"Völlig unzuverlässig"! Forscher der Oxford Universität verlassen sich nicht mehr auf die Daten der WHO
28.03.2020 (Lesedauer: ca. 15 Min.)
Our World in Data, eine Online-Publikation an der Universität Oxford, gab am Dienstag bekannt, dass sie sich bei ihren Modellen nicht mehr auf Daten der Weltgesundheitsorganisation (WHO) stützt und Fehler und andere Faktoren anführt.
Der Gründer der Gruppe, Max Roser, sagte, dass Forscher jetzt Daten des Europäischen Zentrums für die Prävention und die Kontrolle von Krankheiten verwenden.
Die WHO, eine Agentur der Vereinten Nationen, ist für die internationale öffentliche Gesundheit verantwortlich. Jüngsten Berichten zufolge haben sich US-Geheimdienste bei ihrer nationalen Bewertung der COVID-19-Bedrohung stark auf die WHO verlassen.
Zu den Fehlern und Inkonsistenzen, die Our World in Data in einem separaten Bericht dokumentiert hat, gehören Abweichungen von fast einem Dutzend Situationsberichten, die zwischen dem 5. Februar und dem 16. März von der WHO eingereicht wurden. Unsere Forscher von Our World Data sagten, die Art und Weise, wie die WHO mit den Fehlern umgeht, sei ebenfalls eine Problem.
"Das Hauptproblem, das wir bei den WHO-Daten sehen, ist, dass diese Fehler nicht von der WHO selbst kommuniziert werden", erklären Rosen und seine Kollegen. „Einige Fehler wurden von der WHO veröffentlicht – an derselben Stelle wie die Lageberichte –, aber die meisten Fehler wurden entweder ohne öffentliche Bekanntmachung nachträglich korrigiert oder bleiben unkorrigiert."
Der Mangel an guten Daten, die während des Ausbruchs des Coronavirus verfügbar waren, war eine Hauptquelle der Frustration für Ökonomen, Statistiker, Wissenschaftler und Fachleute der öffentlichen Ordnung.
Ein Epidemiologe und Professor für Medizin an der Stanford University sagte kürzlich in einem weit verbreiteten Artikel von Stat, die COVID-19-Pandemie könne ein "einmaliges Beweis-Fiasko" werden.
"Die bisher gesammelten Daten darüber, wie viele Menschen infiziert sind und wie sich die Epidemie entwickelt, sind absolut unzuverlässig", sagte John P.A. Ioannidis, Co-Leiter des Meta-Research Innovation Center von Stanford.
Diese Probleme klingen ein bisschen wie das lokale Wissensproblem, das F.A. Hayek vor fast 80 Jahren beschrieben hat, was die wild inkonsistenten Prognosen erklären könnte, die wir bei den COVID-19-Todesraten gesehen haben.
Regierungsbehörden sind wie Menschen fehlbar. Und je mehr wir die Entscheidungsfindung zentralisieren und individuelle Entscheidungen aufheben, desto größer ist das Risiko, dass die zentralen Behörden umfassende Entscheidungen treffen, ohne das Wissen, das sie zu besitzen glauben.
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