Das MIT (Massachusetts Institute of Technologie) eines der Spitzeninstitute dieser Erde hat tatsächlich eine Studie darüber gemacht, wie „covidiotisch“ eigentlich die Covid-Impf-Skeptiker wirklich sind und kommen zu erstaunlichen Ergebnissen.
Unter dem Titel „When more Covid-19 data doesn’t equal more understanding“ (wenn „mehr Daten“ zu Covid nicht gleich „mehr davon verstehen“ heißt) beleuchten die Autoren die Herangehensweise verschiedener „Lager“ in der Impfdebatte. Auffällig ist, dass die User in den sozialen Medien dieselben Daten, Diagramme, Statistiken und Grafiken verwenden, um ihren Standpunkt zu untermauern, aber jeweils vollkommen andere Beweise daraus entnehmen.
Das böse Wort von „Covidioten“ kennen wir schon zu Genüge und auch den Vorwurf, aufgrund „kruder Verschwörungstheorien“ und Dummheit die Fakten zu Covid und den Impfungen vollkommen zu ignorieren.
Nun, die Wissenschaft hat das Bild der Covidioten einmal unter die Lupe genommen. Das Ergebnis war eine nun wirklich Überraschung für sie.
So haben sich die Wissenschaftler des MIT unter dem Hauptautor, Frau Crystal Lee, genauer damit beschäftigt, wie die Covid-Impfskeptiker argumentieren
welche Beweise und Datensätze sie benutzen und festgestellt, dass es sehr wohl die offiziellen Zahlen sind, wissenschaftliche Studien und Erhebungen, Statistiken miteinander vergleichen und auswerten – aber eben eine ganz andere Sicht darauf haben, als die „orthodoxe Meinung“ zu Covid, den erforderlichen Gegenmaßnahmen und dem Sinn oder Unsinn der auf dem Markt befindlichen Impfstoffe.
Sie bescheinigen den „Gegenvisualisierungen“ der Datensätze durch Covid-Impfskeptiker sogar, dass sie sehr ausgefeilt sind, sauber die offiziellen Quellen heranziehen und das mit modernsten Visualisierungsmethoden.
So stellten die MIT-Forscher fest, dass dabei ebenfalls sehr genau die Daten ausgewertet werden (Follow-the Data) und die Zusammenhänge analysiert werden – aber daraus die Gründe für eine „radikal andere“ Coronapolitik herleiten. Man könne eben selbst die anscheinend klarsten Grafiken und Statistiken durch „verschiedene Glaubenssysteme“ interpretieren.
Die Datenvisualisierung sei zu einer Art „Schlachtfeld“ der verschiedenen Lager geworden.
Crystal Lee stellte die Forschungsergebnisse auf der „AMC Conference on Human Factors in Computing Systems“ vor.
Sie ist Hauptautor der Studie, Doktorand der Geschichtswissenschaften und Anthropologie. Hier hielt sie einen Vortrag mit dem Titel „Viral Visualizations: How Coronavirus Skeptics Use Orthodox Data Practices to Promote Unorthodox Science Online“ (zu deutsch: Virale Visualisierungen: Wie Coronavirus-Skeptiker orthodoxe Datenpraktiken nutzen, um unorthodoxe Wissenschaft online zu fördern).
Etwa eine halbe Million Tweets und Postings sammelten die Forscher, die sich auf „Daten“ (also Statistiken, Grafiken, Studien usw.) und Covid bezogen, und verfolgten, wer wen „retweetet“, wer mit wem sympathisierte. Sie verglichen dabei auch „orthodoxe“ Gruppen und Skeptiker, in der Studie als „Antimaskers“ bezeichnet. Sie verglichen die Dynamik der beiden Gruppen miteinander, die Aktivitäten, die Sorgfalt und den Eifer, mit dem Daten ausgewertet und visualisiert – und verbreitet wurden. Dabei stellte sich heraus, dass die „Antimaskers“ nicht nur genauso viel, sondern sogar mehr als alle anderen Gruppen Datenvisualisierungen erstellen und verbreiteten.
Vor allem fiel auf, dass diese Visualisierungen keineswegs schlampig oder amateurhaft waren. „Sie sind praktisch nicht von denen zu unterscheiden, die von Mainstream-Quellen geteilt werden“, sagt Satyanarayan, ein Mitautor der Studie. „Sie sind oft genauso ausgefeilt wie Grafiken, die man im Datenjournalismus oder in Dashboards der öffentlichen Gesundheit erwarten würde.“
Crystal Lee stellte fest:
Das ist ein sehr auffallender Befund. Es zeigt, dass es empirisch falsch ist, Antimaskengruppen als Daten-Analphabeten zu charakterisieren oder dass sie sich nicht mit den Daten auseinandersetzen.
Das Team stellte fest, dass im Gegensatz zu den Unterstellungen der „orthodoxen“ Gruppen, die „Antimasker“ überhaupt keine Scheu vor den Daten zeigten. Gerade auf Facebook spielten sich sehr sachliche und kritische Diskussionen ab darüber, wie diese Daten erhoben wurden, welche verschiedenen Arten von Daten sie eigentlich vorliegen haben und auf welche Weise sie in der Öffentlichkeit interpretiert werden und warum. Die Argumente, die dabei ausgetauscht wurden, seien wirklich „sehr nuanciert“ wunderte sich Crystal Lee. Man konnte sogar beobachten, dass sie sich gegenseitig beibrachten, wie man Daten korrekt visualisiert (also aus den reinen Zahlenkolonnen neue Grafiken, Kurven, Statistiken und Diagramme erstellt).
Ich war bei Livestreams, bei denen die Leute Bildschirminhalte teilen und sich das Datenportal aus dem Bundesstaat Georgia ansehen“, sagt Lee. „Dann besprechen sie, wie man die Daten herunterlädt und in Excel importiert.
Die Forscher des MIT stellten sogar eine Wende in der „alte kulturelle Strömung“ fest, der Wissenschaft passiv zuzuhören und die Expertenmeinung unhinterfragt zu akzeptieren. Es sei dort nicht mehr so, dass „Experten, wie zum Beispiel vom MIT allen anderen sagen, was sie glauben sollen“.
Die Nutzung von Datenkompetenz durch Antimasker spiegelt die tief verwurzelten amerikanischen Werte der Eigenständigkeit und Anti-Expertise wider, die bis in die Gründung des Landes zurückreichen, aber ihre Online-Aktivitäten treiben diese Werte in neue Arenen des öffentlichen Lebens.
Frau Crystal Lee sieht in den Ergebnissen „eine großen Graben zwischen unseren Denkweisen über Wissenschaft und Expertise in den USA. Dieselbe Kluft zieht sich durch Themen wie Klimawandel und Impfung, wo ähnliche Dynamiken oft in Social-Media-Diskussionen zutage treten.“
Dabei sind die meisten „Antimaskers“/Covid-Impfskeptiker überhaupt keine Verschwörungstheoretiker, stellte das Forscherteam fest:
Impfstoffskepsis beruht in der Regel nicht auf einer Verschwörungstheorie, sondern auf einem Nutzen-Risiko-Kalkül. Betrachtet man die in den Vereinigten Staaten angewandten Modelle, so fallen zwei Faktoren auf, die sich stärker auswirken als die Parteizugehörigkeit: Alter und Bevölkerungsdichte. Je älter Sie sind und je dichter Ihre Gemeinde ist, desto wahrscheinlicher ist es, dass Sie geimpft werden. Je jünger Sie sind und je ländlicher Ihre Gemeinde ist, desto unwahrscheinlicher ist es, dass Sie die Krankheit bekommen. Dies spiegelt die realen Fakten über das Todesrisiko durch Covid wider. Die Menschen mögen ihr Risiko durch den Impfstoff stark überschätzen und ihr Risiko durch Covid unterschätzen – aber sie haben instinktiv die richtige Richtung eingeschlagen.
Dass die Antimasker als ungebildet, Verschwörungstheoretiker und unzugänglich für wissenschaftliche Daten dargestellt werden, sei nun nachweislich völlig falsch.
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