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Inzidenz und Co.: Zahlenwerte als Symbole der Symbolpolitik

(ursprünglich veröffentlicht auf woll-magazin.de)

Zahlen sind schon lange ein beliebtes Werkzeug der Politik. Bereits 1910 sagte der schottische Autor, Journalist und Anthropologe Andrew Lang: „Politicians use statistics in the same way that a drunk uses lampposts — for support rather than illumination”, also „Politiker nutzen Statistik so wie ein Betrunkener Straßenlaternen nutzt – eher zur Unterstützung als zur Beleuchtung.“ [Anmerkung: Ein Wortspiel, „support“ heißt sowohl Unterstützung als auch Abstützung bzw. Halt]

Rückblickend können wir allerdings sagen: Das 20. Jahrhundert war noch gar nichts gegen die Menge politischer Zahlen, der wir heute ausgesetzt sind. Zum einen ist die Welt deutlich komplexer geworden, mit mehr verschiedenen Lebenswegen und Berufen, mehr verschiedenen Gütern und Warenströmen, mehr Kultur, Unterhaltung und Medienaktivität und so weiter, sodass es mehr Dinge gibt, über die theoretisch Daten gesammelt werden können. Zum anderen ist das Sammeln, Auswerten und Aufbereiten von Daten (z. B. zu visuell ansprechenden Grafiken) durch elektronische Unterstützung so einfach geworden wie nie.

In diesem Text geht es dabei nicht um alle Statistik oder sämtliche politischen Zahlen, sondern um diejenigen, die angeblich landes-, bundes-, EU- oder gar weltweite „Probleme“ abbilden und aus denen politische Maßnahmen abgeleitet werden, deren Erfolg dann wiederum an diesen Zahlen gemessen wird. Hier ein paar Beispiele für solche Zahlen aus verschiedenen Bereichen:

  • Corona: Inzidenzwert, Neuinfektionen (abgeleitetes Ziel: Senkung auf bestimmten Wert)
  • Bildung: Ergebnisse der Schüler in bundes- oder europaweiten standardisierten Tests (abgeleitetes Ziel: Steigerung)
  • Klimaschutz: bundes- oder EU-weite Emissionen von Treibhausgasen (abgeleitetes Ziel: Senkung um bestimmten Prozentsatz)
  • Luftschadstoffe: durchschnittliche oder extreme Messwerte an befahrenen Straßen (abgeleitetes Ziel: Senkung)
  • Finanzielles: Einkommensschere zwischen „arm“ und „reich“ oder „Gender-Pay-Gap“ (abgeleitetes Ziel: Senkung)
  • Mieten: Durchschnittliche Preise (abgeleitetes Ziel: Senkung)
  • Kriminalität: Verurteilungsquote (z. B. bezogen auf angezeigte Verdachtsfälle für Sexualstraftaten, abgeleitetes Ziel: Steigerung)

Man könnte diese Liste fast beliebig um weitere Felder und Beispiele ergänzen. Daran sehen wir die Beliebtheit solcher Zahlen, ich möchte sie „zentralistische Zahlen“ nennen.

Denn diese sind so beliebt, weil sie ein entscheidendes Problem des Zentralismus scheinbar lösen können: Die Frage, wie man Informationen aus dem Leben von Millionen von Menschen und Betrieben aus dem gesamten Einflussgebiet einer zentralen Stelle (z. B. des politischen Berlins) sammeln und so komprimieren kann, dass sie mit der verfügbaren administrativen Kapazität überhaupt zu umsetzbaren politischen Maßnahmen verarbeitet werden können, deren Erfolg gemessen werden kann.

Daher sind sie für Zentralisten der heilige Gral, egal ob diese jetzt technokratisch veranlagt sind, also möglichst viel unter Experten im stillen Kämmerlein entscheiden wollen, oder populistisch, also mit öffentlichkeitswirksamen Zahlen die Massen umwerben wollen. Der Übergang ist übrigens fließend: Auch der Technokrat „beweist“ die Notwendigkeit oder den Erfolg seiner Arbeit gern mit öffentlichkeitswirksamen Zahlen.

Die angebliche Funktionsweise zentralistischer Zahlen sieht grafisch dargestellt also folgendermaßen aus:

Erste angebliche Leistung der zentralistischen Zahl: Erfassung

Kurz: Die zentralistische Zahl bildet „ein Problem“ vollumfänglich ab (man könnte sagen, sie ist kongruent zu diesem). Deswegen wird alles, was die Zahl in die „richtige Richtung“ verändert (also sie senkt, wenn sie für etwas „Schlechtes“ steht, und sie steigert, wenn sie für etwas „Gutes“ steht) automatisch dieses Problem reduzieren.

In diesem Geiste werden dann Maßnahmen gerechtfertigt und getroffen, eine erneute Messung der Zahl zeigt deren Effektivität, grafisch also in etwa so:

Zweite angebliche Leistung der zentralististischen Zahl: Effektivitätsmessung für Maßnahmen

Mit dieser modellhaften Vorstellung gibt es jedoch einige fatale Probleme:

  1. Erfasst jede denkbare Messung nur Teilaspekte von dem, was man dem Problem zurechnen könnte. Beispielsweise ist es zwar zu erwarten, dass der Inzidenzwert steigt, wenn mehr Leute am Virus erkrankt sind (das ist etwas, das er erfassen soll), er erfasst aber nicht, wie ernsthaft der durchschnittliche Erkrankte betroffen ist, geschweige denn davon, dies noch einmal nach Risiken für einzelne Gruppen aufzuschlüsseln. Das wäre wichtig für die Beurteilung der Situation. Beispielsweise würde eine Mutation des Virus, die ansteckender ist, aber deutlich weniger Tode und Langzeitschäden verursacht, rein durch den Inzidenzwert betrachtet irreführenderweise gefährlicher wirken als die vorige Variante. Überhaupt unterscheidet der reine Inzidenzwert nicht zwischen Mutationen, obwohl eine unterschiedliche Übertragungsrate und Gesundheitsgefährdung durch verschiedene Mutationen gut möglich ist. Er sagt auch nichts zu Übertragungswegen aus, weshalb man die Effektivität von Maßnahmen zur Übertragungsreduzierung von ihm nicht gut bewerten kann.
  2. Erfassen die Messungen durch zentralistische Zahlen so gut wie nie die Konsequenzen der getroffenen Maßnahmen, die nicht direkt dem Problem zugerechnet werden können. Man könnte sagen die Kollateralschäden der Maßnahmen. Zu nennen sind beispielsweise der finanzielle und bürokratische Aufwand. Konkret für das Beispiel Corona-Maßnahmen sind alle Konsequenzen des Lockdowns zu nennen: Weitreichende wirtschaftliche Schäden inklusive der Insolvenzen vieler Unternehmen, psychologische Schäden durch Arbeitslosigkeit und soziale Isolation, Dinge wie Alkoholismus, Zunahme häuslicher Gewalt oder gar Selbstmord, psychologische Schäden und Lernrückstand bei Kindern usw.: All das ist eine Konsequenz von mit dem Inzidenzwert begründeten Maßnahmen, steckt aber nicht im Inzidenzwert. Ganz ähnlich sind die Konsequenzen des Kohleausstiegs für die Menschen in den davon wirtschaftlich besonders stark betroffenen Regionen. Das Problem wird durch die Messung der Treibhausgasemissionen nicht abgebildet!
  3. Erfassen die Messungen immer fälschlicherweise Dinge mit, die nichts mit dem eigentlichen Problem zu tun haben. Beispielsweise kann der Inzidenzwert auch einfach dadurch steigen, dass man mehr Tests durchführt, er „misst“ also nicht nur die Anzahl der Erkrankten, sondern auch die Zahl der durchgeführten Tests: Beides treibt die Zahl hoch.

Die folgende Grafik stellt diese drei Probleme dar, wobei der erste und der zweite Punkt zu „der gesamte Sachverhalt“ zusammengefasst wurden, da ich auch die Kosten politischer Maßnahmen als dem Sachverhalt, den sie anvisieren, zugehörig betrachte:

Die deutlichen Schwächen

Zusätzlich kann man die politischen Implikationen der Zahl auch in beliebige Richtungen umdeuten, da Maßnahmen keinesfalls so direkt aus ihr folgen, wie postuliert wird. Das Beispiel der Übertragungswege wurde schon genannt: Da ziemlich unklar war, wie sich eine Inzidenz von 35, 50 oder 100 auf die Neuerkrankungen auswirken würde, konnte die Regierung beliebig zwischen diesen Zielwerten hin und her springen.

Ein Beispiel aus dem Bildungsbereich kommt in der US-Serie „The Wire“ (HBO, 2002-2008, Staffel 4, Folge 13) vor: Um kommunizieren zu können, die Leistungssituation an problematischen innerstädtischen Schulen würde sich verbessern, werden die Anforderungen für die Leistungsniveaus reduziert. So schaffen es dann automatisch mehr Schüler aus unteren Levels über die gesenkte Messlatte z. B. in das Niveau „proficient“ (etwa „kompetent“) in Mathematik oder Lesefähigkeit, ohne dass sie tatsächlich in irgendetwas besser werden. Der gesteigerte Prozentsatz „kompetenter“ Schüler kann dann öffentlichkeitswirksam als Bildungsfortschritt verkauft werden.

Zudem ist es auch denkbar, die Messung völlig zu verändern, also etwas anderes zu messen, die Zahl aber gleich zu nennen.

Wenn wir das Gesagte nochmal Revue passieren lassen, wird klar, dass das Vertrauen auf zentralistische Zahlen politische Maßnahmen in falsche Richtungen lenkt.

Alle Beteiligten arbeiten nicht mehr an der Problemstellung, sondern arbeiten sich an der Zahl ab. Wer sich Lob für seine Arbeit abholen will, arbeitet daran, die Zahl in die „richtige“ Richtung zu verändern, um seinen Erfolg zu zeigen.

Der Weg des größten Anreizes und geringsten Widerstandes besteht dabei oft darin, nicht die gut erfassten Aspekte des Problems zu bearbeiten, sondern die durch die Zahl fälschlich miterfassten Dinge. Hierfür lieferte die US-Fernsehserie „The Wire“ hervorragende Beispiele aus den Bereichen Kriminalität und Schulsystem.

Beispielsweise wurde im Namen der Bekämpfung der Drogenkriminalität („war on drugs“) die Polizeiarbeit statistisch an der Anzahl der Verhaftungen gemessen. Tatsächlich könnte eine Steigerung der Verhaftungen bei gleichbleibender Qualität derselben eine gute Kriminalitätsbekämpfung abbilden (grüner Bereich, „gut erfasst“). Allerdings ist es viel Arbeit, z. B. Drogenbosse zu verhaften, da diese nicht selbst auf der Straße Drogen verkaufen. Um sie überführen zu können, ist monatelange Überwachung nötig. Verhaftungen lassen sich für die Statistik viel leichter hochtreiben, wenn die Polizei sich auf die untersten Ebenen konzentriert und einfach die Dealer auf der Straße verhaftet. Das hat allerdings kaum einen Effekt auf den florierenden Drogenhandel, denn die Drogenbosse finden sofort Ersatz unter den zahlreichen arbeitslosen jungen Schwarzen der heruntergekommenen Innenstädte. Somit findet sich sofort wieder neue Dealer, die die Polizei dann wiederum verhaften kann, um die Verhaftungszahlen hochzutreiben, usw. Die Verhaftungszahl soll also die Qualität der Verbrechensbekämpfung erfassen, erfasst aber fälschlich qualitativ hochwertige Verhaftungen wie einen Drogenboss (grüner Bereich in der Grafik) als ebenso wertvoll wie das Einsammeln eines jugendlichen Dealers auf der Straße (blauer Bereich). Da der Aufwand für letzteres geringer, die „Belohnung“ in Form guter Zahlenwerte und daran geknüpfter beruflicher Konsequenzen aber gleich ist, wird letzteres besonders angereizt. Der gelbe Bereich (z. B. die hohe Jugendarbeitslosigkeit und die Kosten der wachsenden Gefängnispopulation) werden ignoriert.

Die Abdeckung des Schulsystems in „The Wire“ erwähnte ich schon. Neben der Schönfärberei der Leistungsklassen gibt es auch noch eine andere Möglichkeit, in standardisierten Tests gut abzuschneiden: Statt des normalen Lehrplans werden den Schülern die Testfragen eingetrichtert, im schlimmsten Fall eins zu eins für die Erinnerung. Statt also z. B. eine Sprache umfassend zu lehren, lehrt man stumpf die richtigen Antworten für die Grammatikfragen aus dem Test (da die Schule bestraft würde, wenn die Testpunktzahlen zu niedrig würden). Ein milderer Fall wäre, dass die Testfragen vorher zwar nicht genau bekannt sind, aber die konkreten abgedeckten Bereiche (z. B. in der Grammatik das Passiv). Dann würde statt eines normalen, abwechslungsreichen Sprachunterrichts für Wochen das Passiv gepaukt. Die Testergebnisse sollen also „einheitlich“ den Leistungsstand der Schüler als Resultat von normalem Unterricht abbilden und können das theoretisch auch halbwegs (grüner Bereich), fälschlicherweise führt ein konkretes Lehren hin auf die Testinhalte aber zu besseren Testergebnissen als normaler Unterricht (blauer Bereich). Was gar nicht durch das gewählten Testformat erfasst werden kann (z. B. das eigene Schreiben von Texten, das in Multiple-Choice-Tests oft zu kurz kommt) fällt in den gelben Bereich, ebenso die Kollateralschäden, z. B. die verlorene Zeit durch die Paukerei für den Test und der administrative Aufwand der Auswertung: Beides ist nicht in den Testergebnissen abgebildet.

Beide Male führen die zentralistischen Zahlen also zu Symbolpolitik: Durch die Beackerung des blauen Bereichs „fälschlich miterfasst“ lässt sich die Zahl einfacher ändern als durch die Arbeit am „gut erfassten“ Bereich, zudem lässt sich die Zahl noch nachträglich manipulieren (wie durch die Senkung der Messlatten). Noch schlimmer: Viel wird ignoriert, darunter auch die Kosten der Symbolpolitik.

Dazu kommt noch, dass es nicht immer dem Interesse der Regierenden und ihrer politischen Freunde entspricht, die zentralistische Zahlen in die „richtige Richtung“ zu bewegen. Umgekehrt kann es gewünscht sein, dass die Zahlen ein „großes Problem“ zeigen, um getroffene oder noch zu treffende Maßnahmen zu rechtfertigen. Die jeweilige Opposition hat ein ähnliches Interesse, um der Regierung „Versagen“ vorwerfen zu können. Die Methoden zum Erreichen dieser Änderung der zentralistischen Zahl in die „falsche Richtung“ entsprechen denen für die richtige Richtung: Beackern des leicht änderbaren blauen Bereichs oder eine nachträgliche Manipulation der Zahl, z. B., indem eine Messlatte nachträglich nicht gesenkt, sondern erhöht wird, beispielsweise indem gesagt wird, der Grenzwert für einen Luftschadstoff sei zu niedrig. Letzteres ist besonders für die Opposition interessant, da sie selbst kaum Maßnahmen treffen, aber leicht Zahlen verargumentieren kann.

Fazit für die Politik: Zahlen und Statistik nur knapp dosiert und klar umgrenzt verwenden!

Wir müssen aus diesen Betrachtungen schließen, dass Zahlen und Statistik in der Politik völlig überbewertet sind. Es allerdings ist nicht nur die Sache der Politik und der Journalisten, sie weniger manipulativ zu nutzen, sondern auch die Sache der Bürger, den Hokuspokus mit Zahlen nicht mehr zu glauben.

Dass zentralistische Zahlen das Versprechen, kongruent zu den „großen Problemen“ zu sein, nicht erfüllen können, ist informationstheoretisch offensichtlich: Was für eine sagenhafte Kompressionsrate wäre es denn, wenn man Informationen aus dem Leben von Millionen von Menschen und Betrieben perfekt in einer einzelnen Zahl ausdrücken könnte? Das ist in etwa so, also wolle man ein mehrere Gigabyte großes Video in einer Datei von ein paar Byte Größe abspeichern! Das weitaus meiste muss unweigerlich verlorengehen.

Das sollte eigentlich offensichtlich sein, leider scheint Statistik als eine magische Ordnungsquelle betrachtet zu werden, also als etwas, dass unserer chaotischen Welt Wahrheit und Eindeutigkeit beschert. Damit reiht sie sich in eine lange Reihe magischer Ordnungsquellen der westlichen Kultur ein, darunter zunächst Gott, im Zeitalter der Aufklärung dann „die Vernunft“, für Linke der Staat, für Rechte die Rasse oder Nation und nun eben für fast alle politischen Richtungen auch die Statistik.

Dabei gibt es keine magischen Ordnungsquellen! Mit der Annahme muss endlich Schluss sein!

Jede Möglichkeit der Interaktion mit der Welt hat ihre eigenen Voreingenommenheiten, blinden Flecken und Zufälligkeiten.

Statistik kann wertvoll sein und Dinge beleuchten, die anderen Informationsverarbeitungsmethoden entgehen. Aber auch diese anderen Methoden, z. B. politische Texte oder Kunst oder auch Gespräche mit anderen, um deren Interessenlage im Rahmen der politischen Willensbildung persönlich herauszufinden, haben umgekehrt ihre Vorteile, die der Statistik abgehen.

Insgesamt ist Offenheit für all diese politischen Informationsverarbeitungsmethoden nötig. Sie sollten kombiniert werden, statt die Statistik zu einer Wunderwaffe zu erklären, die besser oder „objektiver“ wäre als zahlenfreie politische Entscheidungsfindung.

Zudem sollte die Entscheidungsfindung lokaler stattfinden, um die beschriebenen Kompressionsprobleme zu lösen: Informationen aus dem Leben von Millionen von Menschen und Betrieben übersteigen den Horizont jedes Menschen bei weitem. Egal welche Methode angewandt wird, um sie für das Gehirn eines einzelnen Menschen „aufzuarbeiten“, das meiste wird als Kompressionsverlust unter den Tisch fallen. Entsprechend krude sind dann die resultierenden Entscheidungen.

Das gilt für die anderen beschriebenen Methoden (Texte, Kunst, Gespräche etc.) genauso wie für Statistik, es scheint bei Statistik aber besonders schwer, es einzusehen und die zentralistischen Ambitionen aufzugeben. Der vorliegende Text konnte hoffentlich einen kleinen Beitrag dazu leisten, den Menschen, ob jetzt Politikern, Wissenschaftlern, Journalisten oder Bürgern, diese Ambitionen auszureden. Denn wenn man der Menge Daten, mit der man ein statistisches Verfahren füttert, einen realistischen Horizont setzt (maximal etwa Kleinstadtgröße vom Informationsgehalt, also in etwa die Fläche, Anzahl Menschen und Betriebe einer Kleinstadt abdeckend, ob diese sich jetzt räumlich tatsächlich zusammen befinden oder nicht), kann Statistik ein nützliches politisches Werkzeug sein, wenn sie denn wie gesagt mit anderen politischen Informationsverarbeitungsmethoden kombiniert wird.

Link zur ursprünglichen Veröffentlichung: https://woll-magazin.de/inzidenz-und-co-zahlenwerte-als-symbole-der-symbolpolitik/

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