MitigationHubs, das sind jene Landkreise und Regionen, welche es im Vergleich besonders gut schaffen, die Ausbreitung des Covid19-Virus zu verlangsamen. Wir wollen diese identifizieren. Jede:r Bürger:in bekommt die Möglichkeit die Wissenschaftler:innen dabei zu unterstützen und profitiert am Ende von den Erkenntnissen.

Wir möchten mit unserem Projekt:

  • An positiven Beispielen für diese Krise und zukünftige Herausforderungen gemeinsam lernen
  • Die gesellschaftliche Teilhabe am wissenschaftlichen Prozess durch Citizen Science ermöglichen
  • Anhand positiver Beispiele Bürger:innen zum verantwortungsvollen Handeln motivieren
  • Verständnis für die Unvollständigkeit wissenschaftlicher Erkenntnisse wecken
  • Bürger:innen ein besseres Verständnis der Datenlage vermitteln

Unsere Ergebnisse könnten:

  • Im Rahmen der nächsten Wochen und Monate die Akzeptanz der drastischen Maßnahmen weiter unterstützen
  • Zur momentanen Evaluierung der getroffenen Maßnahmen dienen, aber auch in zukünftige Pläne der Bundesrepublik einfließen
  • Die positiven Effekte von lokalen Maßnahmen und lokaler Datenanalyse aufführen

Die Analysen sind vielfach anwendbar:

  • Die Untersuchung von MitigationHubs ist auf vielen räumlichen Skalen möglich, sofern Daten verfügbar sind und die Bürger:innen in möglichst großer Zahl partizipieren
  • Neben der Landkreisebene ist auch ein internationaler Vergleich durch leichte Änderungen am Code möglich
  • Spannend wäre es mit dem GIZ Data Lab als Unterstützer über eine mögliche Weiterentwicklung der Methodik gerade für Länder mit geringeren, öffentlich-verfügbaren Daten und kleinerer Kapazität der Behörden nachzudenken

Unser Projekt ist einfach zugänglich und ermöglicht die Partizipation am wissenschaftlichen Prozess:

  • Ähnlich wie ein CO2-Rechner auf indiviueller Ebene soll MitigationHubs Identifikation mit der Auswirkung des eigenen Handels stiften und dieses in einen wissenschaftlichen Kontext setzen
  • Durch verständliche Sprache und Illustrationen, anschauliche Fallbeispiele, eine lebendige Interaktion und eine ausführliche Motivation der Analysen soll die Hürde genommen werden, zu dem Projekt beizutragen

Die ersten Schritte sind gemacht:

  • Wir haben die aktuelle Datenlage erfasst, aufgearbeitet und ergänzt sowie deren Qualität eingeschätzt. Dadurch wurden die Daten, welche dem RKI Dashboard zu Grunde liegen, für weitere Analysen nutzbar gemacht.
  • Eine Routine zum Berechnen lokaler Wachstumsraten basierend auf stetig aktualisierten Daten wurde entwickelt und getestet.
  • Basierend auf der gegenwärtigen Datenlage haben wir verschiedene Methoden der Statistik, Datenanalyse und Modellierung anhand von Fallbeispielen ausprobiert um mögliche Korrelationen zwischen Prediktoren, Fallzahlen und Eindämmungsmaßnahmen festzustellen.
  • Grundlegende Überlegungen um MitigationHubs in ein Citizen Science-Projekt weiterzuentwickeln wurden bereits angestellt. Dieses Vorhaben ist uns ein besonderes Anliegen, da wir es Bürger:innen die Partizipation ermöglichen möchten, an der wissenschaftlichen Aufarbeitung der Krise teilzunehmen.

Was kommt als Nächstes?

  • Umsetzen des Citizen Science Ansatz durch Beteiligung und Rückmeldung der Ergebnisse an die Bürger:innen, Erweiterungen durch zusätzliche Möglichkeiten der statistischen Analyse
  • gegebenenfalls Anwendung auf andere Länder oder Regionen, die Methode kann hierzu leicht adaptiert werden
  • Um das Projekt MitigationHubs auszubauen werden benötigt: Zusätzliche Sammlung von anonymisierten Daten mit Hilfe der Bürger:innen, Unterstützung durch Expert:innen und Partner:innen für Social Media & Campaigning sowie durch Sozialwissenschaftler:innen und Epidemiolog:innen für dich richtig Einordnung der Ergebnisse, Expert:innen für Datenschutz um eine anonymisierten Übermittlung von Daten zu gewährleisten und gegebenenfalls Programmierer:innen falls eine App-Anwendung gestaltet werden möchte

Referenzen

RKI Dashboard zu Fallzahlen auf Bundesland- und Landkreisebene: https://experience.arcgis.com/experience/478220a4c454480e823b17327b2bf1d4/page/page_1/

RKI Datensätze auf Landkreiseebene: https://npgeo-corona-npgeo-de.hub.arcgis.com/search?groupIds=b28109b18022405bb965c602b13e1bbc

Mobilität in Deutschland: https://www.mobilitaet-in-tabellen.de/mit/

Raumtypologie Deutschland: https://www.bmvi.de/SharedDocs/DE/Artikel/G/regionalstatistische-raumtypologie.html

Demographische und Soziographische Daten: https://www.algoly.com/

Krankenhäuser und Anzahl an Betten: https://npgeo-corona-npgeo-de.hub.arcgis.com/datasets/348b643c8b234cdc8b1b345210975b87_0?geometry=-21.114%2C46.261%2C42.168%2C55.880m