Original-URL des Artikels: https://www.golem.de/news/corona-warn-apps-kontaktverfolgung-in-strassenbahnen-praktisch-wirkungslos-2008-150307.html    Veröffentlicht: 17.08.2020 13:55    Kurz-URL: https://glm.io/150307

Corona-Warn-Apps

Kontaktverfolgung in Straßenbahnen praktisch wirkungslos

Eine irische Studie hat die Genauigkeit von Corona-Warn-Apps im öffentlichen Nahverkehr untersucht. Die Ergebnisse sind ernüchternd.

Die Nutzung von Corona-Warn-Apps im öffentlichen Nahverkehr ist einer Studie zufolge sehr unzuverlässig. "Unsere Messungen haben ergeben, dass es in der Straßenbahn nur eine geringe Korrelation zwischen der empfangenen Signalstärke und der Entfernung zwischen Handys gibt", heißt es in einer Untersuchung der School of Computer Science & Statistics des Trinity College in Dublin. Wären die gemessenen Daten auf die deutschen Vorgaben zur Kontaktverfolgung angewendet worden, hätten die Corona-Apps keine einzige Risikobegegnung angezeigt, heißt es in der achtseitigen Studie von Ende Juni 2020 (PDF).

Die Forscher haben für die Studie sieben Personen mit Pixel-2-Smartphones von Google ausgestattet. Damit mussten die Personen über einen bestimmten Zeitraum einen Platz in einer Dubliner Straßenbahn einnehmen. Die Plätze hatten bestimmte Abstände untereinander und wurden nach jeweils 15 Minuten getauscht. Die Geräte nutzten die von Google und Apple entwickelte Bluetooth-Schnittstelle zur Kontaktverfolgung. Mit einer speziellen App, die für den Test entwickelt wurde, zeichneten die beiden Forscher Douglas J. Leith und Stephen Farrell die gemessene Signalstärke und die Begegnungsdauer auf.

Signalstärke steigt plötzlich wieder

Dabei stellten sie unter anderem fest, dass es keine direkte Korrelation zwischen dem Abstand und der Signalstärke gab. "Es ist zu beobachten, dass zu Beginn die Dämpfung erwartungsgemäß zunimmt, wenn der Abstand von 0,5 m auf 1,5 m erhöht wird. Danach bleibt der Dämpfungspegel jedoch mit zunehmender Entfernung bis 2,5 m ungefähr konstant", heißt es. Bei 3 m registrierten die Forscher einen starken Anstieg der Dämpfung, weil dort eine Sitzgruppe endete und eine flexible Wagenverbindung begann. Anschließend stellten sie überraschend fest: "Wenn der Abstand weiter vergrößert wird, lässt sich beobachten, dass die Dämpfung zu sinken beginnt."

Das bedeute, dass die Dämpfung in der Straßenbahn nicht einfach mit steigender Entfernung zunehme. Entsprechende Beobachtungen hatten die beiden Forscher bereits beim Einsatz der Corona-App in Bussen gemacht (PDF). Auch in diesem Fall erklärten sie das Ergebnis damit, dass Boden, Decke und Seitenwände der Busse aus Metall seien und die Bluetooth-Signale reflektieren könnten.

Grenzwerte zu hoch

Einen großen Einfluss hat der Studie zufolge auch die Art und Weise, wie ein Smartphone in der Hand gehalten wird. Den Ergebnissen zufolge schwankten die gemessenen Dämpfungswerte um plus/minus 10 dB, obwohl die Testpersonen dieselben Plätze einnahmen. Dieses Testergebnis verwundert nicht, da die Bluetooth-Signale beispielsweise stark gedämpft werden, wenn ein Handy von einem Körperteil oder einem metallischen Gegenstand verdeckt wird.

Darüber hinaus stellten Leith und Farrell fest, dass die Grenzwerte der Schweizer und deutschen Corona-Apps zu hoch sind, um die Begegnungen der Testpersonen in der Straßenbahn als riskant auszuweisen. Obwohl zwei Personen sich 15 Minuten lang nur mit einem geringen Abstand gegenüber gesessen hätten, seien die gemessenen Signalstärken und Zeiträume nicht groß genug gewesen. Zwar ließen sich durch eine Senkung von Signalstärke und Zeitdauer mehr Begegnungen registrieren, jedoch stieg die Zahl der Fehlalarme entsprechend.

Noch unzuverlässiger erschienen die Messungen nach dem italienischen Konzept. Dieses setzt keinen Korrekturfaktor ein und berücksichtigt einen höheren Dämpfungswert. Das hatte zur Folge, dass alle Begegnungen in der Straßenbahn unabhängig vom Abstand als riskant eingestuft wurden. Das Resümee der Forscher: Weil die Erkennungsrate so schlecht sei, könnten die Risikobegegnungen auch nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden.

Die vollständigen Datensätze der Studie stehen auf Github zur Verfügung. Der Code der Test-App Gaenadvertiser ist zwar Open Source, wird von den Forschern jedoch nur auf Anfrage zur Verfügung gestellt.

 (fg)


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