Ein neues Kooperationsformat bringt Forschende der Universität Bielefeld
zum Thema Coronapandemie zusammen. Das DataLab Corona soll dazu beitragen,
Methoden und Lösungsansätze zu bündeln. Es ist eins von aktuell drei
DataLabs am Bielefeld Center for Data Science (BiCDaS). Die DataLabs
sollen die fächerübergreifende Vernetzung und den Austausch unter den
Wissenschaftler*innen zu einem Themengebiet vereinfachen und
beschleunigen. Langfristig soll dadurch die Herausbildung
transdisziplinärer Forschungsprojekte gefördert werden.

Bei der Bündelung der Forschung im DataLab Corona sind bisher fünf
Schwerpunkte der Bielefelder Corona-Forschung deutlich geworden: Auf
naturwissenschaftlicher Ebene geht es um die Untersuchung von
Virusmutationen (1), die bildliche Darstellung des Virus durch
mikroskopische Verfahren (2) sowie die Analyse von Blutproben (3), etwa
zur Bestimmung der Immunitätsdauer. Auf sozial- und
gesundheitswissenschaftlicher Ebene geht es einerseits um die sozialen
Auswirkungen der Pandemie auf die Gesellschaft und auf die Individuen (4).
Andererseits geht es um die politisch gesetzten Maßnahmen und ihre Wirkung
auf die Verbreitung des Virus (5).

Beispiele für die im DataLab Corona vertretene Forschung

•       Mit den verschiedenen Mutationen des Coronavirus beschäftigt sich
Professor Dr. Jörn Kalinowski vom Centrum für Biotechnologie (CeBiTec) der
Universität Bielefeld. Er ist Leiter der Arbeitsgruppe Mikrobielle Genomik
und Biotechnologie. Die Forschenden der Arbeitsgruppe untersuchen, an
welchen Stellen das Coronavirus mutiert. Dazu werden Extrakte aus
Abstrichen, in denen die Erbsubstanz des Virus enthalten ist, genetisch
analysiert. Ein Ziel ist es, dazu beizutragen, Infektionsketten zu
rekonstruieren und möglichst frühzeitig relevante neue Mutationen zu
identifizieren.

•       Professor Dr. Armin Gölzhäuser und Dr. Natalie Frese von der
Fakultät für Physik befassen sich mit der bildlichen Darstellung des
Virus. Den Forschenden ist es erstmals gelungen, das Coronavirus SARS-
CoV-2 mit einem Heliumionen-Mikroskop abzubilden. Die Aufnahmen
ermöglichen einen direkten Blick auf die 3D-Oberflächen der Coronaviren
und befallener Nierenzellen – mit einer Auflösung im Bereich weniger
Nanometer. Durch die präzise Darstellung können die Forschenden die
Abwehrmechanismen der Zelle auf Coronaviren darstellen, um das
Infektionsgeschehen besser zu verstehen.

•       Die Datenwissenschaftlerin Professorin Dr. Christiane Fuchs von
der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften befasst sich in einer
Antikörperstudie damit, wie verlässlich Corona-Infektionen in der
Bevölkerung erfasst werden, also wie hoch die Dunkelziffer der Infizierten
ist. Das Projekt „Prospektive COVID-19 Kohorte München“ (KoCo19) wurde vom
Tropeninstitut am Klinikum der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) und
dem Helmholtz Zentrum München initiiert. Die Forschenden analysieren in
regelmäßigen Abständen die Blutproben von mehr als 5.300 Münchner*innen
über 14 Jahren auf Antikörper gegen SARS-CoV-2. Sie klären zudem, wie
zuverlässig unterschiedliche Corona-Tests sind.

•       Der Frage nach den sozialen Auswirkungen der Pandemie widmen sich
Professor Dr. Simon Kühne und Professor Dr. Martin Kroh von der Fakultät
für Soziologie. In der SOEP-Corona-Studie (SOEP-CoV) untersuchen sie und
weitere Forschende unter anderem, wie sich die Krise auf die Erwerbsarbeit
und den gesellschaftlichen Zusammenhalt auswirkt. Die Studie zeigt zum
Beispiel, dass die Bereitschaft, sich impfen zu lassen, bei den Menschen
deutlich größer ist, die ihren Mitmenschen starkes Vertrauen
entgegenbringen. SOEP-CoV ist eine Kooperation der Universität Bielefeld
und des Sozio-oekonomischen Panels (SOEP) am Deutschen Institut für
Wirtschaftsforschung (DIW) Berlin.

•       Die Auswirkung politischer Maßnahmen auf die Pandemie untersuchen
Professor Dr. Kayvan Bozorgmehr und sein Team von der Fakultät für
Gesundheitswissenschaften. Das von ihm geleitete Projekt Covid19 Pandemic
Policy Monitor baut eine Datenbank zu den Eindämmungsmaßnahmen und ihren
zeitlichen Abfolgen auf. Berücksichtigt werden die Regelungen auf
nationaler und regionaler Ebene in den EU-Staaten und weiteren
europäischen Ländern. Mit der Datenbank wird in der „Stoppt Covid“-Studie,
in Kooperation mit dem Robert Koch-Institut (RKI) und gefördert vom
Bundesministerium für Gesundheit, die Wirksamkeit der Maßnahmen wie etwa
die Umstellung auf Homeschooling analysiert und beurteilt.

Darüber hinaus sind an dem DataLab Corona beteiligt: die Zellbiologin
Professorin Dr. Barbara Kaltschmidt und der Zellbiologe Professor Dr.
Christian Kaltschmidt, die Soziologen Professor Dr. Andreas Vasilache und
Dr. Marius Meinhof, die Medizinerin Professorin Dr. med. Sabine Oertelt-
Prigione, der Bildungsforscher Dr. Orkan Okan, der
Gesundheitswissenschaftler Professor Dr. Oliver Razum, die Bioinformatiker
Professor Dr. Alexander Schönhuth und Professor Dr. Alexander Sczyrba.

„Unsere DataLabs gewährleisten eine interdisziplinäre Vernetzung der
Wissenschaftler*innen unserer Universität und ermöglichen einen
unkomplizierten und schnellen Dialog unter den Forschenden“, sagt
Professor Dr. Reinhold Decker, Prorektor für Informationsinfrastruktur und
Wirtschaft der Universität Bielefeld. „In der Pandemie ist es geboten,
diesbezügliche Forschung rasch voranzubringen. Dazu zählt auch,
interdisziplinäre Antworten auf komplexe Fragen zu finden. Wichtig dafür
ist der einfache Austausch von Forschungsdaten, um Kooperationen und
interdisziplinäre Forschungsprojekte zu ermöglichen. Das DataLab Corona
bietet dafür eine ideale Umgebung.“

Drei DataLabs am Bielefeld Center for Data Science

Insgesamt gibt es an der Universität Bielefeld drei DataLabs: das neu
gegründete DataLab Corona, außerdem ein DataLab zu digitalen
Geisteswissenschaften und ein DataLab zu Hochleistungsdatenverarbeitung
(HPC) und Simulationen. Die Forschenden im DataLab zu digitalen
Geisteswissenschaften beschäftigen sich beispielsweise mit der
Digitalisierung von Quellen, die in Geschichtswissenschaft, Linguistik und
Literaturwissenschaft als Forschungsdaten verwendet werden. Ebenfalls geht
es um rechnergestützte Methoden zur Analyse des digitalisierten
Datenmaterials und um die Rolle von Datenanalyse im Forschungsprozess
insgesamt. Das DataLab zu HPC und Simulationen profitiert von der
Expertise zum Einsatz von Superrechnern, die über mehr als zwei Jahrzehnte
in der Fakultät für Physik aufgebaut wurden. An dem DataLab sind
Forschende aus der Physik und den Wirtschaftswissenschaften beteiligt. Das
DataLab soll dafür sorgen, dass künftig auch Forschende der weiteren
Fakultäten die Möglichkeiten des Hochleistungsrechners nutzen können, der
an der Fakultät für Physik betrieben wird.

Initiiert wurden die drei Bielefelder DataLabs vom Bielefeld Center for
Data Science (BiCDaS, Bielefelder Zentrum für Datenwissenschaft). In der
Datenwissenschaft werden Methoden entwickelt, mit denen sich große oder
unstrukturierte Datenmengen analysieren lassen. Diese Methoden werden in
zahlreichen Disziplinen verwendet. Das BiCDaS fördert den Einsatz von
Datenwissenschaft in der gesamten Universität Bielefeld. Ein zentrales
Ziel des Zentrums ist es, vorhandene Ressourcen zur Arbeit mit
Forschungsdaten möglichst vielen Forschenden der Universität Bielefeld zur
Verfügung zu stellen. Dazu zählt etwa die Vermittlung von Kompetenzen zu
Methoden der Aufbereitung und Analyse von Forschungsdaten sowie dem
Management der Daten.