Die Kurve abflachen! – Über Informationsvisualisierung und die Corona-Pandemie Lebenszeichen: Über Informationsvisualisierung und die Corona-Pandemie

Eine aus der medizinischen Fachsprache entlehnte Redewendung macht Karriere: ›Die Kurve abflachen‹ – so lautet das Ziel für die kollektive Anstrengung, die rasante Ausbreitung des Corona-Virus zu verlangsamen. ›Die Kurve abflachen‹ heißt: Den Anstieg an Neuinfektionen zu verringern. Das bedeutet nicht, dass das Virus verschwindet. Es geht darum, dass – wie inzwischen allgemein bekannt sein dürfte – aus dem gegenwärtigen exponentiellen Anstieg der Neuinfektionen ein linearer Anstieg wird, der die Ressourcen des Gesundheitssystems nicht überfordert.

Ist diese Formulierung in der Fachsprache der Medizin mutmaßlich selbsterklärend, hat sich ›die Kurve abflachen‹ inzwischen zur Chiffre für eine gesamtgesellschaftliche Anstrengung entwickelt. Damit aber verändert sich ihre Bedeutung. Widerstreitende Interessen auf ein kollektives Ziel zu fokussieren, ist keine leichte Aufgabe. Als Neukontextualisierung einer fachsprachlichen Redewendung in eine kollektive Handlungsaufforderung liegt das Versprechen der Formulierung deshalb darin, dass sich bei einem Gelingen des Unterfangens die Dinge wieder in die statistisch vermessenen Normalerwartungen des Alltags einschwingen. Zwar werden nach wie vor Menschen am Virus sterben, aber die Anomalie der exponentiellen Spitzen wird bereinigt. Die Chiffre steht für den Weg zurück in die Ordnung dessen, was Jürgen Link in seinem – derzeit höchst aktuellen – Buch Normale Krisen (2013) eine normalisierte »Kurvenlandschaft« genannt hat.

Genau an dieser Schnittstelle zwischen alltäglicher Normalität und ihrer Vermessung in Statistiken kommt nun aber ein Aspekt ins Spiel, der nicht übersehen werden darf: Die Formulierung ›die Kurve abflachen‹ adressiert ein implizites Wissen um die visuelle Bedeutung derartiger statistischer ›Kurven‹, das mit den Techniken und Formen der Daten- und Informationsvisualisierung verknüpft ist, in die wir, zumeist dank digitaler Medien, tagtäglich eingebettet sind. Die Neukontextualisierung der Formulierung aus der Fachsprache der Medizin kann nur gelingen, weil es in der gegenwärtigen Medienkultur eine Selbstverständlichkeit ist, dass der Takt des gesellschaftlich ›Normalen‹ in Grafiken aller Art visualisiert wird – von den charakteristischen Formen eines EKGs (wo sich die Ausschläge besser nicht abflachen sollten) bis zu den konstant wachsenden Kurven der Charts von Aktien.

Visualisierungen von Daten sind also nicht einfach nur ›objektive‹ Indikatoren für die Zustände von Körpern, der Wirtschaft oder des Wetters, sondern mit einem Wissen über ihre alltäglich-lebenspraktischen Implikationen verbunden, und das heißt auch mit den Erwartungen, die wir an die Normalität unseres Alltags haben. Diese Ebene einer routinisierten und meist halbbewussten Wahrnehmung derartiger Grafiken ist mithin entscheidend dafür, welches ›Bild‹ wir uns von der derzeitigen Situation machen. Nur vor dem Hintergrund dieses impliziten Wissens kann die in der Formulierung ›die Kurve abflachen‹ enthaltene Botschaft zu einer vom ganzen Kollektiv als verpflichtend angesehenen Handlungsaufforderung werden.

Stichpunkte zur Kulturgeschichte der Informationsvisualisierung

Kulturgeschichtlich handelt es sich bei Visualisierungen, wie sie uns jetzt rund um die Corona-Pandemie begegnen, um Mittel der Evidenzerzeugung, die – so jedenfalls ihre traditionelle Deutung – Informationen aus komplexen Daten visuell aufbereiten und es uns ermöglichen, sich eine anschauliche Vorstellung von einem abstrakten Sachverhalt zu machen. Was an Informationen in unanschaulichen Zahlenkolonnen enthalten ist, wird in verräumlichter Form unter den Vorrang des Sehsinns gestellt. Einher geht damit die Hoffnung, dass es insbesondere für Laien leichter ist, sich auf diese Weise unter abstrakten Sachverhalten etwas Konkretes vorstellen zu können.

Vollkommen neu ist das alles natürlich nicht. Bereits in den antiken Kulturen in Mesopotamien und Ägypten finden sich ausgefeilte Praktiken, ökonomische oder astronomische Sachverhalte grafisch zu repräsentieren. Erst recht gilt dies für Griechenland: Die Entwicklung der Geometrie liefert überhaupt erst die Grundlage für heutige wissenschaftliche Visualisierungstechniken. Auch das europäische Mittelalter kannte beeindruckende Formen der Visualisierung, zu nennen sind etwa die Darstellungen komplexer familiärer Genealogien. Um 1800 wurden dann in Großbritannien durch Autoren wie William Playfair Formen zur Veranschaulichung statistischer Sachverhalte in der Ökonomie entwickelt: das Kurvendiagramm, das Balkendiagramm und das Kreisdiagramm. Bei Playfair hatten diese Techniken die Funktion, den politischen Entscheidungsträgern der Zeit einen besseren Überblick über die ökonomische Lage, etwa Import-Export-Verhältnisse, zu verschaffen.

Abb. 1: Visualisierung ökonomischer Verhältnisse bei William Playfair (Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/William_Playfair, gemeinfrei)

Ganz ähnliche Aufgaben hatte die Visualisierung statistischer Daten in der Medizin. Der Arzt John Snow trug 1854 die bekannten Fälle eines Cholera-Ausbruchs in London in einen Stadtplan ein und konnte so auf einen verunreinigten Brunnen als Auslöser der Epidemie schließen. Und 1858 visualisierte die Krankenschwester Florence Nightingale die Todesursachen britischer Soldaten im Krimkrieg in einem ›Rose-Diagram‹. Dadurch gelang es, den verantwortlichen Herrschaften zu verdeutlichen, dass die meisten Verluste auf epidemische Krankheiten infolge schlechter Krankenpflege zustande kamen und nicht durch direkte Feindeinwirkung auf dem Schlachtfeld verursacht wurden.

Abb. 2: John Snows Karte mit eingezeichneten Cholera-Fällen und Brunnen in London 1854 (Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/John_Snow_(Mediziner), gemeinfrei)

Abb. 3: Florence Nightingales ›Rose Diagram‹ über die Verluste während des Krimkrieges (Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Florence_Nightingale, gemeinfrei)

Dass nun auch gegenwärtig der wissenschaftliche Wert von Visualisierungen, zumal im Zusammenspiel mit Netzwerkanalysen und Simulationen des möglichen Verlaufs der Pandemie, wohl kaum zu überschätzen ist, liegt so gesehen auf der Hand. Doch ›die Kurve abflachen‹ ist eben inzwischen keine rein wissenschaftliche Aussage mehr, sondern eine der Öffentlichkeit vermittelte Botschaft für das, was jetzt im Alltag kollektiv zu tun ist. Und das bedeutet, dass Visualisierungen der Pandemie längst auch eine politische Bedeutung angenommen haben.

Das ›Dashboard‹ der Johns Hopkins-Universität

Das wohl sichtbarste Beispiel ist die derzeit weithin rezipierte Website der Johns Hopkins-Universität mit dem Titel Coronavirus COVID-19 Global Cases by the Center for Systems Science and Engineering (CSSE) at Johns Hopkins University (JHU). Visualisiert wird dort die weltweite Verbreitung des Corona-Virus in einem sogenannten ›Dashboard‹, das auch die Grundlage diverser visueller Aufbereitungen der Entwicklung in den deutschen Medien bildet. Zur Symbolisierung der globalen Dimension der Pandemie wird eine zentral positionierte, skalierbare Karte genutzt, in der als ›Heat Map‹ rot die derzeit ›aktiven‹ Fälle pro Land repräsentiert und von den offiziellen Infektions-, Sterbe- und Genesungszahlen flankiert werden. Vor allem aber findet sich am rechten Rand des Dashboards für jedes Land die kritische ›Kurve‹, welche die Geschwindigkeit des Anstiegs der Fallzahlen des jeweiligen Staates ausweist. Hier aber wird es interessant, denn dadurch, dass das Dashboard nur auf den bestätigten offiziellen Daten beruht, darf dieses Medium nicht nur daraufhin gelesen werden, welche Daten es visualisiert, sondern vor allem, welche Daten alle nicht visualisiert werden. 

Abb. 4: Das Dashboard der Johns Hopkins-Universität zu COVID-19 (Quelle: https://www.arcgis.com/apps/opsdashboard/index.html#/bda7594740fd40299423467b48e9ecf6, eigener Screenshot 2. April 2020)

Mit Stand 1. April 2020 gibt es auf der Weltkarte erhebliche ›schwarze Flecken‹, aber das nicht nur deshalb, weil das Virus dort nicht verbreitet ist, sondern weil in diesen Ländern nicht sehr viel getestet und/oder gemeldet wird – sei es aufgrund unzureichender Ressourcen des Gesundheitssystems, oder aufgrund politischer Entscheidungen, vorhandene Daten entweder zu beschönigen bzw. sie gleich ganz unter Verschluss zu halten.

Als eine frei über das WWW zugängliche Infografik ist das ›Dashboard‹ damit nicht nur ein Ort, an dem sich die globale Aufmerksamkeit in der Krise fokussiert. Es ist auch eine Repräsentation der politischen Agenda der Staaten im Management des ›Ansteigens‹ der kritischen Kurve. Mutmaßlich werden in der Weltkarte auf absehbare Zeit die schwarzen Bereiche weniger werden und der ganze Globus ›rot‹ sein. Eventuell wird man dann auf die Idee verfallen, nicht nur die offiziell gemeldeten aktiven Fälle zu repräsentieren, sondern die ›grünen‹, also geheilten Fälle, zu visualisieren – was bedeuten würde, nur einen der vielen Designfehler des Dashboards zu beheben (siehe https://growth.design/case-studies/coronavirus-dashboard-ux/). Bezüglich der Notwendigkeit, ›die Kurve abzuflachen‹, wird das Dashboard jedoch auch in diesem Fall ein Medium bleiben, in dem sich ganz unterschiedliche politische ›Agencies‹ auf der Bühne der Weltöffentlichkeit vermitteln. Wissenschaftlich für die Bewältigung der Pandemie und das Verringern individuellen Leids nur von sehr begrenztem Wert, wird in dem Dashboard also stets auch das ›Kurvenmanagement‹ der jeweiligen Staaten und das damit einhergehende Bestreben repräsentiert, ›Normalität‹ und Handlungsfähigkeit zu garantieren – also die Deutungshoheit über etwas zu behalten, was sich für den Moment dem ›normalen‹ Gang der Dinge entzieht. 

Fazit

Informationsvisualisierung verwandelt sich hier in einen Spiegel für die in der Formulierung ›die Kurve abflachen‹ enthaltene Verknüpfung zwischen der wissenschaftlich gerechtfertigten Verpflichtung des Kollektivs auf eine gemeinsame Verhaltensweise auf der einen Seite und der von Ideologien und Machtinteressen geprägte ›Datenpolitik‹ einzelner staatlicher Akteure auf der anderen Seite. Angesichts dieser Dynamik visueller Evidenzerzeugung rund um die Corona-Krise ist es deshalb entscheidend, sich stets drei Dinge in Erinnerung zu rufen: Erstens ist es nötig, die notorisch schwierige – aber sehr wichtige – Frage nach der Zuverlässigkeit der visualisierten Daten zu stellen. Die beste Visualisierung ist nutzlos und sogar irreführend, wenn die visualisierte Datengrundlage unzuverlässig ist. Zweitens sollte man für das Problem sensibel sein, dass die Übersetzung von in Zahlen repräsentierten Verhältnissen in grafische Elemente (Linien, Kreise etc.) niemals vollkommen bruchlos verläuft. Wie bei allen Übersetzungen kommt es zu Reibungsverlusten; bestimmte Implikationen der Daten werden hervorgehoben und andere kaschiert. Drittens ist zu beachten, dass Menschen mit visualisierten Relationen schlussfolgernd umgehen. Verräumlichte grafische Relationen wecken die Neugierde, in Grafiken etwas auszuprobieren und neue Beziehungsverhältnisse zu entdecken. Doch diese kognitive Arbeit wird nicht von allen Formen von Grafiken gleichermaßen unterstützt. Wie immer deshalb die Corona-Krise am Ende ausgeht: Aufgrund der Politisierung von Daten und ihren Visualisierungen auf der Makroebene der Öffentlichkeit sind die wissenschaftliche Interpretation und die politische Inanspruchnahme der Datenlage immer auseinander zu halten – und das bedeutet, dass es auf der Mikroebene unseres täglichen Verhaltens auch auf die Schlussfolgerungen ankommt, die wir aus den Visualisierungen ziehen, mit denen die Daten veranschaulicht werden. 

Der Autor

PD Dr. Christoph Ernst ist wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Abteilung Medienwissenschaft der Universität Bonn. Seine Forschungsschwerpunkte sind: Diagrammatik & Medienästhetik der Informationsvisualisierung; Theorien des impliziten Wissens & digitale Medien, insb. Interfacetheorie; Medientheorie & Medienphilosophie, insb. Medien & Imagination; Ästhetik & Theorie audiovisueller Medien.  Weitere Informationen finden Sie unter https://www.christoph-ernst.com.

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