Das Center for Social & Health Innovation (CSHI) führt derzeit eine online Panel-Befragung durch, um potentielle soziale Konsequenzen der COVID19 Epidemie zu untersuchen. In der ersten Welle wurden 1024 Österreicher/innen befragt. Die zweite Welle fand im Juni 2020 statt. In den unten folgenden Blogposts zeigen und diskutieren wir erste Ergebnisse der Studie.

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#10 Beflügeln Angstgefühle Verschwörungstheorien?

26.08.2020

Die Corona-Epidemie schürt auch Angstgefühle in der Bevölkerung. Zum Höhepunkt der Epidemie im April zählten dazu etwa Ängste vor einer weiteren unkontrollierten Ausbreitung des Virus, einer Überlastung des Gesundheitssystems, finanziellen Notlagen, den dauerhaften Verlust sozialer Kontakte, einer Einschränkung bürgerlicher Freiheit, oder dem wirtschaftlichen Kollaps. Doch welche Rolle spielen Angstgefühle für die Denk- und Verhaltensweisen der Bürger/innen? Angstgefühle signalisieren Gefahr und wecken das menschliche „Überwachungssystem“. Dadurch werden wir eigentlich „intelligenter“: denn wir überprüfen unsere Umwelt möglichst genau, um den Gefahren frühzeitig entgegenzuwirken.1 Die Informationssuche gestaltet sich im Kontext der Corona-Epidemie allerdings als schwierig, denn durch die Neuheit ergibt sich ein nur schwer zu navigierendes komplexes Informationsuniversum. Finden sich jedoch keine passenden bzw. befriedigenden Informationen, schürt dies weiter Unsicherheit. Als Resultat könnten alternative Erklärungsmuster gesucht werden, die sich unter anderem auch in Verschwörungstheorien finden.

 

Angst und Verschwörungstheorien

Um den Zusammenhang zwischen Angstgefühlen und dem Glauben an Verschwörungstheorien zu untersuchen, haben wir die einzelnen Fragen zu den Ängsten in einem Index gebündelt und die Anzahl der Fragen dividiert. Je höher der Index (zwischen 1 und 5), desto höher haben die Probanden auf den einzelnen Angst-Fragen gescored.

Fragen nach Angst-Szenarien, die in einen „Angst-Index“ gebündelt wurden. Die Probanden beantworteten die Fragen auf einer 5-Punkte Zustimmungsskala:

  • Ich habe Angst, dass sich die Krankheit weiter unkontrolliert ausbreitet.
  • Ich habe Angst, dass es zu einer Überlastung unseres Gesundheitssystems kommt.
  • Ich habe Angst, dass die Freiheit der Bürger/innen zu sehr eingeschränkt wird.
  • Ich habe Angst, dass es zu Knappheit in der Lebensmittelversorgung kommt.
  • Ich habe Angst, dass ich in eine finanzielle Notlage gerate.
  • Ich habe Angst, dass ich meine Familie/Angehörigen nicht mehr sehen kann.
  • Ich habe Angst, dass die Regierungsmaßnahmen zur Bekämpfung der Epidemie zum wirtschaftlichen Kollaps führen.

 

Danach wurde ein multivariates Verfahren angewendet, um den Zusammenhang zwischen dem gebündelten Angst-Index und Veränderungen in Bezug auf die Glaubwürdigkeitseinschätzung von kursierenden Verschwörungstheorien zu untersuchen.2  Dabei haben wir die Befragten drei verschwörungstheoretische Aussagen sowohl im April als auch im Juni in ihrer Glaubwürdigkeit einschätzen lassen:

Verschwörungstheoretische Aussagen, die nach ihrer Glaubwürdigkeit bewertet wurden. Die Probanden beantworteten die Fragen auf einer 5-Punkte Glaubwürdigkeitsskala:

  • Der Coronavirus wurde in einem chinesischen Labor gezüchtet und gezielt verbreitet.
  • Der Coronavirus wurde bewusst verbreitet, um die Überalterung der Bevölkerung zu stoppen.
  • Der Coronavirus wurde von Finanzunternehmen verbreitet, um das Bargeld abzuschaffen.

 

Die Ergebnisse zeigen, dass Befragte, die höhere Angstwerte verzeichneten, kursierenden Verschwörungstheorien nicht nur in der ersten Erhebung stärker Glauben schenkten (Abb. 1a) , sondern diesen Glauben von April bis Juni auch weiter verstärkten (Abb. 1b).

Die beobachteten Veränderungen sind nicht sehr groß, zeigen aber doch, dass gesellschaftliche Angstzustände negative Aspekte mit sich bringen können. Angstzustände könnten Menschen nämlich dazu bringen, Lösungen zu für Probleme zu akzeptieren, die jeglicher wissenschaftlichen Evidenz widersprechen. Dabei muss jedoch dazugesagt werden, dass es sich hierbei lediglich um Beobachtungsdaten handelt, die erst experimentell unterfüttert werden müssen.

 

Verschwörungstheorien und Systemvertrauen

In einer weiteren Analyse3 sehen wir uns den Zusammenhang zwischen dem Glauben an Verschwörungstheorien und Systemrepräsentant/innen im Juni an. Dabei zeigt sich eine negative Korrelation: Menschen, die eher an die präsentierten Verschwörungstheorien glaubten, vertrauten Regierungsmitgliedern weniger. Ähnliche Tendenzen zeigen sich auch für Vertrauen in Journalist/innen, Medizinischem Personal, und die Wissenschaft (Abb. 2).

 

Verschwörungstheorien und Impfintentionen

Zu guter Letzt zeigt sich auch ein Zusammenhang zwischen dem Glauben an Verschwörungstheorien und einer geringen Impfintention.4 In Blogpost #8 zeigten wir schon, dass verschwörungstheoretisches Denken negativ mit der Impfintention korreliert. Dies trifft auch auf den Glauben an spezifische Verschwörungstheorien zu. Ein sehr geringer Glaube an die gezeigten Verschwörungstheorien (1 auf der 5-Punkte Skala) ist mit einer rund 70 prozentigen Impfwahrscheinlichkeit assoziiert, während Menschen mit sehr stark ausgeprägtem Glauben (5 auf der 5-Punkte Skala) eine nur 20 prozentige Impfwahrscheinlichkeit haben.

 

Conclusio

Zusammengefasst lässt sich sagen, dass die präsentierten Daten erste Hinweise darauf gegeben, dass Angstzustände nicht unbedingt rein positive Effekte in Krisenzeiten haben. Zwar zeigen viele Studien auf, dass Ängste die Aufmerksamkeit für potentielle Gefahren steigern, in einem Umfeld in dem wenig gesicherte Information existiert, kann diese Suche nach Informationen wohl nur unzureichend befriedigt werden. Die Wahrnehmung von Gefahrenszenarien kann deshalb auch dazu führen, dass Menschen vermehrt Lösungen suchen, die nicht mit der Faktenwelt übereinstimmen. Die politisch-strategische Streuung von Angst für die kurzfristige Durchsetzung krisenkonformer Verhaltensweisen könnte deshalb mittel- und langfristig auch negative Effekte nach sich ziehen.

 

Referenzen

  1. Marcus, G. E., & MacKuen, M. B. (1993). Anxiety, enthusiasm, and the vote: The emotional underpinnings of learning and involvement during presidential campaigns. American Political Science Review, 672-685.
  2. Dabei wurden lineare Regressionen durgeführt und demographische Variablen sowie Informationsnutzung kontrolliert.
  3. Wiederum wurden lineare Regressionen durgeführt und demographische Variablen sowie Informationsnutzung kontrolliert.
  4. Hier wurde eine binär-logistische Regression durchgeführt und wiederum für demographische Variablen sowie Informationsnutzung kontrolliert.

Abbildung 1. Die linke Grafik (a) zeigt den Zusammenhang zwischen dem Angst-Index und dem Glauben an Verschwörungstheorien im April. Die rechte Grafik (b) zeigt den Zusammenhang zwischen dem Angst-Index und Veränderungen in der Glaubwürdigkeitsbewertung. Die orange Linie markiert den Punkt wo es keine Veränderung gibt. Grafiken zeigen Regressionslinien mit 95% Konzidenzintervalle.

Abbildung 2. Die Grafiken zeigen den Zusammenhang zwischen dem Glauben an Verschwörungstheorien und Vertrauen in unterschiedliche Systemakteure jeweils im Juni.

Abbildung 2. Die Grafiken zeigen den Zusammenhang zwischen dem Glauben an Verschwörungstheorien und Vertrauen in unterschiedliche Systemakteure jeweils im Juni. Grafiken zeigen Regressionslinien mit 95% Konzidenzintervalle.

Abbildung 3. Die Grafiken zeigen den Zusammenhang zwischen dem Glauben an Verschwörungstheorien und der Impfintention im Juni. Die y-Achse repräsentiert „Wahrscheinlichkeiten“, wobei der Wert 1 eine 100% Wahrscheinlichkeit repräsentiert. Die Grafik zeigt geschätzte Wahrscheinlichkeiten mit 95% Konfidenzintervall.

#9 Zurück zur Normalität? Verhaltensveränderungen von April bis juni

10.07.2020

Wie haben österreichische Bürger/-innen ihr Verhalten seit dem Höhepunkt der Coronavirus Epidemie verändert? Es gab die immanente Befürchtung, dass die Bereitschaft der Bürger/-innen sich an restriktive Verhaltensmuster 1 zu halten weniger wird oder ein zweiter Lockdown im Falle einer zweiten Welle weniger unterstützt wird 2. Unsere Daten zeigen, dass das zumindest für ein restriktives Verhalten nicht zutrifft. Abbildung 1 zeigt, dass der Mittelwert für „niesen oder husten in den Ellenbogen“ nur leicht abgenommen hat zwischen April und Juni. Das Einhalten von 1-2 Meter Abstand zu anderen Person hat dahingegen stärker abgenommen. Tatsächlich bleibt aber auch hier der Mittelwert in einem akzeptablen Bereich zwischen „oft“ und „immer“. Wenn wir jedoch die individuellen Beobachtungen (schwarze Punkte) anschauen, sehen wir, dass die Bereiche „manchmal“ und „nie“, im Juni dichter sind als im April.

In Abbildung 2 ist ein drastischer Rückgang in starken Verhaltenseinschränkungen zu sehen. Dazu gehört zum Beispiel den Kontakt mit älteren Menschen zu vermeiden, keinen oder nur wenig Kontakt zu Freunden und Familie zu haben oder auch das Haus nur für dringende Bedarfe zu verlassen. Das ist nicht überraschend da solche starken Verhaltenseinschränkungen nicht mehr erforderlich sind und die Regierung die meisten Verhaltensregeln zurückgezogen hat.

Es gibt auch andere Gründe, um zu glauben, dass die Bereitschaft sich an stark verhaltenseinschränkende Regeln zu halten abgenommen hat. Zunächst einmal könnten einige der von der Regierung kommunizierten Regelungen (z.B. Regelungen gegen das Zusammentreffen von Familienmitgliedern aus verschiedenen Haushalten) nicht mit der österreichischen Verfassung in Einklang gestanden haben3. Außerdem hat auch die Skepsis gegenüber den Regierungsmaßnahmen von April bis Juni zugenommen. Abbildung 3 zeigt Veränderungen in der Wahrnehmung von einzelnen Personen, dass die Maßnahmen der Regierung übertrieben, kontraproduktiv und nicht gut durchdacht sind. Hier ist zu beachten, dass die Personen im Juni viel lockerere Maßnahmen bewertet haben als im April als die Menschen mit viel strengeren Maßnahmen konfrontiert waren. Insgesamt sehen wir aber kleine statistisch signifikante Veränderungen, die auf eine etwas größere Skepsis im Juni im Vergleich zum April hindeuten.

Auf Abbildung 4 ist die Verbindung zwischen Veränderungen in der Skepsis gegenüber Regierungsmaßnahmen und Veränderungen bei präventivem Verhalten zu sehen (linke Seite: weniger Verhaltenseinschränkungen, rechte Seite: mehr Verhaltenseinschränkungen). Um diese Analyse durchzuführen, haben wir die Fragen nach mehr oder weniger Verhaltenseinschränkungen in zwei Mittelwertskalen kombiniert 4. Das gleiche haben wir für die drei Fragen zur Skepsis gemacht. Abbildung 4 zeigt eine negative Beziehung, was darauf hindeutet, dass die Bewegung hin zu einer größeren Skepsis von April bis Juni mit einem verringerten Einhalten von restriktiven Verhaltensweisen zusammenhängt. Bei weniger restriktiven Verhaltensweisen ist die Beziehung weniger robust, was darauf hindeutet, dass diese leicht durchführbaren Verhaltensänderungen von der allgemeinen Skepsis gegenüber staatlichen Maßnahmen abhängen können.

Im Falle von aufkommenden lokalen Clustern oder gar einer zweiten größeren Welle bleibt die Frage, ob dieser aktuelle Trend einen Zustand allgemeiner (und vielleicht anhaltender) Müdigkeit oder eine bloße Pause markiert, nach der die Bürger/-innen immer noch bereit sind, ihr Verhalten schnell zu ändern und den situativen Bedürfnissen anzupassen. In Serbien hat die Ankündigung eines zweiten Lockdowns in gewalttätigen Protesten geendet2. Um Ermüdungseffekte oder Frustration zu vermeiden, muss die Regierung das Vertrauen der Bürger/-innen in ihre Maßnahmen aufrechterhalten oder wieder ein bisschen Vertrauen gewinnen, um den geringen Vertrauensverlust auszugleichen. Dieses Vertrauen kann nicht mehr einfach durch den Moment der Krise gewonnen werden, sondern muss möglicherweise durch eine präventive offene und transparente Kommunikation aufgebaut werden.

Notes:

https://www.theatlantic.com/health/archive/2020/03/coronavirus-pandemic-herd-immunity-uk-boris-johnson/608065/

2  https://www.nytimes.com/2020/07/08/world/europe/serbia-protests-coronavirus.html

https://www.addendum.org/coronavirus/covid-19-gesetz-verfassungswidrig/

4 A confirmatory factor analysis (CFA) provided an acceptable model fit and supported this two factor solution.

Abbildung 1: Veränderungen bei wenig einschränkendem Verhalten von April bis Juni. Punkte mit Fehlerbalken stellen Mittelwerte und 95%-Konfidenzintervalle dar. Kleine geclusterte Punkte zeigen beobachtete Fälle an. Die Verhaltensmuster wurden auf einer 4-Punkte-Skala gemessen (1 = nie, 2 = manchmal, 3 = oft, 4 = immer).

Abbildung 2: Veränderungen in stark einschränkendem Verhalten von April bis Juni. Punkte mit Fehlerbalken stellen Mittelwerte und 95%-Konfidenzintervalle dar. Kleine geclusterte Punkte zeigen beobachtete Fälle an. Die Verhaltensmuster wurden auf einer 4-Punkte-Skala gemessen (1 = nie, 2 = manchmal, 3 = oft, 4 = immer).

Abbildung 3: Veränderungen in der Skepsis gegenüber den Regierungsmaßnahmen von April bis Juni.. Punkte mit Fehlerbalken stellen Mittelwerte und 95% Konfidenzintervalle dar. Kleine geclusterte Punkte zeigen beobachtete Fälle an. Die Verhaltensmuster wurden auf einer 5-Punkte-Skala gemessen (1 = stimme nicht zu, 5 = stimme zu).

Abbildung 4. Der Zusammenhang zwischen der Veränderung der Skepsis gegenüber Regierungsmaßnahmen (von April bis Juni) und der Veränderung des präventiven Verhaltens (von April bis Juni). Die Linien zeigen die am besten angepassten Linien (basierend auf OLS-Regressionen), und der schattierte Bereich zeigt die 95%-Konfidenzintervalle an. Gelbe Linien zeigen keinerlei Verhaltensänderungen an.

#8 Wahl von rechtsextremen Parteien, Verschwörungsdenken und Impfabsichten

19.06.2020

In diesem Blogbeitrag betrachten wir die Unterschiede und Veränderungen im Verschwörungsdenken von Wähler/-innen verschiedener Parteien. Außerdem schauen wir uns den Zusammenhang von Verschwörungsdenken und der Absicht sich impfen zu lassen an. Verschwörungsdenken ist eine Variable die aus fünf Fragen besteht, wie zum Beispiel „es gibt geheime Organisationen, die großen Einfluss auf politische Entscheidungen haben.“ Die Impfabsichten wurden gemessen indem man die Teilnehmer/-innen befragt hat ob sie beabsichtigen sich impfen zu lassen, sobald eine Impfung verfügbar ist. Wir haben nur Daten von Teilnehmer/-innen ausgewertet die bei der ersten (April) und der zweiten Welle (Juni) der Befragung teilgenommen haben (N = 632). Da nicht alle bereit waren ihr Wahlverhalten anzugeben, ist die endgültige Stichprobengröße 497.

Die Ergebnisse zeigen, dass Wähler/-innen der rechten Freiheitlichen Partei Österreichs (FPÖ) signifikant höhere Werte beim Verschwörungsdenken in der ersten Welle hatten. Darüber hinaus stellen wir beim Vergleich einzelner Personen mit ähnlichem Verschwörungsdenken bei Welle 1 fest, dass diejenigen, die für die Freiheitliche Partei gestimmt haben, ihr konspiratives Denken stärker verstärkt haben als Personen, die für andere Parteien gestimmt haben (siehe Abbildung 2). Schließlich weisen unsere Daten darauf hin, dass höhere Werte beim Verschwörungsdenken in hohem Maße mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit einer beabsichtigten Impfung korrelieren. So sinkt z.B. die Wahrscheinlichkeit, sich zu melden, um sich impfen zu lassen, von über 80% bei Personen mit den niedrigsten Werten bei konspirativem Denken auf unter 40% bei Personen mit den höchsten Werten bei konspirativem Denken (siehe Abbildung 3).

Eine Erklärung für diese Ergebnisse können Sie bei Abbildung 4 sehen. Diese zeigt die Glaubwürdigkeitsbewertung von unterschiedlichen Verschwörungstheorien im Juni. Die Theorie, dass das Coronavirus in einem chinesischen Labor gezüchtet wurde und dann strategisch verbreitet wurde, hat die höchste Glaubwürdigkeitsbewertung. Gleich danach steht die Theorie, dass die Epidemie strategisch dafür genutzt wird eine Impfpflicht einzuführen. Etwa sieben Prozent der Teilnehmer/-innen glaubten, dass diese Theorie sehr glaubwürdig ist (bewerteten mit 5 auf einer 5-Punkte-Skala), weitere 7 Prozent glaubten, dass diese Theorie eher glaubwürdig ist (bewertet mit 4). Unter den Top drei Verschwörungstheorien ist auch die Theorie, dass die Pharmaindustrie für die Coronavirus Epidemie verantwortlich ist. Etwa 5 Prozent glaubten hier, dass diese Theorie sehr glaubwürdig ist und 8 Prozent glaubten, dass sie eher glaubwürdig ist.

Insgesamt unterstreicht diese Studie die Wichtigkeit Verschwörungstheorien und Verschwörungsdenken in Zeiten einer Epidemie, aktiv zu begegnen. Im Allgemeinen scheinen Wähler/-innen der rechten Freiheitlichen Partei Österreichs (FPÖ) am anfälligsten dafür zu sein, an solche Verschwörungstheorien zu glauben. Der Grund dafür könnte darin liegen, dass Verschwörungstheorien oft mit wissenschaftsfeindlichen Komponenten der populistischen Kommunikation resonieren2. In Regierungen können diese wissenschaftsfeindlichen politischen Präferenzen der öffentlichen Gesundheit erheblichen Schaden zufügen. Dies war zu beobachten, als die FPÖ das geplante österreichische Rauchverbotsgesetz zu der Zeit, als die Partei das Gesundheitsministerium leitete, nicht durchsetzen. Die höheren Werte des Verschwörungsdenkens unter den Wähler/-innen der Freiheitlichen Partei lassen sich auch durch die extremeren ideologischen Prädispositionen erklären, da extremere Personen anfälliger sein können, sogar absurde Informationen zu verwenden, solange diese Informationen ihre Überzeugungen unterstützen können3

Quellen:

  1. Bruder, M., Haffke, P., Neave, N., Nouripanah, N., & Imhoff, R. (2013). Measuring individual differences in generic beliefs in conspiracy theories across cultures: Conspiracy Mentality Questionnaire. Frontiers in Psychology, 4, 225.
  2. Mede, N. G., & Schäfer, M. S. (2020). Science-related populism: Conceptualizing populist demands toward science. Public Understanding of Science, 0963662520924259.
  3. Taber, C. S., Cann, D., & Kucsova, S. (2009). The motivated processing of political arguments. Political Behavior, 31(2), 137-155.

Abbildung 1: Unterschiede im Verschwörungsdenken der Wähler/-innen verschiedener Parteien bei Welle 1. Mittelwerte mit 95-%-Konfidenzintervallen. Punkte stellen Einzelbeobachtungen dar.

 

Abbildung 2: Veränderungen des Verschwörungsdenkens bei den Wähler/-innen verschiedener Parteien von Welle 1 zu Welle 2 (OLS-Regressionssteuerung für demographische Variablen und Verschwörungsdenken - Ergebnisse bei Welle 1). Die Grafik zeigt die durchschnittlichen Veränderungen mit 95% Konfidenzintervallen.

 

Abbildung 3. Zusammenhang zwischen Verschwörungsdenken und der Absicht, sich gegen COVID19 impfen zu lassen bei Welle 2 (OLS-Regressionssteuerung für Parteiwahl- und Demographie-Variablen). Vorhergesagte Prozentwerte mit 95% Konfidenzintervallen.

 

Abbildung 4. Glaubwürdikeitseinschätzung unterschiedlicher Verschwörungtheorien in Welle 2 (Rangfolge auf der Grundlage der mittleren Glaubwürdigkeitswerte).

#7 Beschäftigungsübergänge zu Beginn der COVID19 Epidemie

15.05.2020

In diesem Blogbeitrag interessieren wir uns für die Veränderungen in den Beschäftigungsverhältnissen zu Beginn der COVID19 Regierungsmaßnahmen. Im speziellen werden Gruppenunterschiede nach Geschlecht, Alter, finanzieller Sicherheit und sozialen Netzwerken fokussiert. Abbildung 1 zeigt die Übergangsströme in der Erwerbsbevölkerung zwischen Februar und April, die auf eine zunehmende Prekarisierung hinweisen. Die Abbildung zeigt, dass 37,5% von den Befragten einen Übergang in prekäre Beschäftigungsbedingungen angegeben haben: Von den vor COVID19 Vollzeitbeschäftigten, haben 17,5% einen Übergang in Teilzeit, befristete oder geringfügige Beschäftigung angegeben. Von den ehemals Teilzeitbeschäftigten haben 9,2% angegeben, nun in befristete oder geringfügige Beschäftigung gewechselt zu haben. Zuletzt haben 10,8% angegeben ihre Beschäftigung verloren zu haben.

Veränderungen in der Beschäftigung sind auch durch bereits vorhandene Geschlechterdifferenzen in den Beschäftigungsbedingungen in Österreich, charakterisiert. Fast 50% der Frauen in Österreich sind Teilzeit beschäftigt. Dahingegen sind bei der männlichen Bevölkerung nur 10% Teilzeit beschäftigt1. Nicht überraschend, dargestellt in Abbildung 2, ist es für Männer wahrscheinlicher von Vollzeit in Teilzeitbeschäftigung überzugehen. Die Wahrscheinlichkeit das Frauen von Teilzeitbeschäftigungen in befristete oder geringfügige Beschäftigung gewechselt haben, war dahingegen signifikant höher. Auch wenn der Übergang in Arbeitslosigkeit häufiger bei Männern auftrat, gibt es hier keine statistisch signifikanten Differenzen.

Als nächstes haben wir uns die Altersunterschiede genauer angesehen. Da das durschnittliche Rentenalter in Österreich bei 60,4 Jahren liegt, haben wir hierfür nur Personen miteinbezogen die 61 Jahre oder jünger waren2. Um Verzerrungen bei Alterseffekten zu vermeiden, wurden Befragte in Ausbildung oder im Ruhestand ausgeschlossen. Wie Abbildung 3 zeigt, war die Wahrscheinlichkeit das Personen zwischen 36 und 45 Jahren in die Arbeitslosigkeit übergehen geringer als bei der jüngsten (18-25 Jahre) Gruppe und der zweitältesten (46-55 Jahre) Gruppe. Auch wenn es im Vergleich zu den anderen Altersgruppen keinen signifikanten Unterschied gibt, war in der Gruppe der 36-45 Jährigen der Übergang von Vollzeit- in Teilzeitbeschäftigung am häufigsten. Weitere signifikante Effekte waren in der ältesten Altersgruppe zu sehen. Für die Personen, die dieser Gruppe angehören war die Wahrscheinlichkeit in die Arbeitslosigkeit zu rutschen geringer als bei der jüngsten Altersgruppe. Übergänge könnten jedoch auf die bereits vor der Krise bestehende Beschäftigungssituation in den Altersgruppen zurückzuführen sein, denn Arbeitslosigkeit ist in Österreich unter jüngeren und älteren Bevölkerungsgruppen häufiger aufzufinden3. Somit können Faktoren, die für diese Verteilung verantwortlich sind, auch die jetzigen Veränderungen bei Beschäftigungen weiter beeinflussen. Dennoch sollte diese Entwicklung genau beobachtet werden. Denn Arbeitgeber werden ermutigt, bei der Beendigung von Arbeitsverträgen soziale Indikatoren wie familiäre Verpflichtungen und/oder die Dauer der Beschäftigung (Belohnung für das Dienstalter) zu berücksichtigen. Dies ist auch im österreichischen Arbeitsverfassungsgesetz § 105 Abs. 3 ArbVG festgeschrieben. Für die anderen Altersgruppen und Beschäftigungsbedingungen wurden keine signifikanten Unterschiede festgestellt.

Um die finanzielle Sicherheit der Befragten zu messen, wurde abgefragt ob „finanzielle Rücklagen [bestehen] von denen Sie auch ohne Anstellung noch leben können?“. Abbildung 4 bildet die Wahrscheinlichkeit von Veränderungen in der Beschäftigung für diejenigen mit und ohne solcher Ersparnisse ab. Die Wahrscheinlichkeit, dass Personen, die keine finanziellen Reserven haben in die Arbeitslosigkeit abrutschen war signifikant höher. Die finanziellen Reserven haben aber keine signifikante Rolle bei den Veränderungen der Beschäftigungsverhältnisse von Erwerbtätigen gespielt. Die Wirtschaftsbereiche die am meisten von den COVID19 Maßnahmen betroffen sind, sind Tourismus (145,1% mehr Arbeitslosigkeit im Vergleich zu März 2019), Bau (+94,8%), Transport und Logistik (+83,8%), Kunst und Kultur (+49,1%), Personalagenturen (+34,0%) und die Teile des Handels die nicht systemrelevant sind (+34,4%)4. Bedenken Sie hierbei, dass die betroffenen Bereiche tendenziell niedrigere Einkommensstrukturen haben5. Zusätzlich dazu, sind niedriger qualifizierte Personen, wahrscheinlicher von einem Arbeitsverlust betroffen 6. Kombiniert mit diesen Zahlen, zeigen unsere Ergebnisse, dass diejenigen, die bereits finanziell benachteiligt waren, z.B. weil sie keine Möglichkeiten hatten, Geld zu sparen, am stärksten von der Pandemie betroffen sind.

Als letztes betrachten wir das Vorhandensein von sozialen Netzwerken, die finanzielle Notsituationen abfedern können. Die Teilnehmenden wurden gefragt ob sie in Notsituationen finanzielle Unterstützung von Verwandten oder Freund/-innen bekommen können. Abbildung 5 weist darauf hin, dass diejenigen die nur ein schwaches soziales Netzwerk haben, wahrscheinlicher von Arbeitslosigkeit oder Übergang in Teilzeit-, befristete oder geringfügige Beschäftigung betroffen sind. Für diese Beobachtung haben wir zwei Erklärungen. Erstens, das nicht Vorhandensein eines sozialen Netzwerks führt eventuell zu einer höheren Wahrscheinlichkeit eines Arbeitsverlusts. Dies liegt daran, dass das Sozialkapital oft vor Arbeitslosigkeit schützt, indem es die Informations- und Übergangskosten senkt, die Arbeitsvermittlung erleichtert und eine Möglichkeit für Konfliktmanagement bietet 7. Die zweite Erklärung ist, dass der Arbeitsverlust selbst als traumatisches Ereignis erlebt werden kann. Dieses Erlebnis ist oft mit Scham und psychischem Leid verbunden und von dem Gefühl begleitet, dass es sich um eine vorübergehende Situation handelt. Solche Gefühle können Personen davon abhalten, finanzielle Unterstützung von anderen zu erwarten oder zu suchen 8, 9, 10.

Schlussfolgerung: Ein nicht zu verachtender Teil der österreichischen Bevölkerung ist mit Veränderungen in ihrem Beschäftigungsstatus, die wahrscheinlich durch die COVID19 Regierungsmaßnahmen ausgelöst wurden, konfrontiert. Vielen erlebten entweder eine Verschlechterung im Rahmen ihrer Arbeitszeit, oder haben sogar ihren Arbeitsplatz verloren. Wie dargestellt, verliefen diese Veränderungen entlang bereits bestehender geschlechts- und altersbedingter Unterschiede in den Beschäftigungsbedingungen und führten zu zunehmend prekären Arbeitsverhältnissen (z.B. Teilzeit, Zeitarbeit oder Arbeitslosigkeit). Unsere Analyse hat gezeigt, dass Männer eher von einer Vollzeitbeschäftigung in Teilzeit-, geringfügige oder befristete Beschäftigungsverhältnisse und Frauen eher von einer Teilzeitbeschäftigung in eine geringfügige oder befristete Beschäftigung übergegangen sind. Darüber hinaus waren sowohl die jüngsten Befragten (18-25 Jahre) als auch die 46-55-Jährigen am ehesten von Arbeitslosigkeit bedroht. Außerdem waren die ohnehin schon finanziell Benachteiligten (die keine Ersparnisse erben) am wahrscheinlichsten gefährdet, ihre Beschäftigung zu verlieren. Außerdem haben wir festgestellt, dass Befragte, die angaben, kein soziales Netzwerk zu haben, auf das sie sich in finanziellen Notlagen verlassen könnten, mit größerer Wahrscheinlichkeit in die Arbeitslosigkeit übergingen.

Notes:

1. http://www.statistik.at/web_de/statistiken/menschen_und_gesellschaft/arbeitsmarkt/arbeitszeit/teilzeitarbeit_teilzeitquote/062882.html

2. Gumprecht, D. (2019): Pensionierungstafeln Bundesländer: Ergebnisse für das Jahr 2018. Statistik Austria, Vienna.

3. https://www.statistik.at/web_de/statistiken/menschen_und_gesellschaft/arbeitsmarkt/arbeitslose_arbeitssuchende/index.html

4. https://www.wifo.ac.at/news/corona-schock_auf_dem_arbeitsmarkt

5. https://www.statistik.at/web_de/statistiken/menschen_und_gesellschaft/soziales/personen-einkommen/allgemeiner_einkommensbericht/index.html

6. https://viecer.univie.ac.at/corona-blog/corona-blog-beitraege/blog09/

7. Freitag, M., Kirchner, A. (2011). Social Capital and Unemployment: A Marco-Quantitative Analysis of the European Regions. Political Studies, 59(2), 389-410. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-9248.2010.00876.x

8. Atkinson, T., Liem, R., Liem, J.H., (1986). The Social Costs of Unemployment: Implications for Social Support. Journal of Health and Social Behavior, 27(4), 317. DOI: 10.2307/2136947.

9. Wanberg, C.R. (2012). The individual experience of unemployment. Annual review of psychology, 63(1), 369-396. DOI: 10.1146/annurev-psych-120710-100500.

10. Brand, J.E. (2015). The Far-Reaching Impact of Job Loss and Unemployment. Annual Review Sociology, 41(1), S. 359-375. DOI: 10.1146/annurev-soc-071913-043237.

Abbildung 1: Veränderung in der Beschäftigung zwischen Ende Februar und Anfang April

Abbildung 2: Wahrscheinlichkeitswerte (0,1 entspricht 10%) für den Beschäftigungsübergang hinsichtlich des Geschlechts. Punkte zeigen Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervallen.

Abbildung 3: Wahrscheinlichkeitswerte (0,1 entspricht 10%) für den Beschäftigungsübergang hinsichtlich der Altersgruppen. Punkte zeigen Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervallen.

Abbildung 4: Wahrscheinlichkeitswerte (0,1 entspricht 10%) für den Beschäftigungsübergang und die Verfügbarkeit von Ersparnissen. Punkte zeigen Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervallen.

Abbildung 5: Wahrscheinlichkeitswerte (0,1 entspricht 10%) für den Beschäftigungsübergang mit Vorhandensein von sozialen Netzwerken. Punkte zeigen Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervallen.

#6 Angst, Risikowahrnehmung und Unterstützung autoritärer Maßnahmen

05.05.2020

In diesem Blogbeitrag interessiert uns die Angst der Bürger/innen vor einer Verbreitung von COVID19, ihr selbst eingeschätztes Ansteckungsrisiko und ihre Unterstützung autoritärer Maßnahmen. Um die Unterstützung autoritärer Maßnahmen zu messen, haben wir die Teilnehmenden gefragt, ob sie vier verschiedene restriktivere Regierungsmaßnahmen unterstützen würden. Abbildung 1 zeigt, wie sehr die Teilnehmenden den vier genannten Maßnahmen zustimmen. Ihre Zustimmung konnten sie auf einer 5-Punkte Skala bewerten. Alle diese Maßnahmen könnten demokratische Grundprinzipien untergraben. Insgesamt war die Unterstützung für diese Maßnahmen gemischt bis schwach. Die meisten Menschen stimmten der Aussage, dass die Regierung ohne Parlament regieren sollte, überhaupt nicht zu (60% antworteten mit 1 auf der 5-Punkte Skala). Nur 3,5% stimmten dieser Aussage äußerst zu (d.h. sie antworteten mit 5 auf der 5-Punkte Skala). Die persönlichen Freiheiten weiter einzuschränken, war die am meisten akzeptierte Maßnahme. Nur 22% haben dieser Maßnahme gar nicht zugestimmt, und etwa 16% stimmten der Aussage äußert zu.

Im nächsten Schritt wollten wir herausfinden wie sich verschiede Personengruppen in ihrer Zustimmung zu diesen Maßnahmen unterscheiden.  Hierfür haben wir die vier Fragen zu restriktiven Maßnahmen in einer einzigen „Unterstützung autoritärer Maßnahmen“ Skala kombiniert. Dann haben wir uns angesehen, inwieweit Angst („Ich habe Angst dass sich COVID19 in einem unkontrollierbaren Maße weiterverbreiten“) und das wahrgenommene eigene Ansteckungsrisiko („Ich glaube es ist sehr wahrscheinlich, dass ich infiziert werde“) mit der Unterstützung autoritärer Maßnahmen zusammenhängen. Abbildung 2 zeigt, dass Personen die mehr Angst hatten und die ihr Risiko sich mit COVID19 anzustecken höher eingeschätzt haben, höhere Mittelwerte bei der Unterstützung autoritärer Maßnahmen hatten als Personen mit weniger Angst und einem geringer eingeschätzten Ansteckungsrisiko.

Schlussfolgerung: Die Daten zeigen: je größer die Angst vor einer unkontrollierbaren Verbreitung von COVID19 und je höher das wahrgenommene  Ansteckungsrisiko, desto mehr sind Bürger/innen dazu bereit, autoritärer Maßnahmen zu unterstützen. Daher sind Regierungsvertreter/innen gut beraten, die mit COVID19 verbundenen Risiken verantwortungsbewusst zu kommunizieren. Darüber hinaus müssen die Medien antidemokratische Tendenzen, die in einem Klima der Angst entstehen können, genau beobachten. Diese Zusammenhänge können auch wichtig sein, um die jüngsten autoritären Entwicklungen in weniger stabilen demokratischen oder halbdemokratischen Ländern, wie Ungarn oder Russland, zu erklären.1

Notes:

1. https://www.theguardian.com/world/2020/mar/31/coronavirus-is-a-chance-for-authoritarian-leaders-to-tighten-their-grip

Abbildung 1. Zustimmung zu den vier restriktiven Maßnahmen gemessen auf der 5-Punkte Skala (1 = nicht glaubwürdig, 5 = glaubwürdig).

Abbildung 2. Die Mittelwerte der Unterstützung autoritärer Maßnahmen für Personen mit unterschiedlich starker Angst und unterschiedlich eingeschätztem Ansteckungsrisiko. Die beiden Fragen wurden mit einer 5-Punkte-Zustimmungsskala (1 = stimme nicht zu, 5 = zustimmen zu) gemessen.

#5 Fehlinformation & Ideologie

27.04.2020

Während der Corona Krise kursiert eine Vielzahl an sogenannten „Fake News“, also frei erfundener Nachrichten. Die Wissenschaft spricht allerdings lieber von „Fehlinformation“. Denn Fake News ist ein Begriff, der oft von Populisten verwendet wird, um die Glaubwürdigkeit von traditionellen Medien zu beschädigen1. In diesem Blogpost sprechen wir deshalb über „Fehlinformation“. Den Teilnehmenden wurden bei der Befragung kursierende Fehlinformationen gezeigt und sie sollten deren Glaubwürdigkeit auf einer 5-Punkte Skala einschätzen. Abbildung 1 zeigt die Ergebnisse. Von den sechs ausgewählten Beispielen war die Behauptung, dass das Coronavirus in einem chinesischen Labor gezüchtet und gezielt verbreitet worden sei, am glaubwürdigsten. Nur 48% der Teilnehmer/innen schätzten die Frage als äußerst unglaubwürdig ein, und immerhin 11% schätzten sie als äußerst glaubwürdig ein. Die Behauptung, dass Alkoholspray gegen das Coronavirus schütze wurde immerhin von 5% als äußerst glaubwürdig eingeschätzt. Dicht gefolgt von der Behauptung, dass das Virus verbreitet wurde, um der Alterung der Bevölkerung entgegenzuwirken. Am wenigsten trauten die Teilnehmer/innen der Behauptung, dass ein heißes Bad vor dem Coronavirus schütze. Hier erkannten 81%, dass die Aussage definitiv nicht stimmte.

Die neuere Forschung zeigt, dass Menschen, die sich am rechten Ende des ideologischen Spektrums befinden und vor allem rechts-populistische Wähler eher an unbegründete Behauptungen in den Nachrichten glauben könnten2,3. Wir haben eine Indexvariable der Mittelwerte der Glaubwürdigkeitsbewertung der sechs Fehlinformationen erstellt. Auf dem linken Diagramm von Abbildung 2 sind die mittleren Indexwerte für Personen aus dem gesamten ideologischen Spektrum abgebildet 4. Anhand dieser Abbildung ist zu sehen, dass die Glaubwürdigkeit von Personen der gemäßigten Linken am niedrigsten eingeschätzt wurde und am höchsten von extrem rechtsgerichteten Personen. Selbst wenn diese Zahlen an Alter, Geschlecht, Bildung, Wissen und Nachrichtennutzungshäufigkeit angepasst werden, bleibt das Muster statistisch signifikant. Der Grund dafür könnte im sozialpsychologischen Profil oder in der spezifischen Mediennutzung rechter Personen liegen.

Die rechte Seite von Abbildung 2, zeigt die Unterschiede in der Bewertung der Glaubwürdigkeit zwischen Wählergruppen 5. Im Einklang mit den, im letzten Absatz besprochenen Ergebnissen, wurden die gezeigten Fehlinformationen von Wähler/innen der Freiheitlichen Partei Österreichs am glaubwürdigsten eingeschätzt. Interessanterweise waren auch die Bewertungen der linken Sozialdemokraten verhältnismäßig hoch. Wenn man das Wissen und die demographischen Faktoren kontrolliert werden die Unterschiede zwischen den Sozialdemokraten und anderen Mainstream-Parteien jedoch schwach und unbedeutend. Die Werte für die Freiheitliche Partei Österreichs bleiben allerdings auch dann im Vergleich zu allen anderen Parteien signifikant höher.

Schlussfolgerung: Die Bewertung der Glaubwürdigkeit der hier gezeigten Fehlinformationen sind insgesamt niedrig, bei einigen Gruppen jedoch dauerhaft höher. Die Analyse zeigt, dass rechtsgerichtete Personen und vor allem rechtspopulistische Wähler/innen, den Fehlinformationen eher glauben. Eine Erklärung hierfür könnte sein, dass diese Personen eher kritisch gegenüber Mainstream Medien (insbesondere den öffentlich-rechtlichen Medien) eingestellt sind. Außerdem neigen rechtspopulistische Wähler/innen dazu, soziale Medien stark für politische Zwecke zu nutzen. Das zeigt sich auch in einem kürzlich erschienenen Blog-Beitrag des Wiener Zentrums für Wahlforschung. Hier zeigen Eberl et al. (2020), dass Bürger/innen die sich über das öffentlich-rechtliche Fernsehen informieren, Fehlinformationen über die Corona Epidemie weniger glaubhaft einschätzen als Bürger/innen die sich über soziale Medien informieren 6. Die Skepsis von rechtspopulistischen Wähler/innen gegenüber dem öffentlich-rechtlichen Fernsehen (ORF) und ihre starke Nutzung von sozialen Medien können daher zwei Faktoren sein, die zu ihrer Empfänglichkeit von Fehlinformationen beitragen.

Notes:

1. Egelhofer, J.L., Lecheler, S. (2019). Fake news as a two-dimensional phenomenon: a framework and research agenda. Annals of the International Communication Association, 43(2), 97-116.

2. Allcott, H., & Gentzkow, M. (2017). Social media and fake news in the 2016 election. Journal of Economic Perspectives31(2), 211-36.

3. Guess, A., Nagler, J., & Tucker, J. (2019). Less than you think: Prevalence and predictors of fake news dissemination on Facebook. Science Advances5(1), eaau4586.

4. Note: A total of 124 individuals chose not to respond their ideology and were excluded from the analysis.

5. Note: A total of 253 individuals chose not to report their vote choice, did not vote, or voted for other parties. These individuals were excluded from the analysis.

6. Eberl, J.M., Lebernegg, N.S., & Boomgaarden, H.G. et al. (2020, April 25). Alte und Neue Medien: Desinformation in Zeiten der Corona-Krise.

Abbildung 1. Einschätzung der Glaubwürdigkeit auf der 5-Punkte Skala (1 = nicht glaubwürdig, 5 = glaubwürdig).

 

Abbildung 2. Unterschiede in den Glaubwürdigkeitsbewertungen für die präsentierten Fehlinformationen über das gesamte ideologische Spektrum und die Wählergruppen hinweg (Mittelwerte mit 95% Konfidenzintervallen).

#4 RISIKOGRUPPEN UND SELBSTSCHÜTZENDES VERHALTEN

20.04.2020

In diesem Blogeintrag interessieren wir uns für das selbstschützende Verhalten von Risikogruppen. Die Teilnehmenden wurden gefragt, ob sie an Diabetes, Hepatitis B, chronisch obstruktiver Lungenerkrankung, chronischer Nierenerkrankung, Krebs, Bluthochdruck oder Herz-Kreislauf-Problemen leiden. Sie wurden der Risikogruppe zugeordnet, wenn sie angegeben haben an mindestens einer dieser Krankheiten zu leiden. Wir zeigen auch Ergebnisse für verschiedene Altersgruppen, denn fortschreitendes Alter kann auch mit schwereren COVID19-Verläufen zusammenhängen. Doch bevor darauf eingegangen wird, wie sich diese Gruppen unterscheiden, zeigt Abbildung 1, wie häufig die abgefragten Verhaltensweisen von den Teilnehmenden angewandt wurden. Die Abbildung zeigt, dass sich mehr Menschen an diese neuen Verhaltensnormen halten. Beispielsweise geben nur etwa 3 Prozent an, nie oder selten „1-2 Meter Abstand zu anderen Personen zu halten“; etwa 7 Prozent geben an, nie oder selten „den Kontakt zu Familienmitgliedern oder Freunden auszusetzen oder stark zu reduzieren“; etwa 8% geben an, nie oder selten „nur für dringende Angelegenheiten außer Haus zu gehen“; und nur 4% geben an, sich nie oder selten „mehrmals täglich die Hand richtig zu waschen“.

Bei Menschen mit chronischen Krankheiten und älteren Menschen besteht das Risiko schwerwiegenderer COVID19-Verläufe. Es stellt sich die Frage, ob diese Personengruppen selbstschützende Verhaltensnormen strenger als andere einhalten. Abbildung 2 zeigt die Wahrscheinlichkeit, dass Personen mit "immer" (im Gegensatz zu "meistens", "selten" oder "nie") antworten. Abbildung 3 gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass Individuen entweder mit "immer" oder "meistens" (im Gegensatz zu "selten" oder "nie") antworten. Die Ergebnisse zeigen, dass sich die definierte Risikogruppe in ihrem Verhalten nicht stark von der Nicht-Risikogruppe unterscheidet. Bei der Reduktion ihrer sozialen Kontakte schneiden sie sogar signifikant schlechter ab (61%: Risikogruppe; vs. 70%: Nicht-Risikogruppe). Sie könnten entweder deshalb einen geringeren Wert haben, weil sie die Notwendigkeit nicht sehen (d.h. schlecht informiert sind) oder weil sie ihre sozialen Kontakte nicht reduzieren können (letzteres z.B. wegen Pflegebedürfnissen). Andere Unterschiede zwischen Risiko- und Nicht-Risikogruppen sind statistisch nicht signifikant. Jedoch unterscheiden sich ältere Altersgruppen signifikant von jüngeren Altersgruppen in der strikteren Einhaltung von Distanz und der Einschränkung sozialer Kontakte.

In Abbildung 3 können wir deutlichere Unterschiede zwischen Risiko- und Nicht-Risikogruppen beobachten. Risikogruppen antworten signifikant seltener mit "die meiste Zeit" oder "immer", wenn es um Distanzverhalten geht (95%: Risikogruppe; vs. 99%: andere) oder darum, nur für dringende Angelegenheiten außer Haus zu gehen (89%: Risikogruppe; vs. 94%: andere). Weniger deutlich bleiben die Unterschiede beim Händewaschen und bei der Verringerung der sozialen Kontakte. Bei höheren Altersgruppen beobachten wir einen signifikanten Aufwärtstrend bei allen Verhaltensmustern (allerdings einen schwächeren Trend in Bezug auf "Ausgehen nur für dringende Angelegenheiten").

Schlussfolgerung: Unsere Daten deuten darauf hin, dass einige Personen in krankheitsbedingten Risikogruppen entweder nicht in der Lage oder nicht ausreichend informiert sind, um risikoreduzierende Verhaltensweisen zu übernehmen. Der Schutz von Risikogruppen wird jedoch nach einer schrittweisen Wiedereröffnung des wirtschaftlichen und sozialen Lebens noch wichtiger werden. Potenzielle Risikogruppen müssen daher möglicherweise effektiver angesprochen werden, z.B. durch gruppenspezifische Kommunikation und durch die Schaffung von Umgebungen, die den Selbstschutz von Risikogruppen ermöglichen.

Abbildung 1. Stichprobenhäufigkeit für die erhobenen Verhaltensweisen.

Abbildung 2. Wahrscheinlichkeitswerte (0.1 = 10%) für die Antwort „Immer“ (always) in Bezug auf die erhobenen Verhaltensweisen. Die Punkte zeigen die Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervall. 

Abbildung 3. Wahrscheinlichkeitswerte (0.1 = 10%) für die Antwort „meistens“ (most oft the time) oder „Immer“ (always) in Bezug auf die erhobenen Verhaltensweisen. Die Punkte zeigen die Wahrscheinlichkeitswerte mit 95% Konfidenzintervalle. 

#3 VERTRAUEN BEI WÄHLERGRUPPEN

17.04.2020

In diesem Blogeintrag interessieren wir uns dafür, wem welche Wähler in der Zeiten der Corona Epidemie vertrauen. Wir haben die Teilnehmenden gefragt: „Wenn es um Fragen im Zusammenhang mit der Coronavirus-Epidemie geht, wie viel Vertrauen haben Sie in ... a. Regierungsbeamte, b. Journalisten, c. Wissenschaftler und d. Polizisten und -frauen (1 = kein vertrauen, 5 = großes vertrauen). Darüber hinaus haben wir die Teilnehmenden gefragt, für welche Partei sie bei den letzten nationalen Wahlen gestimmt haben (253 Personen die diese Frage nicht beantwortet haben, nicht gewählt haben oder „andere Parteien“ gewählt haben, wurden von der Analyse ausgeschlossen). Die Ergebnisse deuten auf ein vergleichsweise hohes Vertrauen in Regierungsbeamte, Wissenschaftler/innen und Polizist/innen sowie auf ein relativ geringes Vertrauen in Journalist/innen hin. Wähler/innen der rechts-populistischen Freiheitlichen Partei Österreichs (FPÖ) vertrauen Journalist/innen und Regierungsbeamten am wenigsten. Im Vergleich zu Wähler/innen anderer Parteien, haben sie auch deutlich weniger Vertrauen in Wissenschaftler/innen. Allerdings unterscheiden sich die rechtspopulistischen Wähler/innen in Bezug auf ihr Vertrauen in Polizist/innen nicht von den Wähler/innen der meisten anderen Parteien (mit Ausnahme der Konservativen, die ein außergewöhnlich hohes Vertrauen in die Polizei haben).

Schlussfolgerung: Das vergleichsweise hohe Vertrauen in Regierungsbeamte lässt sich wohl durch einen österreichischen „rally around the flag“-Effekt erklären. Rechtspopulistische Wähler/innen hatten besonders geringer Vertrauenswerte in Bezug auf Regierungsbeamten, Journalist/innen und Wissenschaftler/innen, was mit dem „anti-elitären“ Charakter des rechtspopulistischen Denkens erklärt werden kann1. Bei den vorliegenden Ergebnissen handelt sich zunächst nur um eine Momentaufnahme, wir werden aber auch untersuchen, wie sich das Vertrauen bei den Wählergruppen in den nächsten Monaten entwickelt. Wir freuen uns darauf, nach der zweiten Panel-Welle in diesem Sommer weitere Einzelheiten zu diesen Entwicklungen zu präsentieren.

 

Notes:

1 Heiss, R., & Matthes, J. (2019). Stuck in a nativist spiral: Content, selection, and effects of right-wing populists’ communication on Facebook. Political Communication.

Abbildung 1. Vertrauen in Regierungsmitglieder, Journalist/innen, Wissenschaftler/innen, und Polizeibeamt/innen in unterschiedlichen Wählergruppen. Die Balken zeigen Mittelwerte mit 95% Konfidenzintervalle.

#2 INFORMATIONSQUELLEN, WISSEN UND TEILEN VON FEHLINFORMATIONEN

16.04.2020

Im Verlauf der Corona Epidemie haben sich viele Fehlinformationen über Regierungsmaßnahmen und Behandlung über soziale Medien verbreitet. Insbesondere der weit verbreitete Instant-Messaging-Dienst WhatsApp wurde als eine zentrale Plattform für Fehlinformationen identifiziert 1. In diesem Blogeintrag geht es um die Prädikatoren für das Teilen und Weiterverbreiten von Fehlinformationen. Wir haben die Teilnehmenden der Befragung gefragt, wie oft folgendes passiert ist: „Andere Leute haben mich darauf hingewiesen, dass Informationen, die ich mit anderen geteilt habe, a. übertrieben dargestellt waren, b. nicht ganz korrekt waren, c. frei erfunden waren“. Von unserer Stichprobe haben nur 55 bis 60 Prozent geantwortet, dass Ihnen das noch nie passiert sei (auf der 5-Punkte-Skala mit 1 bewertet, siehe Abbildung 1.)

Dann haben wir die drei Fragen zu einem einzigen "shared misinformation index“ kombiniert und untersucht, welche Personengruppen beim Teilen von Fehlinformationen höhere Werte angegeben haben. Abbildung 2 zeigt, dass sich durch das Alter und die Ausbildung kaum Varianz erklären lässt. Interessanterweise haben jüngere Menschen etwas höhere Bewertungen abgegeben als Ältere Menschen, dies könnte jedoch mit der häufigeren Nutzung von sozialen Medien zusammenhängen. Wichtiger ist, dass das COVID19 Wissen und das Wissen um die Regierungsmaßnahmen die stärksten Prädikatoren sind: Je höher das COVID19 oder das Maßnahmenwissen sind, desto niedriger ist die Häufigkeit des Teilens von Fehlinformationen. Interessanterweise werden auch bei Bürger/innen mit keinem Wissen die Werte für das Teilen von Fehlinformationen etwas niedriger, vielleicht weil sich diese Personen überhaupt nicht mit dem Thema befassen. COVID19-Wissen (z.B. die Bedeutung von Herdenimmunität) und das Wissen um Regierungsmaßnahmen (z.B. Regulierungen für öffentliche Veranstaltungen) wurden mit je sechs multiple Choice Quiz-Fragen gemessen. Aus den Antworten wurden zwei Summenindizes erstellt (0 = alle Fragen falsch; 6 = alle Fragen korrekt).

Uns hat außerdem interessiert, wie das Informationsverhalten mit Wissen zusammenhängt. Wir haben gefragt wie häufig die Teilnehmenden in unserem Panel soziale Medien, Internet-Websites, Zeitungen, privates Fernsehen und öffentlich-rechtliches Fernsehen nutzen, um Informationen über die Corona Epidemie zu erhalten. Sie konnten die Häufigkeit ihrer Mediennutzung für jede Informationsquelle auf einer Skala von 1 (nie) bis 5 (oft) bewerten. Wir haben eine Regressionsanalyse durchgeführt, welche das individuelle Wissen anhand der Mediennutzungsmuster erklärt.  Dabei wurde für den Einfluss von Alter, Geschlecht, Bildung und die die insgesamt Informationszuwendung kontrolliert. Abbildung 3 zeigt, dass die Nutzung von öffentlich-rechtlichem Fernsehen ein konsistent positiver Prädiktor für Wissen ist. Die Nutzung sozialer Medien ist dagegen ein konsistent negativer Prädiktor für Wissen. Die allgemeine Internetznutzung prognostiziert signifikant höhere Werte beim COVID19-Wissen. Wohingegen die Nutzung von privaten Fernsehsendern einen signifikant negativen Prädiktor für COVID19-Wissen darstellt.

Zusammengenommen deuten unsere Daten darauf hin, dass Personen, die sich auf die öffentlich-rechtlichen Fernsehsender verlassen, um Informationen über die aktuelle Corona Epidemie zu erhalten, besser informiert sind als Personen, die wenig öffentlich-rechtliches Fernsehen nutzen. Außerdem verfügen Bürger/innen, die sich hauptsächlich auf soziale Medien verlassen, über weniger Wissen. Daraus folgend kann die exklusive Nutzung sozialer Medien für Corona-Informationen dazu führen, dass Einzelpersonen wahrscheinlicher Fehlinformationen teilen. Unsere Daten stützen daher Argumente, die die Bedeutung von öffentlich-rechtlichen Medien in Krisenzeiten und ihre Bedeutung für die Verbreitung von qualitativ hochwertigen Informationen zur Bekämpfung von Fehlinformationen, hervorheben.

 

Notes:

1 https://www.sueddeutsche.de/medien/coronavirus-fake-news-whatsapp-1.4858827

2 Chadwick, A., & Vaccari, C. (2019). News sharing on UK social media: Misinformation, disinformation, and correction. Loughborough University.

 

Abbildung 1. Stichprobenhäufigkeit für das Teilen von Fehlinformation.

Abbildung 2. Alter, Bildung, und Wissen als Prädiktoren für das Teilen von Fehlinformation. Y-Achse repräsentiert Mittelwerte auf dem „shared misinformation index“. Die Werte gehen von 1 bis 5. Die Linien zeigen die 95% Konfidenzintervalle.

Abbildung 3. Abbildung der Koeffizienten: Ist der Punktwert negativ, so ist die häufigere Mediennutzung negativ mit Wissen assoziiert; ist der Wert positiv, so ist die häufigere Mediennutzung positiv mit Wissen assoziiert. Die Koeffizienten geben an, wie sich der Wissens-Score (auf der Wissensskala von 0 bis 6) ändert, wenn der Wert der Mediennutzung um einen Punkt (auf der 5-Punkte-Nutzungsskala) steigt. Die Linien zeigen die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten.

#1 Skepsis gegenüber Regierungsmaßnahmen

15.04.2020

Im ersten Blogeintrag betrachten wir die Zahl der Menschen, die berichten in irgendeiner Form von der Corona Epidemie betroffen zu sein. Auch betrachten wird, inwieweit diese Betroffenheit mit Skepsis gegenüber den Regierungsmaßnahmen zusammenhängt. Etwa 24 Prozent von den Teilnehmenden sagen, dass es ihnen jetzt schwer fällt regelmäßige Zahlungen durchzuführen und zehn Prozent berichten, dass sie aufgrund der Epidemie ihren Job verloren haben (siehe Abbildung 1.). Ein geringerer Anteil musste in die Kurzarbeit wechseln. Zusammengenommen gibt es also Gründe, um anzunehmen, dass die notwendigen Maßnahmen um die Corona Epidemie einzudämmen, soziale Probleme für viele Menschen schaffen. 

Aber wie bewerten die Betroffenen die restriktiven Regierungsmaßnahmen? Die Teilnehmenden wurden gefragt wie skeptisch sie gegenüber den Regierungsmaßnahmen waren. Sie konnten ihre Skepsis auf einer Skala von 1 bis 5 bewerten. Die Skepsis wurde mit drei Fragen gemessen, welche zu einem einzigen Index zusammengefasst wurden (Die Regierungsmaßnahmen sind… a. übertrieben, b…kontraproduktiv, and c. …schlecht durchdacht).

Die Ergebnisse zeigen, dass die Skepsis gegenüber den Regierungsmaßnahmen insgesamt niedrig ist. Jedoch war die Skepsis bei denjenigen, die wirtschaftlich von der Pandemie betroffen sind, höher. Zum Beispiel ist die Skepsis signifikant höher bei den Menschen die ihren Job verloren haben, in die Kurzarbeit wechseln mussten, weniger Einkommen haben, Probleme haben regelmäßige Zahlungen zu decken oder bei denen die Angst haben ihre Wohnung zu verlieren. Wenig überraschend ist, dass Menschen, die keinen Garten oder Balkon haben skeptischer sind. Das sind oft Menschen die in kleineren Wohnungen leben und die nicht durch privaten Zugang zur frischen Luft den fehlenden Zugang zu öffentlichen Plätzen ausgleichen können (siehe Abbildung 2.).  

Fazit: Die Skepsis gegenüber den Regierungsmaßnahmen ist niedrig. Es gibt jedoch Gründe zu glauben, dass je mehr Menschen negativ von den Maßnahmen beeinflusst sind, desto stärker könnte die Skepsis wachsen. Negativ beeinflusst sind Menschen zum Beispiel durch Arbeitsplatzverlust oder Problemen beim Bezahlen von Rechnungen. Die Kommunikation mit diesen Bevölkerungsgruppen und das Eingehen auf ihre Bedürfnisse wird entscheidend für die weitere Implementierung von notwendigen Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie sein.

Abbildung 1. Stichprobenhäufigkeiten in Prozent

Abbildung 2. Mittelwerte in Bezug auf Skeptizismus gegenüber den Regierungsmaßnahmen für betroffene und nicht betroffene Personen. Die Fehlerbalken zeigen die 95% Konfidenzintervalle.

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