Gerade in einer Pandemie kommt einer gesunden Psyche eine besonders wichtige Bedeutung zu. Denn sie schützt sowohl vor negativen Folgen der Beschränkungen, die mit einer Seuche einhergehen, als auch vor Krankheiten. Unterstützt von Künstlicher Intelligenz (KI) haben Wissenschaftler nun die Langzeitwirkungen der Corona-Krise auf das psychische Wohlbefinden untersucht.

Zwei voneinander sich deutlich unterscheidende Personengruppen konnten die Wissenschaftler mit Hilfe von KI-Algorithmen in der Studie herausfiltern: die Unbeschwerten und die Besorgten. Rund zwei Drittel der Teilnehmenden gehören dem Cluster «Unbeschwert» an. Diese Personen sind, so zeigt es die Auswertung der Antworten, stabil resilient und gehen sehr relaxt mit der Pandemie um. Ihre Belastungswerte unterscheiden sich unwesentlich von den Referenzwerten vor Beginn der Corona-Zeit.

Zu dem Cluster «Besorgt» gehört das andere Drittel der Befragten. Diese Menschen sind stark von der Pandemie betroffen – auch ohne selbst erkrankt zu sein. Ihre psychische Belastung ist höher als die der Menschen im anderen Clusters und liegt deutlich über den Referenzwerten der Vor-Coronazeit. Für die Forscher geht diese Gruppe „ängstlicher und niedergeschlagener an die Situation“ heran.

Zur Gruppe der Besorgten gehören nach dieser Studie insbesondere jüngere Menschen mit eher geringerem Einkommen. Obwohl objektiv keinem großen gesundheitlichen Risiko ausgesetzt, würden sie von vergleichsweise großen Sorgen geplagt werden.

Möglich wurde diese Langzeitstudie durch mehrere Befragungen der Teilnehmer im Zeitraum von April bis August 2020 sowie durch die Machine-Learning-Algorithmen, durch die unsichtbare Zusammenhänge sichtbar gemacht werden können, so die Autorinnen und Autoren. Erstellt wurde die Studie vom Fraunhofer IAO gemeinsam mit dem Uniklinikum Dresden und dem Unternehmen seracom. Das Projekt mit dem Kürzel WIBCE („Was ich bei Corona erlebe“) zeichnet sich dadurch aus, dass es nicht nur eine Momentaufnahme beobachtet, sondern eine kontinuierliche Entwicklung erfasst.

Die Wissenschaftleri weisen darauf hin, dass mittels Machine-Learning-Methoden Personen mit besonderem Unterstützungsbedarf identifiziert werden können. Diese Menschen könnten in Zeiten mit fehlenden Kontaktmöglichkeiten eine „angemessene Unterstützung“ für ihr psychisches Wohlbefinden erhalten. Für die Autoren der Untersuchung ist es eine gesellschaftlich wichtige Aufgabe, die Sorgen und Bedenken der Besorgten „ernst zu nehmen und zu adressieren“.

Aktuelle Beiträge