wenn es um die DSGVO in der Praxis geht stößt man auf offene Augen und Ohren.

Nun hat Rechtsanwalt Schmidt im Auftrag der infas 360 einen 20-seitigen Leitfaden branchenübergreifend für Unternehmen erstellt, der bei infas 360 kostenlos angefordert werden kann. Hier das Inhaltsverzeichnis

  1. Die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO)
  2. Anwendungsbereich BDSG-neu
  3. Auslegung des Merkmals des Personenbezugs
  4. Exkurs: Cookies
  5. Sind Geodaten personenbezogene Daten oder Sachdaten?
  6. Die ePrivacy-Verordnung – Sachstand und Ausblick
  7. Anhang: Nutzung von Kundenadressen u.a. zu Marktforschungszwecken, hier Kundenzufriedenheit, mit Bezug zu DSGVO und UWG

An dieser Stelle soll dem Blog-Leser ein exklusiver Einblick in einen der zentralen Abschnitte zum Thema „Geodaten“ gewährleistet werden. Der Leitfaden sagt u.a. zu Geodaten:

Entscheidend für die Einordnung als personenbezogenes Datum ist seit dem 25.05.2018 dessen Qualifikation als „Information“ i.S.v. Art. 4 Nr. 1 DSGVO. 

Reine Sachdaten sind als solche keine „Information“ im Sinne der DSGVO. Sie werden erst dann zu solchen Informationen, wenn sie konkret einen personenbezogenen Verarbeitungszusammenhang haben oder sie einer Person – identifizierbar oder nicht – zugeordnet werden bzw. mit bereits vorhandenen technisch-organisatorisch nicht hinreichend separierten Zusatzinformationen zugeordnet werden könnten, sowie wenn sie (auch zusammengefasst) von der verantwortlichen Stelle dazu bestimmt sind, einer Person zugeordnet zu werden.

Die bloße Möglichkeit, zwischen bestimmten Sachdaten und einer identifizierbaren Person einen nicht weiter qualifizierten Bezug herzustellen, ist nur Ausdruck einer mehr oder weniger zufälligen Aktualisierung der unendlich vielen Beziehungsmöglichkeiten im sozialen Raum-Zeit-Gefüge, wo nahezu alles mit jedem in irgendeine Verbindung treten kann. Eine solche beliebige Beziehung macht die Sachdaten jedoch nicht zu einer Beschreibung der Verhältnisse einer Person. Daraus folgt, dass Daten, die eine Sache bestimmen und beschreiben, Angaben über diese Sache sind, jedoch keine Angaben über natürliche Personen darstellen, die zu der Sache zwar objektiv eine Beziehung haben, zu deren Existenz und Natur die Verarbeitung der Sachdaten selbst aber keinerlei Kontext herstellt.

Sie möchten den 20-Seitigen Leitfaden kostenlos beziehen, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de