Seit über einem Jahr lebt die Welt mit dem Corona-Virus. Wie wäre es, wenn sich Seuchen wie diese mit mathematischen Berechnungen in Schach halten ließen? Ein Team von Wissenschaftlern forscht daran, mithilfe von Algorithmen potenziell gefährdete Kontaktpersonen zu ermitteln, bevor diese erkranken können.
Professor Matthias Mnich, Algorithmenforscher an der TU Hamburg, und seinem Team ließen diese Entwicklungen keine Ruhe. Die Forscher verwenden verschiedene Modelle und Netzwerke, um schnell die Personen zu identifizieren, die viele andere anstecken könnten, sogenannte Superspreader. Dabei gehen Mnich und sein Team völlig neu an die Problematik heran: Über öffentlich verfügbare Mobilitätsdaten wollen sie die Kontakte der Nutzerinnen und Nutzer in ihre Berechnungen einbezie
hen. So ergeben sich riesige Datensätze, ganze Netzwerke. Kontaktnetzwerke beschreiben die Verbreitung von Covid-19 in einer Bevölkerung. Dabei werden Personen oder Orte als Knotenpunkte modelliert und miteinander verbunden. Diese Knoten betrachtet man im Zeitverlauf und berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit sich infizierte Knoten auf die benachbarten Knotenpunkte ausbreiten.
Die Verbindungen zwischen den Knotenpunkten zeigen, wie die Menschen untereinander interagieren, ihre Länge misst die effektive geografische Entfernung. Unter Anwendung gewöhnlicher Differentialgleichungen kann die Infektionswahrscheinlichkeit jeder Person im Netzwerk für jeden zukünftigen Zeitpunkt abgeschätzt werden, wenn man die aktuellen Informationen darüber berücksichtigt, wer infiziert ist, wer empfänglich ist und wer sich erholt. Eine Schlüsselherausforderung besteht darin, die Struktur der Kontakte im Netzwerk zu erlernen. Dazu benötigen die Forscher die öffentlichen Daten. „Danach werden wir Algorithmen entwickeln, die eine kleine Menge von Knoten im Netzwerk – die der Superspreader – identifiziert. Denn sie zu isolieren bedeutet, dass jeder andere Knoten im restlichen Netzwerk nur eine kleine Anzahl anderer Knoten infizieren kann“, erklärt Matthias Mnich seine Vorgehensweise.
Ohne den entsprechenden Datenschutz könnten diese Berechnungen nicht erfolgen. Voraussetzung ist deshalb, dass diese sensiblen personenbezogenen Daten auf den Handys ihrer Besitzerinnen und Besitzer bleiben und praktisch von ihnen selbst ausgewertet und beurteilt werden.
Prof. Matthias Mnich vom Institute for Algorithms and Complexity der TU Hamburg