Zahlen bitte! – Diagramme und Infografik als visuelle Argumente

Die Corona-Krise ist auch ein Mangel an Bildern, ein Problem der Anschauung. Die wenigen, sich wiederholenden Motive (auch auf diesem Blog), wie etwa leere Straßen oder Hamsterkäufe, zeigen nur einzelne Effekte. Das Kerngeschehen der Corona-Pandemie spricht hingegen aus Diagrammen und Infografiken. Wie sind diese Darstellungsformen beschaffen? Und welche Bedeutungen und Aussagen werden ihnen zugeschrieben?

Kreise auf einer Landkarte, Balken-, Säulendiagramme und vieles mehr – es benötigt kulturelles Wissen, um solche Grafiken lesen und verstehen zu können. Die im Mathematikunterricht für viele wohl als ziemlich abstrakt empfundenen Steigungswerte von Exponentialfunktionen sind einerseits eine derzeit sehr reale Herausforderung, andererseits wird das Verständnis von spezielleren Graphen und Visualisierungen schnell voraussetzungsreich: Oder wie gut können Sie etwas anfangen mit der Abbildung von Wachstumsraten durch logarithmische Skalen?

Diagramme und Infografiken bilden die Wirklichkeit nicht einfach nur ab, sondern ihre Darstellungsformen folgen auch ästhetischen Idealen und Gestaltungskonventionen. Diese sind sowohl implizit in unserem kulturellen visuellen Gedächtnis verankert als auch beeinflusst von bewussten Intentionen und aktiven Entscheidungen. Welche grafischen Maßstäbe und Farbskalen werden gewählt? Und wann werden sie wie an veränderte Umstände angepasst?

Bildrhetorik als Motivwanderungen

Sich unter Statistik und Zahlen etwas vorstellen zu können, wird zur kollektiven Herausforderung und gesellschaftlichen Aufgabe. Bei den Versuchen, ein visuelles Verständnis heterogener Infografiken zu entwickeln oder geeignete andere Darstellungsformen zu finden, denke man etwa an eine Veranschaulichung der Washington Post: Sich bewegende und nach gegenseitigen Berührungen verfärbende Punkte machen den Mechanismus und die Wirkung von „Social Distancing“ (das man eigentlich präziser als „Physical Distancing“ bezeichnen sollte) „sichtbar“. Binnen kürzester Zeit wurde diese Simulation weltweit rezipiert, weiterverbreitet und nachgeahmt.

Rhetorische Bilder und ihre Motive wandern. Das gilt auch für die mit Abstand populärste Grafik: Zwei Normalverteilungskurven, die eine hoch und schmal, die andere flach und gestreckt. Dazu eine horizontale Linie als Metapher für die Kapazitätsgrenze des Gesundheitssystems. Seit etwa Anfang März hat sich diese Darstellung in den Medien und unter dem Hashtag #FlattenTheCurve immens stark verbreitet. Die beiden Kurven dienen, mit dem Philosophen Dieter Mersch (2006) gesprochen, als ein „visuelles Argument“ für die Notwendigkeit eines langsameren Anstiegs der Fallzahlen. Die grafische Rhetorik wird diskursiv eingesetzt, um politische Interventionen zu begründen und individuelles Distanzverhalten anzumahnen.

Kurven werden zur Erklärung, Kreise zur Erzählung, Zahlen zum Ereignis. Doch deren Inhalte sind nie selbstevident; statt einer einzigen, unmissverständlich kommunizierten Aussage gibt es immer multiple Lesarten. Daten sind deutungsoffen. An die „eigentliche“ Auffassung können sich weitere Interpretationen und Aussagen anlagern. Diagramme werden so zu vieldeutigen Symbolen. Die visuelle Anthropologie fragt dann ethnografisch: Wo tauchen wann welche Grafiken auf und mit welchen Bedeutungen werden sie dabei von wem versehen?

Modellierungen als Zahlenspiele

#FlattenTheCurve ist auch ein Beispiel für antizipierende Modellierungen. Hypothesen und Szenarien versuchen, zukünftige Infektionsverläufe abzuschätzen. Doch die Modellierung der Ausbreitungsgeschwindigkeit ist eine Gleichung mit vielen unbekannten Parametern. Die Basisreproduktionszahl (nun auf einmal auch für Laien ein Begriff) oder die Sterblichkeitsrate (Ist jemand an oder mit dem Virus gestorben?) stellen nur zwei der vielen Unsicherheiten bei der Definition von Faktoren dar und erzeugen einen hohen Interpretationsbedarf.

Komplexe Modelle, das hat Paul Edwards in einer umfangreichen Studie zu Klimamodellierungen gezeigt, sind immer „semi-empirisch“. Sie werden einerseits mit Daten gefüttert, stellen aber andererseits Manifestationen von mathematischen Annahmen und hypothetischen Erklärungsansätzen dar. „That’s model-data symbiosis. So whether we are looking at data images or model projections […], we will always experience them as probalistic, as shimmering rather than fixed“ (2010: 352).

Modellierungen sind dann Zahlenspiele im besten Sinne. Wer das selbst ausprobieren möchte: Die New York Times bietet eine recht simple Animation. Für Fortgeschrittene empfehlen sich diese sowie diese Simulationsplattformen, bei denen sich viele weitere Parameter verändern und ihre Auswirkungen studieren lassen. Viel Spaß beim Erkenntnisgewinn!

Tobias Becker (Freiburg im Breisgau)

Literatur

Paul N. Edwards 2010: A Vast Machine. Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. Cambridge/Massachusetts, London.

Dieter Mersch 2006: Visuelle Argumente. Zur Rolle der Bilder in den Naturwissenschaften. In: Sabine Maasen u. a. (Hg.): Bilder als Diskurse – Bilddiskurse. Weilerswist: 95–116.

Bildquellen: Wikimedia / Johannes Kalliauer, Givingbacktosociety, Ratherous.

Irreal, Alarm, egal: Corona und das Risiko

Große und kleine rote Kreise auf einer Weltkarte, über 12.000 Tote in Italien (Stand: 31.03.2020), ganze Nationen unter Ausgangssperre. Erschreckend, schlimm, laut Bundeskanzlerin steht Deutschland mit der Coronakrise vor der größten Herausforderung seit dem Zweiten Weltkrieg. Und trotzdem: Ich kann diese Katastrophe nicht fassen. Corona wütet um mich herum, isoliert Menschen, kostet sie Leben und Bürgerrechte. Währenddessen arbeite ich im muckeligen Homeoffice, schaue Serien, lasse mir Weine und Bücher nach Hause liefern und habe endlich mal Zeit, diverse Musikalben durchzuhören, weil ich am Wochenende nicht mehr ausgehe. Für mich bedeutet Corona mit Stand heute: Infektionsrisiko, Risikogruppe Raucher, wirtschaftliches Risiko – aber auch Zeit für mich und meine privaten Leidenschaften.

Vielen meiner Freund*innen geht es genauso (wir telefonieren jetzt noch mehr). Deswegen beschäftigt sich mein erster Beitrag auf diesem Blog mit dieser empfundenen Diskrepanz und wirft einen theoretischen Blick auf Risiken in zeitgenössischen Gesellschaften, was mir persönlich bei der Bewältigung dieser Situation geholfen hat. Warum tun wir uns so schwer, Risken zu begreifen?

Risikokonstruktion: theoretisch entworfen, argumentativ vermittelt und zeitlich entgrenzt

Zuerst, weil Risiken wie das Coronavirus nicht be-greifbar sind. Wir können das Virus nicht anfassen, riechen, sehen oder anders unmittelbar wahrnehmen. Das unterscheidet zum Beispiel die Gesunden im Homeoffice von denjenigen, die erkrankt sind oder den Krankheitsverlauf in der Pflege mitbekommen. Anfang der 1980er Jahre hat der Soziologe Ulrich Beck die Abstraktheit von Risiken in seinem Werk „Risikogesellschaft“ (1986) problematisiert, die er darauf zurückzuführt, dass Risiken theoretisch entworfen, argumentativ vermittelt und zeitlich entgrenzt sind:

„Im Gegensatz zu der faßbaren Evidenz von Reichtümern haftet Risiken etwas Irreales an. Sie sind in einem zentralen Sinne zugleich wirklich und unwirklich. Einerseits sind viele Gefährdungen und Zerstörungen bereits real […] Auf der anderen Seite liegt die eigentliche soziale Wucht des Risikoarguments in projizierten Gefährdungen der Zukunft […] In der Risikogesellschaft verliert die Vergangenheit die Determinationskraft für die Gegenwart. An ihre Stelle tritt die Zukunft, damit aber etwas Nichtexistentes, Konstruiertes, Fiktives als ‚Ursache‘ gegenwärtigen Erlebens und Handelns“ (1986: 44).

Todesfälle aufgrund von Corona sind real, wirtschaftliche Einbrüche und Existenzsorgen sind real.  Präventive Maßnahmen wie Händewaschen, Desinfizieren, Mundschutz, 1,50 Meter Social Distance wirken sinnvoll und abstrakt zugleich, weil sie sich einerseits auf wissenschaftliche Argumente stützen und argumentativ vermittelte Hard Facts darstellen, sie aber andererseits darauf ausgerichtet sind, eine von vielen möglichen Zukünften zu vermeiden, wobei die wirkliche Zukunft aber letztlich niemand kennt. Zukunft ist immer kontingent und eben Zukunft, also heute nicht erfahrbar und deswegen Unwissenheit, eine Black Box. Weil es zuvor keine Coronakrise gab, kann es nach Beck auch kein verlässliches Wissen darüber geben, „solange Wissen bewusst erfahren haben heißt“ (ebd.: 96).

Handeln auf der Grundlage von Spekulation

Beck kommt zu dem Schluss, dass mit der von ihm beschriebenen Risikogesellschaft ein „spekulatives Zeitalter des alltäglichen Wahrnehmens und Denkens“ (ebd.: 97) anbricht. Die Spekulationsarbeit wird zum Beispiel bei den Corona-Statistiken deutlich. Sie kommen mit absolut scheinenden Zahlen daher. Tatsächlich mehren sich die Stimmen, die die Statistiken für unzuverlässig halten: wegen verschieden intensiv durchgeführter Tests, unterschiedlichen Meldeverfahren, Meldelücken und der Unwissenheit darüber, wer mit oder an dem Virus stirbt, wie es der Statistiker Gerd Antes ausdrückt, oder an den Folgen des Virus durch unzureichende medizinische Versorgung oder psychische Belastung.

Spekulationen als Grundlage für Handlungen, Deutungen, Wahrnehmungen? Zweifellos eine große individuelle und gesellschaftliche Herausforderung und eine erste Antwort auf die gefühlte Diskrepanz.

Risiken können im Jetzt nur suboptimal aufgelöst werden

Auch Wolfgang Bonß stellt das Unsicherheits- und Unwissenheitsmoment von Risiken heraus: Die auf die Zukunft bezogenen Risikoprobleme (Infiziertenzahlen, Rezession) können im Jetzt gar nicht endgültig gelöst werden, weil die Lösungen immer wieder neues Unwissen und damit neue Unsicherheiten hervorbringen.

Der Wunsch nach Kalkulierbarkeit zukünftiger Ereignisse führt Bonß zufolge also nicht zu absolutem Wissen und endgültigen Maßnahmen, wohl aber zu einem distanzierten Verhältnis zur Welt, die als ein Spektrum voller Möglichkeiten erscheint: „Wer die Welt als einen Zusammenhang von Wahrscheinlichkeiten begreift, nimmt die Struktur des Erscheinenden in reflexiver Distanz und unter einem größeren Zeithorizont wahr. Die Wirklichkeit wird gleichsam virtualisiert, nämlich in einen abstrakten Raum von Möglichkeiten aufgelöst“ (2010: 44). Selbst die ausgefeilteste Prognostik hilft nicht, das Kommende ultimativ zu bannen. Der Mensch bleibt der Welt ausgeliefert.

Unsicherheit ist menschlich

Bonß erinnert uns aber auch ausdrücklich daran, dass Unwissenheit über die Zukunft und die daraus resultierende Unsicherheit eine existenzielle menschliche Eigenschaft ist. Der Umgang mit Unsicherheit ist jedoch veränderbar und je nach gesellschaftlichem Kontext verschieden. Risikokonstruktionen stellen eine moderne Form der Unsicherheitsbewältigung dar.

Angesichts der zunehmenden Erfahrung, dass es unmöglich ist, die Zukunft verlässlich zu steuern, sieht Bonß einen neuen Risiko-Akteurtypus heranreifen, der weiterhin misst, Daten sammelt und interpretiert, dabei aber „risikobewusst“ wie „risikomündig“ vorgeht und Sicherheit als eine „uncertainty-Frage“ begreift, „die nie definitiv, sondern immer nur auf Zeit und situativ beantwortet werden kann“ (ebd.: 59). Damit einher geht ein „prinzipielles Bekenntnis zur Unsicherheit als Basis und Bezugspunkt menschlichen Lebens bei gleichzeitiger Absage an die Idee der Möglichkeit vollständiger Sicherheit“ (ebd.).

Wir müssen also bereit sein, uns von dem Wunsch nach vollständiger Sicherheit zu lösen und Unsicherheiten als „bewusste“ Entscheidungsmomente einzubeziehen. Corona könnte ein solcher Startpunkt sein. Das bedeutet aber auch, Sensibilität für die Unsicherheiten im eigenen Umfeld zu entwickeln und zum Beispiel zu fragen, in welchem Fall die Unsicherheit bei älteren alleinstehenden Menschen größer ist: in risikoarmer Einsamkeit oder bei einem Besuch auf Abstand? 

Julia Dornhöfer (Freiburg im Breisgau)

Literatur

Beck, Ulrich 2003 [1986]: Risikogesellschaft. Auf dem Weg in eine andere Moderne. Frankfurt am Main.

Bonß, Wolfgang 2010: (Un-)Sicherheit als Problem der Moderne. In: Herfried Münkler u. a. (Hg.): Handeln unter Risiko. Gestaltungsansätze zwischen Wagnis und Vorsorge. Bielefeld: 33–63.