Exposure Records Preserved by Two Users of Japan's COVID-19 Contact-Confirming Application During the Seventh Wave: A Descriptive Study

In der digitalen Landschaft der öffentlichen Gesundheit fand einst ein stilles Experiment in den Smartphones gewöhnlicher Menschen statt. Während des Höhepunkts der Pandemie setzte Japan ein Werkzeug ein, das darauf ausgelegt war, seine Bürger zu schützen, ohne deren Privatsphäre zu gefährden. Diese Anwendung, bekannt als COCO-A, verfolgte nicht, wohin die Menschen gingen oder wen sie trafen. Stattdessen beruhte sie auf einem einfachen, anonymen Austausch digitaler Signale zwischen nahe beieinander befindlichen Telefonen. Wenn zwei Geräte einander nahe genug kamen, tauschten sie kurzzeitig einen Code aus. Wenn eine dieser Personen später positiv auf das Virus getestet wurde, konnte die App die andere Person warnen, dass sie sich in der Nähe einer Infektion befunden hatte, während die Identitäten beider Parteien vollständig verborgen blieben. Das System war so konzipiert, dass es geräuschlos im Hintergrund lief und diese Begegnungen als „Expositionsfenster“ protokollierte. Für eine Zeit lang existierten diese digitalen Protokolle auf den Telefonen von Millionen Menschen – ein stilles Zeugnis der Nähe, das Menschen helfen konnte, sicherere Entscheidungen zu treffen. Doch wie viele temporäre Maßnahmen in einer Krise hatte auch das System ein Verfallsdatum. Als die Anwendung den Betrieb einstellte, ging die auf den Geräten gespeicherten Daten im Leeren verloren, was die Forscher mit der Frage zurückließ: Was genau zeigten diese Aufzeichnungen eigentlich, als das System noch aktiv war?

Eine kürzlich veröffentlichte deskriptive Studie versucht, diese Frage zu beantworten, indem sie die erhaltenen Aufzeichnungen von nur zwei Personen untersucht, die ihre Daten nach der Einstellung der App behalten haben. Die Forscher konzentrierten sich auf die siebte Welle der Pandemie in Japan, eine Periode, die Ende September 2022 einen bedeutenden Politikwechsel beinhaltete, als die Regierung die Art und Weise änderte, wie Fälle gemeldet wurden. Die Studie folgt den digitalen Fußabdrücken zweier unterschiedlicher Beobachter während dieser Zeit. Der erste Beobachter arbeitete in einem Krankenhaus in Tokio und pendelte fast ausschließlich mit dem privaten Auto, eine Routine, die den Kontakt zu anderen wahrscheinlich einschränkte. Der zweite Beobachter lebte in der Präfektur Kyoto und verbrachte die überwiegende Mehrheit seiner Zeit zu Hause. Durch die Untersuchung der aus ihren Telefonen exportierten Dateien konnten die Forscher genau sehen, wann diese beiden Personen in der Nähe von jemandem gewesen waren, der infiziert sein könnte, wie lange diese Begegnungen dauerten und wie stark das Signal zwischen den Telefonen gewesen war.

Die Aufzeichnungen offenbarten ein Muster, das dem allgemeinen Anstieg und Abfall der siebten Pandemiewelle entsprach. Zwischen Anfang April und Ende September, einem Zeitraum von 176 Tagen, protokollierte der in Tokio ansässige Beobachter 358 potenzielle Expositionsfenster, während der Beobachter in Kyoto 261 verzeichnete. Als die Forscher die wöchentlichen Gesamtzahlen betrachteten, sahen sie, dass die Zahl der erfassten Begegnungen im Juli stark anstieg und im September abnahm, was eng mit der täglichen Anzahl der in jeder Präfektur gemeldeten Neuinfektionen korrelierte. Die Verbindung war stark genug, dass die Auf und Abs der Aufzeichnungen der beiden Beobachter im Gleichschritt mit den nationalen Trends verliefen. Wenn die Forscher jedoch die wöchentlichen Veränderungen betrachteten, wurde die Verbindung wesentlich schwächer. Die Aufzeichnungen reagierten nicht unmittelbar auf jede kleine Schwankung in der Zahl der Neuinfektionen, was darauf hindeutet, dass die Protokolle der App zwar den allgemeinen Puls des Ausbruchs erfassten, aber die feineren, täglichen Details verpassten.

Ein genauerer Blick auf die Art dieser Begegnungen zeigte, dass die meisten von ihnen wahrscheinlich ein geringes Risiko darstellten. Die App weist jeder Begegnung ein Gewicht zu, basierend darauf, wie stark das Signal zwischen den beiden Telefonen war, was als Stellvertreter für Distanz und Dauer dient. Die überwältigende Mehrheit der aufgezeichneten Fenster für beide Beobachter fiel in die Kategorie mit dem niedrigsten Gewicht, was darauf hindeutet, dass die Telefone entweder weit entfernt waren oder das Signal zu schwach war, um auf eine enge, dauerhafte Interaktion schließen zu lassen. Für den Beobachter in Tokio lagen 97,2 Prozent der aufgezeichneten Fenster in dieser niedrigsten Gewichtskategorie, und für den Beobachter in Kyoto lag der Wert bei 93,1 Prozent. Dies deutet darauf hin, dass die App zwar ständig Nähe detektierte, die meisten dieser Detektionen jedoch nicht die Art von engem, anhaltendem Kontakt waren, der typischerweise zu einer Übertragung führt.

Die Studie erfasste auch die unmittelbare Auswirkung einer wichtigen politischen Änderung. Am 26. September 2022 revidierte Japan seinen Ansatz zur obligatorischen Fallmeldung, was den Datenfluss in die App veränderte. Nach dieser Änderung sank die Zahl der aufgezeichneten Fenster dramatisch. Der Beobachter in Tokio sah seine Anzahl von 45 Begegnungen in den 27 Tagen vor der Revision auf nur drei in den 27 Tagen nach der Änderung fallen. Der Beobachter in Kyoto, der im gleichen Zeitraum vor der Revision 25 Begegnungen verzeichnet hatte, verzeichnete in den 23 Tagen nach der Änderung gar keine mehr. Dieser scharfe Rückgang zeigt, dass der Politikwechsel einen spürbaren Einfluss auf die von der App gesammelten Daten hatte, obwohl die Forscher anmerken, dass sie diesen Effekt nicht von anderen Faktoren trennen können, wie etwa Änderungen in der Bereitstellung der Diagnose-Schlüssel, der Anzahl der Menschen, die die App weiterhin nutzten, oder Updates der Telefonbetriebssysteme selbst.

Letztlich dient diese kleinteilige Untersuchung der Daten zweier Nutzer als Erinnerung an die Komplexität, die mit der nachträglichen Analyse digitaler Gesundheitsdaten verbunden ist. Die Studie behauptet nicht, die Wirksamkeit der App bei der Verhinderung der Ausbreitung des Virus bewiesen zu haben, noch bietet sie ein definitives Maß für deren Erfolg. Stattdessen hebt sie hervor, dass die auf einem Benutzergerät hinterlassenen Daten das Produkt vieler beweglicher Teile sind: der Definitionen, die zur Zählung einer Exposition verwendet werden, der Daten, an denen die Informationen abgerufen wurden, und der Geschichte von Software- und Politikänderungen, die im Laufe der Zeit stattfanden. Die von diesen zwei Nutzern bewahrten Aufzeichnungen zeigen, dass die App tatsächlich den Rhythmus der Pandemiewelle erfasste, aber die Geschichte, die sie erzählen, ist nuanciert, geprägt durch die spezifischen Umstände der Nutzer und die sich ändernden Regeln des Systems selbst.