Forschungsszenarien als Entscheidungshilfe für Pandemien

»Fraunhofer vs. Corona«: Start von Fraunhofer-Gemeinschaftsprojekt KResCo

25. November 2020

Zusammen mit den anderen Instituten des Fraunhofer-Verbunds Innovationsforschung hat das Fraunhofer-Institut für Naturwissenschaftlich-Technische Trendanalysen INT das Gemeinschaftsprojekt KResCo (Krisenmanagement und Resilienz – Corona) gestartet. KResCo zielt darauf ab, politische Entscheidungen im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie und deren Auswirkungen zu analysieren. Darauf basierend sollen Handlungsempfehlungen für verschiedene gesellschaftliche Bereiche erarbeitet werden, die hilfreich für den weiteren Verlauf dieser, aber auch zukünftiger Pandemien sind. Die Kick-Off-Veranstaltung und damit der offizielle Projektstart von KResCo finden am 25. November 2020 in virtueller Form statt.

Seit Beginn des Jahres stellt die COVID-19-Pandemie zahlreiche Bereiche des gesellschaftlichen Lebens vor große Herausforderungen. Hierbei lassen sich in den verschiedenen Ländern und Wirtschaftsräumen unterschiedlichste Reaktionen beobachten, die auf variierende Voraussetzungen, Strukturen, Maßnahmen und Wirkungen zurückzuführen sind. Diese vielfältigen Szenarien werden im Fraunhofer-Gemeinschaftsprojekt KResCo genauer betrachtet und analysiert.

Fundierte Datenanalyse macht Auswirkungen politischer Entscheidungen sichtbar

Ziel des Projekts ist es, konkrete Handlungsempfehlungen für Entscheidungsträger*innen aus den Bereichen Politik, Wirtschaft, Bevölkerungsschutz und der Forschung zu entwickeln. Diese wissenschaftlich basierten Empfehlungen sollen eine Hilfestellung sowohl für den aktuellen Verlauf der COVID-19-Pandemie als auch für zukünftige Krisen sein. Die Ergebnisse des Projekts können dabei insbesondere zu einer verbesserten gesellschaftlichen Resilienz beitragen, in dem Entscheidungsträger*innen ein besseres Verständnis der Auswirkungen von Entscheidungen haben und dadurch das Krisenmanagement gestärkt wird. Ein weiteres, übergeordnetes Ziel von KResCo ist die Entwicklung von offen zugänglichen Datensätzen für weitere wissenschaftliche Arbeiten im Bereich Pandemie.

Innerhalb des Projekts werden die im Zusammenhang mit der COVID-19-Krise getroffenen politischen Entscheidungen der verschiedenen Länder als zentraler Ausgangspunkt genutzt. Im ersten Schritt werden hierzu zunächst empirische Daten erhoben und gesammelt. Anschließend werden die Auswirkungen der politischen Entscheidungen im Hinblick auf vier gesellschaftliche Systeme und deren Akteure analysiert.  Diese Analyseeinheiten sind Wirtschaft und Gesellschaft, Innovation, Bevölkerungsschutz und Gefahrenabwehr sowie Forschung.

Vergleich mit vier Kernländern mit COVID-19-Fällen

Im Projektverlauf werden die Entscheidungen und Entwicklungen in Deutschland während der Pandemie mit denen anderer europäischer und außereuropäischer Länder verglichen. Neben Deutschland werden voraussichtlich Österreich, Italien und Schweden zu den vier Kernländern gehören, die umfassend analysiert werden. Dabei sind Italien, als erstes europäisches Land mit COVID-19-Fällen, und Schweden, aufgrund des Ansatzes der Herdenimmunität, besonders interessante Vergleichsoptionen. Neben den Kernländern wird außerdem noch eine Reihe weiterer Länder hinsichtlich einzelner Bereiche und Aspekte betrachtet. Die Auswahl der Länder erfolgt anhand mehrerer Kriterien wie Zugang zu Daten und Expert*innen, Vergleichbarkeit der Länder mit Deutschland sowie länderspezifische Eigenschaft oder Entscheidungen während der Krise.

Das Fraunhofer INT übernimmt die Gesamtkoordination des Projekts und beteiligt sich darüber hinaus an mehreren Arbeitspaketen. Das Geschäftsfeld Öffentliche Innovations- und Technologieplanung arbeitet thematisch im Arbeitspaket „Bevölkerungsschutz und Gefahrenabwehr“. Dort wird in Interviews ermittelt, wie politische Entscheidungen operativ auf lokaler Ebene umgesetzt wurden und welche Probleme und Hindernisse es dabei gab. Das Geschäftsfeld Wehrtechnische Zukunftsanalyse und die Gruppe Tools und Methoden beteiligen sich im Arbeitspaket „Anwendungsorientierte Forschung“, in dem mittels szientometrischer und qualitativer Methoden die Strategien zur Risikobewältigung von anwendungsorientierten Forschungseinrichtungen und insbesondere von Research and Technology Organisations (RTOs) besonders auch im Zusammenhang mit der COVID-19-Pandemie näher untersucht werden. Die im Projekt generierten und genutzten Forschungsdatensätze werden der Öffentlichkeit zur Nachnutzung entsprechend den FAIR-Prinzipien bereitgestellt. Um dies zu ermöglichen und die Wissenschaftler*innen im Projekt zum adäquaten Umgang mit Forschungsdaten zu befähigen, wird in Arbeitspaket „Forschungsdatenmanagement“ ein phasenorientierter Prozess etabliert. Diese Arbeit wird von den Datenkuratorinnen/-managerinnen des Fraunhofer INT unterstützt, die am Institut bereits als erste Anlaufstelle zum Thema Veröffentlichung von Forschungsdaten fungieren.

Neben dem Fraunhofer INT sind das Fraunhofer IAO, das Fraunhofer IMW, das Fraunhofer IRB und das Fraunhofer ISI an dem Projekt beteiligt. Damit stellt KResCo eines der ersten Projekte dar, in dem alle Institute des Fraunhofer-Verbunds Innovationsforschung zusammenarbeiten, um ein zentrales Problem durch gezielten Einsatz ihrer jeweiligen Kenntnisse und Stärken zu bearbeiten. Des Weiteren dient die Vorgehensweise innerhalb des Projekts als Vorbild für die zukünftige Zusammenarbeit des Verbunds.

Das Fraunhofer INT bietet wissenschaftlich fundierte Analyse- und Bewertungsfähigkeit über das gesamte Spektrum technologischer Entwicklungen. Vertieft wird dieser Überblick durch eigene Fachanalysen und -prognosen auf ausgewählten Technologiegebieten und durch eigene theoretische und experimentelle Arbeiten auf dem Gebiet elektromagnetischer und nuklearer Effekte.

 

Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO

Fraunhofer-Zentrum für Internationales Management und Wissensökonomie IMW

Fraunhofer-Informationszentrum Raum und Bau IRB

Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI

Fraunhofer-Verbund Innovationsforschung

 

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