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Digitale Daten für die Untersuchung vergangener Epidemien

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Forscherinnen und Forscher haben digitalisierte historische Archive genutzt, um neue Perspektiven zur Ausbreitung der Beulenpest in Venedig zu bieten.

Die COVID-19-Pandemie war von Angst und Unsicherheit geprägt, weil es oft schwierig ist, die für wichtige gesundheitliche und politische Entscheidungen notwendigen verlässlichen und teuren Daten zu beschaffen. Trotzdem haben die verfügbaren Zahlen den Ländern geholfen, die Ausbreitung des neuen Coronavirus in einem Ausmass zu verstehen und zu bewältigen, das für die Bevölkerung in der Zeit der «zweiten Beulenpestpandemie» unvorstellbar gewesen wäre.

Die Forscherinnen und Forscher des von Frédéric Kaplan geleiteten Labors für Digital Humanities (DHLab) am Collège des Humanités der EPFL und des von Marcel Salathé geleiteten Digital Epidemiology Lab der Fakultät Life Sciences haben sich mit der Dynamik einer der Epidemien dieser «zweiten Pandemie» in Venedig befasst. Dabei stützten sie sich auf die neu gesammelten und digitalisierten täglichen Sterberegister (oder Nekrologien) aus den Archiven des Patriarchats Venedig. Sie nutzten Techniken aus den Datenwissenschaften, um die Ausbreitung der durch das Bakterium Yersinia pestis verursachten Beulenpest in der italienischen Stadt zwischen 1630 und 1631 zu analysieren.

«Es dauerte über fünf Jahre, um die Daten zu sammeln, zu kommentieren und im Modell darzustellen, aber die Ergebnisse zeigen, dass aus den jahrhundertealten Archivdokumenten wertvolle wissenschaftliche Daten gewonnen werden können. Diese «Big Data» der Vergangenheit können unseren Blick auf die aktuell untersuchten Phänomene ändern», erklärt Frédéric Kaplan.

Die Forscherinnen und Forscher entdeckten insbesondere zwei unterschiedliche Höhepunkte bei den Todeszahlen und erklären diese anhand von computergestützten Modellen der Krankheitsdynamik.

Rekord und anhaltend hoher Wert

Die Forscherinnen und Forscher stellten fest, dass die Nekrologien Venedigs (die zweifellos nur einem Teil der vollständigen Sterberegister von damals entsprechen) über 43 000 Tote in nur zwei Jahren angeben, die wahrscheinlich mehrheitlich der Pest zuzuschreiben sind. Diese Zahl entspricht der damaligen Sterblichkeitsrate von fast 35 %. Die Forscherinnen und Forscher nutzten Techniken der Datenwissenschaften und Berechnungsmodelle, um die schnelle Ausbreitung der Erkrankung in der Bevölkerung zu simulieren.

Noch interessanter ist die Feststellung, dass die Todesfälle einem neuen Muster zu folgen schienen: 1630 gab es einen ersten Höhepunkt mit über 400 Todesfällen pro Tag, danach einen weniger extremen, aber länger anhaltenden hohen Wert im Jahr 1631. Die Forscherinnen und Forscher halten fest, dass in der einschlägigen Fachliteratur zum ersten Mal ein «so langer Zeitraum mit hoher Sterblichkeit» zu beobachten ist.

«Dieses «Zweiphasenphänomen» ist entweder darauf zurückzuführen, dass viele Todesfälle fälschlicherweise der Pest zugeschrieben wurden oder dass es zwei unterschiedliche Pestepidemien gab (z. B. eine Beulen- und eine Lungenpestepidemie).»

Ihre Hypothese lautet: Dieses «Zweiphasenphänomen» ist entweder darauf zurückzuführen, dass viele Todesfälle fälschlicherweise der Pest zugeschrieben wurden oder dass es zwei unterschiedliche Pestepidemien gab (z. B. eine Beulen- und eine Lungenpestepidemie). Für die Forscherinnen und Forscher ergibt sich das festgestellte Modell ausserdem vielleicht aus dem geänderten Verhalten der Bevölkerung als Reaktion auf die Epidemie. Dies könnte die Übertragungsrate der Erkrankung beeinflusst haben.

Sie gelangen zum Schluss, dass diese Untersuchung die Bedeutung digitaler Archive für das Verständnis der gesellschaftlichen Folgen historischer Phänomene und die Erhebung digitaler Daten als Instrument für die Analyse globaler Modelle über die Ausbreitung von Erkrankungen und örtliche Dynamiken hervorhebt.

«Es ist absolut faszinierend, Epidemiekurven von vor mehreren hundert Jahren anzuschauen», sagt Marcel Salathé. «Diese Forschungsarbeit ist ein erster Schritt zu einem detaillierteren epidemiologischen Verständnis dieser Ausbrüche.»

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