Der Arzt und Universalgelehrte Felix von Luschan forschte nicht nur an der Charité in Berlin, um dort eine Sammlung zu hinterlassen, die bis heute von der Stiftung Preußischer Kulturbesitz aufgearbeitet wird: Als Ethnograph hinterließ er auch die nach ihm benannte Luschan-Skala zur standardisierten Klassifizierung der Hautpigmentierung. Jahrzehnte später wurde die Luschan-Skala in Folge der Verfügbarkeit neuer Technik durch die Fitzpatrick-Skala ergänzt, um die dermatologische Forschung mit numerischen Verfahren zu verbessern.
https://de.wikipedia.org/wiki/Felix_von_Luschan
https://en.wikipedia.org/wiki/Fitzpatrick_scale
Wahrscheinlich hätte der 1854 geborene österreichische Arzt, Anthropologe, Forschungsreisende, Archäologe und Ethnograph den Zusammenhang zwischen Hautfarbe und der Wahrscheinlichkeit an Covid 19 zu sterben erkannt, wenn er die Weltkarte „Human Skin Colour Distribution“ mit der Weltkarte der Covid 19 Todesfälle der John’s-Hopkins-Universität (JHU) verglichen hätte.
Die frei verfügbare Datensammlung der JHU ermöglicht umfangreiche Untersuchungen. Der direkte Nachweis eines Zusammenhangs mit der Hautfarbe könnte sofort gelingen, wenn bei Erkrankungen oder Todesfällen im Umfeld von Covid 19 der Grad an Pigmentierung dokumentiert würde. Das geschieht jedoch nicht. Es gibt keine Menschenrassen, aber es gibt sehr unterschiedliche Hautpigmentierung. Hellhäutige Menschen mit wenigen Pigmenten bekommen leichter einen Sonnenbrand und haben häufiger ein Melanom als dunkelhäutige Menschen. Aufzeichnungen zur Hautpigmentierung im Zusammenhang mit medizinischer Forschung würden möglicherweise als rassistisch eingestuft. Heutige Forscher mit der Kompetenz eines Felix von Luschan würden damit wahrscheinlich Anfeindungen durch Antirassisten mit vermeintlich guten Absichten riskieren (https://konrad-rennert.de/hat-die-cancel-culture-die-corona-forschung-erreicht).
Für zukünftige Priorisierungen wäre die Berücksichtigung weiterer Merkmale zur Planung globaler Impfkampagnen hilfreich. Bei der aktuellen Impfkampagne wurden nur Risiken bezüglich des Alters und der Vorerkrankungen berücksichtigt. Die bevorzugte Impfung von Risikogruppen hat hierzulande zu einer Entlastung der Krankenhäuser und zu einer Reduzierung der Sterblichkeit geführt. Diese Tatsache zeigt, dass die rasche Identifizierung neuer Risikogruppen sinnvoll ist, um gesundheitliche Folgeschäden und das Sterberisiko zu minimieren, solange unzureichende Impfstoffmengen oder noch keine Medikamente bereit stehen.
Die Abbildung zu diesem Beitrag lässt die gelb hinterlegte Hypothese zu. In Afrika gibt es nur eine nennenswerte Covid-19-Sterblichkeit im Süden und im Norden, wo auch viele hellhäutige Menschen leben. Auf dem gleichen Breitengrad mit vergleichbarem Klima leben in Südamerika mehr hellhäutige Menschen. Ihre Covid 19-Sterblichkeit ist mehr als 20-mal so hoch: Die nach Kontinenten zusammengefassten scheinen die Hypothese zu belegen: „Je heller die Haut, um so größer ist das Covid-19-Sterberisiko“.
Im Karibikstaat Haiti gibt es aus vielerlei Gründen katastrophale Zustände, keine nennenswerte Gesundheitsvorsorge oder Impfquote. Trotzdem gibt es nur eine Covid-19-Sterblichkeit von 41 Toten je Million Einwohner. Dort leben jedoch seit der Unabhängigkeitserklärung im Jahr 1804 praktisch keine aus Europa eingewanderte Bevölkerung mehr, weil die weißen Plantagenbesitzer enteignet und vertrieben wurden.
Forschung ist Hypothesen-getrieben: Man vergleicht z.B. die Darstellung auf Weltkarten und vermutet Zusammenhänge. Damit formuliert man eine validierbare Hypothese. Zum Beweis der Hypothese müssen im Fallbeispiel Recherchen zur Verteilung der Ethnien von Ländern durchgeführt werden. Liegen belastbare Daten zur Hautfarbe von Patienten und an Covid-19 Verstorbenen in Form von Häufigkeitsverteilungen vor, kann der Korrelationskoeffizient bestimmt werden. Er sollte nahe bei 1 liegen, wenn die im Bild gezeigte Hypothese richtig ist.
Die JHU-Daten zu Covid-19 sind Teil einer Datensammlung aus Oxford. Sie laden zur wissenschaftlichen Analyse ein. „Our World in Data“ https://ourworldindata.org wurde gegründet, um Daten bereit zu stellen, damit durch deren Auswertung Fortschritte bei den größten Problemen der Welt erzielt werden können.
Die Bereitstellung der Daten erfolgt in standardisierten Formaten. So können die Daten von jedem Wissenschaftler mit guten Datenbank-Kenntnissen für beliebige Datenanalysen genutzt werden.
Wer die Covid-19-Daten analysiert hat, kann die gleichen Verfahren auch bei der Auswertung von Daten zur Erforschung des Klimawandels einsetzen.
Konrad Rennert hat vor Jahrzehnten sein Physikstudium mit einer Diplomarbeit zur Analyse geophysikalischer Daten abgeschlossen (https://konrad-rennert.de/wp-content/uploads/2020/05/Diplomarbeit-Konrad-Rennert.pdf ) und danach als IT-Berater und Dozent in der Erwachsenbildung gearbeitet. Nach dem Renteneintritt sucht er die Zusammenarbeit mit Menschen, die sich für die Erforschung von Zusammenhängen interessieren. Seit 5 Jahren führt er Weiterbildung per Videokonferenz durch. So ist die Zusammenarbeit unabhängig vom Standort möglich. Wer sich für das Kompetenzspektrum interessiert, findet bei YouTube oder in der folgenden Tabelle eine Auswahl an Veröffentlichungen:
| Datum | Veröffentlichung |
| 11.04.2020 | Covid 19 schafft Disruption |
| 05.08.2020 | Distanz-Coaching für Fortgeschrittene zu Access- und Excel-Themen |
| 13.12.2020 | Videokonferenzen mit interaktivem Unterricht am PC |
| 30.01.2021 | CourseWare: 365 Tage im Jahr kostenlos verfügbar |
| 27.03.2021 | Corona-Datenanalyse |
| 13.04.2021 | OWID-Datenanalyse-Seminar mit Excel, Access und PowerPoint |
| 06.05.2021 | Korrelationsanalysen lassen chinesische Vakzine schlecht aussehen |
| 08.05.2021 | Datenanalyse: Download und Pressemitteilung |
| 18.05.2021 | Hat die Cancel-Culture die Corona-Forschung erreicht? |
| 10.06.2021 | Einstieg in die VBA-Programmierung mit Word und Excel |
zoom@konrad-rennert.de ist die Mail Adresse für den Erstkontakt. Videokonferenzen bieten sich anschließend zur Diskussion von Hypothesen und der zugehörigen Datenanalyse an.