Corona im Rechtsstaat Folge 61

Im Gespräch mit Dominik Liebl lernt Niko Härting, dass die
Statistik nicht nur ein Forschungsgebiet der Mathematik ist,
sondern auch vielfältige Bezüge zu den Wirtschaftswissenschaften
hat. Denn auch die Ökonomie arbeitet vielfach mit Modellen. Diese
Modelle speisen sich aus wissenschaftlichen Erkenntnissen und
Annahmen („educated guesses“). Annahmen, die sich als richtig
erweisen können oder auch nicht. Liebl und Härting sprechen über
die Bedeutung, die Modelle in der Corona-Krise gewonnen haben, und
über den (medialen und politischen) Einfluss von „Modellierern“.
Unlängst hat sich sogar das Bundesverfassungsgericht auf ein
Corona-Modell berufen, die der Berliner Verkehrsforscher Kai Nagel
entwickelt hat. Wie zuverlässig können solche Modelle sein? Eignen
sich Modelle überhaupt für Vorhersagen? Welche Auswirkungen hat ein
„educated guess“, wenn sich der Modellierer für eine „exponentielle
Funktion“ entscheidet? Wie sehen Annahmen aus, wenn der Modellierer
den „sichersten Weg“ wählt und für keine zügellose Verbreitung von
Infektionen verantwortlich sein möchte? Lag Thomas Ramge richtig,
wenn er in Folge 8 unseres Podcasts von der „Scheinevidenz“ sprach,
die durch Modellrechnungen erzeugt wird? Und wie verlässlich können
Modelle überhaupt sein, wenn Erkenntnisse über die Verbreitungswege
des Virus nach wie vor übersichtlich sind?