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Schon früh während der Corona-Pandemie entwickelte sich die Idee einer Schutzimpfung gegen das Virus zu einem zentralen Motiv im Kampf gegen die globale und teils tödliche Seuche. Dies spiegelt sich auch in den medial ausgetragenen Debatten um Anti-Corona-Vakzine wider, in denen bestimmtes, teils konflikthaftes Wissen produziert und vermittelt wurde.
Die vorliegende Masterarbeit rekonstruiert den deutschsprachigen Diskurs um die Corona-Schutzimpfung in Form einer wissenssoziologischen Diskursanalyse. Sie untersucht, wie gesellschaftliches Wissen zur Impfung in meinungsführenden Tages- und Wochenzeitungen sowie in ausgewählten Blogs während der Pandemie von Anfang 2020 bis Mitte 2022 (re)produziert wird.
Ausgangspunkt sind – anknüpfend an aktuelle Beiträge der kritischen Soziologie – die politisch-ökonomischen Zusammenhänge und Voraussetzungen, wie beispielsweise globale Lebens-, Wirtschafts- und Konsumweisen, durch die diese Pandemie erst möglich wurde. Durch diese Perspektive kann die Pandemie als soziales Ereignis begriffen werden, anstatt als unvorhersehbare medizinische Katastrophe, wie es in den politischen und medialen Debatten den Anschein hatte. In der Analyse zeigt sich, dass diese Umstände in der medialen Auseinandersetzung keinerlei Widerhall fanden, was den Diskurs de-kontextualisiert und den herausgearbeiteten Radikalismen den Boden bereitet hat.
Die Analyse ermöglicht es, zwei Zugänge zum Diskurs zu unterscheiden: Ein Portal eröffnet den Zugang über gesellschaftlich mehrheitlich anerkanntes, also orthodoxes Wissen, das zweite über gesellschaftlich mehrheitlich nicht anerkanntes, also heterodoxes Wissen. Entlang von benannten Themen, Problemen und Lösungen lassen sich auf einer Pro-Kontra-Achse sieben Wissenstypen rekonstruieren, die von radikaler Impfbefürwortung bis radikaler Ablehnung reichen. Vier der Wissensbestände argumentieren für die Impfung, drei dagegen – der Raum des Indifferenten dazwischen bleibt medial unbesetzt. Anschließend werden diese Typen entlang von Werten, auf die rekurriert wird, und schließlich nach Ressourcen, Verantwortlichkeiten und Sprecher*innenrollen unterschieden, sodass eine klare und idealtypische Charakterisierung des jeweiligen Wissens entsteht.
Durch die Analyse werden überdies diskursive Verschiebungen im Zeitverlauf sichtbar. Es zeigen sich einerseits eine Polarisierung des Diskurses insgesamt, andererseits eine Ernüchterung innerhalb der Impfbefürwortung sowie die interdependente Radikalisierung von Positionen an beiden Enden des Spektrums.
Abschließend werden die Ergebnisse der Analyse komplementär zum Ausgangspunkt gesellschaftstheoretisch eingebettet. Zum einen werden Eigendynamiken de-kontextualisierter und sich infolgedessen radikalisierender Diskurse reflektiert, innerhalb derer sich die Extreme so weit voneinander entfernen, dass sie sich schlussendlich wieder berühren. Zum anderen wird die im Diskurs sichtbar dominante neo-soziale Anrufung der individuellen Verantwortung in einer gleichzeitig wenig solidarischen Gesellschaft im Kontext eines neoliberal geprägten Verständnisses von individueller Freiheit, Demokratie und sozialer Verantwortung diskutiert.
Im Zuge der Covid-19 Pandemie werden zwei Werte täglich diskutiert: Die zuletzt gemeldete Zahl der neu Infizierten und die sogenannte Reproduktionsrate. Sie gibt wieder, wie viele weitere Menschen ein an Corona erkranktes Individuum im Durchschnitt ansteckt. Für die Schätzung dieses Wertes gibt es viele Möglichkeiten - auch das Robert Koch-Institut gibt in seinem täglichen Situationsbericht stets zwei R-Werte an: Einen 4-Tage-R-Wert und einen weniger schwankenden 7-Tage-R-Wert. Diese Arbeit soll eine weitere Möglichkeit vorstellen, einige Aspekte der Pandemie zu modellieren und die Reproduktionsrate zu schätzen.
In der ersten Hälfte der Arbeit werden die mathematischen Grundlagen vorgestellt, die man für die Modellierung benötigt. Hierbei wird davon ausgegangen, dass der Leser bereits ein Basisverständnis von stochastischen Prozessen hat. Im Abschnitt Grundlagen werden Verzweigungsprozesse mit einigen Beispielen eingeführt und die Ergebnisse aus diesem Themengebiet, die für diese Arbeit wichtig sind, präsentiert. Dabei gehen wir zuerst auf einfache Verzweigungsprozesse ein und erweitern diese dann auf Verzweigungsprozesse mit mehreren Typen. Um die Notation zu erleichtern, beschränken wir uns auf zwei Typen. Das Prinzip lässt sich aber auf eine beliebige Anzahl von Typen erweitern.
Vor allem soll die Wichtigkeit des Parameters λ herausgestellt werden. Dieser Wert kann als durchschnittliche Zahl von Nachfahren eines Individuums interpretiert werden und bestimmt die Dynamik des Prozesses über einen längeren Zeitraum. In der Anwendung auf die Pandemie hat der Parameter λ die gleiche Rolle wie die Reproduktionsrate R.
In der zweiten Hälfte dieser Arbeit stellen wir eine Anwendung der Theorie über Multitype Verzweigungsprozesse vor. Professor Yanev und seine Mitarbeiter modellieren in ihrer Veröffentlichung Branching stochastic processes as models of Covid-19 epidemic development die Ausbreitung des Corona Virus' über einen Verzweigungsprozess mit zwei Typen. Wir werden dieses Modell diskutieren und Schätzer daraus ableiten: Ziel ist es, die Reproduktionsrate zu ermitteln. Außerdem analysieren wir die Möglichkeiten, die Dunkelziffer (die Zahl nicht gemeldeter Krankheitsfälle) zu schätzen. Wir wenden die Schätzer auf die Zahlen von Deutschland an und werten diese schließlich aus.