Liebe Mitbürger*Innen

geschätzte wissenschaftliche Kolleg*innen,

Corona verursacht derzeit direkt und indirekt viele Probleme. Unsere Welt verändert sich gerade beängstigend schnell.

Auf dieser Internetseite werden Corona-bezogene Ursachen und Wirkungen mit statistischen Methoden bedacht. Lesen Sie hier weiter, warum für kausale Inferenzstatistik Fallzahlen nicht ausreichen, sondern Erkrankungs-Daten einzelner Personen benötigt werden.

Patientendaten

Prof. Rolf Steyer und Dr. Gregor Kappler bemühen sich als Kausalitätsforscher, vom Robert-Koch-Institut COVID-19 Erkrankungsdaten zur Auswertung zu erhalten. Unser Analyseangebot liegt dem Robert-Koch-Institut vor, wird aber wegen dessen erheblichen Arbeitsbelastung derzeit nicht verfolgt.

Eine Petition wird vorbereitet.

Anonyme Datenspenden

Erkrankte könnten mit ihren Erkrankungs-Daten helfen bei der schnelleren Aufklärung der gegenwärtigen beängstigenden Ungewissheit.

  1. Genesene und die Angehörigen von Verstorbenen könnten anonym, öffentlich und systematisch Informationen über den Krankheitsverlauf und Ihre persönliche Situation teilen.
  2. Die Echtheit gesammelter Erkrankungs-Informationen kann von staatlicher Stelle geprüft werden. Mit derlei Datenspenden könnte international frühzeitig und bestmöglich evidenz-basierte Forschung ermöglicht werden, auch in zukünftigen Epidemien.
Mischen Sie sich ein! Stellen Sie Fragen! Diskutieren Sie mit! klick!

Ihre schicksalhaften Erkrankungen und Lebenslagen sollten gehört und berücksichtigt werden!

In dieser Zeit ist es besonders wichtig, dass wir uns miteinander vernetzen.

Auf dieser Seite stelle ich Punkt für Punkt übersichtlich dar, warum wir Informationen aus der Bürgerschaft zusammenbringen sollten mit Wissenschaft und Politik. Wenn eine Zeile mit ⯈ beginnt, können Sie durch klick! aufklappen um dazu mehr zu lesen und zu kommentieren:

Diese Seite bietet eine Plattform zur Vernetzung von Bürger*innen, Forscher*innen und Nicht-Forscher*innen.

Daten und Software dieser Seite sind vollständig quelloffen und ermöglichen

  1. anonyme Datenerhebung und Diskussion,
  2. dezentrale Datenerhebung und Datenspeicherung,
  3. verteilten Fakten-Check von Forschungsergebnissen und nachvollziehbar moderierte Diskussionen.

Durch freie quelloffene Software und Freigabe aller Daten werden Interessenkonflikte verhindert. Es werden keine versteckten Besucherdaten erfasst.

Der Initiator dieses Projekts ist Dr. Gregor Kappler, unabhängiger Forscher auf dem Gebiet der Wahrscheinlichkeitstheorie in den Sozialwissenschaften und Big-Data-Scientist. Er hat u.a. zu kausaler Inferenzstatistik bei logistischer Regression mit Prof. Steyer universitär geforscht und gelehrt, und entwicket derzeit Software auf Basis seiner psychometrischen Forschung.

Eine englische Version ist in Vorbereitung. Wenn Sie helfen wollen, indem Sie diese Seite in weitere Sprachen übersetzen, können Sie das unter github.com/gkappler/CausalCovid-19 tun.

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