Mit Handy-Bewegungsdaten lassen sich Epidemien genauer vorhersagen

Darüber, was eine Person den ganzen Tag oder auch das ganze Jahr über so treibt, wo sie wohnt, studiert, arbeitet; wo sie Freunde oder Verwandte besucht oder den Urlaub verbringt – darüber weiß eine Instanz sehr genau Bescheid: Der Mobilfunkprovider. Denn wir alle tragen ja praktisch immer einen Bewegungsmelder mit uns herum – unser Handy.

Und wenn man viele solcher individuellen Bewegungsprofile in einen großen Topf wirft und auswertet, dann lassen sich daraus interessante und nützliche Rückschlüsse ziehen und Vorhersagen treffen. Für manche solcher Prognosen braucht man Echtzeitdaten und die exakten GPS-Positionsmeldungen entsprechend ausgestatteter Smartphones – zum Beispiel um einen sich entwickelnden Stau auf einer bestimmten Autobahn zu identifizieren.

Einfachere Mobiltelefone übermitteln ihre Position nur beim Wechsel der Funkzelle, bei einem Telefonat oder beim Versenden oder Empfangen einer SMS. Aber auch das genügt, um die Bewegungsmuster ihrer Besitzer ziemlich genau zu erfassen. Und etwas langsamer als Staus ablaufende Dinge vorhersagen zu können – zum Beispiel den Ausbruch von Infektionskrankheiten.

Die Epidemiologin Caroline Buckee und ihre Kollegen hatten im Jahr 2013 in Kooperation mit einem großen Mobilfunkprovider in Pakistan Zugriff auf die per Handy ermittelten Mobilitätsdaten von fast 40 Millionen Nutzern – das entspricht einem Fünftel der pakistanischen Bevölkerung. Und mit diesen Mobilitätsdaten ließ sich, so das Ergebnis der im Fachblatt PNAS veröffentlichten Studie, der Ausbruch des gefährlichen Dengue-Fiebers in bestimmten Gegenden wesentlich besser prognostizieren als bisher.

Unter Umständen tauchen nämlich infizierte Personen aus einem Seuchengebiet schon deutlich früher in einer bislang seuchenfreien Region auf, als man rein von der Entfernung her vermuten würde – wenn diese Personen eben konkreten Bewegungsmustern folgen, hinter denen konkrete Beweggründe stecken.

Eine genauere Vorhersage kann Behörden und Ärzten dabei helfen, auf eine Epidemie besser vorbereitet zu sein, sagt Caroline Buckee – und das nicht nur bei der Ausbreitung von Dengue-Fieber in Pakistan:

Die Methode selbst kann eigentlich bei jeder Infektionskrankheit zum Einsatz kommen, wir haben ähnliches bei Malaria getestet, wir denken darüber nach bei Cholera und natürlich bei Ebola. Wir arbeiten daran, die Mobilität in Westafrika zu erfassen – Menschen reisen nun einmal, und Menschenansammlungen begünstigen die Übertragung von allen Infektionskrankheiten.

Die Studie in Pakistan hatte einen sehr “konservativen” Ansatz, so Caroline Buckee: die Mobilitätsdaten wurden anonymisiert und aggregiert, so dass kein Bewegungsprofil einer individuellen Person ablesbar war. Theoretisch hat die Methode aber natürlich Potential in die andere Richtung – bis hin zu einer Identifizierung und Zwangs-Quarantäne einer Person aus einem Risiko-Gebiet.

Ähnlich also wie bei anderen Big-Data-Anwendungen: Es gibt ein Spannungsfeld zwischen den potentiell nützlichen und detaillierteren Auswertungsmöglichkeiten und den Aspekten von Datenschutz und persönlicher Freiheit.

DRadio Wissen – Schaum oder Haase vom 8.9.2015 (Moderation: Marlis Schaum)

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