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Brandolinis Gesetz: "Die Menge an Energie, die benötigt wird, um Bullshit zu widerlegen, ist um eine Größenordnung größer als um ihn zu produzieren"
Das ist das Arbeitsprinzip von "#Corona-Skeptiker" @SHomburg. Ich zeige das mit und an einem Thread:
1/

Den Thread hatte ich geschrieben, bevor das Video aufgetaucht ist, in dem er die Corona-Politik mit Machtergreifung und Gleichschaltung der Nazis vergleicht. Damit sollte er sich disqualifiziert haben, seine Methoden sind aber m. E. dennoch relevant.
1b/

Nach Harry G. Frankfurt ist Bullshit Rede, die ohne Rücksicht auf die Wahrheit überzeugen soll.
Einem Lügner geht es darum, die Wahrheit zu verbergen. Dem Bullshitter hingegen ist egal, was wahr oder falsch ist. Es ist ihm nur wichtig, ob sein Zuhörer überzeugt wird.
2/
@SHomburg knüpft in seinen Tweets ein enges Netz aus Unwahrheiten, Halbwahrheiten, Auslassungen und vielem mehr.
Die Gefahr bei Widerspruch gegen einzelne Punkte ist immer, dass der restliche Bullshit so stehen bleibt, deshalb ist die Vorgehensweise so effektiv.
3/
Zum Inhalt des Threads von @SHomburg:
1. Die Argumentation ist insgesamt ein klassisches Strohmann-Argument. Der Gegenseite wird ein Argument unterstellt, das gar nicht existiert, um dieses dann zu widerlegen. Hier ist das unterstellte Argument, dass
4/

de.wikipedia.org/wiki/Strohmann…
ein ins Unendliche wachsender Verlauf behauptet würde. Dies ist natürlich falsch. Die ersten öffentlichen Diskussionen um #COVID__19 im März liefen über das Motto #FlattenTheCurve, immer mit erst steigenden und dann fallenden Kurven - auch für den
5/

br.de/nachrichten/wi…
"Nichtstun"-Fall.
2.
Homburg verschweigt bei seiner Gegenüberstellung eines exponentiellen und eines logistischen Verlaufs, dass der Beginn eines logistischen Verlaufs identisch zu einem exponentielle Verlaufs ist. Deshalb kann der Verlauf zu Beginn einer Epidemie mit einer
6/
exponentiellen Funktion geschätzt/beschrieben werden, selbst wenn der Gesamtverlauf logistisch ist. Hierzu auch der Thread von @florianaigner.
7/

3.
"Tweets und Viren verbreiten sich immer logistisch: Erst langsam, dann schnell, dann wieder langsamer. Warum?"

Hier wird ein Zusammenhang impliziert, den es gar nicht gibt. Die Verbreitung von Tweets hängt vom Algorithmus ab, den @Twitter verwendet, Viren nicht.
8/.
Einzelne Teile des Algorithmus ähneln der Ausbreitung von Viren - konkret: RT und likes führen zu einer Verbreitung eines Tweets, ähnlich wie Überträger eines Virus. Deshalb spricht man auch von "viralen" Tweets.
Homburg macht aber daraus, dass man vom Verhalten von Tweets auf
9/
das Verhalten des #CoronaVirus schließen kann. Das ist ein Fehlschluss, denn der Algorithmus hat auch Funktionen, die ein Virus nicht hat. Am offensichtlichsten: Twitter zeigt Beiträge seltener an, je älter sie sind,
10/

sproutsocial.com/insights/twitt…
deshalb sinkt irgendwann unweigerlich die Zahl der neuen Views. Ein Virus hat keine Funktion, die sagt "Jetzt gibt es mich schon seit x Monaten, deshalb sinkt ab jetzt meine Übertragungswahrscheinlichkeit auf neue Menschen."
11
Mit anderen Worten: Von den Eigenschaften eines "viralen" Tweets auf die Eigenschaften eines Virus zu schließen ist wie vom "blitzschnellen" Usain Bolt darauf zu schließen, dass alle Blitze aus Jamaika kommen.
12/
4.
Homburg sagt, dass sich Viren nach einer logistischen Funktion verbreiten. Das trifft in der Tat für die Viren zu, die sich nach dem SI-Modell der Epidemiologie verbreiten. Das SI-Modell ist aber für #Covid_19 ungeeignet: Im SI-Modell sind
12/
de.wikipedia.org/wiki/SI-Modell
Infizierte dauerhaft ansteckend. Bei #Covid_19 ist man nur einige Tage ansteckend.
Wäre man im SI-Modell und damit bei einer logistischen Funktion, dann würde das Virus irgendwann die ganze Bevölkerung erreichen. Homburg ist aber gerade wichtig, dass dies nicht der Fall ist.
13/
Berücksichtigt man Gesundung, landet man standardmäßig im SIR/SEIR-Modell oder im SIS-Modell. Der Unterschied zwischen diesen ist, ob Gesundete immun werden. Homburgs Aussage, dass jede Virenwelle von selbst stoppt, ist in der SIR/SEIR-Welt richtig.
15/
de.wikipedia.org/wiki/SEIR-Mode…
Es ist zwar wahrscheinlich, aber noch nicht sicher, dass #Covid_19-Überlebende eine Immunisierung entwickeln. Geschieht dies nicht, kommt man in das SIS-Modell. Hier verschwindet das Virus nicht, sondern bleibt auf konstantem Niveau dauerhaft
16/

de.wikipedia.org/wiki/SIS-Modell
vorhanden, da sich Menschen nach Gesundung immer wieder neu infizieren können. (Das sind die simplen Modelle, natürlich kann es auch beliebig kompliziertere Modelle geben, wenn man weitere Einflussfaktoren berücksichtigt.)
17/
Im SIR/SEIR-Modell hat die Zahl der Neuinfektionen auch einen erst steigenden und dann fallenden Verlauf. Das liegt aber nicht daran, dass keine Infizierbaren mehr übrig sind, sondern dass mit der Zahl der Infizierbaren die Reproduktionsrate sinkt. Sobald diese unter 1
18/
ist, stirbt das Virus aus. Dieses Phänomen ist als Herdenimmunität bekannt.
19/

de.wikipedia.org/wiki/Herdenimm…
5.
Zur "Illustration" fügt Homburg noch den Verlauf des Grippeverlaufs der letzten Jahre an. Diese verlaufen zwar auch mit erst steigendem und dann fallendem Verlauf, dies liegt aber nicht an der Immunisierung, sondern am jahreszeitlichen Verlauf.
20/

rki.de/SharedDocs/FAQ…
"Influenzaviren sind bei niedrigen Temperaturen und in trockener Luft stabiler. Außerdem wird vermutet, dass die Schleimhaut der oberen Atemwege bei trockener Luft anfälliger für eine Infektion und das Immunsystem im Winter weniger schlagkräftig ist als im Sommer.
21/
Ein weiterer Faktor könnte auch sein, dass man sich im Winter längere Zeit zusammen mit anderen Menschen in weniger belüfteten Räumen aufhält."
Deshalb ist die Reproduktionsrate R im Winter über 1, im Frühling fällt sie aber unter 1, deshalb ebbt die Welle ab -
22/
auch ohne "ausreichende" Immunisierung.
Dass der Verlauf von 2019/20 nicht anders ist als in den Vorjahren, dient Homburg als Beweis, dass der "Lockdown" das Aussehen der Kurve nicht ändert. Die eingipflige Grundform kann sich auch gar nicht ändern, da der "Lockdown" erst
23/
nach dem Gipfel der diesjährigen Grippewelle in Kraft trat. Um hier eine Aussage treffen zu können, hätten die Maßnahmen logischerweise vor dem Gipfel einsetzen müssen.
Schaut man genauer hin, sieht man auch, dass sich die Kurve von 19/20 seit Beginn der Maßnahmen gegen
24/
#Covid_19 deutlich von den Vorjahren unterscheidet. Sie fällt stärker ab und erreicht ein niedrigeres Niveau als in den Vorjahren.
Aus dem @rki_de-Bericht zur Grippewelle 19/20 geht hervor, dass diese kürzer war. Vermuteter Grund: #Corona-Maßnahmen.
25/
rki.de/DE/Content/Inf…
So, das waren dann 22 Tweets um die 5 Tweets von Homburg einigermaßen aufzuarbeiten. Das ist Brandolinis Gesetz in der Realität. Das offensichtliche Problem: Man kann diesen Aufwand nicht immer leisten, weshalb die Bullshitter einen strukturellen Vorteil haben.
26/
Warum habe ich das jetzt bei diesem Thread von Stefan Homburg gemacht? Homburg ist VWL-Professor, als solcher tritt er auch im Corona-Kontext auf. Ich befürchte, dass sein Wirken negativ auf die deutsche VWL zurück fällt. Ich bin nach meiner Promotion nicht mehr im
27/
VWL-Bereich aktiv, trotzdem will ich nicht mit so einem Auftritt in Verbindung gebracht werden.
Ich bin nicht qualifizierter als Stefan Homburg, über den Verlauf der #Covid_19-Pandemie zu schreiben. Aber ich will zeigen, dass man sich auch mit volkswirtschaftlicher
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Ausbildung die simpelsten Grundlagen der Epidemiologie anlesen kann und nicht den allergrößten Stuss verbreiten muss. (An dieser Stelle eine Entschuldigung an alle Epidemiologen, Virologen, Mathematiker und Programmierer für alle Ungenauigkeiten in diesem Thread).
29/
Meine Bitte: Ignoriert @SHomburg. Hier bei Twitter, aber auch bei Bild, Welt und allen anderen, die lieber den Konflikt inszenieren als ihre Leser seriös zu informieren (und es gibt seriöse Stimmen, die andere Maßnahmen für besser halten).
/30
Wenn Euch die Sicht von seriösen Ökonomen auf #Covid_19 und anderes interessiert, hier ein paar Empfehlungen:
@BachmannRudi
@Lars_Feld
@SDullien
@schnellenbachj
@tom_krebs_
@MonikaSchnitzer
@MagratheanTimes
31/Ende
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