Ja. Und bei der zweiten Recherche ist tatsächlich eine interessante neue Information aufgetaucht, die die Sache etwas anders aussehen lässt.
1. Seit wann gibt es „Laura“ bzw. Corona-Transparenz?
Einen belastbaren technischen Domain-Erstellungszeitpunkt konnte ich über die öffentlich auffindbaren Quellen nicht feststellen. Deshalb würde ich hier nicht einfach ein Domain-Alter erfinden.
Was sich aber ziemlich gut datieren lässt:
Der Betreiber Mario Cerdini stellte am 24. Juli 2026 einen GoFundMe-Aufruf für „Laura“ online. Dort beschreibt er Corona-Transparenz ausdrücklich als „Projekt in Arbeit“.
In diesem Aufruf steht, dass Laura bereits andere Projekte bearbeitet hatte und nun die Corona-Datenbank aufgebaut werden soll.
Am 16. September 2026 ist das Projekt also nachweisbar höchstens knapp zwei Monate öffentlich als Corona-Transparenz-Projekt dokumentiert.
Die Website selbst bezeichnet Corona-Transparenz als das „bislang umfangreichste Rechercheprojekt“ von Laura und beschreibt die vollständige Corona-Aufarbeitung weiterhin als etwas, das erst aufgebaut wird.
Das ist für mich ein wichtiger Punkt
Der Facebook-Beitrag klingt so, als wäre hier bereits eine seit langer Zeit laufende, umfangreiche wissenschaftliche Gegenaufarbeitung fertiggestellt worden.
Die eigenen Angaben des Betreibers zeichnen ein anderes Bild:
Das Projekt ist relativ jung und befindet sich noch im Aufbau.
Das heißt nicht, dass es schlecht ist. Aber die Formulierung im Facebook-Beitrag ist deutlich weitergehend als der tatsächliche Projektstand.
---
2. Und jetzt zum interessanteren Vergleich: Laura gegen ChatGPT
Das kann man tatsächlich einmal ziemlich konkret betrachten.
Die Website beschreibt acht Arbeitsschritte:
1. Forschungsfrage formulieren
2. Recherche planen
3. Originalquellen crawlen
4. mehrere spezialisierte Agenten analysieren die Dokumente
5. Gegenbelege suchen
6. Ergebnis erstellen
7. menschliche Steuerung/Freigabe
8. Veröffentlichung
Das ist kein gewöhnlicher Chatbot.
Und genau deshalb wäre der Vergleich:
> „Laura kann das, also müsste ChatGPT das in fünf Minuten können“
nicht fair.
Aber umgekehrt gilt auch:
> „Laura braucht dafür enorme Rechenleistung, also ist die Recherche für eine normale KI praktisch unmöglich“
ist ebenfalls nicht richtig.
---
3. Machen wir einen realistischen Test
Nehmen wir genau die Frage von deinem vorherigen Facebook-Post:
> „Hat eine Studie mit 1,7 Millionen Kindern gezeigt, dass Myokarditis und Perikarditis ausschließlich bei gegen COVID-19 geimpften Kindern auftraten und bei keinem ungeimpften Kind?“
Ich habe diese Recherche gerade selbst begonnen.
Die von dir genannte PubMed-Arbeit ist tatsächlich eine OpenSAFELY-Studie mit sehr großen Datenmengen. Sie untersuchte Kinder und Jugendliche in England und verglich Geimpfte mit ungeimpften bzw. einfach Geimpfte mit zweifach Geimpften. Bei Myokarditis/Perikarditis wurden Fälle nur in den geimpften Gruppen dokumentiert; angegeben werden 27 bzw. 10 Fälle pro Million nach den jeweiligen Dosen.
Aber daraus folgt nicht automatisch:
> „Ungeimpfte Kinder bekommen keine Myokarditis oder Perikarditis.“
Denn es gibt beispielsweise eine große koreanische Untersuchung aus der Zeit vor Einführung der mRNA-Impfung, in der bei Kindern und Jugendlichen bereits Myokarditis und Perikarditis dokumentiert wurden.
Und noch interessanter:
Eine kanadische aktive Überwachung aus 2021–2022 fand sowohl ungeimpfte Fälle als auch Fälle im zeitlichen Zusammenhang mit der Impfung.
Damit haben wir bereits ein schönes Beispiel dafür, warum „nur in der geimpften Gruppe beobachtet“ und „tritt ausschließlich durch die Impfung auf“ zwei völlig verschiedene Aussagen sind.
---
4. Wie lange würde ich dafür brauchen?
Wenn du mir beispielsweise sagst:
> „Untersuche diese konkrete Behauptung vollständig. Suche die Originalstudie, alle relevanten Gegenbelege, prüfe Studiendesign, Zahlen, Altersgruppen, Zeitraum, absolute Risiken und ziehe ein neutrales Fazit.“
dann kann ich die wesentliche Recherche in einer Sitzung durchführen.
Bei einer einzelnen, klar abgegrenzten Behauptung würde ich grob mit:
15–60 Minuten Recherchezeit rechnen,
je nachdem, wie tief wir gehen.
Bei einer wirklich gründlichen Untersuchung mit zahlreichen Originalarbeiten:
1–3 Stunden sind realistisch.
Nicht weil ich jede Studie komplett linear lesen müsste, sondern weil ich gezielt nach
Originalstudien
systematischen Reviews
Gegenstudien
Studiendesign
Population
absoluten Zahlen
relativen Risiken
möglichen Confoundern
zeitlichen Zusammenhängen
methodischen Einschränkungen
suchen kann.
---
5. Aber die komplette Corona-Aufarbeitung ist eine völlig andere Größenordnung
Und hier hat Laura tatsächlich einen legitimen Vorteil:
Sie ist als dauerhaft laufendes Datenbanksystem konzipiert.
Die Website beschreibt ausdrücklich Crawler, Datenbanken und spezialisierte Agenten, die parallel arbeiten. Die Dokumente werden gespeichert und mit einem digitalen Fingerabdruck versehen.
Das ist eher vergleichbar mit:
ChatGPT = ein sehr schneller Rechercheur
gegen
Laura = eine automatisierte Forschungsorganisation mit Archiv, Datenbank, Crawlern und mehreren Rechercheagenten.
---
6. Meine grobe Zeitrechnung
Wenn wir beispielsweise tatsächlich die gesamte Corona-Zeit untersuchen wollten:
Deutschland 2020–2023
mit
Bundestag
Bundesregierung
Ministerien
RKI
PEI
STIKO
Ländern
Gerichten
wissenschaftlichen Veröffentlichungen
Presse
Pressekonferenzen
Protokollen
Studien
Verordnungen
politischen Entscheidungen
Aussagen von Entscheidungsträgern
zeitlicher Entwicklung der wissenschaftlichen Erkenntnisse
dann reden wir nicht über 100 oder 1.000 Dokumente.
Wir reden potentiell über hunderttausende Dokumente und Webseiten.
Ein einzelnes ChatGPT könnte das nicht sinnvoll „am Stück“ erledigen.
Eine entsprechend programmierte KI-Infrastruktur könnte dagegen kontinuierlich und parallel arbeiten.
Und genau das ist der entscheidende Unterschied.
---
7. Jetzt kommt aber ein sehr wichtiger Haken
Die Website schreibt selbst:
> „Erst nach der vorgesehenen fachlichen Prüfung und Freigabe werden Ergebnisse veröffentlicht.“
Wer diese fachliche Prüfung konkret durchführt, ist für mich eine der wichtigsten offenen Fragen.
Denn wenn beispielsweise 20 KI-Agenten dieselbe Quelle analysieren, haben wir noch immer 20 KI-Auswertungen.
Das ist nicht dasselbe wie:
> 20 unabhängige Wissenschaftler überprüfen die Studie.
Und genau deshalb würde ich bei Corona-Transparenz künftig zwischen drei Ebenen unterscheiden:
🟢 Daten
Was steht tatsächlich in der Originalquelle?
🟡 KI-Auswertung
Was macht Laura daraus?
🔵 wissenschaftliche Bewertung
Ist diese Interpretation nach wissenschaftlichen Standards gerechtfertigt?
Das sind drei unterschiedliche Dinge.
---
8. Und deshalb finde ich einen direkten Test besonders spannend
Wir könnten jetzt tatsächlich einen „Laura-Test“ durchführen.
Ich nehme eine konkrete Recherchefrage von Corona-Transparenz – idealerweise eine, die bereits veröffentlicht wurde – und mache sie mit denselben acht Schritten noch einmal unabhängig.
Dann vergleichen wir:
Schritt Laura Ich
Frage definieren ✅ ✅
Quellen suchen Crawler Webrecherche
Originalquellen ✅ ✅
Gegenbelege vorgesehen ✅
Methodik prüfen vorgesehen ✅
Quellenvergleich Agenten unabhängige Recherche
Ergebnis Laura mein Ergebnis
Quellen nachvollziehbar vorgesehen Quellen direkt verlinkt
Und dann kommt der wirklich interessante Teil:
Wir vergleichen nicht, wer „recht hat“, sondern ob beide bei denselben Originalquellen zu denselben Schlussfolgerungen kommen.
---
Mein bisheriges Zwischenfazit
Nach der zusätzlichen Recherche würde ich den Facebook-Text noch etwas kritischer beurteilen als zuvor:
Die technische Idee hinter Laura ist durchaus interessant.
Aber die Behauptung, hier sei bereits eine große, abgeschlossene und quasi objektive Corona-Aufarbeitung vorhanden, ist dem tatsächlichen Projektstand deutlich voraus.
Der Betreiber selbst bezeichnet Corona-Transparenz im Juli 2026 noch als Projekt „in Arbeit“, und die Website spricht weiterhin von der erst noch zu leistenden „vollständigen Aufarbeitung“.
Und die 1,7-Millionen-Kinder-Studie eignet sich hervorragend als erster Härtetest, weil man daran sehr schön sehen kann, wie aus einem korrekten Studienergebnis durch eine verkürzte Formulierung eine wesentlich weitergehende Behauptung werden kann.
Wenn du möchtest, würde ich als Nächstes tatsächlich . Das wäre ein ziemlich guter Stresstest für die Methode.den kompletten „Laura-Test“ an genau dieser 1,7-Millionen-Kinder-Studie durchführen – inklusive Originalstudie, ergänzender Studien, Gegenargumenten und anschließendem Vergleich damit, was der Facebook-Post daraus macht
Jungfrau heute 0.48 in Knatter und KI
16.09.2026 10:13
Jungfrau heute 0.48 in Knatter und KI
16.09.2026 10:13
Jungfrau heute 0.48 in Knatter und KI
Ich habe mir den Beitrag und die genannte Website corona-transparenz.de genauer angesehen. Mein Eindruck ist etwas differenzierter als die Darstellung im Facebook-Text.
1. Der Facebook-Beitrag übertreibt deutlich
Die Formulierungen
„Die offizielle Corona-Erzählung bröckelt“
und
„intransparente Berichte und politische Weisungen“
sind keine neutralen Feststellungen, sondern politische bzw. wertende Einordnungen. Dafür liefert der Beitrag selbst keinerlei Belege.
Auch „staatlich kuratierte Halbwahrheiten“ ist eine Behauptung, die man anhand konkreter Fälle belegen müsste. Dass es während der Pandemie Fehler, widersprüchliche Einschätzungen, sich verändernde wissenschaftliche Erkenntnisse und politisch umstrittene Entscheidungen gab, ist etwas anderes als der Nachweis einer systematischen staatlichen Täuschung.
2. Die Website selbst ist allerdings interessanter, als der Facebook-Text vermuten lässt
Corona-Transparenz.de� ist tatsächlich online und kein bloßer Fantasie-Link.
Sie wird von Mario Cerdini betrieben; im Impressum ist eine Adresse in Röttingen angegeben. �
Corona-Transparenz
Interessant ist vor allem die technische Konzeption: Die Seite beschreibt eine KI namens „Laura“, die Dokumente automatisiert sammelt und anschließend anhand von Quellen und Fundstellen auswertet. Dafür werden Crawler, Datenbanken und mehrere spezialisierte Recherche-Agenten eingesetzt. �
Corona-Transparenz
Das ist grundsätzlich ein sinnvoller Ansatz, sofern die Quellen und die Auswertung tatsächlich überprüfbar bleiben.
Und genau darauf legt die Website zumindest konzeptionell Wert:
Originalquellen sollen gespeichert werden.
Dokumentversionen erhalten einen digitalen Fingerabdruck.
Fundstellen sollen konkret angegeben werden.
Aussagen sollen mit Gegenbelegen abgeglichen werden.
unterschiedliche Definitionen, Zeiträume und Personengruppen sollen nicht einfach miteinander verglichen werden. �
Corona-Transparenz
Das sind durchaus vernünftige wissenschaftliche Grundsätze.
3. Aber: „KI-Konfidenz 100 %“ ist kein wissenschaftlicher Wahrheitsbeweis
Hier würde ich besonders genau hinschauen.
Die Website zeigt beispielsweise bei einem veröffentlichten Artikel:
„100 % Recherchevollständigkeit“
und
„100 % KI-Konfidenz“. �
Corona-Transparenz + 1
Die Website erklärt zwar ausdrücklich, dass die KI-Konfidenz keine „Wahrheit in Prozent“ darstellen soll. Sie soll vielmehr anhand verschiedener Kriterien wie Quellenqualität, Primärquellennähe, unabhängiger Bestätigung und Widersprüchen bewertet werden. �
Corona-Transparenz
Das ist wichtig.
Denn 100 % KI-Konfidenz bedeutet nicht: „Die Aussage ist zu 100 % wahr.“
Es bedeutet sinngemäß eher: Das eigene regelbasierte System sieht innerhalb seines Prüfverfahrens keinen relevanten Grund für Zweifel.
Das ist etwas völlig anderes.
4. Noch wichtiger: Die Plattform ist noch sehr jung
Das ist meines Erachtens der größte Punkt gegen die Darstellung im Facebook-Post.
Die Website selbst weist derzeit rund 4.495 Dokumentversionen, 4.490 Quellen und 83.742 Fundstellen aus. Gleichzeitig befinden sich aber erst 413 Fundstellen in der verifizierten Evidenzsicht. �
Corona-Transparenz
Und die eigentliche Corona-Aufarbeitung befindet sich noch im Aufbau.
Die Seite schreibt beispielsweise, dass zunächst die Verantwortlichkeiten von Personen und Institutionen erfasst werden und erst danach die eigentlichen Fragen systematisch untersucht werden sollen. �
Corona-Transparenz
Das passt auch zu den veröffentlichten Inhalten: Ein großer Teil besteht momentan beispielsweise aus der Erfassung von Abgeordneten, Funktionen und Amtszeiten.
Das ist zwar nützlich für spätere Untersuchungen, aber es ist noch keine umfassende wissenschaftliche Neubewertung der Corona-Politik.
5. Ein interessanter Punkt: Die Website verwendet tatsächlich Primärquellen
Das konnte ich bei einem konkreten Beispiel überprüfen.
Beim Artikel über die Mitglieder des Bundestages während der Corona-Zeit wird beispielsweise auf die offiziellen Stammdaten des Bundestages und dessen Archiv verwiesen. Die Website nennt sogar die konkrete Datendatei und den Abrufzeitpunkt. �
Corona-Transparenz
Das ist positiv.
Und genau deshalb würde ich die Plattform nicht pauschal als unseriös oder Desinformation abtun.
Aber umgekehrt gilt genauso:
Eine Website, die Originalquellen verwendet, ist nicht automatisch selbst eine wissenschaftliche Quelle.
Entscheidend ist, wie sie die Originalquellen interpretiert.
6. Der eigentliche Knackpunkt liegt deshalb bei den zukünftigen Corona-Untersuchungen
Das wird spannend.
Wenn dort beispielsweise steht:
„Minister X wusste am Datum Y aufgrund von Dokument Z bereits, dass Maßnahme A unwirksam war“
dann müsste man prüfen:
Was steht tatsächlich in Dokument Z?
Ist es wirklich vor der Entscheidung entstanden?
Hatte Minister X das Dokument tatsächlich vorliegen?
Was genau bedeutet „unwirksam“?
Bezieht sich die Studie auf denselben Zeitraum?
Wurde dieselbe Population untersucht?
Wurde nur Übertragung verhindert oder auch schwere Erkrankung?
War es eine Beobachtungsstudie, RCT, Modellierung oder Metaanalyse?
Gab es zu diesem Zeitpunkt widersprechende Daten?
Was wusste man damals und was wissen wir erst heute?
Gerade Punkt 10 ist bei der Corona-Aufarbeitung enorm wichtig.
Man darf nicht aus einer Studie von 2024 rückwirkend schließen, dass ein Politiker 2021 dasselbe hätte wissen müssen.
Die Website behauptet zwar selbst, genau auf solche Unterschiede achten zu wollen. � Ob sie das bei kontroversen Fragestellungen tatsächlich konsequent tut, muss man an den konkreten Untersuchungen überprüfen.
Corona-Transparenz
7. Und noch ein wichtiger Hintergrund
Es stimmt schlicht nicht, dass die Corona-Daten ausschließlich aus „staatlich kuratierten Berichten“ bestanden.
Es gibt beispielsweise umfangreiche öffentlich zugängliche Forschungsdaten und Studien des RKI, einschließlich Roh- bzw. Open-Data-Angeboten, methodischen Angaben und Studienübersichten. �
Robert Koch-Institut + 1
Auch die bundesweite Corona-Monitoring-Studie basierte beispielsweise auf einer Zufallsstichprobe aus dem Sozio-oekonomischen Panel und umfasste über 15.000 Personen in der ersten Erhebung. �
Robert Koch-Institut
Und es existiert eine große Zahl wissenschaftlicher Studien außerhalb staatlicher Institutionen.
Daher ist die Gegenüberstellung
„Corona-Transparenz = echte Daten“
vs.
„Staat = kuratierte Halbwahrheiten“
schon vom Ansatz her irreführend.
Die interessante Frage ist vielmehr:
Sind die von Corona-Transparenz präsentierten Schlussfolgerungen durch die von ihnen selbst verlinkten Primärquellen tatsächlich gedeckt?
Mein vorläufiges Fazit
Ich würde die Website nicht in die gleiche Schublade wie irgendwelche anonymen Corona-Facebookseiten stecken.
Sie hat einige bemerkenswert transparente Elemente: Impressum, Quellenangaben, konkrete Fundstellen, dokumentierte Methodik und teilweise direkte Verweise auf amtliche Originaldaten. �
Corona-Transparenz + 1
Aber der Facebook-Post macht daraus bereits eine Art „Werkzeug, das jetzt die Wahrheit über Corona ans Licht bringt“. Dafür ist es viel zu früh.
Die Plattform ist momentan eher ein Rechercheprojekt als eine etablierte wissenschaftliche Aufarbeitungsinstanz.
Und ich würde bei den kommenden Veröffentlichungen insbesondere darauf achten, ob die Quellen tatsächlich das behauptete Ergebnis tragen oder ob aus korrekten Einzelinformationen durch die Interpretation der KI eine politisch vorgeprägte Gesamterzählung entsteht.
Ein kleiner Hinweis darauf ist schon die Eigenbeschreibung „Laura klärt die gesamte Corona-Zeit auf!“ – das ist deutlich ambitionierter als die nüchterne Beschreibung einer offenen Datenbank. �
Corona-Transparenz
Wenn du möchtest, kann ich als Nächstes �3–5 der bereits veröffentlichten Corona-Untersuchungen auf der Seite herausgreifen und jeweils bis zu den Originalstudien zurückgehen. Dann können wir konkret feststellen: �Was ist tatsächlich belegt, was ist Interpretation und wo wird eventuell etwas überzogen dargestellt. Das wäre meines Erachtens der wesentlich aussagekräftigere Test dieser Website.
Ja
1. Der Facebook-Beitrag übertreibt deutlich
Die Formulierungen
„Die offizielle Corona-Erzählung bröckelt“
und
„intransparente Berichte und politische Weisungen“
sind keine neutralen Feststellungen, sondern politische bzw. wertende Einordnungen. Dafür liefert der Beitrag selbst keinerlei Belege.
Auch „staatlich kuratierte Halbwahrheiten“ ist eine Behauptung, die man anhand konkreter Fälle belegen müsste. Dass es während der Pandemie Fehler, widersprüchliche Einschätzungen, sich verändernde wissenschaftliche Erkenntnisse und politisch umstrittene Entscheidungen gab, ist etwas anderes als der Nachweis einer systematischen staatlichen Täuschung.
2. Die Website selbst ist allerdings interessanter, als der Facebook-Text vermuten lässt
Corona-Transparenz.de� ist tatsächlich online und kein bloßer Fantasie-Link.
Sie wird von Mario Cerdini betrieben; im Impressum ist eine Adresse in Röttingen angegeben. �
Corona-Transparenz
Interessant ist vor allem die technische Konzeption: Die Seite beschreibt eine KI namens „Laura“, die Dokumente automatisiert sammelt und anschließend anhand von Quellen und Fundstellen auswertet. Dafür werden Crawler, Datenbanken und mehrere spezialisierte Recherche-Agenten eingesetzt. �
Corona-Transparenz
Das ist grundsätzlich ein sinnvoller Ansatz, sofern die Quellen und die Auswertung tatsächlich überprüfbar bleiben.
Und genau darauf legt die Website zumindest konzeptionell Wert:
Originalquellen sollen gespeichert werden.
Dokumentversionen erhalten einen digitalen Fingerabdruck.
Fundstellen sollen konkret angegeben werden.
Aussagen sollen mit Gegenbelegen abgeglichen werden.
unterschiedliche Definitionen, Zeiträume und Personengruppen sollen nicht einfach miteinander verglichen werden. �
Corona-Transparenz
Das sind durchaus vernünftige wissenschaftliche Grundsätze.
3. Aber: „KI-Konfidenz 100 %“ ist kein wissenschaftlicher Wahrheitsbeweis
Hier würde ich besonders genau hinschauen.
Die Website zeigt beispielsweise bei einem veröffentlichten Artikel:
„100 % Recherchevollständigkeit“
und
„100 % KI-Konfidenz“. �
Corona-Transparenz + 1
Die Website erklärt zwar ausdrücklich, dass die KI-Konfidenz keine „Wahrheit in Prozent“ darstellen soll. Sie soll vielmehr anhand verschiedener Kriterien wie Quellenqualität, Primärquellennähe, unabhängiger Bestätigung und Widersprüchen bewertet werden. �
Corona-Transparenz
Das ist wichtig.
Denn 100 % KI-Konfidenz bedeutet nicht: „Die Aussage ist zu 100 % wahr.“
Es bedeutet sinngemäß eher: Das eigene regelbasierte System sieht innerhalb seines Prüfverfahrens keinen relevanten Grund für Zweifel.
Das ist etwas völlig anderes.
4. Noch wichtiger: Die Plattform ist noch sehr jung
Das ist meines Erachtens der größte Punkt gegen die Darstellung im Facebook-Post.
Die Website selbst weist derzeit rund 4.495 Dokumentversionen, 4.490 Quellen und 83.742 Fundstellen aus. Gleichzeitig befinden sich aber erst 413 Fundstellen in der verifizierten Evidenzsicht. �
Corona-Transparenz
Und die eigentliche Corona-Aufarbeitung befindet sich noch im Aufbau.
Die Seite schreibt beispielsweise, dass zunächst die Verantwortlichkeiten von Personen und Institutionen erfasst werden und erst danach die eigentlichen Fragen systematisch untersucht werden sollen. �
Corona-Transparenz
Das passt auch zu den veröffentlichten Inhalten: Ein großer Teil besteht momentan beispielsweise aus der Erfassung von Abgeordneten, Funktionen und Amtszeiten.
Das ist zwar nützlich für spätere Untersuchungen, aber es ist noch keine umfassende wissenschaftliche Neubewertung der Corona-Politik.
5. Ein interessanter Punkt: Die Website verwendet tatsächlich Primärquellen
Das konnte ich bei einem konkreten Beispiel überprüfen.
Beim Artikel über die Mitglieder des Bundestages während der Corona-Zeit wird beispielsweise auf die offiziellen Stammdaten des Bundestages und dessen Archiv verwiesen. Die Website nennt sogar die konkrete Datendatei und den Abrufzeitpunkt. �
Corona-Transparenz
Das ist positiv.
Und genau deshalb würde ich die Plattform nicht pauschal als unseriös oder Desinformation abtun.
Aber umgekehrt gilt genauso:
Eine Website, die Originalquellen verwendet, ist nicht automatisch selbst eine wissenschaftliche Quelle.
Entscheidend ist, wie sie die Originalquellen interpretiert.
6. Der eigentliche Knackpunkt liegt deshalb bei den zukünftigen Corona-Untersuchungen
Das wird spannend.
Wenn dort beispielsweise steht:
„Minister X wusste am Datum Y aufgrund von Dokument Z bereits, dass Maßnahme A unwirksam war“
dann müsste man prüfen:
Was steht tatsächlich in Dokument Z?
Ist es wirklich vor der Entscheidung entstanden?
Hatte Minister X das Dokument tatsächlich vorliegen?
Was genau bedeutet „unwirksam“?
Bezieht sich die Studie auf denselben Zeitraum?
Wurde dieselbe Population untersucht?
Wurde nur Übertragung verhindert oder auch schwere Erkrankung?
War es eine Beobachtungsstudie, RCT, Modellierung oder Metaanalyse?
Gab es zu diesem Zeitpunkt widersprechende Daten?
Was wusste man damals und was wissen wir erst heute?
Gerade Punkt 10 ist bei der Corona-Aufarbeitung enorm wichtig.
Man darf nicht aus einer Studie von 2024 rückwirkend schließen, dass ein Politiker 2021 dasselbe hätte wissen müssen.
Die Website behauptet zwar selbst, genau auf solche Unterschiede achten zu wollen. � Ob sie das bei kontroversen Fragestellungen tatsächlich konsequent tut, muss man an den konkreten Untersuchungen überprüfen.
Corona-Transparenz
7. Und noch ein wichtiger Hintergrund
Es stimmt schlicht nicht, dass die Corona-Daten ausschließlich aus „staatlich kuratierten Berichten“ bestanden.
Es gibt beispielsweise umfangreiche öffentlich zugängliche Forschungsdaten und Studien des RKI, einschließlich Roh- bzw. Open-Data-Angeboten, methodischen Angaben und Studienübersichten. �
Robert Koch-Institut + 1
Auch die bundesweite Corona-Monitoring-Studie basierte beispielsweise auf einer Zufallsstichprobe aus dem Sozio-oekonomischen Panel und umfasste über 15.000 Personen in der ersten Erhebung. �
Robert Koch-Institut
Und es existiert eine große Zahl wissenschaftlicher Studien außerhalb staatlicher Institutionen.
Daher ist die Gegenüberstellung
„Corona-Transparenz = echte Daten“
vs.
„Staat = kuratierte Halbwahrheiten“
schon vom Ansatz her irreführend.
Die interessante Frage ist vielmehr:
Sind die von Corona-Transparenz präsentierten Schlussfolgerungen durch die von ihnen selbst verlinkten Primärquellen tatsächlich gedeckt?
Mein vorläufiges Fazit
Ich würde die Website nicht in die gleiche Schublade wie irgendwelche anonymen Corona-Facebookseiten stecken.
Sie hat einige bemerkenswert transparente Elemente: Impressum, Quellenangaben, konkrete Fundstellen, dokumentierte Methodik und teilweise direkte Verweise auf amtliche Originaldaten. �
Corona-Transparenz + 1
Aber der Facebook-Post macht daraus bereits eine Art „Werkzeug, das jetzt die Wahrheit über Corona ans Licht bringt“. Dafür ist es viel zu früh.
Die Plattform ist momentan eher ein Rechercheprojekt als eine etablierte wissenschaftliche Aufarbeitungsinstanz.
Und ich würde bei den kommenden Veröffentlichungen insbesondere darauf achten, ob die Quellen tatsächlich das behauptete Ergebnis tragen oder ob aus korrekten Einzelinformationen durch die Interpretation der KI eine politisch vorgeprägte Gesamterzählung entsteht.
Ein kleiner Hinweis darauf ist schon die Eigenbeschreibung „Laura klärt die gesamte Corona-Zeit auf!“ – das ist deutlich ambitionierter als die nüchterne Beschreibung einer offenen Datenbank. �
Corona-Transparenz
Wenn du möchtest, kann ich als Nächstes �3–5 der bereits veröffentlichten Corona-Untersuchungen auf der Seite herausgreifen und jeweils bis zu den Originalstudien zurückgehen. Dann können wir konkret feststellen: �Was ist tatsächlich belegt, was ist Interpretation und wo wird eventuell etwas überzogen dargestellt. Das wäre meines Erachtens der wesentlich aussagekräftigere Test dieser Website.
Ja
Kommentare
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knattersack 16.09.2026 10:24
Ja. Ich habe den Härtetest jetzt mit der konkreten Behauptung aus dem Facebook-Post gemacht und die Originalarbeit sowie mehrere unabhängige Vergleichsarbeiten herangezogen.
Kurzfazit
Die Facebook-Aussage ist in einem engen, wörtlichen Sinn aus der Studie abgeleitet – aber sie wird anschließend falsch verallgemeinert.
Die Studie sagt tatsächlich:
> In den untersuchten und gematchten Gruppen wurden Myokarditis und Perikarditis nur bei den Geimpften dokumentiert.
Sie sagt nicht:
> „Myokarditis und Perikarditis treten ausschließlich bei geimpften Kindern auf.“
Und sie sagt ausdrücklich selbst, dass das Fehlen von Fällen bei den Ungeimpften nicht bedeutet, dass diese Erkrankungen ohne Impfung nicht auftreten können.
Damit haben wir bereits einen ziemlich guten Test dafür, wie vorsichtig man mit der Facebook-Darstellung sein muss.
---
1. Was wurde tatsächlich untersucht?
Die Arbeit ist eine große Beobachtungsstudie aus England, die die OpenSAFELY-TPP-Datenbank verwendet.
Sie umfasst Daten aus etwa 40 % der englischen Hausarztpraxen, verknüpft mit COVID-Testdaten, Krankenhausdaten und Sterberegister. Untersucht wurden:
Jugendliche 12–15 Jahre
Kinder 5–11 Jahre
BNT162b2/Pfizer-Impfungen
erste Impfung gegenüber ungeimpften Kontrollen
zweite Impfung gegenüber einfach Geimpften.
Die Größenordnung ist tatsächlich enorm:
820.926 zuvor ungeimpfte Jugendliche
441.858 Jugendliche, die bereits eine erste Impfung erhalten hatten
zusätzlich 283.422 ungeimpfte Kinder und 132.462 einfach geimpfte Kinder.
Die Facebook-Zahl von „1,7 Millionen Kindern“ ist also nicht völlig aus der Luft gegriffen, aber sie ist etwas irreführend formuliert: Es handelt sich um die Gesamtzahl der in verschiedenen Vergleichsgruppen analysierten Kinder und Jugendlichen, nicht um 1,7 Millionen Kinder, bei denen anschließend alle auf Myokarditis untersucht wurden.
---
2. Was kam bei Myokarditis/Perikarditis heraus?
Das ist der entscheidende Satz der Studie:
Myokarditis und Perikarditis wurden nur in den geimpften Gruppen dokumentiert.
Die angegebenen Raten betrugen:
27 Fälle pro Million nach der ersten Dosis
10 Fälle pro Million nach der zweiten Dosis.
Bis hierhin ist die Facebook-Aussage also korrekt wiedergegeben.
Aber jetzt kommt der entscheidende Teil.
---
3. Die Autoren selbst widersprechen der Facebook-Schlussfolgerung
Im Diskussionsteil schreiben die Autoren ausdrücklich:
> Dass es keine Fälle bei den Ungeimpften gab, bedeutet nicht, dass solche Ereignisse ohne COVID-19-Impfung nicht auftreten können.
Sie sagen lediglich, dass in diesen konkreten gematchten Analysen keine Fälle bei den ungeimpften Vergleichspersonen beobachtet wurden.
Das ist ein ziemlich deutlicher Warnhinweis.
Denn genau aus diesem Unterschied macht der Facebook-Post:
Studienbefund:
> 0 beobachtete Fälle bei den Ungeimpften.
Facebook:
> „Myokarditis und Perikarditis traten ausschließlich bei geimpften Kindern auf.“
Das zweite klingt wie eine allgemeingültige medizinische Aussage.
Das erste ist eine Aussage über diese konkrete Studie und deren Beobachtungszeitraum.
Das ist nicht dasselbe.
---
4. Und jetzt kommt der wirklich interessante Gegencheck
Wir brauchen dafür keine Meinung, sondern eine Untersuchung mit ungeimpften Kindern.
Eine kanadische Studie von 2025 hat genau das gemacht.
Sie überwachte aktiv Kinder bis 16 Jahre in mehreren Zentren zwischen Juni 2021 und Dezember 2022.
Von 168 Fällen von Myokarditis, Myoperikarditis oder Perikarditis waren:
73 (43 %) zeitnah zur Impfung
47 (28 %) länger zurückliegend geimpft
39 (23 %) ungeimpft
9 unbekannter Impfstatus.
Das ist ein ziemlich harter Gegencheck gegen die pauschale Aussage:
> „Ungeimpfte Kinder hatten keine Myokarditis/Perikarditis.“
Sie hatten in dieser anderen Untersuchung nachweislich solche Erkrankungen.
Interessanterweise zeigte die kanadische Untersuchung gleichzeitig einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis/Perikarditis: Für den Zeitraum 0–21 Tage nach der Impfung wurde eine adjustierte relative Inzidenz von 7,1 (95%-KI 4,5–11,1) gefunden.
Das ist wichtig, weil der Gegencheck nicht lautet:
> „Die Impfung hat damit überhaupt nichts zu tun.“
Im Gegenteil: Die Daten sprechen dafür, dass es einen Zusammenhang gibt.
Aber daraus folgt wiederum nicht:
> „Ohne Impfung gibt es keine Myokarditis.“
Beide Aussagen können gleichzeitig stimmen:
Die Impfung kann das Risiko erhöhen und Myokarditis kann gleichzeitig auch ohne Impfung auftreten.
---
5. Noch stärker wird der Gegencheck durch Daten vor der Impfkampagne
Eine koreanische Studie untersuchte Krankenhausfälle bei Kindern von 2010 bis 2019, also bevor es überhaupt COVID-Impfstoffe gab.
Bei unter 18-Jährigen wurden:
119 Fälle von Myokarditis
23 Fälle von Perikarditis
identifiziert. Insgesamt also 142 Fälle.
Das ist natürlich kein Beweis dafür, dass Impfungen keine Myokarditis verursachen.
Aber es widerlegt eindeutig die Vorstellung:
> „Myokarditis/Perikarditis bei Kindern ist erst durch die COVID-Impfung entstanden.“
Diese Erkrankungen existierten bei Kindern bereits lange vor COVID-19 und vor den Impfstoffen.
---
6. Was wissen wir also tatsächlich?
Ich würde die Evidenz folgendermaßen auseinanderhalten:
Aussage Bewertung
In der OpenSAFELY-Studie wurden Myokarditis/Perikarditis nur bei Geimpften dokumentiert 🟢 Richtig
Die Studie umfasste eine sehr große Zahl von Kindern/Jugendlichen 🟢 Richtig
Die beobachteten Raten lagen bei 27 bzw. 10 pro Million 🟢 Richtig
Es gab in dieser Analyse keine Fälle bei den ungeimpften Vergleichsgruppen 🟢 Richtig
Deshalb tritt Myokarditis ausschließlich bei Geimpften auf 🔴 Falsch
Die Studie beweist, dass jeder dieser Fälle durch die Impfung verursacht wurde 🔴 So nicht aus dieser Studie ableitbar
Es gibt einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis bei jungen Menschen 🟢 Durch mehrere Untersuchungen gestützt
Myokarditis/Perikarditis kommt auch bei ungeimpften Kindern vor 🟢 Ja, durch andere Studien dokumentiert
Myokarditis/Perikarditis gab es bereits vor COVID-Impfungen 🟢 Ja
---
7. Und jetzt der besonders interessante „Laura-Test“
Hier würde ich Corona-Transparenz tatsächlich an ihrem eigenen Anspruch messen.
Die Website sagt, Laura soll unter anderem:
Originalquellen finden
Gegenbelege suchen
Quellen miteinander vergleichen
unterschiedliche Populationen und Zeiträume berücksichtigen
widersprüchliche Befunde erkennen.
Wenn Laura diese Facebook-Behauptung untersuchen würde, müsste ein gutes Ergebnis ungefähr folgendes feststellen:
> Die OpenSAFELY-Studie dokumentierte in den untersuchten Gruppen Myokarditis und Perikarditis ausschließlich bei Geimpften. Dies bedeutet jedoch nicht, dass diese Erkrankungen ausschließlich bei Geimpften auftreten. Andere Untersuchungen dokumentieren entsprechende Fälle bei ungeimpften Kindern sowie bereits vor Einführung der COVID-19-Impfstoffe. Mehrere Studien unterstützen zugleich einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und einem erhöhten Myokarditisrisiko, insbesondere bei jungen Männern.
Das wäre eine wissenschaftlich saubere Zusammenfassung.
Wenn Laura dagegen nur ausgibt:
> „1,7 Millionen Kinder untersucht – Myokarditis ausschließlich bei Geimpften“
dann hätte sie den wichtigsten methodischen Fehler des Facebook-Posts reproduziert.
---
8. Ein weiterer interessanter Punkt: Die OpenSAFELY-Autoren selbst bringen Vergleichsdaten
Das finde ich für unseren Test besonders hilfreich.
Die Autoren erwähnen eine andere Untersuchung mit 5,1 Millionen Kindern in England. Dort wurden zusätzliche Myokarditisfälle nach BNT162b2 geschätzt:
etwa 3 zusätzliche Fälle pro Million nach der ersten Dosis
etwa 5 zusätzliche Fälle pro Million nach der zweiten Dosis.
Außerdem vergleichen sie ihre Ergebnisse mit den britischen MHRA-Daten:
13 pro Million nach der ersten Dosis
8 pro Million nach der zweiten Dosis
gegenüber ihren eigenen Schätzungen von
27 pro Million
10 pro Million.
Das zeigt etwas Wichtiges:
Selbst innerhalb seriöser Datensätze gibt es unterschiedliche Schätzungen.
Das ist bei seltenen Ereignissen nicht ungewöhnlich und bedeutet nicht automatisch, dass eine Studie „falsch“ ist.
Es bedeutet aber, dass man bei einer Zahl wie „27 pro Million“ sehr vorsichtig sein sollte, daraus eine universelle Zahl zu machen.
---
9. Was ist nun mit der eigentlichen Impf-Frage?
Hier würde ich sogar noch einen Schritt weitergehen.
Die interessante wissenschaftliche Frage lautet nicht:
> „Gibt es Myokarditis nach der Impfung?“
Das ist inzwischen wesentlich besser untersucht.
Die interessante Frage lautet:
Wie groß ist das Risiko durch die Impfung im Vergleich zum Risiko durch SARS-CoV-2-Infektion – und wie verändert es sich nach Alter, Geschlecht, Virusvariante und Impfstoff?
Eine Meta-Analyse fand beispielsweise ein deutlich höheres Myokarditisrisiko nach SARS-CoV-2-Infektion als nach Impfung.
Eine andere systematische Übersichtsarbeit kam ebenfalls zu dem Ergebnis, dass sowohl Infektion als auch mRNA-Impfung mit Myokarditis verbunden sind, wobei die Infektion in den untersuchten Daten mit höheren Raten verbunden war.
Das bedeutet allerdings nicht automatisch, dass die Nutzen-Risiko-Bilanz für jedes Kind und jeden Zeitpunkt identisch ist. Genau dafür muss man Alter, Geschlecht, Erkrankungsrisiko, Impfstoff, Dosis und Zeitpunkt betrachten.
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Mein Ergebnis des „Laura-Tests“
🟢 Die zugrunde liegende Studie ist seriös und interessant.
Die 1,7-Millionen-Zahl ist nicht frei erfunden, und der Befund „keine beobachteten Fälle bei den ungeimpften Vergleichsgruppen“ steht tatsächlich in der Arbeit.
🔴 Die Facebook-Interpretation ist aber irreführend.
Aus
> „In dieser Studie wurden nur bei Geimpften Fälle beobachtet“
wird
> „Myokarditis und Perikarditis treten ausschließlich bei Geimpften auf.“
Das ist wissenschaftlich nicht zulässig.
🟢 Gleichzeitig ist die Impf-Nebenwirkungsfrage keineswegs erfunden.
Mehrere Untersuchungen zeigen einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis, insbesondere bei jungen Männern.
Das ist gerade der interessante Punkt: Man muss weder die Impfnebenwirkung leugnen noch die Erkrankung fälschlicherweise ausschließlich der Impfung zuschreiben.
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Und damit haben wir tatsächlich einen brauchbaren Prüfstein für „Laura“
Ich würde ihr keinen einfachen Faktencheck geben, sondern eine bewusst schwierige Aufgabe:
> „Prüfe die Behauptung: Eine Studie mit 1,7 Millionen Kindern beweist, dass Myokarditis und Perikarditis ausschließlich bei COVID-mRNA-geimpften Kindern auftreten. Ermittle dabei auch Gegenbelege, Erkrankungsraten vor COVID-19, Fälle bei Ungeimpften und das Myokarditisrisiko nach SARS-CoV-2-Infektion. Trenne strikt zwischen beobachteter Korrelation, kausalem Zusammenhang und allgemeiner Aussage.“
Das wäre für mich der richtige Stresstest.
Und das Ergebnis könnten wir dann 1:1 mit meiner Recherche vergleichen – nicht danach, welche KI „gewinnt“, sondern ob beide dieselben Originalquellen finden und ob die Schlussfolgerungen sauber zwischen Daten, Interpretation und Behauptung unterscheiden.
Kurzfazit
Die Facebook-Aussage ist in einem engen, wörtlichen Sinn aus der Studie abgeleitet – aber sie wird anschließend falsch verallgemeinert.
Die Studie sagt tatsächlich:
> In den untersuchten und gematchten Gruppen wurden Myokarditis und Perikarditis nur bei den Geimpften dokumentiert.
Sie sagt nicht:
> „Myokarditis und Perikarditis treten ausschließlich bei geimpften Kindern auf.“
Und sie sagt ausdrücklich selbst, dass das Fehlen von Fällen bei den Ungeimpften nicht bedeutet, dass diese Erkrankungen ohne Impfung nicht auftreten können.
Damit haben wir bereits einen ziemlich guten Test dafür, wie vorsichtig man mit der Facebook-Darstellung sein muss.
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1. Was wurde tatsächlich untersucht?
Die Arbeit ist eine große Beobachtungsstudie aus England, die die OpenSAFELY-TPP-Datenbank verwendet.
Sie umfasst Daten aus etwa 40 % der englischen Hausarztpraxen, verknüpft mit COVID-Testdaten, Krankenhausdaten und Sterberegister. Untersucht wurden:
Jugendliche 12–15 Jahre
Kinder 5–11 Jahre
BNT162b2/Pfizer-Impfungen
erste Impfung gegenüber ungeimpften Kontrollen
zweite Impfung gegenüber einfach Geimpften.
Die Größenordnung ist tatsächlich enorm:
820.926 zuvor ungeimpfte Jugendliche
441.858 Jugendliche, die bereits eine erste Impfung erhalten hatten
zusätzlich 283.422 ungeimpfte Kinder und 132.462 einfach geimpfte Kinder.
Die Facebook-Zahl von „1,7 Millionen Kindern“ ist also nicht völlig aus der Luft gegriffen, aber sie ist etwas irreführend formuliert: Es handelt sich um die Gesamtzahl der in verschiedenen Vergleichsgruppen analysierten Kinder und Jugendlichen, nicht um 1,7 Millionen Kinder, bei denen anschließend alle auf Myokarditis untersucht wurden.
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2. Was kam bei Myokarditis/Perikarditis heraus?
Das ist der entscheidende Satz der Studie:
Myokarditis und Perikarditis wurden nur in den geimpften Gruppen dokumentiert.
Die angegebenen Raten betrugen:
27 Fälle pro Million nach der ersten Dosis
10 Fälle pro Million nach der zweiten Dosis.
Bis hierhin ist die Facebook-Aussage also korrekt wiedergegeben.
Aber jetzt kommt der entscheidende Teil.
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3. Die Autoren selbst widersprechen der Facebook-Schlussfolgerung
Im Diskussionsteil schreiben die Autoren ausdrücklich:
> Dass es keine Fälle bei den Ungeimpften gab, bedeutet nicht, dass solche Ereignisse ohne COVID-19-Impfung nicht auftreten können.
Sie sagen lediglich, dass in diesen konkreten gematchten Analysen keine Fälle bei den ungeimpften Vergleichspersonen beobachtet wurden.
Das ist ein ziemlich deutlicher Warnhinweis.
Denn genau aus diesem Unterschied macht der Facebook-Post:
Studienbefund:
> 0 beobachtete Fälle bei den Ungeimpften.
Facebook:
> „Myokarditis und Perikarditis traten ausschließlich bei geimpften Kindern auf.“
Das zweite klingt wie eine allgemeingültige medizinische Aussage.
Das erste ist eine Aussage über diese konkrete Studie und deren Beobachtungszeitraum.
Das ist nicht dasselbe.
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4. Und jetzt kommt der wirklich interessante Gegencheck
Wir brauchen dafür keine Meinung, sondern eine Untersuchung mit ungeimpften Kindern.
Eine kanadische Studie von 2025 hat genau das gemacht.
Sie überwachte aktiv Kinder bis 16 Jahre in mehreren Zentren zwischen Juni 2021 und Dezember 2022.
Von 168 Fällen von Myokarditis, Myoperikarditis oder Perikarditis waren:
73 (43 %) zeitnah zur Impfung
47 (28 %) länger zurückliegend geimpft
39 (23 %) ungeimpft
9 unbekannter Impfstatus.
Das ist ein ziemlich harter Gegencheck gegen die pauschale Aussage:
> „Ungeimpfte Kinder hatten keine Myokarditis/Perikarditis.“
Sie hatten in dieser anderen Untersuchung nachweislich solche Erkrankungen.
Interessanterweise zeigte die kanadische Untersuchung gleichzeitig einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis/Perikarditis: Für den Zeitraum 0–21 Tage nach der Impfung wurde eine adjustierte relative Inzidenz von 7,1 (95%-KI 4,5–11,1) gefunden.
Das ist wichtig, weil der Gegencheck nicht lautet:
> „Die Impfung hat damit überhaupt nichts zu tun.“
Im Gegenteil: Die Daten sprechen dafür, dass es einen Zusammenhang gibt.
Aber daraus folgt wiederum nicht:
> „Ohne Impfung gibt es keine Myokarditis.“
Beide Aussagen können gleichzeitig stimmen:
Die Impfung kann das Risiko erhöhen und Myokarditis kann gleichzeitig auch ohne Impfung auftreten.
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5. Noch stärker wird der Gegencheck durch Daten vor der Impfkampagne
Eine koreanische Studie untersuchte Krankenhausfälle bei Kindern von 2010 bis 2019, also bevor es überhaupt COVID-Impfstoffe gab.
Bei unter 18-Jährigen wurden:
119 Fälle von Myokarditis
23 Fälle von Perikarditis
identifiziert. Insgesamt also 142 Fälle.
Das ist natürlich kein Beweis dafür, dass Impfungen keine Myokarditis verursachen.
Aber es widerlegt eindeutig die Vorstellung:
> „Myokarditis/Perikarditis bei Kindern ist erst durch die COVID-Impfung entstanden.“
Diese Erkrankungen existierten bei Kindern bereits lange vor COVID-19 und vor den Impfstoffen.
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6. Was wissen wir also tatsächlich?
Ich würde die Evidenz folgendermaßen auseinanderhalten:
Aussage Bewertung
In der OpenSAFELY-Studie wurden Myokarditis/Perikarditis nur bei Geimpften dokumentiert 🟢 Richtig
Die Studie umfasste eine sehr große Zahl von Kindern/Jugendlichen 🟢 Richtig
Die beobachteten Raten lagen bei 27 bzw. 10 pro Million 🟢 Richtig
Es gab in dieser Analyse keine Fälle bei den ungeimpften Vergleichsgruppen 🟢 Richtig
Deshalb tritt Myokarditis ausschließlich bei Geimpften auf 🔴 Falsch
Die Studie beweist, dass jeder dieser Fälle durch die Impfung verursacht wurde 🔴 So nicht aus dieser Studie ableitbar
Es gibt einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis bei jungen Menschen 🟢 Durch mehrere Untersuchungen gestützt
Myokarditis/Perikarditis kommt auch bei ungeimpften Kindern vor 🟢 Ja, durch andere Studien dokumentiert
Myokarditis/Perikarditis gab es bereits vor COVID-Impfungen 🟢 Ja
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7. Und jetzt der besonders interessante „Laura-Test“
Hier würde ich Corona-Transparenz tatsächlich an ihrem eigenen Anspruch messen.
Die Website sagt, Laura soll unter anderem:
Originalquellen finden
Gegenbelege suchen
Quellen miteinander vergleichen
unterschiedliche Populationen und Zeiträume berücksichtigen
widersprüchliche Befunde erkennen.
Wenn Laura diese Facebook-Behauptung untersuchen würde, müsste ein gutes Ergebnis ungefähr folgendes feststellen:
> Die OpenSAFELY-Studie dokumentierte in den untersuchten Gruppen Myokarditis und Perikarditis ausschließlich bei Geimpften. Dies bedeutet jedoch nicht, dass diese Erkrankungen ausschließlich bei Geimpften auftreten. Andere Untersuchungen dokumentieren entsprechende Fälle bei ungeimpften Kindern sowie bereits vor Einführung der COVID-19-Impfstoffe. Mehrere Studien unterstützen zugleich einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und einem erhöhten Myokarditisrisiko, insbesondere bei jungen Männern.
Das wäre eine wissenschaftlich saubere Zusammenfassung.
Wenn Laura dagegen nur ausgibt:
> „1,7 Millionen Kinder untersucht – Myokarditis ausschließlich bei Geimpften“
dann hätte sie den wichtigsten methodischen Fehler des Facebook-Posts reproduziert.
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8. Ein weiterer interessanter Punkt: Die OpenSAFELY-Autoren selbst bringen Vergleichsdaten
Das finde ich für unseren Test besonders hilfreich.
Die Autoren erwähnen eine andere Untersuchung mit 5,1 Millionen Kindern in England. Dort wurden zusätzliche Myokarditisfälle nach BNT162b2 geschätzt:
etwa 3 zusätzliche Fälle pro Million nach der ersten Dosis
etwa 5 zusätzliche Fälle pro Million nach der zweiten Dosis.
Außerdem vergleichen sie ihre Ergebnisse mit den britischen MHRA-Daten:
13 pro Million nach der ersten Dosis
8 pro Million nach der zweiten Dosis
gegenüber ihren eigenen Schätzungen von
27 pro Million
10 pro Million.
Das zeigt etwas Wichtiges:
Selbst innerhalb seriöser Datensätze gibt es unterschiedliche Schätzungen.
Das ist bei seltenen Ereignissen nicht ungewöhnlich und bedeutet nicht automatisch, dass eine Studie „falsch“ ist.
Es bedeutet aber, dass man bei einer Zahl wie „27 pro Million“ sehr vorsichtig sein sollte, daraus eine universelle Zahl zu machen.
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9. Was ist nun mit der eigentlichen Impf-Frage?
Hier würde ich sogar noch einen Schritt weitergehen.
Die interessante wissenschaftliche Frage lautet nicht:
> „Gibt es Myokarditis nach der Impfung?“
Das ist inzwischen wesentlich besser untersucht.
Die interessante Frage lautet:
Wie groß ist das Risiko durch die Impfung im Vergleich zum Risiko durch SARS-CoV-2-Infektion – und wie verändert es sich nach Alter, Geschlecht, Virusvariante und Impfstoff?
Eine Meta-Analyse fand beispielsweise ein deutlich höheres Myokarditisrisiko nach SARS-CoV-2-Infektion als nach Impfung.
Eine andere systematische Übersichtsarbeit kam ebenfalls zu dem Ergebnis, dass sowohl Infektion als auch mRNA-Impfung mit Myokarditis verbunden sind, wobei die Infektion in den untersuchten Daten mit höheren Raten verbunden war.
Das bedeutet allerdings nicht automatisch, dass die Nutzen-Risiko-Bilanz für jedes Kind und jeden Zeitpunkt identisch ist. Genau dafür muss man Alter, Geschlecht, Erkrankungsrisiko, Impfstoff, Dosis und Zeitpunkt betrachten.
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Mein Ergebnis des „Laura-Tests“
🟢 Die zugrunde liegende Studie ist seriös und interessant.
Die 1,7-Millionen-Zahl ist nicht frei erfunden, und der Befund „keine beobachteten Fälle bei den ungeimpften Vergleichsgruppen“ steht tatsächlich in der Arbeit.
🔴 Die Facebook-Interpretation ist aber irreführend.
Aus
> „In dieser Studie wurden nur bei Geimpften Fälle beobachtet“
wird
> „Myokarditis und Perikarditis treten ausschließlich bei Geimpften auf.“
Das ist wissenschaftlich nicht zulässig.
🟢 Gleichzeitig ist die Impf-Nebenwirkungsfrage keineswegs erfunden.
Mehrere Untersuchungen zeigen einen Zusammenhang zwischen mRNA-Impfung und Myokarditis, insbesondere bei jungen Männern.
Das ist gerade der interessante Punkt: Man muss weder die Impfnebenwirkung leugnen noch die Erkrankung fälschlicherweise ausschließlich der Impfung zuschreiben.
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Und damit haben wir tatsächlich einen brauchbaren Prüfstein für „Laura“
Ich würde ihr keinen einfachen Faktencheck geben, sondern eine bewusst schwierige Aufgabe:
> „Prüfe die Behauptung: Eine Studie mit 1,7 Millionen Kindern beweist, dass Myokarditis und Perikarditis ausschließlich bei COVID-mRNA-geimpften Kindern auftreten. Ermittle dabei auch Gegenbelege, Erkrankungsraten vor COVID-19, Fälle bei Ungeimpften und das Myokarditisrisiko nach SARS-CoV-2-Infektion. Trenne strikt zwischen beobachteter Korrelation, kausalem Zusammenhang und allgemeiner Aussage.“
Das wäre für mich der richtige Stresstest.
Und das Ergebnis könnten wir dann 1:1 mit meiner Recherche vergleichen – nicht danach, welche KI „gewinnt“, sondern ob beide dieselben Originalquellen finden und ob die Schlussfolgerungen sauber zwischen Daten, Interpretation und Behauptung unterscheiden.
Deimberger 16.09.2026 11:33
Uuuuh, das ist schon heftig, was Du da erarbeitet hast,
kam ja beim lesen ins schwitzen ...
danke dafür.
(was machst Du denn beruflich, bzw. woher diese Intensität + Genauigkeit der Aufarbeitung)
Die Beurteilung von Laura, auch nach dem Besuch auf dieser Webside, verstehe ich nicht.
Ich habe keine Probleme damit, dass bei jeder "Problemlösung" auch Ausreißer + Ausfälle gibt (Läßt auch Gauß selbst bei 3Sigma zu), auch, dass ich zu diesen Ausfällen gehöre,
jedoch die offizielle Verschleierung und dagegen das Fake-news-Gehabe sind einfach unter jeder Würde.
Dazu gehört auch, dass Unikliniken (war in Mainz + Heidelberg als Probant angemeldet) erst eine solche Untersuchung beginnen und sie aufhören, da ihnen dann das Geld dazu gestrichen wird.
----
Deine sachliche Art in den Artikeln, wünsche ich mir auch in anderen Artikeln hier
und träume von einer Applikation (und sei es nur Rexx oder C-List), die Beleidigunen durch Sternchen ersetzt.
kam ja beim lesen ins schwitzen ...
danke dafür.
(was machst Du denn beruflich, bzw. woher diese Intensität + Genauigkeit der Aufarbeitung)
Die Beurteilung von Laura, auch nach dem Besuch auf dieser Webside, verstehe ich nicht.
Ich habe keine Probleme damit, dass bei jeder "Problemlösung" auch Ausreißer + Ausfälle gibt (Läßt auch Gauß selbst bei 3Sigma zu), auch, dass ich zu diesen Ausfällen gehöre,
jedoch die offizielle Verschleierung und dagegen das Fake-news-Gehabe sind einfach unter jeder Würde.
Dazu gehört auch, dass Unikliniken (war in Mainz + Heidelberg als Probant angemeldet) erst eine solche Untersuchung beginnen und sie aufhören, da ihnen dann das Geld dazu gestrichen wird.
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Deine sachliche Art in den Artikeln, wünsche ich mir auch in anderen Artikeln hier
und träume von einer Applikation (und sei es nur Rexx oder C-List), die Beleidigunen durch Sternchen ersetzt.
knattersack 16.09.2026 12:24
Mich stört das ungefilterte weitergeben von Infos, Nachrichten, ja ich bediene mich in letzter Zeit fast immer der KI um Beiträge die mich interessieren zu checken.
Einfach
Querlesen und der Artikel
Oder
Faktencheck und der Artikel
Oder
Meinung dazu
Und ja auch ich habe die KI schon darauf hingewiesen dass sie falsch liegt manchmal auch mit nur vagen Andeutungen das dies oder jenes bitte geprüft werden sollte.
Und ich benutze 5 verschiedene KI's da alle anderen Programmen folgen.
PS das mache ich auch auf der Arbeit wenn jemand sagt ich habe gehört dass der Mitarbeiter C von B gehört hat das sich A mit dem Chef unterhalten hat und der hat gesagt......
Dann frag den Chef!
Einfach
Querlesen und der Artikel
Oder
Faktencheck und der Artikel
Oder
Meinung dazu
Und ja auch ich habe die KI schon darauf hingewiesen dass sie falsch liegt manchmal auch mit nur vagen Andeutungen das dies oder jenes bitte geprüft werden sollte.
Und ich benutze 5 verschiedene KI's da alle anderen Programmen folgen.
PS das mache ich auch auf der Arbeit wenn jemand sagt ich habe gehört dass der Mitarbeiter C von B gehört hat das sich A mit dem Chef unterhalten hat und der hat gesagt......
Dann frag den Chef!
Jetzt
Dabei ergibt sich ein ziemlich interessantes Bild:
Das wichtigste Ergebnis zuerst
Meine erste Einschätzung muss ich etwas korrigieren: Die Website ist derzeit offenbar noch deutlich weniger weit mit der eigentlichen Corona-Aufarbeitung, als der Facebook-Beitrag suggeriert.
Bei der Suche finde ich aktuell vor allem einen tatsächlich veröffentlichten größeren Recherchekomplex:
„Mitglieder des Deutschen Bundestags während der Corona-Pandemie (2020–2023)“.
Dort wurden 1.022 Personen und 1.502 Funktionen/Amtszeiten erfasst. Die zugrunde liegenden Daten stammen tatsächlich aus offiziellen Bundestagsquellen. Es gibt 601 konkrete Fundstellen. �
Corona-Transparenz
Das ist saubere Datenaufbereitung, aber noch keine Untersuchung der Frage, ob Corona-Maßnahmen richtig oder falsch waren.
Und genau hier wird es interessant:
Die Website sagt selbst:
„Mit Corona-Transparenz entsteht nun ihr bislang umfangreichstes Rechercheprojekt.“
Sie beschreibt also ausdrücklich, dass die eigentliche umfangreiche Aufarbeitung erst entsteht. �
Corona-Transparenz
Der Facebook-Beitrag tut dagegen so, als sei bereits ein umfangreicher Datenbestand vorhanden, mit dem man die damalige „Panikmache“ eindeutig gegen harte Fakten abgleichen könne.
Das ist zum jetzigen Zeitpunkt eine deutlich überzogene Darstellung.
Was ich an dem Projekt trotzdem gut finde
Die technische Idee ist durchaus interessant.
Die Betreiber beschreiben einen relativ aufwendigen Ablauf:
Frage → Rechercheauftrag → Originalquellen → mehrere spezialisierte KI-Agenten → Gegenbelege → Vergleich → Veröffentlichung
Dabei soll beispielsweise unterschieden werden zwischen:
belegt
ungeklärt
widersprüchlich
nicht vergleichbar
und es sollen Zeitraum, Population, Definition, Messmethode und Endpunkt berücksichtigt werden. �
Corona-Transparenz
Das ist genau die richtige Richtung, wenn man Corona wissenschaftlich aufarbeiten möchte.
Besonders wichtig finde ich den Anspruch, nicht einfach zwei unterschiedliche Zahlen miteinander zu vergleichen und daraus einen Widerspruch zu konstruieren.
Aber hier sehe ich eine erhebliche Schwachstelle
Die gesamte Recherche wird letztlich von einem eigenen KI-System namens „Laura“ durchgeführt.
Die Website schreibt zwar, dass die KI Quellen und Fundstellen speichert und Gegenbelege sucht. �
Corona-Transparenz
Aber:
Eine KI ist kein unabhängiger wissenschaftlicher Gutachter.
Selbst wenn sie 10.000 Quellen korrekt findet, entscheidet irgendwo im System, welche Quellen gesucht werden, welche Suchaufträge formuliert werden, welche Quellen als relevant gelten und wie die Ergebnisse zusammengeführt werden.
Das ist besonders wichtig bei einer politisch und wissenschaftlich hoch umstrittenen Fragestellung.
Das Beispiel mit den „100 %“ zeigt das Problem sehr schön
Der Bundestagsartikel bekommt:
100 % Recherchevollständigkeit
100 % KI-Konfidenz
�
Corona-Transparenz
Bei diesem konkreten Artikel ist die 100-%-Bewertung nachvollziehbar: Die Frage lautet im Wesentlichen, wer während eines bestimmten Zeitraums Bundestagsabgeordneter war.
Das kann man anhand der Bundestagsdaten relativ eindeutig überprüfen.
Aber stelle dir eine ganz andere Frage vor:
„Waren die Corona-Impfungen für Kinder gefährlicher als die Infektion?“
Da gibt es nicht einfach eine Datenbank, in der die richtige Antwort steht.
Dann müsste die KI beispielsweise unterscheiden:
Infektionsrisiko
Impfnebenwirkungen
Altersgruppe
Vorerkrankungen
Zeitraum
Virusvariante
Anzahl der Impfungen
Impfstoff
Definition von Myokarditis
Diagnosezeitraum
Hospitalisierung
Todesfälle
absolute vs. relative Risiken
Da würde eine „100 % KI-Konfidenz“ bei mir keinerlei 100-%-Gewissheit erzeugen.
Noch etwas ist mir aufgefallen
Die Website nennt als eines ihrer Ziele ausdrücklich die „unabhängige Aufarbeitung“. Gleichzeitig wird um finanzielle Unterstützung gebeten:
zusätzliche KI-Hardware, Datenspeicher, Backups, Crawler usw.
�
Corona-Transparenz
Das ist grundsätzlich völlig legitim.
Aber „unabhängig“ sollte man nicht mit „wissenschaftlich neutral“ gleichsetzen.
Das sind zwei unterschiedliche Dinge.
Eine privat finanzierte Recherche kann vollkommen seriös sein.
Sie kann aber genauso eine bestimmte Ausgangsperspektive haben.
Deshalb sollte man bei jeder späteren Veröffentlichung nicht nur die Quellen anschauen, sondern auch die Suchfrage und die Auswahl der Quellen.
Mein bisheriges Urteil über die Website
Ich würde sie momentan so einordnen:
Punkt
Einschätzung
Existiert tatsächlich?
✅ Ja
Betreiber/Impressum erkennbar?
✅ Ja
Verwendet Originalquellen?
✅ Ja
Quellen nachvollziehbar?
✅ teilweise sehr gut
Interessanter technischer Ansatz?
✅ Ja
Bereits umfassende Corona-Aufarbeitung?
❌ Noch nicht
Wissenschaftlich etablierte Institution?
❌ Nein
KI-Ergebnisse automatisch wissenschaftlich belastbar?
❌ Nein
Facebook-Darstellung „harte Fakten gegen staatliche Panikmache“ bereits belegt?
❌ Nein
Der bisher tatsächlich überprüfbare Bundestags-Datensatz ist sogar ein gutes Beispiel dafür, wie man die Plattform sinnvoll benutzen kann: Man kann die Primärquelle öffnen und überprüfen, ob die Behauptung stimmt. �
Corona-Transparenz
Und jetzt würde ich es richtig interessant machen
Statt nur über die Website zu reden, würde ich einen Härtetest machen.
Wir könnten beispielsweise eine der kontroversesten Corona-Fragen nehmen:
A) Corona-Impfung → Myokarditis/Perikarditis
B) Masken → Schutz vor Infektion/Übertragung
C) Lockdowns → Wirkung auf COVID-Todesfälle
D) Impfpflicht → Nutzen/Risiko
E) Kinder → Corona-Risiko vs. Impfrisiko
F) Übersterblichkeit → COVID vs. andere Ursachen
G) Intensivbetten → tatsächliche Auslastung vs. politische Darstellung
Dann würde ich nicht nur Corona-Transparenz zitieren, sondern die dort angegebenen Originalquellen heraussuchen und mit PubMed/Studien, RKI, WHO, Cochrane bzw. anderen Primärquellen vergleichen.
Dann können wir am Ende für jede einzelne Behauptung sauber sagen:
🟢 durch die Originaldaten gedeckt
🟡 im Kern richtig, aber irreführend verkürzt
🟠 Interpretation/umstritten
🔴 durch die angeführten Daten nicht gedeckt
Das wäre meiner Meinung nach der faire Test für „Corona-Transparenz“.
Und ich würde mit A – Impfungen und Myokarditis anfangen, weil das unmittelbar zu dem Facebook-Post passt, den du mir gestern gezeigt hast.