{"id":1013,"date":"2023-05-16T09:45:42","date_gmt":"2023-05-16T07:45:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/?p=1013"},"modified":"2023-09-06T13:26:43","modified_gmt":"2023-09-06T11:26:43","slug":"cholera-1855-in-basel-between-history-epidemiology-and-geographic-visualisation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/cholera-1855-in-basel-between-history-epidemiology-and-geographic-visualisation\/","title":{"rendered":"Cholera 1855 in Basel: Zwischen Geschichte, Epidemiologie und geografischer Visualisierung"},"content":{"rendered":"

1854 kartiert der Arzt John Snow die Choleraf\u00e4lle im Londoner Stadtteil Soho. Er kann so zeigen, dass die Krankheit \u00fcber verseuchtes Wasser \u00fcbertragen wird. Was sich heute aus den Cholerazahlen von 1855 in Basel mittels geografischer Visualisierungen herausholen l\u00e4sst, hat Inga Birkh\u00f6lzer in ihrer Masterarbeit untersucht.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Als sich Inga Birkh\u00f6lzer auf die Suche nach einem Thema f\u00fcr ihre Masterarbeit in Geografie macht, hat sie einen Nebenjob am Institute for Evolutionary Medicine der UZH. Sie digitalisiert dort alte Gesundheitsbulletins f\u00fcrs Projekt Past Pandemics<\/a><\/em>. \u00abDass ich diese beiden Forschungsgebiete in meiner Masterarbeit dereinst kombiniere, habe ich nicht von Anfang geplant\u00bb, meint sie schmunzelnd, und erg\u00e4nzt: \u00abIch wusste zwar, dass ich meine Masterarbeit im Bereich Geovisualisierung bei Prof. Dr. Sara Fabrikant<\/a> schreiben wollte.\u201d Dass sich Sara und PD Dr. phil. Kaspar Staub<\/a>, f\u00fcr den Inga bereits arbeitete, kannten und in einem fr\u00fcheren Projekt die spanische Grippe mittels GIS untersucht hatten<\/a>, wusste sie jedoch nicht. \u00abAls wir das gekl\u00e4rt hatten und Sara mir die Rekonstruktion der Choleraepidemie 1855 in Basel als Thema vorschlug, dachte ich sofort, dass das gut passt\u00bb, erz\u00e4hlt Inga.<\/p>\n\n\n

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\"Cholera-Karte
Die Cholerakarte vom Londoner Stadtteil Soho, die John Snow 1854 erstellt hat. Die schwarzen Balken zeigen die Anzahl F\u00e4lle pro Haushalt (Quelle: Snow, 1854).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Die Karte von John Snow kannte Inga bereits aus diversen Vorlesungen, weil sie oft gezeigt wird. \u00abWas John Snow gemacht hat, ist eine von vielen M\u00f6glichkeiten der Visualisierung. In meiner Arbeit geht es darum, was sich mit den Fallzahlen und zus\u00e4tzlichen Daten heutzutage mit einem GIS herausholen l\u00e4sst, um die Choleraepidemie zu rekonstruieren\u00bb, fasst Inga zusammen. Bevor sie sich aber an die Visualisierung machen konnte, musste Inga diverse Daten beschaffen und f\u00fcr die Arbeit in einem GIS aufbereiten.<\/p>\n\n\n\n

Von Fallzahlen \u00fcber Brunnen bis zum Zensus<\/strong><\/strong>
\nDie Cholera w\u00fctete in Basel von Ende Juli bis Ende September 1855. Knapp 400 Personen wurden infiziert, wovon die H\u00e4lfte der Krankheit erlag. Die Beh\u00f6rden von damals haben die Epidemie gut dokumentiert \u2013 handschriftlich versteht sich. Die Akten dazu lagern im Staatsarchiv Basel-Stadt und dienten Inga als Datenquelle, wie sie erkl\u00e4rt: \u00abIch hatte Fotos dieser Akten und musste die Daten erst manuell aufbereiten.\u00bb Konkret hat Inga jeden Eintrag entziffert und in eine Tabelle abgetippt. Erfasst wurden Name, Alter, Geschlecht, Beruf und Adresse der Person, das Datum des Ausbruchs der Cholera, ob die Person zu Hause blieb oder in ein Spital ging und das Genesungs- oder Sterbedatum.<\/p>\n\n\n

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\"Handschriftliche
Handschriftliche Dokumentation der Choleraf\u00e4lle in Basel, die Inga als Datenquelle diente (Quelle: Staatsarchiv Basel-Stadt, 1855).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Um den Bezug zum Raum herzustellen, mussten die Adressen georeferenziert werden. \u00abDas Georeferenzieren, also jedem Eintrag eindeutige Koordinaten zuweisen, war etwas schwieriger, weil sich das Adresssystem seit 1855 ge\u00e4ndert hat. Ich konnte sie deshalb nicht einfach mit einem Ortslexikon abgleichen\u00bb, f\u00fchrt Inga aus. Daf\u00fcr hat sie Hilfe vom Vermessungsamt des Kantons Basel-Stadt erhalten, wo die alten Adressen in Basel bereits einmal f\u00fcr ein fr\u00fcheres Projekt georeferenziert worden sind. \u00abIch konnte dann 382 der 399 Adressen zuordnen und die F\u00e4lle pro Adresse auf einer Karte darstellen\u00bb, erkl\u00e4rt sie.<\/p>\n\n\n\n

Um die Stadt Basel im Jahr der Choleraepidemie m\u00f6glichst genau darzustellen, hat Inga \neinen Situationsplan des Geometers Ludwig Heinrich Loeffel von 1862<\/a> georeferenziert. Volksz\u00e4hlungsdaten von der B\u00fcrgerforschung Basel<\/a> halfen ihr, die Choleraf\u00e4lle in Relation zur Bev\u00f6lkerungsdichte zu setzen. \u00abDie Zensusdaten waren f\u00fcr die Jahre 1850 und 1860 schon digitalisiert; aus den Angaben dieser beiden Jahre habe ich die Daten f\u00fcr 1855 approximiert\u00bb, so Inga. F\u00fcr den geografischen Kontext hat Inga die damaligen Quartiere zusammen mit dem Vermessungsamt Basel-Stadt digitalisiert. \u00abDie Quartiere selbst haben sich \u00fcber die Zeit ver\u00e4ndert, aber auch der Lauf des Rheins, der mitten durch die Stadt fliesst. All das mussten wir in der Geometrie der Bezirke ber\u00fccksichtigen\u00bb, erkl\u00e4rt sie. Die Zensus- sowie die Choleraf\u00e4lle hat sie anschliessend den einzelnen Quartieren zugeordnet.<\/p>\n\n\n\n

\u00abDie Trinkwasserversorgung resp. die Brunnen spielen f\u00fcr die Ausbreitung eine wichtige Rolle\u00bb, sagt Inga, und erz\u00e4hlt, wie sie zu den Standorten der Brunnen im Jahre 1855 gekommen ist: \u00abStatt jeden Brunnen einzeln zu erfassen, bin ich vom aktuellen Datensatz der Industriellen Werke Basel ausgegangen und habe alle Standorte behalten, welche auch auf der Karte von Loeffel aus dem Jahre 1862 vorhanden waren.\u00bb Alle anderen Brunnen wurden rausgel\u00f6scht. Einen \u00e4hnlichen Abgleich hat Inga mit zwei weiteren alten Quellen gemacht. Danach hatte sie 389 Brunnen, wovon sie aber nur die \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen f\u00fcr die weitere Analyse ber\u00fccksichtigt hat. Schliesslich blieben 58 \u00fcbrig.<\/p>\n\n\n\n

Ab auf die Karte<\/strong>
Mit all diesen Daten konnte Inga den Verlauf der Choleraepidemie nun statistisch und kartografisch in ArcGIS Pro darstellen. \u00abIch habe zum einen die Anzahl F\u00e4lle \u00fcber die Zeit in einem Histogramm dargestellt, zum anderen die F\u00e4lle pro Adresse kartiert. Auf der Karte sieht man gut, wie sich die F\u00e4lle aufs st\u00e4dtische Gebiet \u2013 sowohl Gross- wie auch Kleinbasel \u2013 konzentrieren\u00bb, sagt Inga mit Blick auf die folgende Karte:<\/p>\n\n\n

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Karte der Choleraf\u00e4lle in Basel. Der Radius der schwarzen Punkte zeigt die Anzahl F\u00e4lle pro Haushalt an (Quelle: Inga Birkh\u00f6lzer).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n
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H\u00e4ufigkeitsverteilung der Choleraf\u00e4lle in Basel (Quelle: Inga Birkh\u00f6lzer).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00abZus\u00e4tzlich habe ich die F\u00e4lle pro Haushalt und Woche kartiert, um die Entwicklung der Epidemie \u00fcber Raum und Zeit darzustellen\u00bb, erz\u00e4hlt Inga:<\/p>\n\n\n

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\"W\u00f6chentliche
W\u00f6chentliche Choleraf\u00e4lle, kartiert pro Haushalt (Quelle: Inga Birkh\u00f6lzer).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Noch deutlicher sichtbar wird diese Konzentration auf st\u00e4dtische Gebiet auf der Dichtekarte (Kernel Density Estimation), welche die Anzahl F\u00e4lle pro Quadratkilometer darstellt. \u00abVor allem Kleinbasel in der Rheinschlaufe war stark betroffen\u00bb, sagt Inga.<\/p>\n\n\n

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\"Kernel
Choleraf\u00e4lle pro Quadratkilometer (Kernel Density Estimation (KDE) in Basel (Quelle: Inga Birkh\u00f6lzer).<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Um herauszufinden, bei welchen Brunnen die meisten F\u00e4lle auftraten, hat Inga Thiessen-Polygone um die Brunnen herum berechnet. \u00abDie Thiessen-Polygone stellen das Einzugsgebiet der Brunnen dar, d.h. f\u00fcr jeden Punkt innerhalb des Polygons ist der Brunnen in der Mitte der n\u00e4chste. Wenn man die F\u00e4lle pro Polygon berechnet, erh\u00e4lt man wieder eine Dichteoberfl\u00e4che \u00e4hnlich wie bei der Karte oben\u00bb, erkl\u00e4rt Inga:<\/p>\n\n\n

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\"Choleraf\u00e4lle
Choleraf\u00e4lle pro Einzugsgebiet (Thiessen Polygone) der \u00f6ffentlichen Brunnen (Quelle: Inga Birkh\u00f6lzer).<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n

\u00abDie Dichte der F\u00e4lle ist nahe der Rheingasse in Kleinbasel am h\u00f6chsten\u00bb, f\u00fchrt Inga aus, \u00abEs ist dokumentiert, dass der Brunnen dort geschlossen wurde. Die Beh\u00f6rden vermuteten, dass das Wasser des Brunnens durch Abw\u00e4sser der Strassen oberhalb verschmutzt worden war.\u00bb Das Datum der Schliessung wurde jedoch nicht \u00fcberliefert. Hohe Dichten ergeben sich auch dem Birsig entlang in Grossbasel. Der Grund daf\u00fcr sei nicht eindeutig, so Inga: \u00abDa die Topographie und der Flusslauf voneinander abh\u00e4ngen, ist es schwierig zu sagen, ob der Fluss als Abwasserkanal oder die Topographie \u2013 kontaminierte Fl\u00fcssigkeiten, die talw\u00e4rts fliessen \u2013 f\u00fcr die hohen Dichten verantwortlich ist.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Mehrwert von Digitalisierung und Visualisierung<\/strong>
Obwohl die \u00dcbertragungswege von Cholera 1855 noch nicht bekannt waren, h\u00e4tten die Beh\u00f6rden damals die Risikogebiete identifiziert, meint Inga. Ihre Masterarbeit helfe, den Verlauf der Epidemie zu rekonstruieren. \u00abGleichzeitig lassen sich aus der Arbeit Risikofaktoren f\u00fcr die Ausbreitung von Cholera heutzutage ableiten, denn die Cholera ist in verschiedenen L\u00e4ndern immer noch weit verbreitet\u00bb, erg\u00e4nzt sie. Das helfe, passende Massnahmen zu ergreifen, nicht nur f\u00fcr die Cholera, sondern auch f\u00fcr andere ansteckende Krankheiten. Dar\u00fcber hinaus hat Inga eine grosse Menge an Daten digitalisiert, die nun f\u00fcr weitere Projekte der Forschungsgruppe Historische Epidemiologie<\/a><\/em> zur Verf\u00fcgung stehen. \u00abDie Daten haben viel Potenzial: Man k\u00f6nnte damit eine interaktive Karte erstellen oder mehr zum Hintergrund der Personen forschen, zum Beispiel welche Bev\u00f6lkerungsgruppe am meisten betroffen war. Weiter k\u00f6nnte man mit einer \u00dcberlebenszeitanalyse herausfinden, welche Variable(n) die \u00dcberlebenszeit beeinflussen\u00bb, erkl\u00e4rt Inga.<\/p>\n\n\n\n

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Inga Birkh\u00f6lzer<\/strong> hat im Fr\u00fchling 2023 ihren Master in Geografie mit der Vertiefung Geographic Information Science and Systems an der UZH abgeschlossen. Heute ist sie GIS-Entwicklerin im Bauingenieurs- und Bauplanungsb\u00fcro F. Preisig AG<\/a>, wo sie neben ihrer Masterarbeit schon in einem reduzierten Pensum t\u00e4tig war. Aus dem Geografiestudium ins Arbeitsleben nimmt Inga zus\u00e4tzlich zu den fachlichen Kompetenzen und den ArcGIS-Skills das vernetzte Denken sowie den Umgang mit verschiedenen Arten von Daten mit.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Inga Birkh\u00f6lzer (Foto: zvg)<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

1854 kartiert der Arzt John Snow die Choleraf\u00e4lle im Londoner Stadtteil Soho. Er kann so zeigen, dass die Krankheit \u00fcber verseuchtes Wasser \u00fcbertragen wird. Was sich heute aus den Cholerazahlen von 1855 in Basel mittels geografischer Visualisierungen herausholen l\u00e4sst, hat Inga Birkh\u00f6lzer in ihrer Masterarbeit untersucht.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":937,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":0,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","footnotes":""},"categories":[37],"tags":[46,42,43,44,45],"class_list":["post-1013","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geodata","tag-basel","tag-data-sharing","tag-epidemiology","tag-geographic-visualisation","tag-master-thesis","entry"],"featured_image_src":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Wells.png","author_info":{"display_name":"Katia Soland","author_link":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/author\/ksolan\/"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1013","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1013"}],"version-history":[{"count":11,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1013\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1093,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1013\/revisions\/1093"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1013"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1013"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gis-hub.uzh.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1013"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}