Bonn wird Modellstadt im Kampf gegen Corona

28. Juni 2021

infas 360 analysiert gemeinsam mit dem Institut für Hygiene und Public Health des Universitätsklinikums Bonn (IHPH) die Infektionsdaten der Stadt Bonn für eine nachhaltige Niedriginzidenz.

Neben Impfkampagnen hat die Stadt Bonn bereist zielgerichtete, auch mehrsprachige Aufklärungskampagnen, Lösungen zur digitalen Kontaktnachverfolgung und eine weitreichende Teststrategie zur Unterbrechung von Infektionsketten umsetzen können. Detaillierte Daten zum Infektionsgeschehen wurden kleinräumig ausgewertet und als Open Data veröffentlicht. Nun wird die Zusammenarbeit der Stadt mit dem interdisziplinären Team aus Wissenschaftler*innen und Berater*innen, zu dem auch die Data Scientisten der infas 360 zählen, durch tiefergreifende Analysen des Infektionsgeschehens intensiviert und ausgeweitet.

Corona-Maßnahmen gezielter planen und steuern

Ziel der Stadt ist es, Maßnahmen so umzusetzen, dass der nachhaltige Verbleib auf einer niedrigen Inzidenz auch im Rahmen von Öffnungsschritten und dem anstehenden Herbst mit der Gefahr einer vierten Infektionswelle ermöglicht wird. Zu diesem Zweck sollen datenbasierte Analysen und die daraus gewonnenen, tiefgreifenden Erkenntnisse über die letzten Corona-Wellen gezielt genutzt werden, um präventiv mögliche Ausbreitungen bestehender oder neuer Corona-Varianten bestmöglich einzudämmen.

Bei der Umsetzung ihrer datenbasierten Niedriginzidenzstrategie wird die Stadt Bonn ab sofort durch das Forschungsinstitut infas 360 und das Institut für Hygiene und Public Health des Universitätsklinikums Bonn (IHPH) unterstützt. Inhalt der nun geschlossenen vertraglichen Vereinbarung ist die mikrogeographische Datenanreicherung und Analyse von Falldaten zur Risikobewertung von Corona-Clustern und -Infektionsketten.

„Ich freue mich, dass wir im Rahmen unseres proaktiven Pandemiemanagements nun noch tiefergehende datenwissenschaftliche Begleitung erhalten“, so Oberbürgermeisterin Katja Dörner.

Erste Ergebnisse im September sollen auf den Herbst vorbereiten

Bis Ende September 2021 erwartet die Stadt Bonn so erstmals evidenzbasierte Erkenntnisse über die inhaltliche sowie räumlich-zeitliche Clusterung von Infektionen und deren Zusammenhänge (Infektionsorte- und ketten). Beispielsweise könnten „Superspreader“ leichter erkannt oder Beziehungen von Infektionsketten zwischen Wohnen und Arbeiten bzw. innerhalb von Einrichtungen hergestellt werden.

Auch mögliche Wege im Öffentlichen Nahverkehr werden dahingehend untersucht. Durch den Einsatz von Regressionsanalysen mit mehreren Variablen und sozio-demographischen Infektionskettenanalysen, die anonymisiert 1:1 Beziehungen betrachten, sollen so entscheidende Risikofaktoren identifiziert werden. Diese Erkenntnisse sind insbesondere im Hinblick auf die sich derzeit stark ausbreitende Delta-Variante von Bedeutung.

Sowohl an den datenschutzkonform überlassenen Daten als auch den Analyseergebnissen der beiden Forschungsinstitute hält die Stadt Bonn zu jeder Zeit die volle Daten- und Informationshoheit. Die Stadt Bonn dient zudem als Modellstadt für andere Kommunen – eine Folge der Forschungsergebnisse des Projektes www.Corona-Datenplattform.de des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie.

Leseempfehlung: Corona-Analysen: Welche Verfahren werden angewendet?

Für weiterführende Fragen steht Ihnen unser Consulting-Team unter consulting@infas360.de gerne zur Verfügung.

Hier geht’s zur offiziellen Pressemitteilung der Stadt Bonn

Wissenschaftliche Begleitung der Stadt Bonn für eine nachhaltige Niedriginzidenz | Bundesstadt Bonn

Hier geht’s zur Presse (General Anzeiger und WDR)

https://ga.de/bonn/stadt-bonn/corona-bonn-ist-modellstadt-bei-datenauswertung_aid-60340683?

Daten-Analyse für Niedrig-Inzidenzstrategie in Bonn – Rheinland – Nachrichten – WDR

Corona-Analysen: Etablierte mikrogeographische Verfahren zur Auswertung von Falldaten und Risikobewertung von Corona-Clustern und Infektionsketten für zielgerichtetere Eindämmungs- und Vorsorgemaßnahmen

Einführung

infas 360 analysiert pseudonymisiert Falldaten von positiv getesteten Personen aus. Die Daten müssen über eine postalische Adresse (Wohnort) verfügen. Weitere Adressinformationen wie zum Arbeitsort sind wünschenswert. Über die Adressen erfolgen die Geocodierung, Datenanreicherung und Anonymisierung. Der anonymisierte Datensatz dient dann den entsprechenden Auswertungen.

Datenanreicherung

infas 360 verfügt über fortlaufend aktualisierte mikrogeographische Daten abgeleitet auf amtlicher Basis.3 Bei diesen zusätzlich angereicherten sozialen, ökonomischen und demographischen Merkmalen handelt sich um nicht-personenbezogene Daten.4 Dazu zählen u.a. die Gebäude nach Lagen (x-, y- Koordinate, 3D-Gebäudemodell) und Typen wie alleinstehende Einfamilienhäuser oder Mehrfamiliengebäudekomplexe. Darin befindlich gibt es weitere sozio-demographische Daten wie z.B. die Anzahl der Haushalte, Einwohner, Wohnflächen, Haushaltsstruktur und Altersklassen. Darüber hinaus stehen auch alle Gewerbedaten adressgenau zur Verfügung, das heißt, eine direkte Verknüpfung zwischen Gebäude und Gewerbetyp ist möglich. Neben den Gebäudedaten gibt es zudem die amtlichen Siedlungsblöcke sowie Stadt- und Ortsteile, zu denen ebenfalls weitere Merkmale wie z.B. Anteil Kinder, Mietspiegel, Ausländer- und Migrationsanteil vorliegen. Diese Daten, die u.a. auch in der Vorhersagenden Polizeiarbeit (Predictive Policing) des LKA NRW eingesetzt werden, dienen der Erkennung von Infektionsmustern nach Wohn-, Ausbildungs- und Arbeitsort.

Mikrogeographische Analysen

infas 360 untersucht die anonymisierten Falldaten inkl. der zusätzlich angereicherten mikrogeographischen Daten mittels unterschiedler analytischer Methoden. Die Datensätze werden dazu zeitlich nach den einzelnen Infektionswellen unterteilt (1. -3. Welle, 1. März 2020 bis 30.4.2021).

Korrelationsanalyse und deskriptiver Vergleich der Stadt- bzw. Ortsteile: es werden die Infektionszahlen pro Stadt- bzw. Ortsteil in Relation zu den siedlungsstrukturellen und sozio- demographischen Besonderheiten in den einzelnen Ortsteilen betrachtet. Dabei wird unter- sucht, ob es Zusammenhänge zwischen besonders hohen bzw. niedrigen Infektionszahlen und bestimmten Ortsteilcharakteristika
Univariates, mikrogeographisches Profil: hierbei werden auf der anonymisierten Individualebene die Indexfälle in Abgrenzung zu den Nicht-Indexfällen betrachtet und dahingehend analysiert, ob es mikrogeographische Besonderheiten bei den Indexfällen gibt, z.B. im Hinblick auf den Gebäudetyp. Die Ergebnisse werden in einer Profilierungstabelle dargestellt, in der sich sehr einfach die Unterschiede erkennen lassen.

Multivariates Scoring / Risikoindex pro Stadtteil und Gebäude: diese Analyse wird auf der anonymisierten Individualebene durchgeführt und betrachtet die Indexfälle nicht mehr univariat, sondern in Abhängigkeit von mehreren Faktoren. Es wird analysiert, welche wesentlichen Merkmale einen nennenswerten Einfluss auf das Risiko einer COVID-Infektion besitzen. Auf Basis dieser Erkenntnisse wird eine Schätzung für alle Adressen in Bonn durchgeführt, die im Ergebnis ein geschätztes Risiko pro Adresse ausweist. Daraus kann ein Risikoindex pro Stadtteil berechnet
Wegeanalyse (Wohnen, Arbeiten): sofern Informationen zum Arbeitsort vorliegen, wird die der wahrscheinlichste ÖPNV-Weg berechnet und nach möglichen Infektionsclustern untersucht (z.B. ÖPNV-Haltestellen, Wegelängen).
Firmenanalyse (Arbeiten): sofern Informationen zum Arbeitsort vorliegen, werden die Arbeitsstätten nach Branche, Größe und Lage
Sozio-Demographische Infektionskettenanalyse erfolgt durch das IHPH (UKB Bonn): hierbei werden die anonymen 1:1 Beziehungen der Falldaten, die jedem einzelnen Fall einen mutmaßlichen Indexfall zuordnen, verwendet, um eine möglichst komplette baumartige Hierarchie zu erstellen. Damit werden aus den 1:1 Beziehungen hierarchische Gruppenbeziehungen. Die Analyse der Baumstruktur ermöglicht u.a. die Erfolgsquote des wichtigen Instruments Kontaktverfolgung unter verschiedenen Aspekten zu diskutieren: Wo ist Kontaktverfolgung erfolgreich, unter welchen Randbedingungen sind die Ergebnisse weniger vollständig, wie ist die statistische Zusammensetzung der Infektionsketten (Anzahl zweier-Ketten zu längeren Ketten usw.). Die Kenntnis über Infektionsketten ermöglicht des Weiteren eine Evaluation, an welchen Stellen in der zu erwartenden Segregation der Bevölkerung (etwa sozial, Migrationshintergrund, Sprachbarrieren, Altersgruppen) Schranken über wunden