Agentenbasierte Modellierung einer Pandemie

Abstract

Ansteckende Infektionskrankheiten, die sich schnell ausbreiten, sind in unserer Welt nicht ungewöhnlich. Bisher erregten diese aber weniger Aufmerksamkeit und betrafen europäische Länder eher selten [Kre]. Im Zuge der Corona-Krise wurde aber auch in unseren Breiten das Thema „Pandemie“ erstmals in sämtlichen Nachrichten behandelt. Im Gegensatz zu einer Epidemie bleibt eine Pandemie nicht regional begrenzt. Es handelt sich meistens um Infektionen, die durch Viren oder Bakterien übertragen werden. Gefährlich sind vor allem neuartige Krankheitserreger, da der Mensch gegen sie noch keine Antikörper gebildet hat. So können die Erreger zu einem schweren Krankheitsverlauf und einer schnellen Ausbreitung führen [Koc15]. Hinzu kommt, dass es durch die Globalisierung leichter zur Übertragung über Ländergrenzen hinweg kommt, wodurch eine Epidemie deutlich leichter zur Pandemie werden kann - wie es bei dem SARS-CoV-2-Virus geschehen ist. Doch eine Pandemie hat nicht nur erhebliche Auswirkungen auf die Gesundheit, wie die Corona-Krise gezeigt hat, sondern auch auf die Wirtschaft [Kre]: Insbesondere Menschen, die schon vor der Pandemie hinsichtlich ihrer Existenzgrundlagen Not litten, gerieten in noch größeres Elend. Bevölkerungsgruppen verloren ihre Arbeit und gerieten in Armut, Kontaktbeschränkungen führten bei vielen Menschen zu psychischen Problemen. Weltweite Finanzkrisen, Überschuldung und Destabilisierung - in vielen Ländern führte dies auch zu einer Gefährdung der Sicherheit und Demokratie. Insofern sind die Regierungen weltweit gefragt, nicht nur die Folgen der Krise zu bewältigen, sondern vor allem die Zahl von Erkrankungen und Todesfällen zu reduzieren sowie die Versorgung der Patienten zu organisieren. Hierfür ist es enorm wichtig, die Pandemie in ihrer Dynamik und ihren Folgen so gut wie möglich zu verstehen und bestenfalls zu antizipieren, um geeignete Maßnahmen ergreifen zu können. Denn: Die COVID-19-Pandemie wird wahrscheinlich nicht die letzte Pandemie gewesen sein [Sil21]. Für das Verständnis und eine Prognose für Verläufe von Pandemien und Maßnahmen gegen sie gibt es zahlreiche Forschungsprojekte. Die Herausforderung ist dabei für alle, die Komplexität von Gesellschaften, Umweltbedingungen und Verhaltensweisen abbilden zu können. Einen Ansatz könnte hier die agentenbasierte Modellierung liefern, um die es in der vorliegenden Arbeit gehen wird. Das Ziel dieser Bachelorarbeit ist es, den Aufbau eines möglichen agentenbasierten Modells (ABM) zur Beschreibung einer Pandemie zu skizzieren. Zuerst führen wir hierzu in Kapitel 2 den Begriff der agentenbasierten Modellierung für diese Bachelorarbeit ein. Wir werden die Elemente eines ABMs kennenlernen und die Vorteile dieser Art der Modellierung erarbeiten. Danach werden wir uns in Kapitel 3 mit dem agentenbasierten Modell der Software MEmilio (Modular EpideMIcs simuLatIOn) beschäftigen, das sich zurzeit beim Deutschen Zentrum für Luft und Raumfahrt (DLR) und dem Helmholtz-Zentrum für Infektionsforschung in der Entwicklung befindet [Küh+21]. Es beschreibt eine prototypische Gesellschaft, die sich in einer Stadt bewegt. In Abschnitt 3.3 werden wir die Parameter für die Übergänge der Gesundheitszustände herleiten. In Kapitel 4 werden wir dann das Modell um einen neuen Faktor ergänzen. Dafür führen wir Kapazitäten ein und diskutieren, inwiefern die Ansteckungsrate von diesen abhängt. Dies ist der Erfahrung der vergangenen Jahre geschuldet, dass das SARS-CoV-2-Virus vor allem über Aerosole Verbreitung findet [Gün+20]. Damit kommt dem Raum, in dem sich Menschen bzw. die Agenten bewegen, eine besondere Bedeutung zu. Welchen Einfluss die Kapazitäten auf den Verlauf der Simulationen haben, werden wir in Kapitel 5 untersuchen. Zum Abschluss werden wir in Kapitel 6 ein Fazit ziehen und Ideen zur weiteren Entwicklung und Verbesserung einbringen.