[Lucy89]

Zitat von keko#

Ja also "Daten" ist ein gutes Stichwort. Das ständig erwähnte exponentielle Wachstum entspringt ja der klassichen mathematischen Modellierung: irgendein schlaues Hirn schaut sich die Sache an, erinnert sich an die Formen und Formeln des Wachstums, überlegt, welche Parameter einfließen und gewichtet sie. Lidl würde den Parameter "Menschen" hoch gewichten, ich den Parameter "Jahreszeit". Wir mögen beide völlig daneben liegen oder auch nicht.
Neuere Methoden gehen von einem gerade entgegengesetzten Ansatz aus: man wirft möglichst viele Daten in einen Rechenapparat mit hoher Leistungsfähigkeit, wählt ein passendes Verfahren und die Maschine spuckt die signifikanten Parameter aus, an denen es sich lohnt zu schrauben, ohne irgendwas von der Formel des exponentiellen Wachstums zu wissen. Bekannt unter Maschine Learning (ML): statt der Wahl der mathematischen Disziplin zur Lösung des Problems wird die Wahl des passenden Verfahrens des maschinellen Lernens entscheidend. Ich gehe aber davon aus, dass sich entsprechende Fachleute längst darum gekümmert haben

Ja, da läuft natürlich etliches (aber auch viel sinnloses) an Forschung. Will halt jeder dabei sein. Wird langsam schwer den Überblick zu behalten, ich kriege auch mittlerweile wöchentlich Einladungen zu Seminaren zu Covid-19-Methodik, ich kann aber schon jetzt nicht mehr überblicken, wer was veröffentlicht und von welcher Qualität schon mal gar nicht.
Das einzige was ich sagen kann, ist, dass sowohl Virologen als auch Mathematiker größtenteils im dunkeln tappen, aber bei guter Zusammenarbeit schon einige sinnvolle Prognosen machen können.
Ich würde im übrigen den Faktor Jahreszeit auch deutlich höher gewichten als den "Menschen"-Faktor, aber auch das ist ein subjektives Gefühl und ich habe das nicht durch entsprechende Rechnungen verifiziert.