Alle reden von Clustern – nur die Corona-App nicht

Seit die Corona-Warn-App veröffentlicht wurde, haben wir viel über das Virus gelernt. Leider kommt dieses Wissen nicht in der App an, findet Linus Neumann.

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(Bild: Alexander Kirch / Shutterstock.com)

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  • Linus Neumann
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Dem Stand der Wissenschaft der ersten Jahreshälfte entsprechend, trifft die Corona-Warn-App ihre Entscheidungen anhand von zwei Kriterien: Abstand und Zeit. Je länger wir uns in der Nähe einer später als infiziert gemeldeten Person aufgehalten haben, und je näher wir ihr gekommen sind, umso wahrscheinlicher erhalten wir eine rote Warnung.

Linus Neumann

(Bild: 

Luca Melette

)

Linus Neumann ist im Bereich der IT-Sicherheit tätig und einer der ehrenamtlichen Sprecher des Chaos Computer Clubs (CCC), der sich mit 10 Prüfsteinen für die Beurteilung von "Contact Tracing"-Apps früh in die Diskussion um digitale Kontakterfassung einmischte. Mitglieder des CCC haben Schwachstellen in mehreren Corona-Apps aufgedeckt, unter anderem in der Corona-Datenspende des RKI und in verschiedenen Corona-Listen für die Gastronomie.

Das Problem: Um Energie zu sparen, wird nur in recht großzügigen Intervallen nach Codes "gelauscht" und die Abstandsmessung via Bluetooth ist alles andere als genau. Das könnte eine Erklärung für die vergleichsweise häufigen Hinweise auf "Begegnungen niedrigen Risikos" sein, die viele Nutzerinnen ratlos zurücklassen.

Doch selbst wenn die Abstandsmessung perfekt funktionieren würde, käme sie in unserem Alltag schnell an ihre Grenzen: Ein zweistündiges Meeting mehrerer Personen mit großzügigem Abstand von mindestens 3 Metern in einem schlecht gelüfteten Raum würde – wenn überhaupt – zu Meldungen "geringen Risikos" führen.

Schon Anfang August empfahl Prof. Christian Drosten in seinem Plan für den Herbst das Führen eines Kontakt-Tagebuchs. Er begründete diese Empfehlung nicht etwa mit den Limitationen der Abstandsmessung, sondern mit entscheidenden neuen wissenschaftlichen Erkenntnissen über die Verbreitung des Virus: Die gezielte Eindämmung von Clustern erwies sich als wichtiger und effizienter als das Auffinden von Einzel-Infektionen.

Grund dafür ist wohl der hohe Dispersionsfaktor, welcher das Infektionsgeschehen zutreffender beschreibt als die alleinige Betrachtung des Reproduktionsfaktors R. Seither dominieren die Begriffe "Superspreading" und "Cluster" die wissenschaftliche und populäre Auseinandersetzung mit dem Virus: Viele Infizierte stecken kaum jemanden an, einige wenige in geeigneten Situationen sehr viele Menschen. Genau diesem Umstand kann die einfache Abstandsmessung nicht gerecht werden. Das wissen wir seit Monaten.

Mit Papier und Bleistift versuchen wir in Restaurants und potenziellen Cluster-Events, die Kontaktdaten der Anwesenden zu erfassen. Doch der Versuch scheitert kläglich: Besucherinnen geben keine, falsche oder unleserliche Daten an und im Ernstfall sind die Gesundheitsämter mit der Kontaktierung so vieler Personen überfordert.

Kein Wunder, dass sich eine Reihe von mit der heißen Nadel gestrickten "Lösungen" in Form von Websites und Apps in diesem Feld tummeln. Auch kein Wunder, dass diese der Reihe nach von Sicherheitsforscherinnen im Handumdrehen gehackt werden, so zum Beispiel auch von Mitgliedern des Chaos Computer Clubs.