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26. Januar 2006, 07:13 Uhr

Seuchen-Prognose

Forscher finden das Gesetz des Reisens

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Bei der Vorhersage der Seuchenausbreitung melden Forscher einen Durchbruch: Mit einem verblüffend einfachen Trick haben sie ein mathematisches Modell für das Reiseverhalten von Menschen erstellt. Es könnte die Bekämpfung von Epidemien entscheidend verbessern.

Als "Where's George" 1997 ans Netz ging, war die Internetseite eigentlich als Unterhaltung für Zwischendurch gemeint: Man gibt die Seriennummer einer Dollarnote ein und schaut Wochen später nach, wo sie gelandet ist. Inzwischen verfügt die Seite über einen enormen Datenfundus - der äußerst nützlich sein könnte, wenn es statt um Spaß um tödlichen Ernst geht.

Bewegung von Geldnoten in den USA: Internet-Spiel lieferte wertvolle Daten
MPI für Dynamik und Selbstorganisation

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Forscher aus Deutschland und den USA haben den Datenschatz jetzt nutzbar gemacht - indem sie die Wege der Dollarnoten dafür benutzten, die Wege ihrer Besitzer zu beschreiben. Das Ergebnis stellen die Wissenschaftler vom Max-Planck-Institut für Dynamik und Selbstorganisation, der Universität Göttingen und der University of California in Santa Barbara in der aktuellen Ausgabe des Fachblatts "Nature" vor: Sie glauben, nicht weniger als ein universelles Gesetz für das menschliche Reiseverhalten gefunden zu haben.

Für die Seuchenbekämpfung könnte sich die Entdeckung als unschätzbar wertvoll erweisen. "Um die Ausbreitung einer Seuche zu prognostizieren, muss man wissen, wie sich Menschen bewegen", sagt Theo Geisel vom Göttinger Max-Planck-Institut. Das aber ist in Zeiten des intensiven Auto- und Bahnverkehrs sowie globaler Flugverbindungen extrem schwer abzuschätzen.

Chaotisches Verhalten

Wie schwierig, haben die Göttinger Forscher bereits selbst erlebt: Erst im Herbst 2004 haben sie ein Modell zur Seuchenausbreitung auf Basis des internationalen Flugverkehrs erstellt - und mussten dafür die Daten von 95 Prozent aller Flüge weltweit berücksichtigen. Am Beispiel der Lungenkrankheit Sars konnten sie zeigen, dass ihr Modell präzise funktioniert, allerdings nur für den Flugverkehr. Der Versuch, ähnliche Daten auch für den Bahn-, den Auto- oder gar den Fahrradverkehr zu erheben, wirkt nahezu aussichtslos.

Mancher Mathematiker mag sich da ins Mittelalter zurückwünschen. Die Pest etwa brauchte im 14. Jahrhundert volle drei Jahre, um von Sizilien über Mitteleuropa bis nach Norwegen zu gelangen. Heute aber kann ein Mensch binnen weniger Tage Zehntausende Kilometer zurücklegen - und überall auf der Welt andere Menschen infizieren, ehe er selbst der Krankheit zum Opfer fällt. Das sogenannte Diffusionsmodell, in dem sich Epidemien in Wellenfronten fortbewegen, greift deshalb nicht mehr.

"Geniale Idee"

"Zum Glück hatten wir eine ziemlich geniale Idee", sagt Geisel mit einem Schmunzeln. Zusammen mit seinen Kollegen Dirk Brockmann und Lars Hufnagel stieß er auf die Internetseite "Where's George?", auf der rund 76 Millionen Dollarnoten registriert sind. Die Forscher nahmen 500.000 Datensätze und erkannten in ihnen Gesetzmäßigkeiten des menschlichen Reiseverhaltens. Sie ähneln demnach den Gesetzen für turbulente Strömungen und chaotische Systeme.

"Wir waren selbst überrascht, wie einfach sie sind", sagt Geisel im Gespräch mit SPIEGEL ONLINE. "Man braucht nur zwei Parameter." Dabei handele es sich um die Sprunglänge - den Weg, den eine Dollarnote zurücklegt, ehe sie einen neuen Besitzer findet - und die Verweildauer des Geldscheins an einem Ort. Diese beiden Größen bilden die Grundlage für eine Theorie, "die erstaunlich genau Reisebewegungen auf Entfernungen von einigen wenigen bis einigen Tausend Kilometern beschreibt", so Geisel.

Das gelte nicht nur für die USA, sondern auch für andere Länder. Für Kanada habe das Modell genauso präzise funktioniert wie für die USA. "Es müsste mit dem Teufel zugehen, wenn es etwa für Europa nicht auch funktionieren würde", meint Geisel. Die Forscher sehen in der neuen Theorie einen Durchbruch bei der mathematischen Vorhersage der Seuchenverbreitung. Sie könne die Vorhersage der geographischen Ausbreitung von Epidemien "entscheidend verbessern".

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