Das kalte Charisma der Zahlen
Täglich veröffentlichen Institutionen wie das Robert Koch-Institut Zahlen zur Coronapandemie. Was sagen diese eigentlich aus? „Zahlen besitzen den Nimbus des Objektiven und Unabhängigen“, sagt Mercator Senior Fellow Steffen Mau im Interview. Sie müssten aber interpretiert werden.
Fallzahlen, Inzidenzen, R-Werte: In der Coronakrise schauen wir seit einem Jahr gebannt auf Zahlen. Was bedeutet das für das gesellschaftliche Verständnis der Pandemie, Herr Mau?
Steffen Mau: Wir sind in diesem Jahr schon sehr zahlenfixiert geworden, das ganze Leben dreht sich darum. Man kann eine enorme Expertisierung des Alltags beobachten, bei der wir nicht nur die Zahlen registrieren und unser Leben darauf ausrichten, sondern zugleich an ihrer Entschlüsselung beteiligt sind. Was bedeuten diese Zahlen? Sind sie aussagekräftig oder nicht? Jeder versucht sich einen Reim auf die Situation zu machen. Selbst die „Querdenker“ operieren mit Zahlen, um zu belegen, dass alles nicht so schlimm ist und die Politik den falschen Zahlen folgt. Also: einerseits mehr Zahlen und Evidenzorientierung, aber auch mehr Zahlenkonfusion.
Eine Inzidenz von 50 oder 35: Aktuell diskutiert die Politik mögliche Lockerungen anhand von Kennziffern. Wie wirkt sich das auf den demokratischen Prozess aus?
Mau: Indem sich die Politik an bestimmte Zahlen bindet, wie etwa im Infektionsschutzgesetz, wo die Inzidenzschwellen ja festgeschrieben sind, werden bestimmte Entscheidungskaskaden vorbestimmt. Natürlich sind derartige Schwellenwerte wissenschaftlich nicht abschließend begründbar, und jeder, der sich mit der Materie befasst, weiß um die Vielzahl von Indikatoren, die notwendig sind, um das Infektionsgeschehen umfänglich zu bewerten. Dennoch geben sie einen Maßstab vor. Die Politik braucht diese Kennziffern, um die Maßnahmen rechtsfest zu machen, die Wissenschaft sieht sie allenfalls als Wegweiser. Eine rein zahlenbasierte Politik wäre eine Numerokratie, keine Demokratie. Deshalb ist es ganz wichtig, wissenschaftliche Evidenz politisch aufzunehmen, sie aber nicht zum Ende der Diskussion zu erklären.
Steffen Mau
Mercator Senior Fellow Steffen Mau ist Professor für Makrosoziologie an der Humboldt-Universität zu Berlin. Er beschäftigt sich unter anderem mit der Digitalisierung und Ungleichheitsforschung.
Zahlen wirken auf den ersten Blick absolut eindeutig. Zeigt aber nicht gerade die Coronapandemie, dass es ohne eine Einordnung nicht geht?
Mau: In der Tat: Zahlen besitzen den Nimbus des Objektiven und Unabhängigen. Je genauer man aber hinschaut, desto besser erkennt man, dass jede Zahl interpretationsbedürftig ist. Schon die Auswahl einer bestimmten Zahl legt eine bestimmte Sicht auf die Dinge nahe. Aber Zahlen sind eben nicht nur ein Abbild einer vorgelagerten Realität, sondern auch eine Realität sui generis. Aber auch wenn wir dies wissen, kommen wir nicht an den Zahlen vorbei. Sie sind gewissermaßen die beste aller Welten, um gesellschaftliche Zustände lesbar zu machen. Zugleich wissen wir um die Schwächen der Zahlen in der Epidemie. Sie sind allenfalls eine Approximation an das Infektionsgeschehen, die tatsächliche Prävalenz ist mutmaßlich viel höher. Dennoch nutzen wir diese Zahlen, denn die Pandemie lässt sich ja erst erkennen, wenn wir in den Daten sehen, dass es sich nicht um zufällig verstreute Einzelfälle handelt. Dann erst können wir diese aggregieren, und dann sehen, ob eine Kurve fällt oder steigt.
Keine Zahl erklärt sich von allein und keine Zahl ist ohne Fehl und Tadel.
Ein weiterer Aspekt ist die extrem gestiegene Nachfrage nach wissenschaftlicher Beratung in der Coronakrise. Wie sollte die Wissenschaft auf das Spannungsfeld rund um Zahlen und Daten reagieren?
Mau: Natürlich muss die Wissenschaft eine möglichst gute Datenbasis schaffen, sie sollte sich aber auch um die Vermittlung und Interpretation der Zahlen bemühen. Das ist zum Teil ja auch vorbildlich gemacht worden, auch wenn man sich sicherlich wünschen würde, wir hätten bessere Studien, um die Politik noch kompetenter zu informieren. Manche Entscheidung wurde ja bekanntermaßen im statistischen Blindflug getätigt, noch heute fehlen uns basale Informationen zur Sozialstruktur und den Verbreitungswegen der Pandemie. Generell sollte die Wissenschaft natürlich immer die Bedingtheit und auch die methodischen Schwächen ihrer Zahlen mitkommunizieren. Keine Zahl erklärt sich von allein und keine Zahl ist ohne Fehl und Tadel. Das zu vermitteln gehört zu guter Beratung dazu.
Warum spielen Zahlen in unserem Leben eigentlich eine so große Rolle?
Mau: Zahlen besitzen ein kaltes Charisma, man kann sich ihrer bestechenden Einfachheit kaum entziehen. Sie schaffen Orientierung in einer komplexen Welt, sind oft Entscheidungshilfen. In einer Gesellschaft, die sich als aufgeklärt und rational versteht, gehören die Bewirtschaftung von Zahlen und eine quantitative Mentalität einfach dazu.
Digitaler Mercator Salon mit Steffen Mau
16. März 2021, 17:00 Uhr
Leben nach Zahlen: Über die zunehmende Macht von Daten und Zahlen
Auf den ersten Blick suggerieren Daten und Zahlen Objektivität, sie können jedoch auch verzerrend, einseitig oder lückenhaft sein. Ihre Fehlbarkeit und Deutungsbedürftigkeit wurde in der COVID-19 Pandemie immer wieder offensichtlich. Im Gespräch mit Steffen Mau möchten wir mehr über die Rolle von Zahlen für das Verständnis unserer Welt, aber auch der Risiken, die mit der Quantifizierung unserer Gesellschaft einhergehen, erfahren. Mehr Informationen finden Sie hier.
Ob Kreditwürdigkeit oder Dating-Apps: Zahlen und Daten bestimmen unser soziales Leben immer mehr. Wie kann die Gesellschaft aus Ihrer Sicht damit sinnvoll umgehen?
Mau: Wir müssen viel mehr „data literacy“ entwickeln, kompetenter im Umgang mit Zahlen werden, so dass wir sie pragmatisch einsetzen können, ihre Randbedingungen kennen und sie nicht fetischisieren. Zugleich brauchen wir auch eine Datensouveränität in der Form, dass wir über eigene Daten verfügen, wissen in wessen Hände wir sie geben und sie auch wieder zurückverlangen können. Wir sind heute mehr denn je in einer Welt der Daten und Zahlen, es wäre fahrlässig, diese Themen nur den Expertinnen und Experten oder den großen Datenunternehmen zu überlassen.