"Selbstreferenzielle Multiskalenmodellierung und -simulation der Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten (SEMSAI)"; Teilprojekt "Bevölkerungsverhalten und Feedback-Effekte"

Abstract

Das Verbundvorhaben SEMSAI (Selbstreferenzielle Multiskalenmodellierung und -simulation der Ausbreitung schwerer Infektionskrankheiten) wurde im Zeitraum von 01. Mai 2022 bis 30. September 2025 durch das Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR), vormals Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF), unter dem Förderkennzeichen 031L0295C gefördert. Das Teilprojekt C der Krisen- und Katastrophenforschungsstelle an der Freien Universität Berlin wurde von Dr. Katja Schulze und Peter Windsheimer unter der Leitung von Dr. Katja Schulze und Prof. Martin Voss bearbeitet. Die Verbundpartner waren das Deutsche Forschungszentrum für künstliche Intelligenz (DFKI) und das Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik (ITWM). Das Teilprojekt C, „Bevölkerungsverhalten und Feedback-Effekte“, verfolgte das Ziel relevante sozial-, gesundheitspsychologische und soziodemografische Determinanten des Verhaltens der Bevölkerung in Pandemien zu identifizieren, empirisch zu untersuchen und für die Modellpartner in einer anschlussfähigen Form aufzubereiten. Konkret untersuchte das Teilprojekt Möglichkeiten zur Erhöhung der Validität von Simulationsmodellen, die im Kontext lebensbedrohlicher Infektionskrankheiten zum Einsatz kommen. Dabei sollte insbesondere die Berücksichtigung von Bevölkerungsreaktionen sowie reflexiven Effekten in der Modellierung gestärkt werden. Das Teilprojekt adressierte die zentrale Forschungslücke der Integration von Feedbackeffekten in Prognosemodelle, indem es folgende übergeordnete Ziele verfolgte:

Ziel 1: Analyse der Reaktion der Bevölkerung während Epidemien, mit Schwerpunkt auf der COVID- 19-Pandemie in Deutschland Ziel 2: Untersuchung von Prädiktoren für die Verhaltensreaktion der Bevölkerung während Epidemien Ziel 3: Identifizierung relevanter Indikatoren für das Verhalten der Bevölkerung während der Ausbreitung einer Infektionskrankheit, um sie in Simulationen zu berücksichtigen Ziel 4: Betrachtung der Auswirkungen von Simulationsmodellen auf die Reaktion der Bevölkerung, z. B. auf die Situationswahrnehmung, die Einstellungen und das Verhalten der Menschen Ziel 5: Untersuchung von Möglichkeiten zur Integration von Rückkopplungseffekten in Simulationsmodelle Ziel 6: Ableitung von Empfehlungen und Untersuchung der Übertragbarkeit und Verwertung