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 

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

 

 

Wo sind die Neuinfektionen in der Stadt? Ein Standard bietet sofort Hilfe.

Jeden Tag berichten Politik und Medien über die Entwicklung der Neuinfektionen von COVID-19. Damit ist dem Bürger in der jeweiligen Stadt oder Gemeinde aber nicht viel weitergeholfen. Denn er fragt sich zu Recht: Kommen die Neuinfektionen aus meiner direkten Nähe oder sind sie ein Ort weiter? Gibt es vielleicht sogar örtliche Neuinfektionsherde? Letzteres ist natürlich auch eine Fragestellung der Gesundheitsämter.

In der Wissenschaft hat sich längst ein europäischer Standard innerhalb der Geodaten etabliert, der hier sofort Aushilfe schafft. Das Georaster basiert auf einer Auflösung von 100×100 Metern, was in etwa einem doppelten Fußballfeld entspricht. Es liegt für ganz Europa flächendeckend vor und unterteilt einheitlich den Raum. Für jedes „Pixel“ ist zusätzlich die Einwohnerzahl bekannt. So kann die geographische Genauigkeit so eingestellt werden, dass der Anonymisierungsgrad beliebig wählbar ist. Im nachfolgenden Beispiel sieht man das Raster angewendet auf die Stadt Düsseldorf. Die darin enthaltenen Zahlen stellen die Einwohnerzahl dar. Man kann Rastergröße nun – sollte die Einwohnerzahl einen gewünschten Schwellenwert der Anonymisierung unterschreiten – entsprechend aggregieren (aufsummieren).

Beispiel Düsseldorf: Orange Zellen stellen Neuinfektionen in der Stadt dar.

So kann immer sichergestellt werden, DSGVO-konform, dass kein Rückschluss auf eine jeweilige Person oder Adresse getroffen werden kann. Das Ergebnis in einer Karte dargestellt, zeigt sofort die Neuinfektionen vor Ort und Gesundheitsamt, Politik sowie Bürger können ihren entsprechenden Schlüsse ziehen.

Die Bereitstellung erfolgt über das jeweilige Gesundheitsamt, die die Adressen der Neuinfizierten zur Verfügung stehen haben. Mit einem Tool (Geocoder) kann das Gesundheitsamt intern die Adressen (ohne sie an Dritte weitergeben zu müssen) in das Georaster referenzieren und damit anonymisieren (Geocodierung). Das Anonymisierungsverfahren ist seit vielen Jahren etabliert und datenschutzrechtlich abgesichert.

infas 360 stellt das standardisierte Georaster mit Einwohnerzahlen den Gesundheitsämtern kostenlos zur Verfügung. Denn das Georaster kann auch ideal für die Erkennung von Infektionsherden dienen.

Sollten Sie weitere Fragen zum Einsatz des Georasters haben, dann kontaktieren Sie unser Consulting-Team unter Consulting@infas360.de

 

Geodaten ahoi: Ab sofort sticht Captain Immo mit noch mehr Daten in See. infas 360 unterstützt Bonner Start-Up, indem es Zugriff auf sein Big Data-Portfolio ermöglicht.

(Copyright Foto: Screenshot Captain Immo)

„Wir glauben, dass es auch Spaß machen kann, die passende Immobilie zu finden. Ein solches Tool zu entwickeln, ist unser oberstes Ziel“, sagt das Start-Up-Unternehmen Kartenhaus mit Sitz im Digital Hub Bonn über seine neue Software „Captain Immo“.

Schwerpunkt der Web-Anwendung ist die benutzerfreundliche, intuitive Auswahl gewünschter Immobilienangebote sowie das einfache Erstellen von Exposés. Diese Funktionalitäten werden nun noch einmal deutlich professionalisiert, indem Geodaten des Bonner Big Data-Spezialisten infas 360 integriert werden.

Das Datenportfolio der infas 360 speist sich vor allem aus amtlichen Gebäudedaten und deren Beschreibungen. So liegen in Summe für alle 22 Mio. postalische Adressen rund 700 weitere Merkmale vor. Auch für die rund 32 Mio. Gebäude ohne Adresse (z.B. Lagerhallen) sind enorm viele Daten verfügbar (Höhe, Volumen, Grundstück etc.). Dies ist die Basis für alle nachgelagerte Immobilienbewertungen.

Die Anwendung „Captain Immo“ überzeugte auf anhieb, so Tobias Gödderz, Leiter Geomarketing bei der infas 360. „Wir wollten unter Bonner Unternehmen hier natürlich bestmöglich unterstützen und haben für Kartenhaus eine Start-Up-Variante gefunden, die es ermöglicht, auf CPU-Basis (cost per use) abzurechnen. So erspart man sich hohe Erstinvestitionen in Geodaten“, kommentiert Gödderz weiter.

Kontakt: t.goedderz@infas360.de  

Die Liebe und das Vereinsleben: Gemeinsame Sport- & Freizeitaktivitäten fördern die Paarbildung

Gemäß einer Studie des infas Instituts geben 21% aller Befragten an, ihren aktuellen oder letzten Partner bei gemeinsamen Sport- bzw. Freizeitaktivitäten kennengelernt zu haben. Noch wichtiger ist nur der erweiterte Freundeskreis mit 28%.

In Zeiten von Parship & Co. verwundert es fast, dass nur 4% angeben, ihren Partner über das Internet kennengelernt zu haben. Wobei immerhin 11% der Bevölkerung ab 18 Jahren angibt, das Internet als gezielte Partnersuche im Internet einzusetzen.

Orte des Kennenlernens

Vielleicht ist das auch der Grund, warum sich so viele Menschen in Sportvereinen und -Clubs engagieren? Alleine im DFB (Deutscher Fußballbund) sind knapp 7 Mio. Mitglieder in rund 25.000 Vereinen bundesweit organisiert und der DTB (Deutsche Tennisbund) zählt 1,4 Mio. Mitglieder in über 9.100 Vereinen. Nur eine Sportaktivität schlägt sie alle: Rund 8.000 Fitnessclubs bringen es zusammen auf über 9 Mio. Mitglieder.

infas 360 hat sich u.a. darauf spezialisiert fortlaufend alle Freizeiteinrichtungen zu recherchieren und lokalisieren. In ihrer POI-Datenbank (Points-Of-Interest) werden u.a. alle rund 480.000 Vereine, alle Sportstätten, Cafés und Bars, über 4,5 Mio. aktuelle Firmen mit postalischer Anschrift, eMail-Adressen, Ansprechpartnern, Öffnungszeiten, Webseiten und Koordinaten (u.v.m.) gespeichert.

Sollten Sie Fragen zur Studie oder der POI-Datenbank haben, dann kontaktieren Sie uns unter Consulting@infas360.de

 

Aktuelle Migrationskarten für jede Stadt

Das Jahr 2015 stellt mit einem Wanderungsüberschuss von 1,14 Mio. Ausländerinnen und Ausländern den größten Zuwachs in der Geschichte der BRD dar. Dies veranlasste infas 360 dazu, die regionale Verteilung der ethnischen Gruppen nach den Herkunftsländern

  • Türkei
  • Polen
  • Italien
  • Ex-Sowjetunion
  • Ex-Jugoslawien
  • Muslimische Staaten

komplett neu zu berechnen – und das in der Geschichte der Geomarketings erstmalig bis auf Ebene der Siedlungsblöcke. Nachfolgende Galerie zeigt die Verteilung aller Migrationstypen am Beispiel der Stadt Bonn. Die Daten sind für jede Stadt und Gemeinde Deutschlands bei infas 360 beziehbar.

Migrationsanteil Türken mit OT

Anteil Migranten aus ehem. Jugoslawien

 

Migrationsanteil Italiener Migrationsanteil Osteuropäer Migrationsanteil PolenAnteil Migranten aus muslimischen Staaten mit OT

Erstmals zum Einsatz kam eine rund 7,6 Mio. große Vor- und Nachnamens-Stichprobe, die 54 Mio. Personen repräsentiert. Sie wurde mittels komplexer und wissenschaftlich anerkannter Onomastik-Verfahren analysiert. Auf Basis der amtlichen Daten und den Small Area Methoden (SAM) wurden die Daten dann in mikrogeographische Einheiten statistisch nachvollziehbar geschätzt.