Anfang April veröffentlichten Wisconsin und Michigan Daten, die starke Rassenunterschiede bei den Covid-19-Fällen und -Todesfällen zeigten. In diesen Bundesstaaten stellten viele Medien fest, dass der Anteil der Schwarzen an den Betroffenen mehr als doppelt so hoch war wie der Anteil der Schwarzen an der Gesamtbevölkerung. Ähnliche Ungleichheiten wurden seither auch andernorts gemeldet, manchmal zusammen mit einer Überrepräsentation weiterer rassischer Minderheitengruppen.
Die rassischen Ungleichheiten sind somit zum zentralen Thema in der nationalen Diskussion über Covid-19 geworden. Schlagzeilen auf den Titelseiten der New York Times und der Los Angeles Times haben das Thema hervorgehoben, ebenso wie gewählte Vertreter auf allen Ebenen der Regierung. Die US-Senatorin Elizabeth Warren (D-MA) und die Abgeordnete Ayanna Pressley (D-MA) haben eine gründlichere Erfassung rassistischer Daten gefordert und in einem offenen Brief die Regierung dafür getadelt, dass sie es derzeit versäumt, die rassischen und ethnischen demografischen Daten von Patienten, die auf Covid-19 getestet wurden und davon betroffen sind, zu erfassen und öffentlich zu machen“. Bald nach ihrer Erklärung begannen mehrere Bundesstaaten und Gemeinden mit der Veröffentlichung von Datensätzen, die diese demografischen Details enthalten.
Um ein möglichst genaues Bild von der Verteilung der Anfälligkeit zu erhalten, ist es in der Tat entscheidend, mehr Daten in dieser Richtung zu sammeln. Die Erfahrung vergangener Epidemien – und jüngster Naturkatastrophen – legt nahe, dass die sozial am stärksten ausgegrenzten Bevölkerungsgruppen unverhältnismäßig stark betroffen sind.
Genauso wichtig ist es jedoch, dass wir bei der Dokumentation der Rassenunterschiede zwischen Covid und 19 solche Daten mit einer angemessenen Analyse kontextualisieren. Zahlen zu Ungleichheiten ohne erklärenden Kontext können schädliche Mythen und Missverständnisse aufrechterhalten, die das Ziel, gesundheitliche Ungleichheiten zu beseitigen, sogar untergraben. Eine solche klärende Perspektive ist nicht nur für Covid-19, sondern auch für künftige Epidemien erforderlich. Es gibt mehrere Hauptgefahren einer unzureichenden Kontextualisierung, aber Forscher, Journalisten, Beamte des öffentlichen Gesundheitswesens und politische Entscheidungsträger können einige wichtige Schritte unternehmen, um ihnen zu begegnen, wenn sie über rassische Ungleichheiten diskutieren, insbesondere in der Öffentlichkeit.
Erstens können Daten in einem Vakuum zu biologischen Erklärungen für rassische Gesundheitsunterschiede führen. Solche Erklärungen gehen davon aus, dass angeborene Eigenschaften, die für bestimmte rassische Minderheiten einzigartig sind, sie für eine höhere Rate einer bestimmten Krankheit prädisponieren. Lundy Braun, Professorin für Pathologie und Labormedizin sowie Afrikanistik, hat beispielsweise einen anhaltenden Strang des medizinischen Diskurses dokumentiert, der davon ausgeht, dass es biologische Unterschiede zwischen den Atmungsorganen von Schwarzen und Weißen gibt.1 Eine fundierte, multidisziplinäre Kritik an biologischen Definitionen von Rasse hat gezeigt, dass Reste eines solchen Denkens bis in die Gegenwart fortbestehen.
Zweitens können einzelne Zahlen zu Ungleichheiten zu Erklärungen führen, die auf rassischen Stereotypen über Verhaltensmuster beruhen. Bei Tuberkuloseausbrüchen im städtischen Süden der Jahrhundertwende wurden Schwarze als Gruppe von den Behörden häufig als hoffnungslos „unverbesserlich“ beschrieben – das heißt, sie verleugneten hygienische Richtlinien und waren lasterhaft und neigten daher eher zu Verhaltensweisen, die eine Ansteckung wahrscheinlicher machten.2 Ähnliche totalisierende Darstellungen von Chinesen, Japanern und mexikanischen Amerikanern in Los Angeles kursierten im gleichen Zeitraum.3 Heute ist die rassistische Charakterisierung von Verhaltensweisen in populären Mediendiskussionen über Krankheiten wie Fettleibigkeit üblich, die das Risiko einer schweren Covid-19-Erkrankung erhöht.
Drittens ist eine geografische Aufschlüsselung der Covid-19-Daten zu begrüßen, doch ist Vorsicht geboten. Jüngste Daten werden bis auf die Ebene der Städte aufgeschlüsselt, und Milwaukee, Chicago, New Orleans und Detroit stehen in den ersten Medienberichten im Vordergrund. Es ist wahrscheinlich, dass rassenspezifische Daten zu Covid-19 zunehmend auch auf Stadtteilebene verfügbar sein werden. Die Granularität der Daten ermöglicht feinere Analysen, einschließlich der räumlichen Modellierung auf mehreren Ebenen. Für sich genommen können solche detaillierten Daten jedoch das verstärken, was der Soziologe Loïc Wacquant als „territoriale Stigmatisierung“ bezeichnet hat, wonach ressourcenarme Viertel unter dem „Makel des Ortes“ leiden und als „im Wesentlichen aus armen Menschen, Minderheiten und Ausländern“ bestehend angesehen werden, von denen viele bereits von der breiteren Gesellschaft ausgegrenzt wurden.4 Nachrichtenberichte über rassische Unterschiede bei Covid-19-Todesfällen in Washington, D.C., So wurden beispielsweise drei Bezirke mit einem hohen Anteil schwarzer Bewohner hervorgehoben, und ähnliche Berichte über Stadtteile in Queens und der Bronx konzentrierten sich auf deren Dichte und rassische Zusammensetzung.
Im Fall von Covid-19 könnte die ortsbezogene Stigmatisierung durch die Assoziation mit der Krankheit noch verstärkt werden, was wiederum dazu führen könnte, dass den Bewohnern ein angeblich abweichendes Verhalten angelastet wird, repressive Formen der Überwachung angewandt werden, der Abriss von Gebäuden gefordert wird oder eine Gesellschaft, die sich von solchen Gebieten distanzieren möchte, diese einfach vernachlässigt. Für alle diese Reaktionen gibt es zahlreiche und alarmierende historische Präzedenzfälle.
Alle drei dieser Gefahren können eine vierte nach sich ziehen. In der jüngsten Vergangenheit wurde die (wenn auch falsche) Auffassung, dass bestimmte soziale Probleme in erster Linie „rassisch“ sind – und daher nur für vermeintliche Interessengruppen von Minderheiten von Belang sind – dazu benutzt, Vernachlässigung und Mittelkürzungen zu rechtfertigen. Der Rückschlag gegen die Sozialpolitik ist nur ein aktuelles Beispiel. Obwohl Covid-19 derzeit einen ausreichend großen Teil der US-Bevölkerung betrifft, um diese Art von Reaktion auf kurze Sicht unwahrscheinlich zu machen, könnten in Zukunft die Gemeinschaften, die am wenigsten in der Lage sind, sich gegen die Infektion abzusichern, in den Covid-19-Daten überproportional vertreten sein, und die Tür könnte für die allzu bekannte Mobilisierung rassistischer Rhetorik geöffnet werden.
Glücklicherweise gibt es einige wirksame Möglichkeiten, diesen Gefahren vorzubeugen, selbst wenn man die Aufmerksamkeit auf die rassischen Ungleichheiten bei Covid-19 lenkt. Daten über den sozioökonomischen Status (SES) sollten zusammen mit rassischen Daten erhoben oder, falls nicht direkt verfügbar, unterstellt werden. Ein möglicher Ansatz stützt sich auf das Harvard Public Health Disparities Geocoding Project. Das von Jarvis Chen und Nancy Krieger vorgestellte Projekt nutzt öffentlich verfügbare Volkszählungsdaten über Armut, Haushaltsdichte, Rassenzusammensetzung und Segregation, um Covid-19-Daten entlang mehrerer Achsen der Ungleichheit zu analysieren, und zwar bis auf die Ebene des Postleitzahlengebiets. Ergänzende SES-Informationen werden klären, wie Rassen- und Klassenkräfte im Fall von Covid-19 miteinander verflochten sind – und wann nicht. Im Allgemeinen ist die Wahrscheinlichkeit, dass Angehörige von Minderheiten einen niedrigen SES haben, unverhältnismäßig hoch, und es ist wahrscheinlich, dass sie die unerwünschtesten Gesundheitsergebnisse erzielen. Indem wir die Zusammenhänge zwischen rassischen Unterschieden und vorgelagerten Kräften wie wirtschaftlicher Ungleichheit, die weitreichende gesellschaftliche Folgen haben, aufzeigen, können wir uns auch vor künftigen zynischen – und gefährlichen – politischen Versuchen schützen, Covid-19 als ein Problem von Minderheiten darzustellen.
Wenn der SES kontrolliert wird und nicht alle rassischen Unterschiede bei Covid-19 erklärt, sollten wir außerdem klar sagen, warum dies der Fall sein könnte. Eine mögliche Erklärung ist die Rolle von Stress und dem, was die Gesundheitsforscherin Arline Geronimus als „Verwitterung“ oder fortgeschrittene Alterung bezeichnet, die durch körperliche Abnutzung aufgrund von Kampf-oder-Flucht-Reaktionen auf externe Stressfaktoren, insbesondere Rassendiskriminierung, verursacht wird.5 Die Verwitterung wurde wiederum mit Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes in Verbindung gebracht, zwei Erkrankungen, die in ersten Untersuchungen mit einem erhöhten Risiko für schweres Covid-19 in Verbindung gebracht wurden.
Um der territorialen Stigmatisierung entgegenzuwirken, kann man schließlich ortsbezogene Risiken und Ressourcendefizite hervorheben, die die räumliche Verteilung von Covid-19 entlang der Rassengrenzen erklären könnten. Beispiele hierfür sind die ungleiche geografische Verteilung von Präventionsdiensten oder die Konzentration von Atemwegsrisiken und toxischen Standorten in Gebieten mit niedrigem Sozialstatus und hohem Anteil an Minderheiten.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass zur Entschärfung von Mythen über die Rassenbiologie, von Verhaltenserklärungen, die auf Rassenstereotypen beruhen, und von territorialer Stigmatisierung die Covid-19-Disparitäten in den Kontext von materieller Ressourcendeprivation, die durch niedrigen SES verursacht wird, von chronischem Stress, der durch Rassendiskriminierung hervorgerufen wird, oder von ortsbezogenen Risiken gestellt werden sollten.
Glücklicherweise gibt es Anzeichen dafür, dass die hier propagierte ganzheitliche Analyse stattfindet. An anderer Stelle des Schreibens von Warren und Pressley wird festgestellt, dass „sozioökonomische Faktoren weiter zu den rassisch bedingten Unterschieden bei den Covid-19-Ergebnissen beitragen können. Darüber hinaus können Arbeitslosigkeit, Ernährungsunsicherheit und instabile oder unzureichende Wohnverhältnisse die Ungleichheiten bei den gesundheitlichen Folgen für Menschen, die mit dem Coronavirus infiziert sind, weiter aufrechterhalten, insbesondere in einkommensschwachen farbigen Gemeinschaften“. Weitere Analysen in dieser Richtung werden nicht nur solidere Erklärungen für die Muster liefern, die in den letzten Wochen so viele Kommentare ausgelöst haben, sondern auch vor den Gefahren schützen, die wir hier skizziert haben.