Psychische Veränderung – Neues statt der Wiederkunft des Gleichen

Nietzsche schreibt in „Also sprach Zarathustra“ von der ewigen Wiederkunft des Gleichen. Jedes Erlebnis, jeder Umstand würde sich unendliche Male wiederholen und immer wiederkehren.

Nietzsche wird als Philosoph betrachtet – aber was, wenn man ihn als Psychologen interpretiert, wie Irvin D. Yalom das in seinem wunderbaren Buch „Als Nieztsche weinte“ tut? 

Dann wird aus der metaphysischen eine psychologische Wiederkunft des Gleichen. Erlebnisse wiederholen sich nicht in verschiedenen Leben, sondern in einem – in meinem Leben.

Das Gefühl etwas schon mal erlebt zu haben, kennt jeder als Déjà-Vu. In der Transaktionsanalyse und Psychologie werden sich wiederholende Handlungen Skript oder Schema genannt. Skripte und Schemata sind hilfreich und notwendig, um den täglichen Alltag bewältigen zu können. Skripte und Schemata können aber auch zu Leid führen.

Ein Psychologisches Problem ist häufig nichts anderes, als die (unbewusste), zwanghafte Wiederholung von Handlungen oder Erlebnissen. Die Psychoanalyse spricht hier von Wiederholungszwang. Die Alternativlosigkeit der Handlung oder des Erlebens ist der Ursprung des psychischen Leids.

Bessel van der Kolk erklärt in „Verkörperter Schrecken“, dass Flashbacks traumatisierter Menschen genau solche Wiederholungen sind. Ein Flashback ist die zwanghafte, überwältigende, ewige Wiederkunft des gleichen traumatischen Erlebnisses – mit dem immer gleichen schrecklichen Ausgang. 

Dieses Erleben ist körperlich, neurobiologisch abgespeichert und wird wie ein Film immer wieder abgespielt, wenn ein passender Reiz im Außen vorhanden ist. Eine Veränderung solcher Muster ist möglich, braucht aber prozessuale Aktivierung des traumatischen Erlebens (Roth und Ryba).

Heilung entsteht, wenn Trauma-Erlebnisse nicht mit dem immer gleichen schrecklichen Ausgang, sondern einem neuen, beruhigenden oder vergebenden Ausgang erlebt werden. Dieses Erlebnis zu ermöglichen und zu begleiten, ist die eigentlich Kern-Aufgabe von Therapeuten und Coaches.

Ein anschauliches Beispiel für diesen Prozess – mit anderen Vorzeichen – bietet die Fernseh-Serie Lucifer. Die ewige Wiederkunft des Gleichen ist das definierende Kriterium der Hölle: Tote Menschen stecken in ihrem persönlichen Höllenraum und erleben immer wieder, für alle Ewigkeit, ihren eigenen Tod. 

Jedoch, die Tür zu diesem Raum ist unverschlossen – ein Ausweg ist jederzeit möglich. Die Voraussetzung diesen Ausweg zu erkennen ist, die eigene Schuld zu akzeptieren und sich selbst zu vergeben. 

Was beim Messen von Menschen und Organisationen schiefgehen kann

Die Diagnose ist der Beginn jedes Beratungsprozesses. 

Organisationsberater führen Interviews, verteilen Fragebogen und nutzen Frameworks, um zu messen, wie die Organisation ist. Diese Messungen werden dokumentiert, zurückgemeldet und führen standardmäßig zu Maßnahmenpaketen, die durchgeführt werden.

Mediziner und Psychologen führen Untersuchungen durch, machen Tests und werten Proben in Laboren aus. Basierend darauf stellen sie eine Diagnose nach ICD-10 oder DSM 5. Diese Diagnose ist Grundlage der weiteren Behandlung und Therapie.

Dabei ist wichtig zu wissen, welche weitreichenden Konsequenzen die Messungen selbst, für das was man messen möchte haben.

Die Messung schränkt den Lösungsraum ein

Zunächst ist da die alte Manager-Weisheit „If you can’t measure it, you can’t manage it“. 

In eine ähnliche Kerbe schlägt Paul Watzlawik mit der Aussage „Wer als Werkzeug nur einen Hammer hat, sieht in jedem Problem einen Nagel.“. Aus der Synthese beider Aussagen folgt das Verhalten vieler Berater und Manager, dass sie vor allem auf das schauen, was sie besonders gut und einfach messen können. 

Zusammenhänge die (noch) nicht oder schwieriger erfassbar sind werden ignoriert oder absichtlich ausgeblendet. Besonders auffällig war dieses Muster, als wir bei Timmermann Partners einen CTO für eine App suchten. Je nach Hintergrund war der wichtigste Erfolgsfaktor für die Entwicklung einer App ganz klar das Backend, das Frontend, das Testing, die Dokumentation, oder die Server-Struktur. Nach den Interviews hatten wir (als eigentliche Technik-Laien) eine schöne Liste wichtiger technischer Themen. Wir kannten auch zu jedem Thema einen aussagefähigen Experten. Leider fanden wir keinen CTO.

Die Auswahl des Messinstruments und der Perspektive schränkt stark ein, was überhaupt bearbeitbar wird. Damit wird auch der Lösungsraum vorab begrenzt. Als Berater versuche ich daher, egal in welchem Kontext – darauf zu achten mehrere Messinstrumente, Themen und Frameworks zu kombinieren. Aus wissenschaftlich-psychologischer Sicht ist ein solches Vorgehen Standard und firmiert unter dem Schlagwort Multi-Trait-Multi-Method. Ein Messinstrument ist dabei auch immer meine subjektive Wahrnehmung und Erleben als Mensch.

Die Messung verändert das, was gemessen wird

Ein weiterer sehr wichtiger Punkt ist, dass die Messung einer Variable die Ausprägung der Variable verändern kann. Anders ausgedrückt, sobald ich ein Ding messe, verändert sich dieses Ding mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit.

Dieses Phänomen ist bereits in der Atomphysik beobachtbar und beschreibbar. Dort firmiert es unter dem Begriff der quantenmechanischen Messung. Ein Beispiel ist die Spin-Messungen bei verschränkten Quanten, die erst durch die Messung selbst einen festgelegten Spin-Wert annehmen.

Etwas weniger schwer zugänglich ist die Erkenntnis der Systemtheorie, dass die Beobachtung eines Systems durch einen außenstehenden Beobachter schlicht unmöglich ist. Durch die Beobachtung interagiert der Beobachter mit dem System, wodurch sich der Systemzustand ändert.

Wissenschaftlich-psychologisch wurde dieser Effekt bereits vor fast 100 Jahren durch den Hawthorne-Effekt beschrieben. In einer Fabrik sollte der Einfluss der Beleuchtung auf die Produktivität untersucht werden. Kurioserweise stieg die Produktivität unabhängig von den Lichtverhältnissen einfach, weil die Mitarbeiter merkten, dass sie beobachtet werden.

Gerade in Beratungsprojekten, Bewerbungsprozessen, Verkaufsgesprächen oder Steering Meetings sind solche Verzerrungen häufig. In der Personaldiagnostik ist das Phänomen unter dem Begriff „soziale Erwünschtheit“ bekannt. Einige Diagnostik-Instrumente testen den Grad der Messergebnis-Verzerrung durch soziale Erwünschtheit ab. Führungskräfte kompensieren diese Verzerrung häufig einfach dadurch, dass sie besonders kritisch nachfragen oder Sicherheitspuffer abziehen.

Zum Umgang mit solchen Phänomenen in der Rolle als Berater, finde ich das Konzept der Schauseite von Organisationen sehr hilfreich.

Messungen von Menschen und Organisationen sind chronisch ungenau

Gerade in der Personal- und Organisationsdiagnostik wird leider meist ignoriert, dass die meisten Messinstrumente chronisch ungenau und unzuverlässig sind. 

Absolviert eine Person zweimal den gleichen Diagnostik-Test werden sich ihre Ergebnisse unterscheiden. Auch Vergleiche zwischen mehreren mehrfach diagnostizierten Personen werden sich ändern. Der Grad der Zuverlässigkeit eines Tests wird mit der Retest-Reliabilität angegeben. Ich muss zugeben, dass mir diese Kennzahl bisher nur im akademischen und nicht im wirtschaftlichen Kontext begegnet ist. Einer der Haupt-Kritikpunkte am beliebten und in Wirtschafts-Kontexten recht häufig verwendeten MBTI Test ist die geringe Retest-Reliabilität.

Auf Organisationsebene gibt es insbesondere bei der Kulturdiagnostik verschiedene Instrumente, die angeblich die Kultur einer Organisation messen können. Neben Spiral Dynamics und Reinventing Organizations die in den letzten Jahren sehr beliebt waren, gibt es unzählige andere Modelle und Messinstrumente um Kultur zu messen.

Was dabei vergessen wird, ist die hohe Variabilität der Kultur und Verhaltensweisen innerhalb eines Unternehmens, bedingt durch die hohe Anzahl unterschiedliche Kontexte und Menschen, die in einem Unternehmen zusammenkommen (siehe Denkfehler 2 in diesem Artikel).

Zusätzlich wird eine klassische Erkenntnis der interkulturellen Psychologie ignoriert: Die Varianz innerhalb einer Gruppe ist meist deutlich größer als die Varianz zwischen Gruppen. 

Ein Beispiel: Wenn ich die Körpergröße von jeweils 1000 Männern und Frauen messe kommt dabei vielleicht heraus, dass Frauen im Schnitt 1,65m und Männer 1,80m groß sind. Frauen sind also im Schnitt 0,15m kleiner als Männer. Wenn ich mir anschaue welche Größen-Werte bei Männern vorliegen, reichen diese Werte vielleicht von 1,55m bis 2,20m. Die Spannweite ist 0,65m. Bei Frauen reichen die Messwerte vielleicht von 1,45m bis 2,00m. Die Spannweite ist 0,55m. Beide Werte sind deutlich größer als der Gruppenunterschied von 0,15m

Jetzt pauschal alle Männer als groß und alle Frauen als klein zu bezeichnen wäre aufgrund dieser Messergebnisse sehr ungenau. Bei Organisationskultur passiert aber genau das. Hier wird schnell und pauschal von „Teal“ Organisationen im Gegensatz zu „Orange“ Organisationen gesprochen.

Als grobe Orientierung und zur Anregung einer Entdeckungsreise sind solche Instrumente und Aussagen durchaus hilfreich. Als Berater setze ich solche Instrumente jedoch mit der nötigen Vorsicht und einem umfangreichen Beipackzettel ein.

Wut und Stühle

Die letzten 33 Monate waren für mich sehr ereignisreich, und haben vieles in meinem Leben verändert. Ein wichtiger Anstoß dafür war und ist die Coach-Ausbildung bei Hephaistos.

Diese Ausbildung endet im Juli und Teil der Zertifizierung ist eine Theoriearbeit, die ich hier teilen möchte. Die Arbeit trägt den Titel: Sollte ich meinen Klienten dazu ermuntern seine Wut an einem Stuhl auszulassen? – Überlegungen zum Ausdruck von Wut im Coaching.

Die Arbeit kann hier heruntergeladen werden:

Besonders bedanken für alle Impulse und Momente möchte ich mich bei all meinen Ausbildungskollegen und bei meinen Ausbildern Susanne Brugger, Nicola Janssen, Ursula Most und Klaus Eidenschink.

Das Sozialpsychologische Dilemma von „Black Lives Matter“

Durch den Tod von George Floyd gibt es überall auf der Welt Proteste gegen Rassismus. 

Die Proteste sind gerechtfertigt, bewegen sich aus sozialpsychologischer Sicht jedoch auf einem schmalen Grat. Anschaulich lässt sich das am Leitspruch „Black Lives Matter“ erklären. 

Aus einer Geschichte jahrhundertelanger Unterdrückung, Sklaverei und Ausbeutung, in denen das Leben Schwarzer teils als wertlos betrachtet wurde ist es verständlich, eine Gegenposition aufbauen zu wollen. Zum historischen, grausamen und zu verurteilenden „Black Lives are worthless“, bildet „Black Lives Matter“ den Gegenpol.

Tragischerweise übernehmen Aktivisten damit die grundlegende Unterscheidung der historischen Sklavenhändler und heutigen Unterdrücker. Es ist die Unterscheidung Schwarz – Weiß. Diese Unterscheidung ist der erste Schritt und die Grundlage, ohne die Rassismus nicht existieren kann. Gäbe es die Unterscheidung zwischen Schwarz – Weißen nicht, könnte man aufgrund dieser Dimension auch nicht unterdrücken. 

Sozialpsychologisch betrachtet, wird durch die Aussage „Black Lives Matter“ automatisch eine Gruppe definiert und gegen Andere abgegrenzt. Überspitzt formuliert steht Die Gruppe der schwarzen Opfer der Gruppe der weißen Täter gegenüber. Damit ist die Basis für typische Gruppendynamiken gegeben, die aus der Sozialpsychologie bekannt sind: Die Aufwertung der eigenen Gruppe (Ingroup) und die Abwertung der anderen Gruppen (Outgroups), also Diskriminierung aufgrund von Gruppenzugehörigkeit.

Die tausendfach zitierte Grundlagenarbeit zu Intergruppendynamik leisteten Tajfel und Turner in den 70ern und 80ern. Besonders relevant ist dabei das minimale Gruppen Paradigma. Eine völlig zufällige Gruppen-Unterscheidung reicht aus, um Gruppendiskriminierung zu erzeugen. In der klassischen Studie waren das Jungs, die in einem Ferienlager zufällig in zwei Gruppen geteilt wurden und darauf hin eine lebhafte Rivalität inklusive Streichen und Schmähliedern entwickelten. 

Ein noch drastischeres und älteres Beispiel für Gruppen-Dynamiken ist das Stanford-Prison Experiment. Aus vernünftigen College-Studenten, die zufällig als Gefangene oder Gefängnis-Wärter eingeteilt wurden, entwickelten sich teilweise Sadisten. Die Gefängnis-Wärter fingen mehr und mehr an, die Gefangenen bloß zu stellen, ihnen ihre Identität zu nehmen (durch Uniform, Verhüllung, Nummerierung) und zu quälen. Das Experiment musste abgebrochen werden. Die zufällige Unterscheidung, verstärkt durch Gruppen-Symbolik (z.B. Uniformen) aus, um massive Diskriminierung hervorzurufen.

Erschwerend kommt hinzu, dass ein Opfer-Narrativ Gegengewalt und Abwertung aus der Opfer-Gruppe gegenüber der Täter-Gruppe wahrscheinlicher macht. Ein Teufelskreis entsteht. Mein Religionslehrer sagte dazu mal: „Die Christenverfolgung im Römischen Reich hat erst nach der Taufe Konstantins richtig begonnen.“ 

Dass Gruppenzugehörigkeiten diese Effekte überhaupt entfalten können, erklären Sozialpsychologen damit, dass die Gruppenzugehörigkeit die eigene Identität mitdefiniert. Die Gruppenzugehörigkeit definiert, wer ich bin. Diese Identität muss insbesondere dann verteidigt und durchgesetzt werden, wenn es wenig Anderes gibt, über das man sich definiert. 

Wenn man zur Gruppe der Bayern-Fans gehört, kann man das durch Schals und Trikots ausdrücken, Gleichgesinnte suchen, und Sätze wie „Ich bin Bayern-Fan“ sagen. Die Abneigung gegen 1860-Fans (früher) oder Dortmund-Fans (heute) gehört dann auch dazu. Hier geht es um Fußball und relativ unbedeutende Gruppenzugehörigkeiten. Dennoch ist die Dynamik so explosiv, dass bei den Bundesligaspielen zwischen Bayern und Dortmund große Polizeiaufgebote die Fans voneinander trennen müssen.

Ob man Bayern oder Dortmund Fan ist, kann man sich normalerweise aussuchen, ist nicht mit einer historischen Unterdrückungsgeschichte verbunden und als Merkmal im Alltag kaum erkennbar. 

Bei Hautfarbe und Geschlecht ist das anders. Ohne massive medizinische Eingriffe sind weder Hautfarbe noch Geschlecht änderbar. Beides ist mit jahrhundertelanger Unterdrückungsgeschichte verbunden und im Alltag auf den ersten Blick offensichtlich. Beide Gruppenzugehörigkeiten scheinen auch einen großen Anteil an der eigenen Identität auszumachen. 

Hautfarbe und Geschlecht sind sichtbare, oft bedeutsame und identitätsstiftende Gruppenzugehörigkeiten. Dass es dann zu Diskriminierung und Unterdrückung kommt, ist auf Basis der Ergebnisse mit minimalen Gruppen wenig überraschend. Wenn sich Kinder schon wegen zufällig entstandenen Gruppen im Ferienlager diskriminieren – was kann man dann bei solch bedeutsamen Gruppen-Zugehörigkeiten wie Geschlecht und Hautfarbe erwarten? Die Geschichte der letzten Jahrhunderte gibt die traurige Antwort.

Aus diesen Erkenntnissen lässt sich eine wenig ermunternde Schlussfolgerung ziehen: So lange es Gruppenunterscheidungen gibt und sie von Menschen als relevant für die eigene Identität angesehen werden, solange wird es zu Diskriminierung aufgrund von Gruppenzugehörigkeit kommen. 

Für die anti-rassistischen Proteste ergibt sich daraus eine sehr schwierige Situation. Ohne die Unterscheidung Schwarz-Weiß lässt sich kaum auf das erfahrene Unrecht aufmerksam machen. Die Unrechtsgeschichte ist teilweise auch mit der eigenen Identität verwoben. Solange die Unterscheidung beibehalten wird, wie im Leitspruch „Black Lives Matter“, ist eine Auflösung der Diskriminierung aufgrund der Gruppeneffekte unmöglich. Im Zweifel trägt die Betonung auf „Schwarz“ zur Stabilisierung von Rassismus bei (hier eine Erklärung dieser paradoxen Dynamik am Beispiel Klimawandel).

Ähnliche Erkenntnis hatte wohl auch John Lennon schon und drückte sie in „Imagine“ aus. Der Vision „Imagine all the people living life in peace“ geht eine Auflösung identitätsstiftender Konstrukte voraus, wie:

  • Imagine there’s no heaven
  • Imagine there’s no countries
  • Nothing to kill or die for
  • And no religion too

Hautfarbe lässt sich ohne weiteres auf die Liste setzen. Zur Auflösung von Rassismus muss die Unterscheidung schwarz-weiß irrelevant werden. Das bedeutet, dass Hautfarbe keine Rolle mehr zur Definition der eigenen Identität spielen darf. Das ist eine große Aufgabe für jeden Einzelnen.

Das Schreckgespenst der „wahren Liebe“

Das Märchen von Dornröschen kennt jeder. Eine Prinzessin fällt durch einen bösen Zauber in tiefen Schlaf. Sie kann nur durch einen Kuss der wahren Liebe erweckt werden. 

Was heraussticht, ist „wahre Liebe“. Ein „Kuss der Liebe“ reicht nicht aus. Es muss „wahre Liebe“ sein. Kinder lernen so, dass es nicht nur Liebe gibt, sondern auch „wahre Liebe“ und „falsche Liebe“. Kraftvoll genug, um böse Zauber zu brechen, ist allein die „wahre Liebe“.

Das ist tragisch, weil „Liebe“ ohne vorangestelltes Adjektiv abgewertet wird. Ist „Liebe“ nicht „wahre Liebe“, dann muss es wohl „falsche Liebe“ sein, also keine Liebe. Durch die Einführung „wahrer Liebe“ bleibt kein Platz mehr für „Liebe“. Im ungünstigen Fall führt das zu Perfektionismus, ständiger Unsicherheit und Lieblosigkeit: „Die Liebe, die ich spüre – ist das die wahre Liebe?“ 

Ich möchte das Problem „wahrer Liebe“ an einem Beispiel aus meinem Leben verdeutlichen:

  • Ich liebe meine beiden Töchter
  • Ich liebe meine Freundin

Ich empfinde allen dreien gegenüber nicht komplett identisch. Die Liebe zu meiner Freundin fühlt sich anders an, als die zu meinen Kindern. Welches aber ist „wahre Liebe“? 

Sobald ich mir diese Frage stelle, bin ich in einem Dilemma. Entweder muss ich alles als „wahre Liebe“ definieren, wobei der Absolutheitsanspruch des Wortes „wahr“ keinen Raum für den Reichtum meiner Empfindungen lässt. Oder ich bezeichne nur eines von Beiden als „wahre Liebe“. Damit werte ich die andere Beziehung ab. 

Der Weg, für den ich mich entscheide, ist, dass ich mir die Frage nach der „wahren Liebe“ nicht stelle. „Wahre Liebe“ existiert nicht, nur „Liebe“. Das Wörtchen „wahr“ ist überflüssig.

Diese Logik lässt sich auf viele Bereiche übertragen. Neben „wahr“ gibt es Worte, die ähnlich verwendet werden. Das sind insbesondere „wirklich“ und „echt“. Man spricht dann von „echten Problemen“ oder sucht das „wirkliche Ich“. Besonders Berater und Coaches, aber auch Hilfesuchende nutzen diese Formulierung häufig. Sie scheinen als Narrativ und Verkaufsargument durchaus wirksam zu sein.

Wie oben beschrieben glaube ich nicht, dass Adjektive wie „wahr“, „wirklich“ oder „echt“ einen Nutzen bieten. Ich sehe eher die Gefahr, dass Schaden und ungünstige Dynamiken entstehen. Etwas Demut und Bodenständigkeit, tun jedem Menschen gut da braucht es keine Steigerungen. Mir reichen „Liebe“ und „Ich“, so wie sie sind.

Warum Reichtum ohne Armut nicht funktioniert

Luxus und Reichtum funktionieren nicht ohne Armut. Warum? Ich erkläre das mal kurz mit Äpfeln.

Mal angenommen, es gibt 20 Äpfel, die wir auf 10 Menschen aufteilen wollen. Wenn wir alle Äpfel aufteilen, hat jeder Mensch im Durchschnitt 2 Äpfel: 20 / 10 = 2. Probieren wir 3 Varianten aus, um die Äpfel auf die Menschen zu verteilen:

  1. Wenn wir die Äpfel gleich verteilen, dann bekommt jeder Mensch 2 Äpfel. Jeder Mensch hat genauso viele Äpfel wie es dem Durchschnitt entspricht. Eine Folge davon ist, dass es keinen Menschen gibt, der überdurchschnittlich viel hat.
  2. Geben wir einem Menschen 3 Äpfel, weil er besonders groß oder wichtig ist, bekommt jemand anderes nur 1 Apfel (Wir verteilen nur ganze Äpfel). Natürlich bleibt der Durchschnitt bei 2 Äpfeln pro Person. Jetzt gibt es 8 Menschen, die durchschnittlich viele Äpfel haben, 1 Mensch der überdurchschnittlich viele Äpfel hat und 1 Mensch der unterdurchschnittlich viele hat.
  3. Wir könnten die Äpfel aber auch ganz anders verteilen. Weil 1 Mensch besonders wichtig ist, bekommt er von jedem anderen 1 Apfel. Dieser Mensch hat jetzt 11 Äpfel und alle anderen haben 1 Apfel. Jetzt hat im Durchschnitt immer noch jeder Mensch 2 Äpfel. Nur sind die Äpfel jetzt so verteilt, dass 9 Menschen weniger haben als der Durchschnitt. 1 Mensch ist sehr reich und keiner hat genauso viel wie der Durchschnitt.

Dieser statistische Effekt begründet, warum man Mittelwerte immer mit Standardabweichung angeben sollte, die wird nämlich – anders als der Durchschnitt – größer je ungleicher die Äpfel verteilt sind. Mir geht es hier aber nicht um Statistik, sondern um Armut und Reichtum.

Die Hans-Böckler Stiftung definiert Armut so, dass jeder als arm gilt, der weniger als 60% des durchschnittlichen Einkommens zur Verfügung hat. Für die Äpfel-Verteilaufgabe von oben bedeutet das, dass jeder, der weniger als 1,2 Äpfel hat als arm gilt. Das bedeutet:

  • In Variante 1 gibt es 0 Arme
  • In Variante 2 gibt es 1 Arme
  • In Variante 3 gibt es 9 Arme

Wir wissen jetzt wie viele Arme es jeweils gibt, aber wie viele Reiche gibt es in den Varianten? Ich nehme vereinfacht an, dass man dann reich ist, wenn man genauso viel mehr hat, wie Arme weniger haben. Wer 2,8 Äpfel oder mehr hat, gilt dann als reich. So ergibt sich folgendes Bild. 

  • In Variante 1 gibt es 0 Reiche
  • In Variante 2 gibt es 1 Reiche
  • In Variante 3 gibt es 1 Reiche

Spannend ist bei dieser Gegenüberstellung, dass es in Variante 1 (jeder hat gleich) viel, weder Arme noch Reiche gibt. Dieser Effekt wird noch deutlicher, wenn man Reichtum als die „Oberen 10%“ definiert. In Variante 1 gibt es dann keine Oberen 10 % . Die Zuschreibung reich oder arm ist hier einfach nicht möglich, weil Jeder gleich viel hat.

In den beiden anderen Varianten gibt es Reiche und Arme. Das veranschaulicht, dass Armut und Reichtum immer Hand in Hand gehen. Das Eine kann es ohne das Andere nicht geben. Wer Armut auslöschen will, muss dafür das Streben nach Reichtum loslassen.

Variante 3 verdeutlicht einen weiteren Effekt. Desto größer das Vermögen der Reichen, desto mehr arme Menschen gibt es. Da ist es dann egal, ob 42 oder 62 Milliardäre die Hälfte des weltweiten Vermögens (quasi 11 von 20 Äpfeln, Variante 3) unter sich aufteilen. Der Reichtum und die dadurch entstehende Armut ist gigantisch. 

Das mit den Milliardären ist etwas plakativ und ungenau – zumal alle die das hier lesen keine Milliardäre und wahrscheinlich nicht mal Millionäre sind. Deswegen spitze ich das Argument gerne noch etwas zu. Möchtest du überdurchschnittlich viel verdienen? Ja? Ok, dann sagst du damit gleichzeitig, dass du möchtest, dass jemand Anderes unterdurchschnittlich viel verdient. Schau dir Variante 2 an. Damit einer 3 Äpfel haben kann, darf ein Anderer nur 1 Apfel haben. 

Es ist logisch unumgänglich. Sobald es Jemanden gibt, der mehr als der Durchschnitt hat, muss es Jemanden geben, der weniger als der Durchschnitt hat. Wer nach Reichtum oder gar Luxus strebt, der nimmt damit Armut in Kauf. Denk mal darüber nach.

Epilog

Mir fallen einige Beispiele ein, wie man meine Apfel-Geschichte argumentativ angreifen könnte. Die möchte ich einfach – zum weiteren Gedankenanstoß – teilen:

  • Die Definition relativer Armut mit einem Mittelwert ist unsinnig. Treffender wäre eine Definition von Armut anhand des Medians. Jeder der weniger als 60% des Medians hat ist armutsgefährdet. Jeder der weniger als 40% des Medians hat ist arm. Damit gibt es nur in Variante 2 eine armutsgefährdete Person, aber keine Armen. In Variante 3 ist der Median übrigens 1 – damit gibt es dort nicht mal armutsgefährdete Menschen!
  • Statt einer relativen, sollte eine absolute Armutsgrenze genutzt werden. Diese absolute Armutsgrenze ist 1 Apfel. In keiner der Varianten gibt es Armut. Diesen Erfolg sollten wir feiern. Da es keine Armut gibt, ist es völlig in Ordnung, dass es (Super-) Reiche gibt
  • Der Reiche hat eben einen Apfelbaum gepflanzt der ihm gehört! Ohne seinen Apfelbaum gäbe es überhaupt keine Äpfel! Die Anderen sollten froh sein, dass sie bei der Ernte helfen dürfen und einen von seinen 20 Äpfeln abbekommen!
  • Armut und Reichtum sind Naturgesetze. Daher ist es völlig in Ordnung, dass manche (z.B. die Leistungsstarken) reich sind, während Andere (die Schwachen und Faulen) arm sind. Kleine Provokation: Setz doch mal „Männer“ und „Frauen“ in die Klammern

Der Wanderer im Wald

Es war einmal ein Wanderer. Bepackt mit seinen Sachen bahnte er sich seinen Weg durch den Wald. Er kletterte über Steine oder umgefallene Baumstämme, watete durch Bäche, überquerte helle Lichtungen, schlief in seinem Zelt oder unter freiem Himmel, aß was er fand oder fing. 

Eines Tages traf er auf eine Straße, folgte ihr ein Stück und erreichte eine Raststätte. Er trat ein und wurde gleich von einem eifrigen Geschäftsmann gerufen:

„Hey du, Wanderer! Komm an meinen Tisch. Du siehst wild und zerzaust aus! Hier, iss etwas, ich lade dich ein, du bist ja ganz mager! Wo kommst du denn her?“

Der Wanderer nahm das Angebot dankend an und versuchte die Frage des Geschäftsmanns zu beantworten: „Ich komme aus Altenstadt – dort bin ich vor einiger Zeit losgelaufen, jetzt bin ich zufällig hier angekommen.“

Der Geschäftsmann unterbrach ihn: „Wie, du bist zufällig hier angekommen? Weißt du denn nicht wo du hin willst? Wieso bist du nicht über die Straße von Altenstadt gekommen oder mit dem Bus zur Raststätte gefahren? So wärst du viel schneller hier gewesen.“

Der Wanderer versuchte sich zu erklären: „Ich wusste doch gar nicht, dass ich zur Raststätte will. Ich ging einfach los – hatte ja alles bei mir, was ich brauche. Unterwegs begegnete ich auch Hunger und Kälte. Ich fand aber immer genug zu essen und nachts kroch ich in mein Zelt und kuschelte mich in meine Decke, um nicht zu frieren. Heute morgen erreichte ich zufällig diese Raststätte.“

Der Geschäftsmann verlor die Fassung: „Großer Gott! Hunger, Zufall, Kälte, Unwissenheit! Wie kannst du nur so leben? Überleg mal, was du alles verpasst! Nein, nein, das geht so nicht. Du hast großes Glück mich getroffen zu haben! Hör zu, ich mache dir ein Angebot: Komm mit mir nach Neustadt. Dort besorgen wir dir neue Klamotten und einen Job. Du wirst nicht viel verdienen, aber für eine warme Wohnung und einen gut gefüllten Bauch reicht es allemal. Dann reden wir über deine Zukunft – über alles was du erreichen kannst und wie du dort hinkommst. Kein zielloses Rumstreifen im Wald mehr, kein Hunger, keine Kälte – was sagst du?“

Der Wanderer blickte den Geschäftsmann mit großen Augen an. Er sah seine freundlichen Augen, die roten Backen, den feinen Anzug, die kräftigen Hände, die sauber polierten Schuhe. Sein Blick wanderte zu den eigenen, dreckigen Händen, seinen abgetragenen Klamotten und ausgelatschten Schuhen. Er befühlte seinen zotteligen, verkrusteten Bart und seine hervorstehenden Wangenknochen. Vor seinem inneren Auge erschien die goldene Zukunft, die der Geschäftsmann ihm anbot. 

Der Wanderer blinzelte, das Zukunftsbild verschwand, er kehrte in den Moment zurück. Entschlossen nahm er seinen Rucksack auf, sah den Geschäftsmann unverwandt an und sprach mit sonnig-klarer Stimme zum Abschied: „Ich danke dir für dein großzügiges Angebot. Ich muss es ablehnen. Ich streife gerne ziellos durch den Wald. Ich bin ein Wanderer.“

Das „beste Ich“ ist Narzissmus

Ich stoße häufig auf Coaches, die versprechen Menschen zu ihrem „wahren“, „besten“ oder „idealen“ Ich zu führen. Diese Angebote sind brandgefährlich. Sie füttern Narzissmus. Das führt im besten Fall zu einer Stabilisierung der Lage ohne Veränderung und im schlechtesten Fall zur Verstärkung narzisstischer Persönlichkeitsstörungen. 

Was ist eigentlich Narzissmus?

Narziss war ein holder Jüngling, der sich in sein eigenes Spiegelbild verliebte. Er wies die Liebe anderer Menschen zurück und starb äußerst unglücklich. Narzissmus und die narzisstische Persönlichkeitsstörung (ICD-10 F60.8) werden meist mit Egoismus, Selbstverliebtheit, Arroganz und Hybris gleichgesetzt. 

Das ist ungenau und einseitig. Es fehlt die feine, aber wichtige Unterscheidung, dass Narziss nicht in sich selbst, sondern in sein Spiegelbild verliebt war. Zusätzlich wird nicht betrachtet, aus welchem Grund Menschen überhaupt Narzissmus entwickeln.

Narzissten lieben Bilder von sich

Sein Spiegelbild zu lieben, bedeutet ein „Abbild-Ich“ zu lieben. Neben Spiegeln bieten Photoshop und Instagram unbegrenzte Möglichkeiten Bilder von sich selbst zu schaffen. Narzissten definieren „Ich“ und ihren eigenen Wert über ein oder mehrere „Abbild-Ich“. Desto toller das „Abbild-Ich“, desto toller die Reaktionen darauf, desto mehr Follower es hat, desto glücklicher ist der Narzisst.

Durch dieses Verhalten lösen Narzissten ein großes Problem: Narzissten haben keine von Innen kommende Antwort auf die Frage „Wer bin ich?“. Sie wissen nicht, wer sie sind. Das ist eine tiefgreifende und sehr belastende Persönlichkeitsstörung. Wo ein freies und flexibles „Ich“ sein könnte, finden Narzissten nichts in sich. Das selbst geschaffene „Abbild-Ich“ dient dazu, diese Leere zu verdecken und sie nicht zu spüren. Das „Abbild-Ich“ soll das fehlende „Ich“ ersetzen.

Narzissmus ist dabei nur eine Möglichkeit, die fehlende Antwort auf die Frage „Wer bin ich?“ zu kompensieren. Andere Menschen, definieren „Ich“ über einen höheren Zweck, Organisationen oder geliebte Menschen und Kinder. 

Narzissten leben in unbewusster Angst vor ihrer inneren Leere

Das „Abbild-Ich“ der Narzissten kann das fehlende „Ich“ nicht gänzlich ersetzen. Es kann lediglich die innere Leere verdecken. Je nach Ausprägung der narzisstischen Tendenz wissen Narzissten unterschiedlich viel von ihrer inneren Leere. Manche verstecken die Leere bewusst, andere stecken so tief im Narzissmus, dass sie ihr „Abbild-Ich“ für ihr „Ich“ halten. 

Unbewusst spüren alle Narzissten, dass sie es mit etwas Schrecklichem zu tun bekommen, wenn das „Abbild-Ich“ Risse bekommt.  Daher nutzen sie verschiedene Strategien, um das „Abbild-Ich“ zu stabilisieren und das fehlende „Ich“ nicht zu spüren:

  • Sie vermeiden emotionale Nähe, damit niemand die „Abbild-Ich“-Fassade durchschaut und sie mit der Inneren Leere konfrontiert
  • Sie erzählen wie großartig sie (ihr „Abbild-Ich“) sind und beweisen das durch ihre herausragenden Erfolge wie: mein Job, mein Haus, meine Frau 
  • Sie deuten Erlebnisse und Erfahrungen so um, dass sie zum „Abbild-Ich“ passen, notfalls setzen sie diese Deutung gewaltsam durch
  • Sie suchen sich Anhänger, mit ebenfalls narzisstischen Tendenzen, die am großartigen „Abbild-Ich“ teilhaben dürfen – so entstehen narzisstische Allianzen
  • Sie ignorieren die Meinung von Mitmenschen und sind für Kontaktversuche, die nicht zu ihrem „Abbild-Ich“ passen völlig unerreichbar
  • Sie meiden spontane und unsichere Situationen, bei denen sie noch nicht wissen, wie ihr „Abbild-Ich“ sich verhält

Wie viele dieser Strategien und wie häufig Personen sie nutzen, gibt einen Hinweis auf die Schwere der narzisstischen Störung. Ein kleiner Selbsttest bietet sich an: Wie viele der Strategien entdeckst du in deinem Verhalten? Wenn du dich bei vielen Strategien wiederfindest, könnte das ein Hinweis darauf sein, dass du keine gute innere Antwort auf die Frage „Wer bin ich?“ hast. 

Ideal-Bilder bestärken Narzissten in ihrem Muster

Wenn ein Narzisst zum Coach oder Therapeuten geht, dann entweder, weil er aufgrund seiner narzisstischen Strategien in Probleme gerät, oder weil sein „Abbild-Ich“ Risse bekommt. Ein typisches Vorgehen vieler Coaches ist es, ein Idealbild zu definieren und dann Maßnahmen abzuleiten, wie man dieses Idealbild erreicht. Für Narzissten ist das super und passt perfekt zu ihrem Muster: 

  1. Durch das mit dem Coach erarbeitete Idealbild erhalten sie ein neues „Abbild-Ich“ das direkt durch die narzisstische Allianz mit dem Coach gestärkt ist
  2. Sie erlernen neue Maßnahmen und Verhaltensweisen um dieses „Abbild-Ich“ zu stabilisieren und somit die Gefahr zu verringern, dass sie auf die innere Leere stoßen

Psychologisch betrachtet, halte ich diese Dynamik für äußerst tragisch. Aus Sicht von Coach und Narzisst ist sie äußerst erfolgreich. Dem Narzissten geht es nach dem Coaching besser (ohne dass sich wirklich etwas verändert hat). Der Coach hat einen zufriedenen Kunden, der ihn mit hoher Wahrscheinlichkeit weiterempfiehlt und bei der nächsten Krise zurückkommt. Wirtschaftlich betrachtet ist das ein sehr erfolgreicher Ansatz.

Ein kurzer Einschub zu Erfolg von Narzissten: Desto größer die innere Leere und Hilflosigkeit, desto größer ist die Motivation diesen Schmerz zu vermeiden. Diese Motivation kann riesige Energiemengen freisetzen, die in Leistung und Erfolge transformiert werden können. Desto erfolgreicher der Narzisst, desto größer seine Sogwirkung für narzisstische Allianzen und desto größer die Irritation bei all denen, die nicht in einer narzisstischen Allianz mit ihm stecken. Dieser Dreiklang ist wunderbar bei Donald Trump zu beobachten.

Eine echte Alternative wäre, dem Abgrund ins Auge zu blicken

Es gibt eine Alternative zum Aufbau eines neuen „Abbild-Ich“. Diese Alternative ist, sich der Frage „Wer bin ich?“ und damit auch dem schrecklichen inneren Loch zu nähern. Ich schreibe hier bewusst nähern und nicht stellen. Sich einem solchen Thema anzunähern braucht viel Mut und kleine Schritte. Zeit, Geduld, und gute Begleitung sind nötig, um nach „Ich“ zu suchen. 

Sich alleine auf die Suche zu machen ist (leider!) nicht möglich. Keine gute innere Antwort auf die Frage „Wer bin ich?“ zu haben, hängt auch damit zusammen, dass man als Kind und Jugendlicher keine Bezugspersonen hatte, die diese Frage für sich beantwortet hatten. Es gab kein anderes „Ich“ bzw. aus Perspektive des Kindes kein „Du“ mit dem man sich selbst hätte kennenlernen können. Demnach braucht es einen sehr guten Freund, Coach oder Therapeuten, der stabil „Ich“ sein kann und damit für sein Gegenüber ein „Du“ zum Entdecken und Lernen darstellt.

Selbst mit einem guten Begleiter ist die „Ich“-Reise herausfordernd. Es ist ein Irrglaube, ein statisches „Ich“ erreichen zu können, das sich nicht mehr ändert. Genau wie im Körper jeden Tag Millionen Zellen sterben und neu gebildet werden, verändert sich auch das, was „Ich“ ist ständig. Die Stabilität des „Ich“ entsteht durch Änderbarkeit und Flexibilität. Es ist ein wunderbares Paradoxon: Heute bin ich anders als gestern und dennoch bin ich heute genauso „Ich“ wie gestern.  

Wie man Daten so analysiert, dass das rauskommt was man will

Im Spiegel bin ich auf die Aussage gestoßen, dass Kinder, die mit COVID-19 infiziert sind, genauso ansteckend sind, wie Erwachsene. Zitiert wird dabei eine neue Studie von Christian Drosten und Kollegen. Die Studie habe ich mir mal genauer angeschaut.

Die Studie untersucht virale Last im Rachen bei Personen aus verschiedenen Altersgruppen. In der Diskussion weisen die Autoren darauf hin, dass die virale Last ein Faktor dafür ist, wie ansteckend jemand ist. Andere Faktoren, z.B. wie viel jemand hustet beeinflussen die Ansteckgefahr ebenfalls. Aufgrund viraler Last alleine lässt sich also keine Aussage darüber treffen wie ansteckend Personen sind – anders als der Spiegel schreibt. Das wichtigste Ergebnis der Studie ist, dass sich bezüglich viraler Last keine statistisch bedeutsamen Unterschiede zwischen Erwachsenen und Kindern feststellen lassen. 

Um zu diesem Ergebnis zu kommen, haben die Autoren knapp 60.000 Menschen getestet, von denen 3.726 mit SARS-CoV-2 infiziert waren. Bei diesen Infizierten wurde die virale Last gemessen. Die Teilnehmer wurden zu Analysezwecken in Alters-Gruppen aufgeteilt. In Variante C1 erfolgte die Aufteilung nach Lebensdekaden, also 0-10-jährige, 11-20-jährige usw. In Variante C2 erfolgte die Aufteilung nach Lebensabschnitt. Kindergarten, Grundschule, Weiterführende Schule, Universität, Erwachsene, Ältere. Diese Gruppen wurden auf Unterschiede bezüglich viraler Last analysiert.

Dafür führen die Autoren einen Kruskal-Wallis-Test durch, was bei den vorliegenden Daten als robuste Alternative zur ANOVA sinnvoll ist. Dieser Test ist für beide Varianten der Gruppenbildung, C1 (p = 0.008) und C2 (p = 0.011) signifikant. Dieses Ergebnis deutet darauf hin, dass nicht alle Gruppen bezüglich viraler Last gleich sind – also das Gegenteil dessen, was als Ergebnis der Studie kommuniziert wurde. Schaut man sich die Daten an, scheint es, als wäre die virale Last der jüngeren Gruppen unter 20 Jahren kleiner, als der der Gruppen über 20. 

Dieser erste Eindruck muss jedoch durch Post-Hoc Tests abgesichert werden. Außerdem muss genauer analysiert werden, welche Gruppen sich bezüglich viraler Last unterscheiden. Der Kruskal-Wallis-Test deutet nur darauf hin, dass es Unterschiede gibt. Bei den durchgeführten Post-Hoc Tests ist (bis auf eine Ausnahme) kein Test signifkant, was darauf hindeutet, dass sich keine Gruppe von der anderen unterscheidet. Das ist etwas seltsam, weil es dem Ergebnis des Kruskal-Wallis-Tests widerspricht. Dieser hatte ja darauf hingewiesen, dass es Unterschiede zwischen den Gruppen gibt. 

Dass die Post-Hoc Tests keine signifikanten Ergebnisse liefern liegt daran, wie sie durchgeführt wurden. Aus meiner Sicht gibt es nur zwei Gründe, warum man Post-Hoc Tests so durchführt, wie es die Autoren getan haben. Entweder aus Inkompetenz (was ich nicht glaube) oder, weil man kein signifikantes Ergebnis wollte. Es gibt zwei Sachverhalte die dazu führen, dass die Tests nicht signifikant werden.

Die Gruppen sind sehr unterschiedlich groß. Insbesondere die Gruppen der jüngeren sind sehr klein. In Variante C2 ist dieser Unterschied besonders groß. In der Gruppe der Grundschüler sind 16 Kinder. In der Gruppe der Älteren (45+) sind 2071 Personen. Kleine Gruppengrößen führen dazu, dass der Standardfehler für den Mittelwert sehr groß ist. Mit rund 0.55 ist er für die Grundschüler mehr als 10 mal so groß wie für Älteren mit rund 0.04. Große Standardfehler führen dazu, dass Unterschiede sehr groß sein müssen, um statistisch signifikant sein zu können.

Die Autoren haben alle theoretisch möglichen Post-Hoc Tests durchgeführt. Post-Hoc Tests laufen Gefahr, aus reinem Zufall signifikante Ergebnisse zu liefern, wenn sie in großer Zahl durchgeführt werden. Deswegen gibt es zwei Regeln, die bei Post-Hoc Tests befolgt werden sollten. (A) Mache so wenige Post-Hoc Tests wie möglich, um deine theoretisch abgeleitete Hypothese zu prüfen; (B) Korrigiere das Signifikanzniveau z.B. mit der Bonferroni Korrektur.  Die Autoren haben Regel B befolgt und drei verschiedene Post-Hoc Tests durchgeführt, die das Signifikanzniveau kontrollieren. Leider haben sie Regel A nicht befolgt und alle theoretisch möglichen Kombinationen durchprobiert. Sie haben beispielsweise auch 80-jährige mit 90-jährigen verglichen. In einer Untersuchung, die inhaltlich stark auf die Ansteckungsgefahr durch Kinder fokussiert, ist das überraschend. Die Folge dieses Vorgehens ist, dass das Signifikanzniveau sehr streng wurde. Vereinfacht gesagt, haben die Autoren 90 Post-Hoc Tests durchgeführt, wodurch das Signifikanzniveau um fast den Faktor 90 strenger wurde. Dadurch wurde kein Vergleich mehr signifikant. Diese Logik gilt für zwei der drei verwendeten Post-Hoc Tests, Bonferroni und Dunn. Der dritte verwendete Test, Tukey HSD hat die Eigenart bei unterschiedlich großen Gruppen strenger zu sein. Die Gruppen waren wie oben angesprochen sehr unterschiedlich groß.

Die Daten wurden so analysiert, dass die Chance ein signifikantes Ergebnis zu erhalten minimal ist. Diese Möglichkeit Daten tendenziös auszuwerten und zu berichten ist eines der großen Probleme der angeblich wahrheitstreuen Wissenschaft. Wenn ich mir die Daten anschaue, fallen mir mehrere Möglichkeiten ein, wie man sie hätte analysieren können, um klare Unterschiede bezüglich viraler Last zu finden – wenn man das gewollt hätte. 

  • Aufteilung der Probanden in 5 statt in 10 Gruppen nämlich: 0-20, 21-40, 41-60, 61-80 und 80+. Dadurch wäre der Standardfehler geringer. Führt man dann hypothesengesteuert nur einzelne Vergleiche durch, werden diese signifikant, weil nicht so streng korrigiert werden muss
  • Nutzung eines Median-Splits (oder Aufteilung nach Quartilen). Dadurch werden die Gruppen gleich groß. Das erhöht die statistische Kraft bedeutsame Unterschiede zu finden.
  • Analyse mit Linearer Regression mit Alter als Prädiktor für Viruslast. Der Parameter von Virsulast wäre sicherlich signifikant, was einen linearen Anstieg der Viruslast mit Alter unterstützen würde (der sich in den Daten deskriptiv sowieso abzeichnet)

Neben dieser, aus meiner Sicht, seltsamen Nutzung statistischer Verfahren, sind weitere inhaltliche Punkte erklärungsbedürftig.

In der Einleitung zitieren die Autoren eine eigene Studie, die zeigt, dass eine Viruslast kleiner 106 sich im Labor nicht mehr vermehren lässt. Interessanterweise liegt die Viruslast in der betrachten Stichprobe sowohl für den Mittelwert mit 105,19 und auch für den Median mit 104,65 unter diesem Wert. Für mich liegt die Vermutung nahe, dass eine virale Last, die sich im Labor nicht vermehren lässt, sich auch im Menschen nicht vermehren kann. Da die virale Last im Mittel unter dem Wert von 106 liegt, würde das bedeuten, dass ein Großteil der untersuchten Personen nicht ansteckend wäre. Leider gehen die Autoren in ihrem Artikel überhaupt nicht auf diesen Punkt ein. 

Die Autoren bemerken, dass der Anteil der positive-getesteten mit dem Alter steigt. „In our study, the virus detection rate increased steadily with age of patients tested”. Das bedeutet logischerweise, dass Kinder (weil sie die jüngsten sind) besonders selten positiv getestet werden. Die Autoren warnen davor, diesen Umstand als Indiz dafür zu verwenden, dass Kinder sich schwerer mit SARS-CoV-2 infizieren. Stattdessen argumentieren sie, dass die Auswahl der Probanden nach Symptomen erfolgte (Husten und Fieber) und es bei Kindern einfach viele andere Erreger gibt, die diese Symptome bei Kindern, aber nicht bei Erwachsenen hervorrufen. Diese Erklärung hat mehrere Schwachstellen.

  1. Sie erklärt nicht, warum nur jeweils knapp 2.000 0-10-jährige und 10-20-jährige, aber knapp 10.000 21-30-jährige oder 12.000 31-40-jährige getestet wurden. Dieses Verhältnis von 2 zu 10 entspricht bei weitem nicht den demographischen Verhältnissen dieser Altersgruppen das eher bei 4 zu 5 liegt. Wenn die Erklärung der Autoren zutrifft, dass Kinder anfälliger für die Symptome Husten und Fieber sind und die Probanden nach Symptomen ausgewählt wurden, dann müsste man relativ mehr Kinder als Menschen anderer Altersgruppen in der Stichprobe haben. Das Gegenteil ist der Fall.
  2. Sie erklärt nicht, warum der Anteil der Infizierten in der Studie über alle Altersgruppen hinweg ansteigt, nicht nur für Kinder im Vergleich zu Erwachsenen, sondern auch nach dem 20. Geburtstag noch 
  3. Die Autoren haben keine Daten erhoben, um ihre Aussage untermauern zu können. Sie haben keinen Nachweis geführt, dass die Kinder tatsächlich mit anderen Erregern infiziert waren, der die Symptome erklärt.

Ich halte es für äußerst gefährlich, dass eine solche Studie vom aktuell bekanntesten Virologen Deutschlands veröffentlicht und dann sofort plakativ und übermäßig vereinfacht von Medien aufgegriffen wird – insbesondere aufgrund der Begleitumstände: Die Studie wurde auf Twitter, ohne Peer-Review Prozess, mit politischen Empfehlungen und kurz vor einer Bund-Länder Diskussion zum weiteren Vorgehen veröffentlicht.

Natürlich bin ich hier befangen, weil ich möchte, dass meine Kinder möglichst bald wieder in Schule gehen. Mir platzt aber die Hutschnur, wenn ich solche Studien lese, genau anschaue und merke, dass sie tendenziös durchgeführt und noch einseitiger berichtet werden. Das ist Mist und schürt Ängste die unbegründet sind, aber zu negativen Konsequenzen für alle führt.   

COVID 19: Analyse und Kommentar – „Epidemiologisches Bulletin“ des RKI vom 23.04.2020

Das RKI hat vor einigen Tagen ein Epidemiologisches Bulletin auch mit vielen Daten zu SARS-CoV-2 bereitgestellt. Ich freue mich, dass es solche Publikationen gibt und sie frei zur Verfügung gestellt werden. Sie schaffen Transparenz und sind die Grundlage, um sich fundiert eigene Meinungen bilden zu können. Ich möchte hier einige Gedanken und Kommentare zur Veröffentlichung teilen.

Besonders lesenswert und interessant sind die Erklärungen zur Reproduktionsrate R, insbesondere der Generationszeit. Ich empfehle jeden, der das Wort Reproduktionsrate in dem Mund nimmt diese Ausführungen zu lesen und genau zu verstehen. In diesem Zusammenhang ist der Nowcast sehr hilfreich, der eine Modellierung der Infektionen nach Ansteckungstag und nicht nach Meldetag ermöglicht. Beide Informationen Reproduktionsrate und Infektionen nach Ansteckungstag sind extrem wichtig um den Verlauf der Infektion zu überwachen. Hier liegt auch der Fokus in vielen Veröffentlichung der Medien: Wie viele Infizierte und Tote gibt es wo?

Was mich noch mehr interessiert, ist der Abschnitt zur vorläufigen Bewertung der Krankheitsschwere. Auf die dort dargestellten Daten möchte ich punktuell genauer eingehen, einordnen und interpretieren.

Erster Blick auf die Daten und die Datenqualität

Zur Analyse der Schwere von Erkrankungen, hat das RKI darauf geachtet einen möglichst sauberen Datenstand herzustellen. Das größte Problem bezüglich Datenqualität ist die zeitliche Dynamik von SARS-CoV-2 Infektionen. Die lange Inkubationszeit, die Meldeverzug und die Krankheitsdauer selbst führen dazu, dass die täglich berichteten Fallzahlen und Todeszahlen nicht in Beziehung zueinander gesetzt werden können. Bei den bereitgestellten Daten ist sichergestellt, dass alle Krankheitsverläufe abgeschlossen sind. Dadurch können Schwere der Erkrankung und Sterblichkeitsrate verlässlich eingeschätzt werden. Der Nachteil ist, dass nur 12.178 der mehr als 160.000 Fälle in Deutschland in die Analyse eingehen. Diese Zahl ist jedoch ausreichend für valide Schätzungen. Zum Vergleich: Für repräsentative Meinungsumfragen werden um die 1.000 Menschen befragt, um das Wahlverhalten von mehr als 40 Millionen Menschen vorherzusagen.

Eine wichtige Einschränkung ist, dass die Daten einen Stichtag im März haben. D.h. heute sieht die Welt und das Infektionsgeschehen deutlich anders aus. Dennoch bieten die Daten interessante Erkenntnisse.

Ein weiterer spannender Aspekt ist, dass die Daten zur Schwere der Erkrankung nach Altersgruppen aufgeteilt sind:

  • 0 – 4 
  • 5 – 14
  • 15 – 34 
  • 35 – 59 
  • 60 – 79
  • 80+

Gruppenaufteilungen haben einen großen Effekt auf die Analyse von Daten. Idealerweise werden Daten mit dem exakten Alter in Jahren zur Verfügung gestellt und z.B. mit einer Varianzanalyse analysiert. Gruppenbildung macht Daten intuitiv leichter fassbar. Leider ist im Artikel nicht angegeben, anhand welcher Logik die Gruppen gebildet wurden. Auffällig sind die unterschiedlichen Spannen von Jahren. Eine einfache transparente Gruppenbildung wäre gewesen Lebensdekaden zu nehmen: 0 – 9; 10 – 19; usw.. Eine andere Möglichkeit wäre dafür zu sorgen, dass die Gruppen gleiche Anteile von Bevölkerungsgruppen abbilden. Ein Beispiel wäre 5 Gruppen zu bilden, die jeweils 20% der Bevölkerung repräsentieren. Anhand von Daten zur Altersstruktur lässt sich darstellen, welchen Anteil der deutschen Bevölkerung die Gruppen jeweils abbilden:

Die Gruppengröße reicht von 5 % bis über 33%. Das ist eine sehr ungleiche Verteilung. Eine logische Begründung des Gruppenschnitts wäre wünschenswert gewesen. 

Wichtig ist die Bevölkerungsverteilung jedoch, um es als Vergleich für alle anderen berichteten Daten zu verwenden und die Zahlen einordnen zu können.

Anzahl der Infizierten

Der erste interessante vergleich bezieht sich auf die Anzahl der Infizierten je Altersgruppe. Das ist spannend, weil man daraus grobe Schlüsse darüber ziehen kann, welche Altersgruppe sich wie häufig ansteckt. 

Leider gibt das RKI im Bericht nicht exakt an, wie sich die 12.178 Fälle auf die Altersgruppen verteilen. Die vollständigste Sicht geben die Daten zu den Todesfällen, die 11.978 der 12.178 Fälle abdecken. Auf dieser Basis habe ich die Verteilung der Fälle auf die Altersgruppen berechnet und setze sie in der folgenden Graphik ins Verhältnis zur Bevölkerungsverteilung:

Es ist offensichtlich, dass sich der Anteil an Fällen nicht mit dem Anteil an der Bevölkerung deckt, die Balken sind unterschiedlich hoch. Daraus lässt sich ableiten, dass es je Altersgruppe unterschiedlich wahrscheinlich ist, sich mit SARS-CoV-2 zu infizieren. Eine Ebene genauer hingeschaut, sind folgende Punkte spannend:

  1. Es gibt sehr wenige Kinder, die infiziert sind, auch im Vergleich zur Anzahl der Kinder
  2. Die 35-59 Jährigen machen einen überproportional großen Anteil der Infizierten aus und weisen mehr Fälle vor als alle anderen Gruppen zusammen.
  3. Die Grupp 80+ hat im Vergleich zu anderen Gruppen einen geringen Anteil

Der 2. Und 3. Punkt werden später noch wichtig. Hier möchte ich noch Gedanken zum 1. Punkt dem geringen Anteil infizierter Kinder ausführen. Es drängt sich die Frage auf, warum Kinder so einen geringen Anteil der Infizierten ausmachen. Zwei einfache sehr grundsätzliche Erklärungsansätze lassen sich dabei unterscheiden:

  1. Kinder hatten weniger Kontakt mit dem Virus, deswegen gibt es weniger infizierte Kinder
  2. Kinder hatten genauso viel Kontakt mit dem Virus wie andere Altersgruppen, stecken sich aber viel schwerer an

Beide Erklärungsansätze sind in sich schlüssig und auf Basis Daten im Bericht kann keine Aussage dazu getroffen werden, welche Erklärung wahrscheinlicher ist. Das hätte aber große Auswirkungen auf politische verhängte Maßnahmen. Wenn Kinder sich schwerer anstecken, könnte man Schulen schneller und mit weniger strengen Hygiene-Vorschriften öffnen. Wenn Kinder sich jedoch genauso schnell anstecken wie Erwachsene, müsste man mit dem Öffnen der Schulen vorsichtiger sein. An anderer Stelle habe ich dazu schon etwas geschrieben und halte die Erklärung, dass sich Kinder weniger schnell anstecken für wahrscheinlicher.

Anzahl der Hospitalisierungen

Die nächste interessante Statistik, die angegeben wird, ist der Anzahl der Personen, die im Krankenhaus behandelt werden. Das ist spannend, weil in die drohende Überlastung des Gesundheitssystems eines der Hauptargumente für die recht strengen Maßnahmen sind. Im Bericht des RKI sind auch Zahlen zu Intensiv-Station Einweisungen angegeben, die für die Überlastungs-Diskussion noch spannender wären. Leider ist die Information, ob ein Infizierter auf der Intensivstation behandelt wurde, nur in 7% der Fälle angegeben und damit recht unzuverlässig. Daher beschränke ich mich auf die Betrachtung der Hospitalisierungen.

Ich ergänze die Verteilung der Krankenhausaufenthalte über die Altersgruppen in die oben gezeigte Graphik:

Dieser Vergleich liefert viele weitere Erkenntnisse:

Der Anteil der Kinder an den Menschen, die wegen COVID-19 im Krankenhaus sind, ist noch geringer als der Anteil der Kinder an den Infizierten. Das ist ein weiteres Indiz dafür, dass Kinder eine Infektion mit SARS-Cov-2 deutlich weniger fürchten müssen als Erwachsene

In den anderen Altersgruppen von 15 – 80+ ist die Entwicklung des Verhältnisses von orangem Balken (Fälle) und grauem Balken (Krankenhausaufenthalte) spannend. Es dreht sich komplett um. Desto jünger die Gruppe, desto größer ist der Anteil der Infizierten im Vergleich zu denen die im Krankenhaus behandelt werden müssen. Bei den Gruppen 60 – 79 und 80+ hat sich dieses Verhältnis umgedreht. Der Anteil der Personen, die im Krankenhaus behandelt werden müssen, ist im Vergleich zum Anteil der Infizierten und zum Anteil der Gesamtbevölkerung sehr hoch.

Wichtig ist auch folgendes: Mehr als 50% der Menschen, die wegen COVID-19 im Krankenhaus behandelt werden sind zwischen 15 und 59. Es gibt viele schwere Erkrankungen in recht jungen Jahren. Diese Altersgruppen stellen die Hauptlast an Krankenhaus-Aufenthalten auf. Da diese Altersgruppen sich bisher auch besonders häufig angesteckt haben, steckt hier eine große Belastungsgefahr für das Gesundheitssystem. 

Was in den Zahlen fehlt ist eine Aussage über die Dauer des Krankenhausaufenthalts. Es könnte sein, dass die Gruppen zwischen 15 und 59 zwar besonders häufig aber nur kurz im Krankenhaus behandelt werden. Dadurch könnte sich die Hauptlast stärker Richtung älterer Patienten verschieben, von denen es weniger gibt, die aber möglicherweise länger behandelt werden müssen. Diese Überlegung ist aber reine Spekulation und kann auf Basis der vorhandenen Daten nicht beantwortet werden.

Anzahl der Todesfälle

Die emotional eindrücklichste Statistik ist sicher die über die Zahl der Todesfälle. Das RKI gibt auch eine grobe Schätzung der Sterblichkeitsrate über alle Altersgruppen hinweg an. Diese Schätzung ist, dass 1% der mit SARS-CoV-2 Infizierten sterben. 

Zur Einordnung dieser Zahl sind einige Aspekte wichtig. 

  • Die Zahl macht keine Aussage darüber, ob die Infektion mit SARS-CoV-2 und die COVID-19 Erkrankung ursächlich für den Tod waren
  • Aufgrund der Datenauswahl und der Sicherstellung, dass abgeschlossene Krankheitsverläufe für die Auswertung genutzt werden ist die Sterberate eine eher pessimistische Angabe
  • Sollte es nicht-identifizierte, symptomlose Erkrankungen im betrachteten Zeitraum gegeben haben, würde das die Sterblichkeitsrate senken

Dementsprechend stellt die Schätzung von 1% eher die obere Grenze der Sterberate dar. Der wahre Wert liegt wahrscheinlich niedriger. Besonders spannend ist aber auch hier die Verteilung auf die Altersgruppen:

Das Bild ändert sich hier noch mal komplett:

  • Es gibt in der Stichprobe keinen einzigen Toten in den Altersgruppen von 0 – 34
  • Obwohl die Gruppe 35 – 59 fast 55% der Infizierten und 40 % der Behandlungen im Krankenhaus ausmachen, machen sie nur 3% der Toten aus. In Absoluten Zahlen: Von den 6527 Infizierten sind 3 gestorben.Das RKi schätzt die Sterberate im Artikel (stark gerundet) auf 0%
  • Die Altersgruppe 80+ stellt nur knapp 2% der Infizierten, macht aber gut 70% der Todesfälle aus. Die Sterberate in dieser Gruppe beträgt mindestens 25%! Aber auch das folgende stimmt: Knapp 75% der Menschen über 80 überleben eine Infektion mit SARS-CoV-2

Synthese der dargestellten Daten

Aus den so dargestellten Daten lassen sich verschiedene vorläufige Schlussfolgerungen zu COVID-19 ziehen und Empfehlungen für Maßnahmen ableiten.

Kinder sind am wenigsten betroffen, was Anzahl der Fallzahlen anbelangt und die Krankheitsverläufe sind äußerst selten schwer oder tödlich. Dass so wenige Kinder infiziert sind, liegt möglicherweise daran, dass sie sich weniger schnell mit dem Virus anstecken als Erwachsene. Daraus lässt sich schließen, dass Kinder auch zur Verbreitung des Virus wenig beitragen. Konsequenterweise, sollten Beschränkungen für Kinder am schnellsten gelockert werden, also Spielplätze, Schulen und Kitas möglichst bald wieder öffnen.

Die Mittel-Alten zwischen 15 und 59 sterben nur in Einzelfällen mit einer COVID-19 Erkrankung. Im vorliegenden Datensatz starben genau 3 von 9613 Infizierten. Da diese Gruppen aber so einen gewaltigen Anteil an Infizierten ausmacht, belasten sie die Krankenhäuser stark. Aufgrund der meist mild verlaufenden Erkrankungen, macht diese Gruppe vermutlich den Löwenanteil für die Verbreitung des Virus aus. Diese Altersgruppe müsste die Hauptlast tragen und durch Hygiene-Maßnahmen die Ausbreitung des Virus verlangsamen.

Bei den Alten ab 60 und insbesondere bei den Menschen ab 80 ist die Sterblichkeit erschreckend hoch. In Deutschland leben knapp 5 Millionen Menschen, die mindestens 80 Jahre alt sind. Nimmt man den (rein theoretischen) GAU an, dass sich 70% dieser Menschen infizieren, könnte eine Sterblichkeit von 25% zu fast einer Million Toten führen. Maßnahmen sollten darauf abzielen diese Altersgruppe zu schützen. Eine sichere, aber auch schwierige Lösung wäre, diese Altersgruppe konsequent von den jüngeren Altersgruppen zu isolieren.

Da Menschen in der Gruppe 80+ den Großteil ihres Lebens schon hinter sich haben, wäre es auch möglich, diese Menschen selbst entscheiden zu lassen, ob sie sich in schützende Isolation begeben, oder das Sterberisiko bei einer Infektion mit SARS-CoV-2 in Kauf zu nehmen.