infoXpand
Modellierungsnetz: infoXpand - Informationen, Meinungen, Mobilität, Verhalten und Bayes'sche Inferenz bei der Modellierung von Infektionskrankheiten - Teilprojekt C
Zeitraum: Seit Mai 2022 bis April 2025
Die COVID-19-Pandemie wurde von einer "Infodemie" begleitet, d.h. einem Übermaß an Informationen über das Virus, Schutzmaßnahmen und staatliche Eingriffe. Insbesondere die im Internet verbreiteten Fehlinformationen und Verschwörungstheorien wurden für die zunehmende Meinungspolarisierung, Radikalisierung und das sinkende Vertrauen in Institutionen verantwortlich gemacht. Es wurde davor gewarnt, dass dies die Pandemie angeheizt und ihre Bewältigung noch schwieriger gemacht habe. Modelle von Krankheitsausbreitung, wie sie zur Vorhersage von Pandemiedynamiken verwendet werden, lassen jedoch außer Acht, dass Informationen und Pandemie eine komplexe Wechselwirkung bilden. Diese Modelle berücksichtigen zwar, dass z.B. niedrige Impfraten die Zahl der Krankenhausaufenthalte erhöhen, aber sie lassen außer Acht, dass das Wissen um die zunehmende Zahl von Krankenhausaufenthalten die Menschen motiviert, sich impfen zu lassen. Das Hauptziel in infoXpand ist es, diese Rückkopplungsschleife zwischen Pandemie und Informationsverbreitung zu verstehen und daraus Vorschläge für zukünftige Entscheidungsträger abzuleiten. Zu diesem Zweck haben wir ein interdisziplinäres Konsortium mit einzigartiger Expertise in den Bereichen Pandemiemodellierung, Meinungsdynamik, Mobilität und menschliches Verhalten gegründet. Wir entwickeln und analysieren in enger Verflechtung agentenbasierte Modelle und Kompartimentmodelle, die sowohl die klassische Krankheitsdynamik als auch die Meinungsdynamik erfassen. Wir kalibrieren kritische Modellannahmen mit Daten aus sozialwissenschaftlichen Umfragestudien und Verhaltensexperimenten sowie mit umfangreichen Mobilitätsdaten.
Projektförderer
Projektpartner
- Prof. Dr. Viola Priesemann - Universität Göttingen
- Prof. Dr. Mirjam Kretzschmar - Julius Center for Health Sciences and Primary Care, University Medical Center Utrecht
- Prof. Dr. Michael Mäs - Karlsruhe Institute of Technology
- Prof. Dr. Kai Nagel - Technische Universität Berlin