Studie
Corona-Infektionen hauptsächlich an überfüllten Orten

Forscher haben die Bewegungsmuster von Millionen US-Amerikanern ausgewertet. Sie zeigen, für wen und wo das Infektionsrisiko am höchsten ist.

Ein Großteil der Coronavirus-Infektionen passiert aller Wahrscheinlichkeit nach an sogenannten "Superspreader"-Orten, zeigt eine US-Studie im Fachjournal "Nature". In dem Computermodell der Forschenden traten überall dort die meisten Infektionen auf, wo sich mehrere Menschen in geschlossenen Räumen über längere Zeit aufhalten, beispielsweise Restaurants, Fitnessstudios und Cafés.

Die Studie belegt auch Unterschiede im Bewegungsverhalten: Menschen aus Minderheiten und mit niedrigem Einkommen verlassen das Haus demnach häufiger, weil ihre Arbeit dies erfordert, und suchen zum Einkaufen oder für ihre Freizeit kleinere, überfüllte Einrichtungen auf als Menschen mit höherem Einkommen. Ihr Infektionsrisiko sei dadurch etwa doppelt so hoch.

Das Wissenschaftlerteam von der Universität Stanford in Kalifornien zeigte dies anhand eines Computermodells, das unter anderem auf demografischen Daten, epidemiologischen Schätzungen und anonymen Handydaten basiert. Auch der ethnische und finanzielle Hintergrund der Menschen wurde berücksichtigt. Das Modell analysiert, wo Menschen den Tag über hingehen, wie groß diese Orte sind, wie lange sie jeweils bleiben und wieviele andere Menschen am selben Ort sind.

Zwischen März und Mai habe das Modell das Verhalten von rund 98 Millionen Menschen in 10 amerikanischen Metropolregionen – darunter New York, Los Angeles, Chicago, Washington und San Francisco – untersucht, hieß es von dem Forscherteam. Die Aufenthalte an rund 553.000 Orten – darunter Restaurants, Fitnessstudios, Tierhandlungen, Baumärkte, Autohäuser und religiöse Einrichtungen – wurden untersucht. Zudem wurde das Modell nach und nach auch mit dem nachgewiesenen Infektionsgeschehen der jeweiligen Städte nachgebessert.

Das Computermodell könne künftig Behörden beim Kampf gegen eine weitere Verbreitung des Virus unterstützen, so die Forscherinnen und Forscher der Studie. Dafür wollen sie das Modell zu einem benutzerfreundlichen Tool für politische Entscheidungsträger und Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens weiterentwickeln.

dpa/ckr