Funktionieren die Corona-Warn-Apps wie die Schweizer "SwissCovid App"? Diese App, so versichert das Bundesamt für Gesundheit BAG, "stellt fest, ob wir Kontakt mit einer infizierten Person hatten." Dies tut die App allerdings nicht, zumindest in einem Tram nicht, wie Forscher des Trinity College Dublin in einer neuen Studie herausgefunden haben.

Sie haben das "Proximity-Tracing-System" mit Google- beziehungsweise Apple-APIs und Bluetooth in einem Pendler-Tram getestet anhand der Covid-Apps, welche die Schweiz, Deutschland und Italien einsetzen. Diese Apps nutzen die Bluetooth-Signalstärke, um die Nähe zu anderen App-Nutzern zu messen und allenfalls einen möglichen Infizierten zu erkennen.

Der Anspruch der App laut BAG: Es wird eine Warnmeldung ausgelöst, "wenn die App-Nutzerin oder der App-Nutzer innerhalb eines Tages insgesamt mindestens 15 Minuten mit einem Abstand von weniger als 1,5 Metern in der Nähe von mindestens einer infizierten Person war."

Laut den Dubliner Informatikern kann Bluetooth-Technologie die Entfernung zwischen Benutzern in öffentlichen Verkehrsmitteln nicht genau messen und entsprechend nicht korrekt registrieren, ob ein Kontakt stattfand oder nicht. "Was wir sehen, ist, dass selbst winzige Änderungen in der Ausrichtung des Gerätes einen grossen Unterschied machen können", sagte Dr. Douglas J. Leith, einer der Autoren der peer-reviewed Studie, zu 'Motherboard'. "Selbst etwas so Simples wie ein Telefon mit dem Screen nach unten oder mit dem Screen nach oben auf einem Tisch kann eine überraschend starke Wirkung haben. In Umgebungen wie einer Strassenbahn funktioniert Bluetooth zur Kontaktverfolgung einfach nicht."

Die metallischen Wände, Böden und Decken reflektieren die Signale zusätzlich und behindern entsprechend das Tracing, erklärt der Informatik-Dozent und Spezialist für Wireless Networks. "Zusammenfassend deuten unsere Messungen darauf hin, dass es in einer Strassenbahn nur eine geringe Korrelation zwischen der empfangenen Signalstärke und dem Abstand zwischen den Handgeräten gibt", schreiben die Dubliner IT-Forscher.

Konkret bedeutet dies, dass die Chance auf eine genaue Erkennung "ähnlich gross war wie die, Benachrichtigungen durch eine zufällige Auswahl aus den Teilnehmern unserer Experimente auszulösen, unabhängig von deren Nähe".

In deutscher Sprache: Man kann laut dem Experiment "potenziell Infizierte" beziehungsweise "potenzielle Kontakte" in einem Tram ebenso gut völlig zufällig auswählen.

Dabei bilanzieren die Forscher, die mit Freiwilligen in einem Dubliner Tram arbeiteten, durchaus Unterschiede zwischen der schweizerischen, der deutschen und der italienische App. "Wir stellen fest, dass die schweizerischen und deutschen Erkennungsregeln keine Kontaktmeldungen auslösen, obwohl etwa die Hälfte der Handys in unseren Daten weniger als 2 Meter voneinander entfernt sind."

Die schweizerische App lieferte mit dem eingesetzten Smartphone null Kontakte, obwohl 50% der Devices von potenziell Infizierten in einer maximalen Distanz von 2 Metern waren.

Die italienische App, welche nach demselben Grundkonzept funktioniert, aber laut den Forschern anders konfiguriert beziehungsweise kalibriert ist, erzielte im Experiment immerhin eine korrekte Identifikation ("true positive rate") von 50%.

Das ist natürlich Nahrung für App-Skeptiker, die auch an der Datensicherheit solcher Apps zweifeln. Unabhängig davon haben nämlich deutsche Wissenschafter festgestellt, dass Hacker die Tracing-Daten fälschen können und 40 Kilometer voneinander entfernte Personen als "Kontakt" registrieren können.

Zudem gibt es mit der neuen Technologie weitere Risiken wie die Identifikation eines Users. Diese Risiken seien allerdings vertretbar, so in die Schweizer App-Entwicklung involvierten Schweizer Experten.

"Angesichts der Tatsache, dass es sich hier um eine unerprobte Technologie handelt – und das ist nur eine Tatsachenbehauptung – und wir im wesentlichen Experimente mit der Bevölkerung durchführen, sollten die Regierungen nach dem Einsatz genügend Daten sammeln, um tatsächlich herauszufinden, ob sie funktioniert. Das Unglaubliche daran ist, dass das im Grunde niemand getan hat. An vielen Orten werden diese Apps nur auf Basis des Glaubens eingesetzt, und es besteht eine sehr gute Chance, dass sie nicht funktionieren", so der Co-Autor, Douglas J. Leith.

Die Studie "Measurement-based evaluation of Google/Apple Exposure Notification API for proximity detection in a light-rail tram" ist mit Details zur Versuchsanordnung online verfügbar.