1 Zusammenfassung und Empfehlungen

Dieses Kapitel fasst alle Ergebnisse zusammen und gibt Empfehlungen; die Abbildungen dazu finden sich in den Einzelkapiteln weiter unten.

Analyse der 11. Datenerhebung (12.05.-13.05.2020). Die Datenerhebungen finden wöchentlich dienstags und mittwochs statt.

Die 1014 Befragten wurden aus einem durch die Firma Respondi (https://www.respondi.com/) rekrutierten und gepflegten Befragtenpool (sog. Online-Panel) so gezogen, dass sie der Verteilung von Alter, Geschlecht (gekreuzt) und Bundesland (ungekreuzt) in der Deutschen Bevölkerung entsprechen.

Sorglosigkeit: Risiko und Verhalten

Die Risikowahrnehmung (insbesondere die wahrgenommene Erkrankungswahrscheinlichkeit) und Angst um die eigene Gesundheit sinken, ebenso die Akzeptanz der Maßnahmen. Diese sinken fast auf das Niveau von vor dem Lockdown. Es zeigt sich eine auffällige Parallelität der Mobilität (erfasst mit Mobilfunkdaten) und der Aussage, dass man die Maßnahmen übertrieben findet.

Seit letzter Woche ist die Akzeptanz für Maßnahmen, die stark in die Rechte der Menschen eingreifen, signifikant gefallen. Dass Demonstrationen gestattet sein sollen ist immer noch wenig gefordert, im Vergleich zu Ende April aber gestiegen. Ärger, Frust und Wut durch die Maßnahmen ist weiterhin etwas geringer als vor den Lockerungen, was möglicherweise auf die Lockerung zurückzuführen ist.

Gleichzeitig werden Schutzmaßnahmen etwas seltener ergriffen als letzte Woche; ein Drittel der Befragten macht Ausnahmen beim Treffen von haushaltsfremden Personen. Auch einfache Maßnahmen wie Händewaschen oder Abstandhalten gehen tendenziell zurück. Mehr als ein Drittel der Befragten hält es für (eher) unwahrscheinlich, sich anzustecken wenn sie haushaltsfremde Personen treffen, einkaufen, zum Arzt gehen oder außer Haus sind.

Wer denkt, dass sich mehr Leute an die Regeln halten, hält sich auch selbst eher an Regeln.

AHA Regel: 89% halten 1.5m Abstand (Abstandsregel), 86% waschen sich 20 Sekunden die Hände (Hygiene-Regel), 79% tragen eine Maske (Alltagsmasken-Regel). Personen, die die Maßnahmen generell übertrieben finden (n = 213), halten sich deutlich seltener auch an diese einfachen Alltags-Maßnahmen als alle anderen (die die Lockerungen übertrieben und zu früh finden (n = 318) und Personen, die indifferent sind (n = 413)).

Empfehlung: Das Beibehalten neuer Routinen sollte unterstützt werden. Verhaltenswissenschaftler können hier wertvolle Tipps geben.
Empfehlung: Positive soziale Normen sollten vermittelt werden: wer hält sich wie an die Kontaktbeschränkungen, welche gelten noch trotz Lockerungen?

Maßnahmen oder Lockerungen ablehnen

Bei der Einschätzung der Maßnahmen und Lockerungen scheint es zwei Lager zu geben: 21% finden die Maßnahmen übertrieben (mehr Männer), 31% finden die Lockerungen (eher) übertrieben; 41% sind unentschieden (jeweils mehr Frauen).

Beim Vergleich dieser Gruppen fällt auf, dass die große Gruppe derer, die indifferent sind und die, denen die Lockerungen zu schnell gehen, ähnlich auf einer Vielzahl von psychologischen Variablen abschneiden (z.B. höhere Risikowahrnehmung) und auch ähnlich viel Schutzverhalten zeigen.

Wer jedoch denkt, die Maßnahmen sind übertrieben, unterscheidet sich auf fast allen Variablen von den anderen beiden Gruppen: dieses Fünftel der Befragten ist schlechter informiert, vertraut den Behörden weniger, fühlt ein geringeres Risiko, nimmt den Ausbruch als einen Medien-Hype wahr und hängt eher Verschwörungstheorien an (sowohl habituell als auch konkret auf Corona bezogen). Sie haben größere persönliche Sorgen um ihre finanzielle Sicherheit, den Arbeitsplatz, und befürchten eher, dass die Kluft zwischen Arm und Reich größer wird. Hier ist auch der Wunsch nach Demonstrationen höher.

Empfehlung: Um die Gruppe zu erreichen, die Maßnahmen ablehnt, sollten Strategien der Risikokommunikation entwickelt werden (z.B. Betonen gleicher Werte). Die Positionen und Sorgen dieser Gruppe sollten wahr- und ernstgenommen werden. Maßnahmen, die die Kluft zwischen Arm und Reich reduzieren, können auch für die Unterstützung des künftigen Infektionsschutzes hilfreich sein.

Ausstiegszenarien

Insgesamt hat die Sicherstellung der gesundheitlichen Versorgung die höchste Priorität bei den Befragten. Ähnlich bedeutsam sind jedoch die eigenen ökonomischen Interessen; Einkommensverluste durch höhere Steuern und Sozialabgaben finden eine geringe Akzeptanz. Die Vermeidung einer verpflichtenden App ist weiterhin sehr wichtig. Im Setting Kita wird noch mehr als für die Schulen von den Betroffenen eine sofortige oder baldige Öffnung präferiert.

Empfehlung: Diese Einschätzungen der Bevölkerung sollten neben Überlegungen zum Infektionsschutz bei der schrittweisen Öffnung der Brachen zur Abwägung herangezogen werden.

Sorgen

Sorgen um die Wirtschaftskraft bleiben stabil hoch. Sorgen über Ungleichheit, Egoismus und die Überlastung des Gesundheitssystems steigen diese Woche wieder leicht an. Die Befürchtung, dass die Corona-Pandemie die soziale Ungleichheit verstärkt, bleibt nach wie vor bestehen. Personen, die die Maßnahmen ablehnen, haben größere persönliche Sorgen um ihre finanzielle Sicherheit, den Arbeitsplatz, und befürchten eher, dass die Kluft zwischen Arm und Reich größer wird.

Die Sorge um die Überlastung des Gesundheitssystems nimmt leicht zu und ist v.a. bei denen ausgeprägt, die die Lockerungen für übertrieben halten.

Empfehlung: Da die Sorge um Ungleichheit offensichtlich hoch ist, könnte die Verhinderung von Ungleichheit durch Corona ein wichtiger Faktor in der Kommunikation werden.
Empfehlung: Die Lockerungen führen möglicherweise auch zu Angst vor Ungleichheit und zu einer wiederkehrenden Sorge vor der Überlastung des Gesundheitssystems. Dieser Trend sollte beobachtet werden.

Vertrauen

Krankenhäuser und Ärzte genießen weiter hohes Vertrauen, alle anderen Institutionen pendeln sich auf einem etwas niedrigerem Niveau (als Ende März) ein.

Vertrauen in die Behörden ist ein wichtiger Einflussfaktor für die Akzeptanz vieler Maßnahmen (z.B. auch Akzeptanz einer Tracing-App, einer möglichen Impfung gegen COVID-19, der Beibehaltung der Maßnahmen etc.) und daher besonders schützenswert.

Empfehlung: Transparente Kommunikation ist weiterhin wichtig, um das Vertrauen aufrecht zu erhalten oder wieder aufzubauen.

Bereitschaft sich eine Tracing-App runterzuladen ist immer noch gering

Die Bereitschaft zur Nutzung einer Tracing-App ist weiter niedrig. 47% (Vorwoche 44%) sind eher bereit oder bereit, sich eine datenschutzkonforme App zu installieren. Der Schutz anderer und das Wissen, ob man selbst ansteckend sein könnte, ist für diese Personen besonders relevant. Der Anteil derer, die sie nicht herunterladen würden, ist stabil bei knapp einem Viertel der Befragten. Diese äußern Zweifel am Datenschutz und an einem persönlichen Vorteil der App.

Vertrauen in die Behörden spielt nach wie vor eine Rolle bei der potenziellen Akzeptanz der App.

Empfehlung: Vertrauen sollte durch größere Transparenz gestärkt werden.

Hypothetische Impfung gegen das Coronavirus

64% würden sich (eher) gegen COVID-19 impfen lassen, Mitte April waren es noch 79%. Vertrauen in die Impfung und die Behörden ist wesentlich für die Impfbereitschaft.

Es zeigt sich: Die Impfbereitschaft gegen COVID-19 ist höher für Personen, die: männlich sind, Infizierte im persönlichen Umfeld haben, der Impfung mehr vertrauen, sie nicht für überflüssig halten. Die Impfbereitschaft gegen COVID-19 ist geringer für Personen, die denken, Alltagsstress könnte sie vom Impfen abhalten und die den Nutzen und Risiken der Impfung abwägen wollen. Ebenfalls ist die Impfbereitschaft geringer wenn Personen denken, dass sie sich nicht auch impfen lassen müssen, wenn alle das tun (Trittbrettfahren). Ein ähnliches Muster zeigt sich auch für die Befürwortung der Impfplicht gegen COVID-19. Hier spielt auch das Vertrauen in die Behörden eine Rolle.

Bei einer angenommenen Basisreproduktionsrate von R0 = 3 (https://www.rki.de/DE/Content/InfAZ/N/Neuartiges_Coronavirus/Steckbrief.html) und einem perfekt wirksamen Impfstoff würde eine Impfbereitschaft von 66% nicht ausreichen, um die Verbreitung des Virus zu stoppen.

Empfehlung: Eine transparente Risikokommunikation zu erwarteten Nutzen und Risiken einer Impfung gegen COVID-19 ist wichtig.
Empfehlung: Veränderung der Einstellungen zum Impfen allgemein sowie zu einer potenziellen COVID-19 Impfung sollten wiederholt betrachtet werden, um die Risikokommunikation zu steuern.

Immunitätspass

Immunität ist die Vorbedingung für einen Immunitätspass. Das Wissen hierzu ist wissenschaftlich unsicher, das zeigt sich auch in der Bevölkerung, die einen Immunitätspass weiterhin eher ablehnt:

22% denken, dass man nach einer COVID-19 Infektion immun ist; dieser Anteil sinkt seit April.

55% der Befragten ist die Diskussion um den Immunitätsausweis bekannt (Vorwoche 59%).

45% aller Befragten sind der Meinung, dass ein Immunitätsausweis nicht eingeführt werden soll (Vorwoche 49%, der Anteil der „weiß nicht“ Angaben ist etwas gestiegen).

Seit Anfang April nimmt die Zustimmung dafür ab, dass Immune gesellschaftlich relevante Aufgaben übernehmen sollen (Abb. unten).

Empfehlung: Sollte ein Immunitätspass eingeführt werden, sollte sehr klar der Nutzen des Passes kommuniziert werden.

Verschwörungstheorien

Über Corona sind bereits einige Verschwörungstheorien aufgetaucht. Zwei gegensätzliche Theorien (Corona ist menschengemacht vs. ist ein Schwindel) sind nur gering verbreitet, je 17% der Befragten stimmen (eher) zu. Diese Anteile sind seit letzter Woche praktisch gleich geblieben; allgemeines Verschwörungsdenken hat seit Ende März leicht nachgelassen (minimal von 4.2 auf 3.8 (von 7) gesunken).

Wer allerdings an die eine Theorie glaubt, glaubt auch eher an die andere; 10% der Befragten glauben an beide Theorien. Anhängern von Verschwörungstheorien scheint es weniger um die absolute Überzeugung von einer Ansicht zu gehen als um die Ablehnung einer “offiziellen“ Sichtweise. Wer diesen alternativen Sichtweisen anhängt, hält sich weniger an die Regeln, vertraut weniger der Regierung und der WHO und lehnt Maßnahmen eher ab.

Verschwörungstheorien sind besonders unter Personen verbreitet, die die Maßnahmen ablehnen.

Zweite Welle der Pandemie

94% haben schon einmal davon gehört, dass es eine 2. Welle der Pandemie geben kann; 70% aller Befragten halten eine 2. Welle für (eher) wahrscheinlich. Die meisten Befragten erwarten sie in 2 Monaten.

Je wahrscheinlicher oder näher eine 2. Welle der Corona-Epidemie eingeschätzt wird, desto länger würden sich Personen bei einer 2. Welle nochmal einschränken und desto größer ist auch die Bereitschaft, sich in den kommenden 2 Wochen häufiger an die Maßnahmen zu halten.

Die Sorge vor einer zweiten Welle scheint eine große Motivation für die Einhaltung der geltenden Regeln zu sein. Dies kann in der Krisenkommunikation genutzt werden um das Einhalten der Maßnahmen zu fördern. Es bleibt jedoch die Gefahr eines Bumerang-Effekts, d.h. im Falle eines Ausbleibens der zweiten Welle könnte es auch zu einem Vertrauensverlust kommen.

Empfehlung: Im begründeten Fall sollte auf eine mögliche 2. Welle und mögliche wiederholte Einschränkungen hingewiesen werden.

Familienzusammenhalt

Den Familien in Deutschland gelingt es in der andauernden Krisensituation, ein insgesamt positives Familienklima aufrecht zu erhalten. Im Vergleich zu Paaren und Familien mit älteren Kindern im Haushalt liegen die Werte bei Familien mit Kindern unter 14 über alle Zeitpunkte hinweg auf den drei Skalen zum Familienklima geringfügig niedriger. 58% der Eltern mit jüngeren Kindern fühlen sich belastet, mit älteren Kindern sind es nur 38%.

Das Belastungserleben von Familien mit jüngeren Kindern hat sich seit der Befragung in der letzten Woche erhöht. Dies könnte damit zusammenhängen, dass sich die Situation trotz der allgemeinen Reduzierungen der Beschränkungsmaßnahmen gerade in diesen Familien nicht deutlich verbessert hat, da die Kitas weiterhin geschlossen sind und die Teilnahme am Schulunterricht nur sehr eingeschränkt möglich ist.

2 Hinweise zur Datenerhebung und Interpretation der Daten

Die Daten werden zunächst wöchentlich erhoben mit Beginn am 03.03.2020. Bei einer Veränderung oder Zuspitzung der Lage können die Intervalle zwischen den Wellen verkürzt werden. Eine Welle dauert von 10 Uhr morgens bis 24 Uhr am Folgetag, umfasst also ca. 2 Tage.

Es handelt sich um Querschnittsdaten, d.h., dass an den verschiedenen Wellen verschiedene Personen teilgenommen haben.

In jeder Welle werden ca. 1000 Personen mit einem Online-Fragebogen befragt. Die Stichproben werden jeweils so gezogen, dass sie der Verteilung von Alter, Geschlecht (gekreuzt) und Bundesland (ungekreuzt) in der Deutschen Bevölkerung entsprechen.

Auswertungsstrategie: Es werden v.a. deskriptive Daten im Verlauf über die Zeit gezeigt. Für den aktuellen Messzeitpunkt berechnen wir zudem Regressionen, also Analysen, die den relativen Einfluss verschiedener möglicher Einflussfaktoren auf das Verhalten oder die Risikowahrnehmung bestimmen (Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind unter 18 haben, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Vertrauen in den Arbeitgeber, Relevanz verschiedener Medien und Informationsquellen; für eine komplette Liste siehe Daten im Detail), verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Virus (wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit, Neuheit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona, Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht). Als Regressionsmethode verwenden wir eine Rückwärtsregression mit Elimination, was man sich wie ein Fischernetz vorstellen kann: um möglichst viel Erklärkraft zu gewinnen, um Ansatzpunkte für Policies und Kommunikation zu finden, werden möglichst viele Variablen exploriert.

Hinweis: Ausschließlich in Welle 4 wurde zusätzlich das Alterssegment über 74 Jahren erhoben. Um die Vergleichbarkeit zwischen den Wellen zu erhalten wurde dieses Alterssegment aus den Berechnungen ab Welle 5 wieder ausgeschlossen (d.h. die dargestellten Daten aus Welle 4 enthalten nur Personen bis einschließlich 74 Jahren).

Limitationen: Analysen über Zusammenhänge können keine Aussagen darüber treffen, was Ursache und was Wirkung ist. Die reguläre Stichprobe umfasst Personen im Alter von 18-74 Jahren.

3 Psychologische Lage

Für menschliches Entscheiden ist die Wahrnehmung von Risiken wichtig. Für Verhalten spielen zudem Emotionen wie Angst oder das Gefühl, bedroht zu sein, eine Rolle. Ferner sind Kontrollüberzeugungen relevant – wenn ich mich und andere schützen will, stellt sich die Frage, ob ich das tatsächlich auch durch entsprechende Maßnahmen tun kann und wie sicher ich bin, dass diese auch wirksam sind.

Die folgenden Grafiken zeigen zunächst den aktuellen Stand und die Veränderung der relevanten Variablen. Weiter unten wird exploriert, inwiefern diese Variablen auch mit Verhalten zusammenhängen (siehe Abschnitt “Wer verhält sich wie?”).

3.1 Risikowahrnehmung

Die folgenden drei Grafiken zeigen verschiedene Aspekte der Risikowahrnehmung im Verlauf der Erhebungen.

Insgesamt zeichnet sich der Trend einer leicht rückläufigen Risikowahrnehmung ab.

Risikowahrnehmung und Alter

In den Analysen zur Risikowahrnehmung zeigte sich bislang, dass Ältere ihre Wahrscheinlichkeit zu erkranken als signifikant niedriger einschätzen als Jüngere. Dafür schätzen Ältere den Schweregrad einer COVID-19 Erkrankung und ihre Anfälligkeit als höher ein. Die Daten sind daher nach Altersgruppen differenziert dargestellt:

Hinweis: Die Erkrankungswahrscheinlichkeit, der Schweregrad und die Anfälligkeit wurden für Welle 8 (21.04.2020) vom 22. - 25-04.2020 für n=826 Befragungsteilnehmer nacherhoben. Es liegen 180 fehlende Werte für die Erkrankungswahrscheinlichkeit vor, vermutlich durch Ermüdungseffekt bei Teilnehmern.

Ansteckungswahrscheinlichkeit in verschiedenen Situationen

Die Teilnehmer wurden befragt, wie hoch sie ihre Erkrankungswahrscheinlichkeiten in bestimmten Situationen einschätzen. Abgefragt wurden verschiedene potenzielle Infektionsquellen, wobei die Stunden außer Haus auch Bewegung im Freien einschließen können.

Die Wahrscheinlichkeit wurde von den Befragten bei einem Arztbesuch als am höchsten eingestuft.

Aufsuchen verschiedener Situationen

Zudem wurden die Teilnehmer gefragt, wie häufig sie Situationen aufgesucht haben, bei denen Sie potentiell mit in den Kontakt mit einer Infektionsquelle kommen könnten.

3.2 Corona und Emotionen

Die folgenden drei Grafiken zeigen verschiedene emotionale Aspekte über den Verlauf der Erhebungen. Nach einem stetigen Anstieg für die Dominanz des Themas, die Angst und Besorgnis der letzten Wochen, gehen die Werte langsam, aber durchgängig zurück.

3.3 Sorgen

Verschiedene Sorgen können über die Zeit relevant werden. Im Vergleich zur Vorwoche bleiben die meisten relativ stabil. Bei Sorgen um die persönliche finanzielle Lage ist tendenziell ein leichter Anstieg zu verzeichnen, ebenso bei der Überlastung des Gesundheitssystems. Die Sorgen um die Kluft zwischen Arm und Reich erreicht den bisherigen Höchstwert, während die um den Egoismus in der Gesellschaft sich wieder dem Anfangsniveau nähert.

Dunklere Balken sind aktuellere Daten.

Hinweis: Sind weniger Balken zu sehen, sind die Fragen nur in einigen Wellen abgefragt worden: “die Kluft zwischen Arm und Reich vergrößert wird” (ab Welle 4) und “Sie aufgrund von Einkommenseinbußen in finanzielle Schwierigkeiten geraten (z.B. durch Kurzarbeit)?” (ab Welle 5). Die Angabe zur Aussage “… dass Sie Ihren Arbeitsplatz verlieren?” ist nicht verpflichtend (gültige Angaben: Welle 3 n = 963, Welle 4 n = 903, Welle 5 n = 990, Welle 6 n = 992, Welle 7 n = 1003, Welle 8 n = 974, Welle 9 n = 987, Welle 10 n = 963), Welle 11 n = 984).

4 Wissen und Verhalten

In diesem Abschnitt betrachten wir das Wissen über Schutzmaßnahmen und Faktoren, die relevant sind, damit dieses Verhalten auch umgesetzt wird.

4.1 Gefühltes und echtes Wissen über COVID-19

Die folgende Grafik zeigt den aktuellen Stand und die Veränderung des selbst eingeschätzten und tatsächlichen mittleren Wissens zu COVID-19. Achtung: Selbst eingeschätztes Wissen wurde allgemein abgefragt, tatsächliches Wissen mithilfe von drei Wissensfragen zu Behandlungsoptionen, Übertragung und Inkubationszeit. Das gefühlte Wissen stieg zunächst langsam und bleibt seitdem stabil. Es offenbart Unsicherheiten, die möglicherweise die wissenschaftlichen Unsicherheiten spiegeln. Das tatsächliche Wissen ist konstant hoch.

Hinweis: Die Berechnung des Scores für das tatsächliche Wissen wurde rückwirkend für alle Wellen angepasst (ab Welle 3 aus drei anstelle von vier Items, da ein Item aus dem Fragebogen entfernt wurde).

4.2 Wirksame Schutzmaßnahmen

Damit wirksames Schutzverhalten ergriffen werden kann, muss dieses bekannt sein. Die Daten zeigen, dass wesentliche Schutzmaßnahmen sehr gut bekannt sind, aber immer noch nicht durchgängig ergriffen werden.

Wissen wurde erfasst als ja vs. nein/weiß nicht.

Verhalten wurde auf einer 5-stufigen Skala erfasst (nie, selten, manchmal, häufig, immer). Als Personen, die das Verhalten ergriffen haben, zählen diejenigen, die mindestens häufig oder immer angegeben haben. Weiter unten ist das Verhalten in Häufigkeitskategorien aufgeteilt dargestellt.

Im untenstehenden Diagramm ist die Häufigkeit einzelner Verhaltensweisen dargestellt. Hinweis: Jeder Balken veranschaulicht die Häufigkeitsverteilung für jene Personen, auf die das Verhalten anwendbar ist und ergibt 100%. Je breiter ein Balkenabschnitt ist, desto mehr Personen gaben an, das Verhalten in der jeweiligen Häufigkeit ausgeführt zu haben. Die Prozentangabe auf der rechten Seite der grünen Balkenabschnitte gibt den Anteil der Personen an, die ein Verhalten „immer“ oder „häufig“ zeigen, z. B. vermeiden 93% immer oder häufig Händeschütteln. Die negativen Prozente auf der X-Achse helfen, den Anteil der Personen abzulesen, die ein Verhalten „nie“ bis „manchmal“ (rote und gelbe Balkenabschnitte) gezeigt haben, z. B. verwenden 45% nie, selten oder manchmal Desinfektionsmittel.

4.3 Offizielle Verfügungen

Damit die offiziellen Verfügungen umgesetzt werden können, müssen sie hinreichend bekannt sein. Die Daten zeigen, dass wesentliche Verfügungen sehr gut bekannt sind, aber immer noch nicht durchgängig ergriffen werden.

Wissen wurde erfasst als ja vs. nein/weiß nicht.

Verhalten wurde auf einer 5-stufigen Skala erfasst (nie, selten, manchmal, häufig, immer); als Personen, die das Verhalten ergriffen haben zählen diejenigen, die mindestens häufig oder immer angegeben haben. Weiter unten ist das Verhalten nochmal nach den Häufigkeitskategorien aufgeteilt.

Im untenstehenden Diagramm ist die Häufigkeit einzelner Verhaltensweisen dargestellt.

Hinweis: Jeder Balken veranschaulicht die Häufigkeitsverteilung für jene Personen, auf die das Verhalten anwendbar ist und ergibt 100%. Je breiter ein Balkenabschnitt ist, desto mehr Personen gaben an, das Verhalten in der jeweiligen Häufigkeit ausgeführt zu haben. Die Prozentangabe auf der rechten Seite der grünen Balkenabschnitte gibt den Anteil der Personen an, die ein Verhalten „immer“ oder „häufig“ zeigen, z. B. halten 89% der Personen immer oder häufig 1,50m Abstand in der Öffentlichkeit. Die negativen Prozente auf der X-Achse helfen, den Anteil der Personen abzulesen, die ein Verhalten „nie“ bis „manchmal“ (rote und gelbe Balkenabschnitte) gezeigt haben, z. B. begeben sich 64% nie, selten oder manchmal in die Selbstquarantäne, wenn sie keine Symptome zeigen.

Wer macht Ausnahmen?

Die folgende Analyse untersucht genauer am Beispiel des Meidens öffentlicher Orte, was Personen charakterisiert, die sich immer und häufig an diese Regeln halten im Vergleich zu denen, die es nur manchmal, selten oder nie tun.

An die Regeln halten sich häufiger: Personen , die Vertrauen in Behörden haben, bei denen negative Emotionen dominieren, mehr über Schutzmaßnahmen oder Verfügungen wissen, Kinder unter 18 Jahren haben, und die Krankheit als schwerwiegender wahrnehmen.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer binär-logistischen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. einen Beruf im Gesundheitssektor ausüben) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. sich häufig oder immer an die Regeln halten) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte über 1: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor zeigen an, dass die Personen sich eher häufig oder immer an die Regeln halten. Werte unter 1: Kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor zeigen an, dass sich die Personen eher nur manchmal, selten oder nie an die Regeln halten.

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Risikowahrnehmung (Erkrankungswahrscheinlichkeit, Anfälligkeit, Schweregrad), verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Virus (wahrgenommene Nähe und Ausbreitungsgeschwindigkeit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen, Verfügungen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona und Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht).

Hinweis: Die Regression bezieht sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Öffentliche Orte meiden
Variablen	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.04	0.02 – 0.09	<0.001
Geschlecht: weiblich	1.31	0.97 – 1.77	0.076
Mittelstadt vs. Kleinstadt	1.07	0.72 – 1.58	0.754
Großstadt vs. Kleinstadt	0.74	0.53 – 1.03	0.078
Vertrauen in Behörden	1.14	1.03 – 1.26	0.008
Dominanz negativer Emotionen	1.27	1.10 – 1.45	0.001
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen	3.85	1.91 – 7.77	<0.001
Wissen über offizielle Verfügungen	4.32	2.25 – 8.29	<0.001
Keine Kinder unter 18 Jahren (vs. Kinder unter 18 Jahren)	0.70	0.50 – 0.98	0.039
Schweregrad	1.14	1.02 – 1.27	0.018
Observations	990
Cox & Snell’s R² / Nagelkerke’s R²	0.143 / 0.202

Befolgen der Maßnahmen im Zeitverlauf

Die selbstberichtete Umsetzung der Maßnahmen haben sich im Vergleich zur Vorwoche kaum verändert.

4.4 Soziale Normen

Menschen sind soziale Wesen und richten ihr Verhalten auch danach aus, was andere tun. Soziale Normen, also die Wahrnehmung, wie viele Menschen ein bestimmtes Verhalten zeigen, kann daher die Bereitschaft beeinflussen, selbst dieses Verhalten zu zeigen.

Die folgenden Daten zeigen beispielsweise, dass nach wie vor etwa 70% denken, dass andere sich an die Maßnahmen halten. In Bezug auf die Kontaktbeschränkungen gehen Ältere von einer größeren Befolgung der Maßnahmen aus als Jüngere.

Im Folgenden wird der Zusammenhang zwischen den sozialen Normen und selbst ergriffenem Schutzverhalten für die aktuelle Erhebung exploriert.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

Geschätzte Prozentzahl der Anderen, die sich an die von den Behörden erlassenen Kontaktbeschränkungen halten …

und selbst sich höchstens mit Personen aus einem anderen Haushalt in der Öffentlichkeit bewegt (unter Beachtung des Mindestabstands von 1,5m): 0.11

Geschätzte Prozentzahl der Anderen, die eine Atemschutzmaske in öffentlichen Bereichen tragen …

und selbst eine Atemschutzmaske tragen: 0.31

5 Was die Risikowahrnehmung beeinflusst

Die Risikowahrnehmung ist ein wichtiger Einflussfaktor für Schutzverhalten. Risiko wird als Wahrscheinlichkeit zu erkranken, als Schweregrad der Erkrankung und eigene Anfälligkeit erfasst. Hier wird untersucht, welche Faktoren mit der Risikowahrnehmung zusammenhängen.

Erkrankungswahrscheinlichkeit

Eine höhere Erkrankungswahrscheinlichkeit nimmt wahr

wer jünger ist,
im Gesundheitssektor arbeitet,
wer weniger wahrgenommenes Wissen aufweist,
wer Vertrauen in die Behörden hat,
wer die Krankheit als näher wahrnimmt,
wer negativere Gefühl bezogen auf Corona hat.

Schweregrad

Wie schätzen Sie eine Infektion mit dem neuartigen Coronavirus für sich selbst ein? Erfasst auf einer Skala von 1-7: völlig harmlos - extrem gefährlich.

Eine eher schwerwiegende Erkrankung erwartet

wer älter ist,
wer Vertrauen in die Behörden hat,
wer chronisch krank ist,
wer das Ausbruchsgeschehen nicht als Medienhype wahrnimmt,
wer negativere Gefühl bezogen auf Corona hat,
wer die Krankheit als schneller ausbreitend wahrnimmt,
wer mehr über effektive Schutzumaßnahmen weiß.

Anfälligkeit

Als wie anfällig schätzen Sie sich für eine Infektion mit dem neuartigen Coronavirus ein? Erfasst auf einer Skala von 1-7: überhaupt nicht anfällig - sehr anfällig

Eine eher höhere Anfälligkeit nimmt wahr,

wer Vertrauen in die Behörden hat,
wer weniger Vertrauen in den Gesundheitssektor hat,
wer die Krankheit als näher wahrnimmt,
wer das Ausbruchsgeschehen nicht als Medienhype wahrnimmt,
wer weniger Wissen über die Krankheit hat,
wer chronisch krank ist,
bei wem die Situation negativere Emotionen auslöst.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten (betas). Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Risikowahrnehmung. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Risikowahrnehmung.

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Coronavirus (wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit, Neuheit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona, Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht).

Insgesamt lässt sich zwischen 31% und 45% der Varianz in den Risiko-Dimensionen Wahrscheinlichkeit, Schweregrad und Anfälligkeit durch die untersuchten Faktoren aufklären (R2). Das heißt, dass es noch einige andere, bisher nicht erfasste Faktoren gibt, die das Verhalten beeinflussen.

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Wahrscheinlichkeit			Schweregrad			Anfälligkeit
Variablen	std. Beta	standardized CI	p	std. Beta	standardized CI	p	std. Beta	standardized CI	p
Alter	-0.16	-0.22 – -0.10	<0.001	0.25	0.19 – 0.30	<0.001	0.04	-0.01 – 0.10	0.139
Beruf im Gesundheitssektor	0.09	0.03 – 0.15	0.002
Wahrgenommenes Wissen	-0.06	-0.12 – -0.00	0.042
Vertrauen in Behörden	0.14	0.05 – 0.22	0.001	0.11	0.03 – 0.18	0.004	0.18	0.10 – 0.26	<0.001
Vertrauen in Gesundheitssektor	-0.06	-0.15 – 0.02	0.123	-0.07	-0.14 – 0.00	0.058	-0.09	-0.16 – -0.01	0.027
Wahrgenommene Nähe	0.24	0.17 – 0.31	<0.001				0.09	0.03 – 0.15	0.005
Dominanz negativer Emotionen	0.12	0.05 – 0.19	0.001	0.34	0.29 – 0.39	<0.001	0.31	0.25 – 0.38	<0.001
Geschlecht: weiblich				-0.04	-0.09 – 0.01	0.079
Chronisch krank (vs. nicht chronisch krank)				0.25	0.20 – 0.30	<0.001	0.25	0.19 – 0.30	<0.001
Infizierte im persönlichen Umfeld				-0.04	-0.09 – 0.01	0.158
Wahrgenommener Medienhype				-0.11	-0.17 – -0.06	<0.001	-0.07	-0.13 – -0.01	0.018
Wahrgenommene Ausbreitungsgeschwindigkeit				0.05	0.00 – 0.11	0.038
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen				0.07	0.01 – 0.12	0.016
Mittleres Wissen COVID-19							-0.07	-0.12 – -0.02	0.012
Observations	990			990			990
R² / adjusted R²	0.158 / 0.152			0.392 / 0.386			0.281 / 0.275

6 Informationsverhalten

Um nachvollziehen zu können, wie die Bevölkerung sich zum Thema Corona informiert, diese Informationen wahrnimmt und gegebenenfalls auf ihre Handlungsweisen überträgt, wurden verschiedene Aspekte des Informationsverhaltens erfragt.

6.1 Häufigkeit

Es wurde erhoben, wie häufig sich Personen zum Thema informieren. Über die letzten Wochen blieb das Niveau relativ stabil und sinkt nun tendenziell.

6.2 Corona als Medien-Hype

Die folgende Grafik stellt dar, wie Menschen die mediale Berichterstattung um Corona einordnen. Dazu konnte ein Wert zwischen 1 (medial zu wenig beachtet) und 7 (medial aufgeblasen) ausgewählt werden. Zu Beginn der Pandemie wurde Corona noch eher als Medien-Hype eingestuft. Dieses Denken verlor kontinuierlich an Zuspruch und ist seit Ende April relativ stabil.

6.3 Rhythmus der Pressekonferenzen des RKI

Das Robert Koch-Institut hat vor kurzem entschieden, die Pressekonferenzen zum Verlauf der Coronavirus-Pandemie nicht mehr regelmäßig (Zweimal die Woche) sondern ab sofort nach Bedarf (bei besonderen Ereignissen) durchzuführen. Die Befragungsteilnehmenden wurden um ihre Einschäzung gebeten, wie sie den jeweiligen Rhythmus empfinden.

Jeweils etwa 60 % der Befragungsteilnehmenden fanden beide Rhythmen angemessen. Der Anteil an Befragten, die eine Pressekonferenz nach Bedarf als (eher) zu selten empfanden (28 %) war im Vergleich zum zweiwöchentlichen Rhythmus (14 %) doppelt so hoch.

7 Ausbruchs-Management

Vertrauen

Die folgenden Grafiken beschreiben das Vertrauen der Bevölkerung in verschiedene Institutionen aus unterschiedlichen Bereichen des privaten und öffentlichen Lebens. Dazu gehört der Gesundheitssektor, Behörden, Medien, die eigene Arbeitsumwelt, die Wissenschaft und die Bundesregierung sowie die WHO. Auf einer Skala von sehr wenig Vertrauen bis sehr viel Vertrauen wurde bewertet, wie viel Vertrauen den Personen und Organisationen im Umgang mit der Corona-Krise zukommt.

Das Vertrauen in die Wissenschaft, die Bundesregierung und die WHO ist relativ stabil, während das Vertrauen in Behörden, den Gesundheitssektor und die Medien leichten Schwankungen unterliegt. In den letzten Wochen scheint das persönliche Umfeld der Menschen (Arzt, Betriebsarzt, Arbeitsstelle) an Bedeutung gewonnen zu haben.

Hinweis: Befragungsteilnehmende hatten die Möglichkeit “keine Angabe möglich” auszuwählen. Das heißt, dass die folgenden Mittelwerte sich ggf. nicht auf die gesamte Stichprobe der jeweiligen Messzeitpunkte beziehen.

Interpretation: Mittelwerte mit 95% Konfidenzintervallen. Wenn die Intervalle sich nicht überschneiden, kann man von einem signifikanten Unterschied ausgehen. Dunklere Balken sind aktuellere Daten.

8 Akzeptanz der Maßnahmen

Für viele Maßnahmen gilt: Die Akzeptanz ist Mitte März sprunghaft gestiegen und geht langsam wieder zurück. Das Bedürfnis nach Demonstrationen ist auf einem ähnlichen Niveau wie in der Vorwoche. Die Politik, striktere Einschränkungen bei einer kritischen Anzahl von Neuinfektionen in der Region durchzuführen, wird eher befürwortet.

In der untenstehenden Abbildung ist der Zeitverlauf für die Wahrnehmung, dass die Maßnahmen übertrieben sind, dargestellt.

Nach einem starken Rückgang dieser Einstellung Mitte bzw. Ende März nähert sich das Empfinden wieder dem Wert zu Beginn der Pandemie.

Zusammenhang zwischen Risikowahrnehmung und Akzeptanz der Maßnahmen

Kognitive Risikowahrnehmung – Bewusstsein für die Möglichkeit, sich anzustecken – ist stabil (orange).
Affektive Risikowahrnehmung – wichtig für die Aktivierung von Schutzverhalten – sinkt seit April (rot).
Die Zustimmung zu Maßnahmen sinkt seit deren Einführung (grün) und hat fast das Ausgangslevel von vor deren Einführung erreicht.
Die Ablehnung der Maßnahmen ist stabil zur Vorwoche (schwarz).

8.1 Reaktanz

Seit der Welle 6 wurden die Teilnehmenden befragt, inwiefern sie die verordneten Maßnahmen als ärgerlich, frustrierend und störend empfinden (psychologische Reaktanz). Außerdem gaben die Befragten an, ob sie sich durch die ergriffenen Maßnahmen in ihrer persönlichen Freiheit eingeschränkt sehen. Die Reaktanz war insgesamt eher mittelmäßig ausgeprägt (aktuelle Woche: M = 3.51).

Reaktanz durch die Maßnahmen ist über die letzten Wochen insgesamt etwas zurückgegangen, was möglicherweise auf die Lockerung zurückzuführen ist: Ähnlich zur Vorwoche empfinden 25% (eher oder sehr) Ärger, Frust und Wut aufgrund der Maßnahmen, der Anteil derer, die kaum oder keine Reaktanz angeben, ist leicht gestiegen. Wer mehr Reaktanz empfindet, weiß weniger, schützt sich weniger, folgt weniger den Maßnahmen und hat weniger Vertrauen in die Regierung und das RKI.

Die gemittelte Reaktanz wurde in niedrig (1-3 auf einer 7-stufigen Skala), mittel (4), hoch (5-7) klassifiziert, um eine Interpretation zu erleichtern

Jüngere Befragungsteilnehmende gaben eher an, dass die Maßnahmen ihnen widerstreben.

Im Folgenden wird der Zusammenhang zwischen der Reaktanz, Wissen, Maßnahmen durchführen und instituionelles Vertrauen in der aktuellen Erhebung exploriert.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

Reaktanz und …

das selbst eingeschätzte Wissen über COVID-19: -0.06
das tatsächliche Wissen über COVID-19: -0.1
das Wissen über wirksame Schutzmaßnahmen: -0.36
das Wissen über öffentliche Verordnungen: -0.2
die ausgeführten Maßnahmen: -0.24
die ergriffenen Maßnahmen übertrieben finden: 0.66
Vertrauen in die Bundesregierung: -0.37
Vertrauen in das RKI : -0.42

8.2 Lockerungsmaßnahmen

43% der Befragungsteilnehmenden vertreten die Ansicht, dass die deutschen Behörden den Eindruck vermitteln, als wäre das Gröbste überstanden.

Im Folgenden wird der Zusammenhang zwischen dem Eindruck, das Gröbste laut den Behörden sei überstanden und Wissen, Maßnahmen durchführen sowie institutionelles Vertrauen in der aktuellen Erhebung exploriert. Dieese sind alle sehr klein und sollten nicht überinterpretiert werden.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

Eindruck, das Gröbste laut den Behörden sei überstanden und …

das selbst eingeschätzte Wissen über COVID-19: -0.03
das tatsächliche Wissen über COVID-19: 0.05
das Wissen über wirksame Schutzmaßnahmen: 0.12
das Wissen über öffentliche Verordnungen: 0.01
die ausgeführten Maßnahmen: 0.14
die ergriffenen Maßnahmen übertrieben finden: -0.06
Vertrauen in die Bundesregierung: 0.15
Vertrauen in das RKI: 0.2

Bewertung der Lockerungsmaßnahmen

Seit Anfang Mai wurden die Teilnehmenden nach Ihrer Einschätzung zum Vorgehen in der Lockerung der Maßnahmen gefragt. 66% denken, dass die Lockerungsmaßnahmen in den Bundesländern einheitlich umgesetzt werden sollten (Datenerhebung vor der Pressekonferenz, in der die Bundesländer die Entscheidungsfreiheit erhalten haben). 38% finden die Lockerungsmaßnahmen (eher) übertrieben.

Lockerungsmaßnahmen nutzen

45% der Befragten gaben an, dass sie in der letzten Woche in Gebiete mit weniger Einschränkungen gefahren sind (z.B. zum Einkaufen oder für Freizeitaktivitäten; Vorwoche: 43%). Personen, die in Gebieten mit weniger Einschränkungen fuhren, fühlten ein etwas größeres Widerstreben gegen die aktuell herrschenden Maßnahmen (M = 3.67) als jene, die in ihrem eigenen Gebiet blieben (M = 3.38).

8.3 Wer findet Maßnahmen vs. Lockerungen übertrieben?

Vergleich von 3 Gruppen hinsichtlich der Krisenwahrnehmung, Wissen, Vertrauen, Verschwörungstheorien, Verhalten:

Lockerungen übertrieben finden (blau, n = 318, 48% Männer),
Maßnahmen übertrieben finden (rot, n = 213, 56% Männer)
indifferent (grau, n = 413, 45% Männer)

Dabei fällt auf, dass die große Gruppe derer, die indifferent sind und die, denen die Lockerungen zu schnell gehen, ähnlich auf einer Vielzahl von psychologischen Variablen (z.B. höhere Risikowahrnehmung) abschneiden und auch ähnlich viel Schutzverhalten zeigen.

Wer jedoch denkt, die Maßnahmen sind übertrieben, unterscheidet sich auf fast allen Variablen von den anderen Personen: dieses Fünftel der Befragten ist schlechter informiert, vertraut den Behörden weniger, fühlt ein geringeres Risiko, nimmt den Ausbruch als einen Medien-Hype wahr und hängt eher Verschwörungstheorien an (sowohl habituell als auch konkret auf Corona bezogen).

Demografische Unterschiede

Summary descriptives table by groups of `MEASURES_VS_EXIT_EXAGG_FACTOR’
	Lockerungen übertr.	Maßnahmen übertr.	Indifferent
	N=318	N=213	N=413
Alter	47.2 (15.8)	45.6 (14.5)	47.1 (15.8)
Geschlecht:
männlich	153 (48.1%)	119 (55.9%)	187 (45.3%)
weiblich	165 (51.9%)	94 (44.1%)	226 (54.7%)
Schulbildung:
Bis zu 9 Jahre	32 (10.1%)	15 (7.04%)	55 (13.3%)
Mind. 10 Jahre (ohne Abitur)	97 (30.5%)	80 (37.6%)	138 (33.4%)
Mind. 10 Jahre (mit Abitur)	189 (59.4%)	118 (55.4%)	220 (53.3%)

Regression

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer binär-logistischen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. einen Beruf im Gesundheitssektor ausüben) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. Masken tragen) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte über 1: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Maske tragen. Werte unter 1: Kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Maske tragen.

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Risikowahrnehmung (Erkrankungswahrscheinlichkeit, Anfälligkeit, Schweregrad), Ansteckungswahrscheinlichkeit außer Haus, verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Virus (wahrgenommene Nähe und Ausbreitungsgeschwindigkeit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen, Verfügungen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona und Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht), Wissen, wo man sich eine Nasen-Mund-Bedeckung besorgen kann.

Hinweis: Die Regression bezieht sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Maßnahmen vs. Lockerungen übertrieben finden
Variablen	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	11.35	0.66 – 194.83	0.094
Alter	1.02	1.00 – 1.04	0.128
Mittelstadt vs. Kleinstadt	0.64	0.29 – 1.44	0.281
Großstadt vs. Kleinstadt	1.63	0.83 – 3.23	0.159
Vertrauen in Behörden	0.65	0.48 – 0.87	0.004
Vertrauen in Gesundheitssektor	1.32	0.95 – 1.84	0.099
Wahrgenommener Medienhype	1.75	1.40 – 2.18	<0.001
Dominanz negativer Emotionen	0.62	0.47 – 0.83	0.001
Wahrgenommene Ausbreitungsgeschwindigkeit	0.75	0.61 – 0.93	0.009
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen	0.04	0.01 – 0.17	<0.001
Keine Kinder unter 18 Jahren (vs. Kinder unter 18 Jahren)	0.32	0.17 – 0.63	0.001
Anfälligkeit	0.73	0.57 – 0.93	0.009
Das Coronavirus ist eine Lüge	2.15	1.67 – 2.76	<0.001
Observations	516
Cox & Snell’s R² / Nagelkerke’s R²	0.537 / 0.727

Grafische Darstellung der Profilunterschiede

Alternative Darstellung der Profilunterschiede

100% steht für die maximale Ausprägung/Zustimmung, 0% für die minimale Ausprägung/Zustimmung der/zur jeweiligen Variable.

8.4 Reisen in Gebiete mit weniger strengen Regeln

8.5 Bereitschaft an Anti-Corona-Demonstrationen teilzunehmen

Nur etwa jeder 10. der Befragten ist bereit, an einer Demonstration gegen die einschränkenden Maßnahmen teilzunehmen. Zusammenhangsanalysen zeigen, dass diese Personen die ergriffenen Maßnahmen übertrieben finden und erhöhte Reaktanz berichten. Zudem fällt ihr Vertrauen in das RKI und die Bundesregierung geringer aus. Während es keinen Zusammenhang mit dem selbsteingeschätzen Wissen gibt, ist das tatsächliche Wissen über das Coronavirus und die Maßnahmen sowie deren Umsetzung bei Demonstrationswilligen geringer ausgeprägt.

Im Folgenden wird der Zusammenhang zwischen der Bereitschaft, an Anti-Corona-Demonstrationen teilzunehmen und Wissen, Maßnahmen durchführen, institutionelles Vertrauen, Reaktanz sowie Risikowahrnehmung in der aktuellen Erhebung exploriert.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten: In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. Fettdruck zeigt statistisch bedeutsame Zusammenhänge an.

Eindruck, das Gröbste laut den Behörden sei überstanden und …

das selbst eingeschätzte Wissen über COVID-19: -0.03
das tatsächliche Wissen über COVID-19: -0.22
das Wissen über wirksame Schutzmaßnahmen: -0.37
das Wissen über öffentliche Verordnungen: -0.23
die ausgeführten Maßnahmen: -0.26
die ergriffenen Maßnahmen übertrieben finden: 0.56
Vertrauen in die Bundesregierung: -0.36
Vertrauen in das RKI: -0.45
Reaktanz: 0.55
in Gebiete mit gelockerten Regelungen gefahren: 0.09
Erkrankungswahrscheinlichkeit: -0.07

9 Ausstiegsstrategien

Methode: In der 11. Welle wurde zum zweiten Mal ein Discrete Choice Experiment (DCE) eingesetzt. In dem DCE wurden mehrere Kombinationen von verschiedenen Maßnahmen und möglichen Folgen vorgelegt (siehe Spalten in der Abbildung unten). Die Befragten haben sich mehrfach zwischen zwei Kombinationen entschieden. Dies führt zu einer Güterabwägung bei den Befragten und so können Rückschlüsse auf den einzelnen Stellenwert (Teilnutzen) der jeweiligen Beiträge im Gesamtszenario gezogen werden. Für die unterschiedlichen Ausstiegsszenarien/Übergangsstrategien kann auf diese Weise quantitativ ermittelt werden, in welcher Höhe negative Folgen (Überlastung der Intensivkapazitäten, Erhöhung der Einkommenssteuer) für welche Maßnahmen akzeptiert würden.

Den Befragten wurden jeweils zwei Szenarien mit sechs Bereichen zur Entscheidung gegenübergestellt: die Öffnung von Schulen und Kindertagestätten (jeweils sofort, in 4 oder 8 Wochen), die häusliche Isolation von Älteren zu ihrem eigenen Schutz (nein vs. ja), die Einführung einer sog. Corona-Warn-App (freiwillig, Voraussetzung für bestimmte Freizeitaktivitäten, verpflichtend), die Erhöhung der Einkommenssteuer (0%, 10%, 20%) und die Kapazitäten der intensivmedizinischen Versorgung (ausreichend vs. überlastet).

Abbildung: Beispiel für das Stimulusmaterial. Abgebildet sind die auf der Basis der Ergebnisse zusammengestellten Kombinationen, die sich aus den relativen Wichtigkeiten ergeben haben (beste Situation, schlechteste Situation). Quelle: MH

Interpretation: Die folgende Abbildung zeigt die realtiven Wichtigkeiten (Koeffizienten mit 95% Konfidenzintervall. Wenn dieses die Null-Linie schneidet, ist die Eigenschaft nicht relevant.) Je größer der Wert, desto wichtiger ist diese Eigenschaft. Wenn die Balken nach rechts weisen (positiver Einfluss), führt das Vorhandensein dieses Merkmals zu einer höheren Akzeptanz eines Szenarios, das diese Eigenschaft besitzt. Wenn die Balken nach links weisen (negativer Einfluss), führt das Vorhandensein dieses Merkmals zu einer geringeren Akzeptanz eines Szenarios, das diese Eigenschaft besitzt.

Als wichtigstes Merkmal präferierten die Befragten eine anhaltend ausreichende intensivmedizinische Versorgung ohne Überlastungen (s. Abbildung). Ähnlich wichtig war es den Befragten, starke Einkommenseinbußen von 20% zu vermeiden. Die Vermeidung einer verpflichtenden Corona-Warn-App war den Befragten wichtig, aber den medizinischen und ökonomischen Themen nachgeordnet. In geringerem Maße wurden die häusliche Isolation Älterer und eine App im Freizeitbereich abgelehnt. Außerdem wurden im geringen Maße die Öffnung von Kitas in 4 Wochen anstelle von sofort präferiert. Der Zeitpunkt der Öffnung von Schulen blieb in Relation zu den übrigen Themen ohne Bedeutung.

Männer und Frauen unterschieden sich in ihren Bewertungen nicht wesentlich. Der Vergleich der Altersgruppen zeigte, dass die über 50-Jährigen wie bereits in Welle 9 die häusliche Isolation Älterer deutlich ablehnen. Dies trifft auf die über 65-Jährigen noch stärker zu. Für die Jüngeren ist dieser Punkt in Relation zu den übrigen Themen nicht relevant. Dagegen war Jüngeren die Vermeidung von Einkommensverlusten tendenziell wichtiger als Älteren. Für Befragte mit Kindern zeichnete sich eine höhere Präferenz für die frühere Öffnung insbesondere von Kitas, aber auch von Schulen ab.

Im Unterschied zu vor zwei Wochen (Welle 9) gewinnt eine mögliche ökonomische Belastung in Form von direkten persönlichen Einkommensminderungen an Bedeutung und ist den Befragten ähnlich wichtig wie die ausreichende intensivmedizinische Versorgung. In Welle 9 wurde statt Einkommen eine mögliche Arbeitslosenquote bis 20% thematisiert. Hier werden weitere Analysen durchgeführt.

Schlussfolgerungen:

Insgesamt hat die Sicherstellung der gesundheitlichen Versorgung die höchste Priorität bei den Befragten. Ähnlich bedeutsam sind jedoch die eigenen ökonomischen Interessen; Einkommensverluste durch höhere Steuern und Sozialabgaben finden eine geringe Akzeptanz. Die Vermeidung einer verpflichtenden App ist weiterhin sehr wichtig. Im Setting Kita wird noch mehr als für die Schulen von den Betroffenen eine sofortige oder baldige Öffnung präferiert.

10 Tragen einer Maske in der Öffentlichkeit

Laut aktuellem Beschluss der Bundesregierung ist das Tragen von Gesichtsmasken beim Einkaufen und im ÖPNV verpflichtend.

73.7 % halten es für eine wirksame Schutzmaßnahme, in der Öffentlichkeit Masken zu tragen (Vorwoche: 85.4 %).
79.4 % geben an, in der Öffentlichkeit Masken zu tragen (Vorwoche: 76.7 %).
Einer verpflichtenden Regelung stimmen 57.7% zu (Vorwoche: 57.9 %).

Wer trägt eher Maske?

Masken tragen eher Personen, die:

weiblich sind,
Vertrauen in die Behörden haben,
negative Emotionen verspüren,
mehr über die Krankheit wissen,
mehr über Schutzmaßnahmen wissen,
mehr über offizielle Verfügungen wissen,
eine höhere Erkankungswahrscheinlichkeit außer Haus wahrnehmen.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer binär-logistischen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. einen Beruf im Gesundheitssektor ausüben) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. Masken tragen) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte über 1: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Maske tragen. Werte unter 1: Kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Maske tragen.

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Risikowahrnehmung (Erkrankungswahrscheinlichkeit, Anfälligkeit, Schweregrad), Ansteckungswahrscheinlichkeit außer Haus, verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Virus (wahrgenommene Nähe und Ausbreitungsgeschwindigkeit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen, Verfügungen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona und Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht), Wissen, wo man sich eine Nasen-Mund-Bedeckung besorgen kann.

Hinweis: Die Regression bezieht sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Maske tragen
Variablen	Odds Ratios	CI	p
(Intercept)	0.01	0.00 – 0.03	<0.001
Geschlecht: weiblich	1.76	1.24 – 2.51	0.002
Beruf im Gesundheitssektor	1.96	0.94 – 4.09	0.073
Vertrauen in Behörden	1.16	1.04 – 1.29	0.009
Dominanz negativer Emotionen	1.23	1.04 – 1.44	0.013
Mittleres Wissen COVID-19	2.39	1.18 – 4.84	0.015
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen	7.01	3.25 – 15.14	<0.001
Wissen über offizielle Verfügungen	3.31	1.60 – 6.83	0.001
Schweregrad	1.11	0.97 – 1.25	0.119
Erkrankungswahrscheinlichkeit wenn außer Haus	1.17	1.03 – 1.31	0.012
Observations	990
Cox & Snell’s R² / Nagelkerke’s R²	0.178 / 0.276

Zeigen Maskenträger insgesamt mehr Schutzverhalten?

Maskenträger zeigen im Vergleich zu Menschen, die keine Masken tragen, mehr Schutzverhalten. Die nachfolgende Tabelle zeigt die Ergebnisse von logistischen Regressionen für die aktuelle Erhebung.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse binär-logistischen Regressionsanalysen. Odds ratio treffen eine Aussage darüber, inwieweit das Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines Merkmals A (z.B. Masketragen) mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein eines weiteren Merkmals B (z.B. Abstand halten) zusammenhängt. Einflussfaktoren sind signifikant, wenn der p-Wert kleiner als .05 ist. Werte über 1: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Schutzverhalten. Werte unter 1: Kleinere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Schutzverhalten.

	Maske tragen
	Odds Ratio	p
Individuelle Schutzmaßnahmen
Desinfektionsmittel benutzen	3.56	<.001
Hände für 20 Sek. waschen	3.23	<.001
Händeschütteln vermeiden	5.55	<.001
Mund und Nase bedecken	2.77	<.001
Kontakt vermeiden	1.90	<.001
Zuhause bleiben	2.23	<.001
Soziale Schutzmaßnahmen
1,5m Abstand halten	4.39	<.001
Quarantäne ohne Symptome	2.52	<.001
Quarantäne mit Symptomen	2.49	<.001
Öffentliche Orte vermeiden	2.18	<.001
Private Feiern vermeiden	1.93	<.001
Höchstens mit einer anderen Person oder Haushaltsangehörigen in Öffentlichkeit bewegen	1.99	<.001
Nur notwendige Wege durchführen	2.96	<.001
Keine Freunde und Verwandte treffen (aus anderen Haushalt)	2.72	<.001
Auf private Reisen verzichten	2.81	<.001

11 Tracing-App

In den letzen Wochen wird in den Nachrichten über eine Smartphone-App berichtet, die über Bluetooth funktioniert und App-Nutzer/innen warnt, wenn diese sich vielleicht mit dem Coronavirus angesteckt haben.

Die Befragungsteilnehmenden gaben an, ob sie schon einmal von dieser Smartphone-App gehört haben und ob sie bereit wären, sich diese App runterzuladen.

47.3 % (Vorwoche: 43.7 %) sind eher bereit oder bereit, sich eine datenschutzkonforme App zu installieren; 23.5 % (Vorwoche: 25.3 %) würden sich eine solche App auf keinen Fall runterladen. 47.1% der Befragten würden eine solche App wahrscheinlich ihren Bekannten und Familienmitgliedern weiterempfehlen.

Wer würde sich eine Tracing-App runterladen?

Wer den Behörden mehr vertraut, mehr wahrgenommenes Wissen hat, weniger dem Gesundheitssektor traut, das Virus nicht als Medianhype wahrnimmt, mehr über effektive Schutzmaßnahmen weiß, sich häufiger informiert oder sich anfälliger für die Krankheit einschätzt, würde sich eine Tracing-App eher nicht runterladen.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten (betas). Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor bedeuten eine höhere Bereitschaft, die App runterzuladen. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor bedeuten eine niedrigere Bereitschaft, die App runterzuladen.

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, Risikowahrnehmung (Anfälligkeit, Schweregrad), Ansteckungswahrscheinlichkeit außer Haus, verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Coronavirus (wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit, Neuheit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona, Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht).

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Eine Tracing-App runterladen
Variablen	std. Beta	standardized CI	p
Chronisch krank (vs. nicht chronisch krank)	-0.05	-0.11 – 0.01	0.119
Wahrgenommenes Wissen	0.08	0.02 – 0.14	0.009
Vertrauen in Behörden	0.35	0.27 – 0.44	<0.001
Vertrauen in Gesundheitssektor	-0.09	-0.17 – -0.01	0.024
Wahrgenommener Medienhype	-0.13	-0.19 – -0.06	<0.001
Wahrgenommene Ausbreitungsgeschwindigkeit	-0.04	-0.10 – 0.02	0.159
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen	0.08	0.02 – 0.14	0.009
Häufigkeit der Informationssuche	0.12	0.05 – 0.18	<0.001
Schweregrad	0.06	-0.02 – 0.14	0.117
Anfälligkeit	0.11	0.03 – 0.18	0.004
Observations	930
R² / adjusted R²	0.280 / 0.272

11.1 Gründe für und gegen die Nutzung der Tracing-App

Befragte, die angaben, sich die App eher oder auf jeden Fall herunter laden zu wollen (n=604), wurden nach Gründen gefragt, die für eine Nutzung sprechen. Befragte, die angaben, die App eher nicht oder auf gar keinen Fall herunter zu laden (n=346), wurden nach Gründen gefragt, die gegen eine Nutzung sprechen.

Als wichtigste Gründe wurden mit hoher durchschnittlicher Zustimmung die Gründe “schnell wissen, wenn man selbst mit dem Virus infiziert ist”, “andere Menschen schützen” und “Familienmitglieder schützen” angegeben.

Als wichtigste Gründe, einer App kritisch gegenüber zu stehen wurden der Datenschutz, der mangelnde individuelle Vorteil und eine niedrige Erwartung an die Effektivität angegeben.

12 Ressourcen und Belastungen

12.1 Allgemeine Lebenszufriedenheit

Die allgemeine Lebenszufriedenheit ist stabil und bei älteren Personen (ab 65) etwas höher.

Zusammenhang von Lebenszufriedenheit mit ausgewählten Variablen

Eine höhere allgemeine Lebenszufriedenheit geht mit höherer Selbstwirksamkeit und niedrigerer wahrgenommener Ernsthaftigkeit der Erkrankung einher. Personen, die der Situation eher hilflos gegenüberstehen, haben eine niedrigere allgemeinen Lebenszufriedenheit (und umgekehrt). Personen, die eine höhere Lebenszufriedenheit bericten, Wissen mehr über konkretes Schutzverhalten und setzen dieses auch eher um.

Interpretation der Korrelationskoeffizienten (r): In der folgenden Übersicht zeigen höhere Werte einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. p-Werte < 0.05 zeigen statistisch bedeutsame Zusammenhänge an. Bitte beachten Sie, dass eine Korrelation keine Aussage über die Wirkrichtung treffen kann (wer eine höhere Selbstwirksamkeitserwartung hat, ist zufriedener mit seinem Leben und umgekehrt).

	Lebenszufriedenheit
	r	p
Alter
Alter	-.02	.444
Risikowahrnehmung
Wahrscheinlichkeit an COVID-19 zu erkranken	.01	.848
Ernsthaftigkeit der Erkrankung	-.08	.013
Anfälligkeit	-.05	.104
Wahrgenommene Nähe des Virus	-.02	.620
Psychologische Schutzfaktoren
Selbstwirksamkeitserwartung	.13	<.001
Maßnahmen
Ergriffenes Schutzverhalten	.08	.007
Wissen über korrektes Schutzverhalten	.11	.001
Umgang mit der Situation
Ich selbst kann nichts tun, um die Situation positiv zu beeinflussen.	-.08	.013
Wahrgenommene Hilflosigkeit	-.15	<.001

12.2 Situative Belastung

43.5 Prozent Befragungsteilnehmende empfinden ihre persönliche Situation momentan als belastend (Welle 5 vom 31.03.: 51.9 %, Welle 7 vom 14.04.: 40.1, Welle 9 vom 28.04.: 49.8, Welle 11 vom 12.05.: 43.5 ). Vor allem in den jüngeren Altersgruppen ist das Belastungsempfinden im Vergleich zur ersten Messung zurückgegangen. In der Altersgruppe der 65- bis 74-Jährige geben nach wie vor weniger Personen (ca. 33 %) an, ihre persönliche Situation als belastend zu empfinden. Nur wenige haben darüber nachgedacht, ein telefonischen Beratungsangebot zu beanspruchen.

12.3 Umgang mit der Situation

Mittlerweile wurden die ersten Schulen unter starken Corona-Sicherheitsvorkehrungen mit einem Teil der Schüler und Schülerinnen in unterschiedlichem, zeitlichem Umfang wieder geöffnet. Den Schulalltag unter den veränderten Rahmenbedingungen neu zu organisieren, ist für die Schulen eine Herausforderung. Die notwendigen Umstellungen fordern Lehrern, Kindern und Eltern eine Anpassung ab, die nicht immer reibungslos gelingen muss. So ist die Zufriedenheit der Eltern schulpflichtiger Kinder mit der Qualität des Unterrichts im Vergleich zur Zeit des Home Schooling etwas gesunken. Die Zustimmung zur Aussage „der Unterricht meiner schulpflichtigen Kinder wird in einem guten Maße weiter umgesetzt“ ist auf einer Skala von 1 bis 7 von 4,5 in der Befragung am 24.03.2020 auf 3,9 in der Befragung am 12.05.2020 zurückgegangen. Während also die Eltern der Aussage vor sieben Wochen noch eher zustimmten, sind sie nun unentschieden.

Schlussfolgerung: Der Übergang in eine vorläufige, neue Schulnormalität verläuft aus Sicht mancher Eltern noch nicht ganz zufriedenstellend.

Was die Überzeugung betrifft, die aktuelle Situation selbst beeinflussen zu können, ist die Einstellung – bezogen auf alle Befragten – etwas pessimistischer geworden. Die Befragten stimmen der Aussage „Ich selbst kann nichts tun, um die Situation positiv zu beeinflussen“ insgesamt zwar weiterhin eher nicht zu. Zu Beginn der Erhebungen war die Ablehnung dieser Aussage aber noch stärker ausgeprägt.

Schlussfolgerung: Die Aussicht, dass Corona das eigene und gesellschaftliche Leben noch über einen langen Zeitraum beeinflussen wird, und dass viele Entscheidungen über Schritte, die gegen Corona unternommen werden, nicht von den Einzelnen sondern von Behörden und Politik getroffen werden, bergen das Risiko, die Menschen hinsichtlich eigener Handlungsmöglichkeiten zunehmend zu desillusionieren. Andererseits kommt auch eine realistischere Haltung zum Ausdruck, die anerkennt, dass man sich auf die neue Situation einstellen und sich ihr anpassen muss.

Hinweis: Die Aussagen „Ich habe für mich Aktivitäten entdeckt, die mir das Zuhause bleiben erleichtern“ und „Der Unterricht meiner schulpflichtigen Kinder wird in einem guten Maße weiter umgesetzt“ wurde nur zu ausgewählten Messzeitpunkten. erhoben (gültige Angaben der Aussage zum Unterricht am 24.03. n = 146, am 21.04. n = 172, am 05.05. n = 156, am 12.05. n = 184).

13 Familienzusammenhalt

Die Skala zur Messung des Familienklimas besteht aus 12 Items, die drei Aspekte eines gelingenden Familienlebens widerspiegeln: positive Affekte, Problemlösungskompetenz und offene Kommunikation zwischen den Familienmitgliedern.

Den Familien in Deutschland gelingt es in der andauernden Krisensituation, ein insgesamt positives Familienklima aufrecht zu erhalten. Dies gilt sowohl für die wechselseitige Zuneigung als auch für die Fähigkeit, gemeinsam Probleme zu lösen und offen miteinander zu sprechen. Im Vergleich zu Paaren und Familien mit älteren Kindern im Haushalt liegen die Werte bei Familien mit Kindern unter 14 über alle Zeitpunkte hinweg auf den drei Skalen zum Familienklima geringfügig niedriger.

Empfinden Sie die momentane Situation als belastend? Große Unterschiede gibt es inzwischen jedoch bei der Frage, ob die momentane Situation als belastend erlebt wird: Während das Belastungsempfinden bei Paaren und Familien mit älteren Kindern von 44,9% auf 38,0 % zurückging, stieg es bei Müttern und Väter mit jüngeren Kindern von 55,3% auf zuletzt 58,3% an. Damit beträgt dieser Gruppenunterschied heute 20 Prozentpunkte.

Meinungsverschiedenheiten Wenn Kinder unter 14 Jahre im Haushalt leben, steigt auch die Wahrscheinlichkeit, dass es in der Woche vor der Datenerhebung kleinere Meinungsverschiedenheiten zwischen den Partnern gab, beispielsweise Streit oder „sich auf die Nerven gehen“ (Durchschnittswerte auf einer 7 stufigen Skala von 1-7 „trifft überhaupt nicht zu“ bis „trifft voll und ganz zu“: 3,11 vs. 3,87). Dasselbe gilt für „größere Meinungsverschiedenheiten“, große Streite und Handgreiflichkeiten (Durchschnittswerte auf einer 7 stufigen Skala von 1-7: 1,58 vs. 2,39).

Familienmanagement Befragte mit jüngeren Kindern äußern häufiger die Sorge, nicht genug für ihre Kinder tun zu können, als Eltern von Kindern zwischen 14 und 18 Jahren (Durchschnittswerte auf einer 7 stufigen Skala von 1-7 „trifft überhaupt nicht zu“ bis „trifft voll und ganz zu“: 4,22 vs. 3,61). Noch deutlich stärker ist der Gruppenunterschied bei der Aussage „Es fällt mir schwer, die Kinder unter den notwendigen Änderungen im Alltag einigermaßen zufrieden zu halten.“ (Durchschnittswerte auf einer 7 stufigen Skala von 1-7 „trifft überhaupt nicht zu“ bis „trifft voll und ganz zu“: 3,89 vs. 2,94)

Schlussfolgerung: Das Belastungserleben von Familien mit jüngeren Kindern hat sich seit der Befragung in der letzten Woche deutlich erhöht. Dies könnte damit zusammenhängen, dass sich die Situation trotz der allgemeinen Reduzierungen der Beschränkungsmaßnahmen gerade in diesen Familien nicht deutlich verbessert hat. Die Kitas sind weiterhin geschlossen, die Teilnahme am Schulunterricht ist nur sehr eingeschränkt möglich, was den Familien keine neuen Handlungsspielräume eröffnet, sondern oft noch zusätzliche Abstimmungsprozesse erfordert.

Zusammenleben in der Familie/Partnerschaft

Zusammenleben mit Kindern

Konflikte in der Partnerschaft

14 Impfungen

14.1 Subjektive Besorgnisse und Beeinträchtigungen

Seit Anfang Mai wurden die Impfbereitschaft und Zustimmung zu einer Impfpflicht sowie die „5C“, ein validiertes Maß zur Erfassung der Impfmüdigkeit, bezogen auf eine hypothetische Impfung gegen COVID-19 erfasst.

Impfabsicht

In einem hypothetischen Szenario sollten die Befragten angeben, ob Sie sich gegen COVID-19 impfen zu lassen würden, wenn sie nächste Woche die Möglichkeit dazu hätten. Im Vergleich zur ersten Erhebung sind weiterhin weniger bereit, diese zu tun (12.05.: 64.1 %, 05.05.: 66.5 %, 14.04.: 79% der Befragten).

Impfen als Verpflichtung

Auch die Zustimmung zu einer verpflichtenden Impfung gegen COVID-19 sinkt im Vergleich zu vor 3 Wochen und ist in Bezug auf die Erhebung der Vorwoche stabil.

Prädiktoren der Impfabsicht und der Befürwortung einer Impfpflicht

Eine Impfpflicht befürworten Befragte, die

der zukünftigen Impfung größeres Vertrauen entgegenbringen,
weniger über Kosten und Nutzen der Impfung nachdenken,
weniger Trittbrettfahren, also weniger der Überzeugung sind, dass alle anderen sie selbst durch die Impfung schützen
die Krise nicht als Medienhype wahrnehmen,
COVID-19 als schwere Krankheit wahrnehmen,
in großen Städten leben

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen schrittweisen Regressionsanalyse (bestes statistisches Modell). CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten (betas). Wenn diese Null einschließen, hat die entsprechende Variable keinen statistisch bedeutsamen Einfluss. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Risikowahrnehmung. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Risikowahrnehmung.

Die Impfbereitschaft gegen COVID-19 ist höher für Personen, die:

der Impfung mehr vertrauen
sie nicht überflüssig halten (Die Krankheit als bedrohlicher einschätzen)
nicht Trittbrettfahren wollen
weniger Nutzen und Risiken abwägen
den Behörden vertrauen
weniger Alltagsstress empfinden
männlich sind
Infizierte im persönlichen Umfeld haben
mehr über effektive Schutzmaßnahmen kennen
COVID-19 als schwere Krankheit wahrnehmen

Variablen im Modell: Alter, Geschlecht, Bildung, Arbeit im Gesundheitssektor, chronische Erkrankung, ein Kind haben unter 18, Gemeindegröße, Vertrauen in die Behörden, Vertrauen in den Gesundheitssektor, verschiedene affektive Aspekte (Angst, Sorge, Dominanz des Themas, Hilflosigkeit), verschiedene Aspekte bezogen auf die Wahrnehmung des Coronavirus (wahrgenommene Nähe, Ausbreitungsgeschwindigkeit), gefühltes und echtes Wissen (COVID-19, Schutzmaßnahmen), Selbstwirksamkeit und wahrgenommene Sicherheit in Bezug auf effektive Schutzmaßnahmen, Wahrnehmung des Ausbruchs als Medienhype, Häufigkeit der Informationssuche über Corona, Infizierte im persönlichen Umfeld (bestätigt und unbestätigt vs. nicht), die 5C der Impfakzeptanz

Hinweis: Die Regressionen beziehen sich ausschließlich auf die aktuelle Welle.

	Bereitschaft, sich impfen zu lassen			Befürwortung einer Impfpflicht
Variablen	std. Beta	standardized CI	p	std. Beta	standardized CI	p
Confidence (Ich habe vollstes Vertrauen, dass die Impfungen gegen COVID-19 sicher sein werden)	0.55	0.50 – 0.60	<0.001	0.48	0.42 – 0.54	<0.001
Complacency (Impfungen gegen COVID-19 werden überflüssig sein, da COVID-19 keine große Bedrohung darstellt)	-0.16	-0.21 – -0.10	<0.001	-0.06	-0.12 – 0.01	0.077
Constraints (Alltagsstress wird mich davon abhalten, mich gegen COVID-19 impfen zu lassen)	0.06	0.01 – 0.10	0.015	0.05	-0.01 – 0.10	0.094
Calculation (Wenn ich darüber nachdenken werde, mich gegen COVID-19 impfen zu lassen, werde ich sorgfältig Nutzen und Risiken abwägen, um die bestmögliche Entscheidung zu treffen)	-0.07	-0.11 – -0.03	<0.001	-0.13	-0.18 – -0.08	<0.001
Collective responsibility (Wenn alle gegen COVID-19 geimpft sind, brauche ich mich nicht auch noch impfen lassen)	-0.15	-0.20 – -0.10	<0.001	-0.12	-0.18 – -0.06	<0.001
Geschlecht: weiblich	-0.05	-0.09 – -0.01	0.015
Schulbildung: 10+ Jahre (ohne Abitur) vs. 9 Jahre	-0.05	-0.12 – 0.01	0.095
Schulbildung: Abitur vs. 9 Jahre	-0.02	-0.08 – 0.04	0.555
Infizierte im persönlichen Umfeld	0.05	0.01 – 0.09	0.008	0.03	-0.01 – 0.08	0.153
Wahrgenommener Medienhype	-0.04	-0.08 – 0.00	0.059	-0.06	-0.11 – -0.01	0.016
Wissen über effektive Schutzmaßnahmen	0.05	0.00 – 0.09	0.044
Wissen über offizielle Verfügungen	0.03	-0.01 – 0.08	0.114
Schweregrad	0.08	0.04 – 0.12	<0.001	0.07	0.01 – 0.13	0.027
Alter				0.05	-0.00 – 0.10	0.076
Mittelstadt vs. Kleinstadt				0.00	-0.05 – 0.05	0.916
Großstadt vs. Kleinstadt				0.07	0.02 – 0.12	0.008
Vertrauen in Behörden				0.06	-0.00 – 0.11	0.053
Wahrscheinlichkeit zu erkranken				-0.04	-0.09 – 0.01	0.130
Anfälligkeit				0.05	-0.01 – 0.11	0.125
Observations	990			990
R² / adjusted R²	0.640 / 0.636			0.498 / 0.491

15 Immunitätspass

Seitens der Politik wird ein sogenannter Immunitätspass diskutiert. Personen, die am neuartigen Coronavirus erkrankt waren, die Krankheit überstanden haben und Antikörper gebildet haben, sollen nach Meinung der Politiker einen solchen Pass erhalten.

Seit Anfang Mai wurden die Teilnehmer gefragt, ob sie von der Diskussion um den Immunitätspass gehört haben und ob sie der Meinung sind, dass eine solche Bescheinung eingeführt werden soll.

Ergebnisse:

54.4 % der Befragten ist die Diskussion um den Immunitätspass bekannt (Vorwoche: 59 %).
45.1 % der Befragten ist der Meinung, dass ein solcher Pass nicht eingeführt werden soll(Vorwoche: 48.6 %).
22.5 % denken, dass man nach einer COVID-19 Infektion immun ist.
Seit Anfang April nimmt die Zustimmung dafür ab, dass Immune gesellschaftlich relevante Aufgaben übernehmen sollen (s. Akzeptanz von Maßnahmen).

16 Verschwörungsdenken

Zu Corona sind bereits einige Verschwörungstheorien aufgetaucht. Diese sind messbar (https://psyarxiv.com/ye3ma/) und erfassen zwei Arten von Verschwörungstheorien:

Corona ist ein Schwindel

Das Virus wird absichtlich als gefährlich dargestellt, um die Öffentlichkeit in die Irre zu führen.
Experten täuschen uns absichtlich und zu ihrem eigenen Vorteil, obwohl das Virus eigentlich nicht schlimmer ist als eine Grippe.
Man sollte den Experten glauben wenn sie sagen, dass das Virus gefährlich ist. (r)

Corona ist menschengemacht

Corona wurde absichtlich in die Welt gebracht, um die Bevölkerungsanzahl zu reduzieren.
Dunkle Mächte nutzen das Virus, um die Welt zu beherrschen.
Ich halte es für Unsinn, dass das Virus angeblich in einem Labor geschaffen wurde. (r)

Über Corona sind bereits einige Verschwörungstheorien aufgetaucht. Zwei gegensätzliche Theorien sind nur gering verbreitet (Befragte, die (eher) zu stimmen: 17.2 % Corona ist menschengemacht, 17 % Corona ein Schwindel). Wer allerdings an die eine Theorie glaubt, glaubt auch eher an die andere (r = 0.65); 10.2 % der Befragten glauben an beide Theorien. Korrelationen zeigen jedoch, dass das Verschwörungsdenken auch mit relevanten Verhaltensweisen und Anschauungen zusammenhängt. Personen, die die einschränkenden Maßnahmen übertriegen finden, geben auch höhere Zustimmungswerte zu allgemeinen und Corona-spezifischen Verschwörungstheorien an.

Korrelationen von Verschwörungsdenken mit anderen Variablen

Korrelationen zeigen einen statistischen Zusammenhang zwischen zwei Variablen, können aber keine Aussage zur Kausalität treffen oder die Richtung des Wirkzusammenhangs treffen.

Korrelation von “Corona ist ein Schwindel” mit “Corona ist menschengemacht” 0.65

Korrelationen von “Corona ist ein Schwindel” mit …

1.5m Abstand halten: -0.27
Häufigkeit Maske tragen: -0.28
Maßnahmen übertrieben finden: 0.65
eigene Anfälligkeit: -0.2
Impfbereitschaft gegen COVID-19: -0.5
Impfung gegen COVID-19 soll verpflichtend sein: -0.43
Vertrauen in die Bundesregierung: -0.53
Vertrauen in die Weltgesundheitsorganisation: -0.44
Ausprägung des allgemeinen Verschwörungsdenken: 0.6

Korrelationen von “Corona ist menschengemacht” mit …

1.5m Abstand halten: -0.12
Häufigkeit Maske tragen: -0.11
Maßnahmen übertrieben finden: 0.37
eigene Anfälligkeit: -0.02
Impfbereitschaft gegen COVID-19: -0.38
Impfung gegen COVID-19 soll verpflichtend sein: -0.27
Vertrauen in die Bundesregierung: -0.35
Vertrauen in die Weltgesundheitsorganisation: -0.35
Ausprägung des allgemeinen Verschwörungsdenken: 0.62

Interpretation der Korrelationskoeffizienten r: höhere Werte zeigen einen stärkeren Zusammenhang an, Werte nahe Null zeigen, dass es keinen Zusammenhang gibt, um 0.1 einen kleinen Zusammenhang. Werte um 0.3 zeigen einen mittleren Zusammenhang, ab 0.5 spricht man von einem starken Zusammenhang. Ein negatives Vorzeichen bedeutet, dass hohe Werte der einen Variable mit niedrigen Werten der anderen Variable einhergehen. p-Werte < 0.05 zeigen statistisch bedeutsame Zusammenhänge an. Korrelationskoeffizienten, die statistisch bedeutsam sind, werden fett gedruckt

** Verschwörungsdenken und die Befürwortung von Schutzmaßnahmen und Lockerungen**

17 Die zweite Welle

17.1 Übersicht

In Welle 9 und Welle 11 der COSMO-Befragung wurde die zweite Welle der Corona-Pandmie thematisiert.

In beiden Wellen wurden die Teilnehmer gefragt, ob Ihnen die politische Diskussion um das Wiederauftreten vermehrter Corona-Fälle bekannt ist. In Welle 11 haben 94% der Befragten angegeben, dass ihnen die Diskussion bekannt ist (Veränderung zu Welle 9: 3 Prozentpunkte).

Zudem erwartet die Mehrheit der Befragten die zweite Welle in 2 Monaten (siehe untere Abbildung; Welle 11: M = 3.793, SD = 2.292; Welle 9: M = 3.661, SD = 2.46).

17.2 Experiment: Nähe der zweiten Welle

Ein experiment in Welle 9 zeigte, dass die Mehrheit der Teilnehmer die Welle 2 entweder in 2 oder 6 Monaten erwartete. Dies korrespondierte der wahrgenommenen Distanz, die signifikant höher war, wenn sie in 6 vs. 2 Monaten erwartet wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass diejenigen, die die Welle 2 als näher wahrnehmen, eher bereit sind, sich an die gegenwärtigen Maßnahmen zu halten, und auch bereit sind, sich in Zukunft für einen längeren Zeitraum daran zu halten.

Um den kausalen Zusammenhang zwischen der psychologischen Distanz der zweiten Welle und der Einhaltung aktueller Massnahmen zu testen, wurde die Nähe experimentell manipuliert. Weiterhin besteht die Möglichkeit, dass Teilnehmer ihre Abischt sich zum heutigen Zeitpunkt und zukünftig an die Maßnahmen zu halten, angleichen, wenn sie beide Fragen beantworten müssen. Folglich wurde bei den Teilnehmern entweder die jetzige Intention oder die zukünftige Intention gemessen.

Folglich nutzte das Experiment ein \(2\) (Nähe: 2 Monate vs. 6 Monate) \(\times\) \(2\) (Verhalten: gegenwärtig vs. zukünftig) between-subjects Design.

Wie angenommen, ist die die wahrgenommene Nähe in der Bedingung 2 Monate größer als in der 6 Monate Bedingung (siehe Abbildung).

Zentrales Ergebnis: Experimentell manipulierte Nähe

Die experimentielle Manipulation der Nähe der zweiten Welle hat keinen Einfluss auf die jetzige und zukünftige Bereitschaft den Maßnahmen Folge zu leisten und die Überzeugung, dass persönliche Freiheitsrechte eingeschränkt werden sollten (siehe Regressionen und Abbildungen).

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen Regressionsanalyse. Einflussfaktoren mit Sternchen sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Intention. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Intention.

	Jetzige Bereitschaft	Zukünftige Bereitschaft	Maßnahmen übertrieben finden
	Estimate	Estimate	Estimate
	(S.E.)	(S.E.)	(S.E.)

Nähe: 6 vs 2 Monate	0.058	0.053	-0.004
	(0.044)	(0.044)	(0.031)

N	507	507	1014
RMSE	0.998	0.999	1.000
R²	0.003	0.003	0.000

p ≤0.05 p ≤0.01* p ≤0.001

17.2.1 Zentrales Ergebnis: wahrgenommene Nähe

Anstatt die experimentielle Manipulation der Nähe als Prädiktor für die jetzige und zukünftige Intention zu nutzen, wurde die psychologischen Nähe (nah vs. fern) der zweiten Welle genutzt.57 % der Teilenehmer schätzen die zweite Welle als psychologisch nah ein. 23 % der Teilnehmer schätzen die zweite Welle als psychologisch fern ein. 20% der Teilnehmer sind indifferent. Für die nachfolgenden Abbildungen wurden die indifferenten Teilnehmer exkludiert.

Sowohl die nachstehende lineare Regression als auch die Abbildungen zeigen: Ist die zweite Welle psychologisch weit (vs. nah) entfernt, zeigen die Personen eine geringe Bereitschaft sich im Moment und auch zukünftig an Maßnahmen zu halten. Zudem finden Personen, die die zweite Welle als psychologisch näher empfinden, dass persönliche Freiheitsrechte eingeschränkt werden sollten, als Personen, die die zweite Welle als psychologisch weit entfernt empfinden.

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse einer linearen Regressionsanalyse. Einflussfaktoren mit Sternchen sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Das heißt für Werte mit positivem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu mehr Intention. Das heißt für Werte mit negativem Vorzeichen: höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu weniger Intention.

	Jetzige Bereitschaft	Zukünftige Bereitschaft	Maßnahmen übertrieben finden
	Estimate	Estimate	Estimate
	(S.E.)	(S.E.)	(S.E.)

Nähe: 6 vs 2 Monate	-0.365***	-0.283***	-0.268***
	(0.046)	(0.047)	(0.034)

N	407	409	816
RMSE	0.931	0.959	0.963
R²	0.133	0.080	0.072

p ≤0.05 p ≤0.01* p ≤0.001

18 Daten im Detail

18.1 Detail: Wissen COVID-19

19 Daten nach Demographie

Die folgende Tabelle zeigt für die aktuelle Welle wesentliche Variablen gesplittet nach den demographischen Charakteristika der Befragungsteilnehmenden.

	Wahrscheinlichkeit			Schweregrad			Anfälligkeit			COVID-19 Wissen			Schutzverhalten			Aktionismus			Subjektives Vorbereitetsein			Vertrauen in Behörden
	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl	Mittelwert	Standard- abweichung	Anzahl
Gesamt
	3.5	1.4	1014	4.0	1.6	1014	3.8	1.5	1014	0.9	0.2	1014	0.6	0.2	1014				5.0	1.4	1014	4.6	1.6	1000
Altersgruppe
18-29	3.9	1.5	192	3.4	1.4	192	3.6	1.4	192	0.8	0.3	192	0.6	0.3	192				4.8	1.3	192	4.7	1.4	186
30-49	3.6	1.4	378	3.6	1.4	378	3.6	1.4	378	0.9	0.2	378	0.6	0.2	378				4.9	1.4	378	4.5	1.7	375
50-64	3.4	1.3	279	4.5	1.6	279	4.0	1.5	279	0.9	0.2	279	0.7	0.2	279				5.1	1.4	279	4.7	1.7	276
65-74	3.2	1.3	165	4.9	1.6	165	4.1	1.5	165	0.8	0.2	165	0.7	0.2	165				5.2	1.3	165	4.7	1.7	163
Geschlecht
männlich	3.4	1.4	493	4.0	1.6	493	3.7	1.5	493	0.8	0.3	493	0.6	0.2	493				5.0	1.4	493	4.5	1.7	486
weiblich	3.6	1.4	521	4.1	1.5	521	3.9	1.4	521	0.9	0.2	521	0.7	0.2	521				5.0	1.3	521	4.7	1.5	514
Bundesland
Ba-Wü	3.6	1.6	108	3.8	1.7	108	3.7	1.6	108	0.9	0.3	108	0.6	0.2	108				5.0	1.4	108	4.5	1.7	104
Bayern	3.6	1.4	161	4.0	1.7	161	3.7	1.5	161	0.9	0.2	161	0.7	0.2	161				5.0	1.3	161	4.6	1.6	158
Berlin	3.7	1.3	48	4.3	1.8	48	4.1	1.7	48	0.9	0.2	48	0.7	0.2	48				4.9	1.7	48	4.5	1.7	48
Brandenburg	3.2	1.4	32	4.6	1.5	32	3.8	1.2	32	0.9	0.2	32	0.6	0.2	32				5.1	1.5	32	4.4	1.9	31
Bremen	4.7	1.0	9	4.9	1.8	9	5.4	1.4	9	0.8	0.4	9	0.7	0.3	9				4.8	1.7	9	4.9	1.2	9
Hamburg	3.0	1.5	23	3.6	1.8	23	3.2	1.6	23	0.8	0.2	23	0.6	0.2	23				4.9	1.5	23	4.6	1.8	23
Hessen	3.3	1.3	76	4.1	1.5	76	3.9	1.5	76	0.8	0.3	76	0.7	0.3	76				5.2	1.3	76	4.6	1.7	75
Meck-Vorp	2.9	1.2	18	3.8	1.3	18	3.6	1.4	18	1.0	0.1	18	0.6	0.2	18				5.1	1.1	18	4.4	1.8	18
Nieders	3.6	1.4	99	4.3	1.6	99	3.8	1.6	99	0.9	0.2	99	0.7	0.2	99				4.8	1.4	99	4.7	1.6	98
NRW	3.5	1.3	222	4.0	1.5	222	3.9	1.4	222	0.9	0.2	222	0.6	0.2	222				5.1	1.4	222	4.8	1.5	219
RLP	3.6	1.2	51	4.2	1.5	51	3.7	1.3	51	0.9	0.2	51	0.6	0.2	51				4.7	1.4	51	4.6	1.5	51
Saarland	3.6	1.0	9	4.3	1.4	9	3.2	1.0	9	0.9	0.2	9	0.7	0.2	9				4.8	1.9	9	4.5	1.6	9
Sachsen	3.4	1.5	59	3.9	1.4	59	3.4	1.4	59	0.8	0.2	59	0.6	0.3	59				4.9	1.5	59	4.6	1.9	58
S-Anhalt	3.6	1.4	30	4.0	1.6	30	3.7	1.4	30	0.9	0.2	30	0.6	0.2	30				4.9	1.3	30	4.6	1.6	30
Schleswig-H	3.5	1.2	41	4.1	1.5	41	4.0	1.1	41	0.9	0.2	41	0.7	0.2	41				5.0	1.2	41	4.5	1.8	41
Thüringen	4.0	1.6	28	4.0	1.6	28	3.9	1.4	28	0.8	0.3	28	0.6	0.2	28				4.9	1.1	28	4.1	1.4	28
Gemeindegröße
≤ 5.000 Einwohner	3.6	1.4	165	3.9	1.5	165	3.9	1.4	165	0.9	0.2	165	0.6	0.2	165				4.9	1.3	165	4.5	1.6	165
5.001 – 20.000 Einwohner	3.5	1.4	232	4.1	1.6	232	3.7	1.4	232	0.9	0.2	232	0.7	0.2	232				5.0	1.3	232	4.6	1.6	226
20.001 – 100.000 Einwohner	3.4	1.4	239	4.0	1.5	239	3.8	1.4	239	0.9	0.3	239	0.6	0.3	239				4.9	1.4	239	4.5	1.7	235
100.001 – 500.000 Einwohner	3.7	1.2	167	4.0	1.5	167	3.8	1.4	167	0.9	0.2	167	0.6	0.2	167				5.1	1.2	167	4.9	1.5	165
> 500.000 Einwohner	3.5	1.5	211	4.1	1.7	211	3.9	1.6	211	0.8	0.2	211	0.7	0.2	211				5.0	1.5	211	4.7	1.6	209
Selbst infiziert
nicht infiziert	3.4	1.4	852	4.1	1.6	852	3.8	1.5	852	0.9	0.2	852	0.7	0.2	852				5.0	1.4	852	4.6	1.6	839
infiziert	4.4	1.6	15	3.7	1.9	15	4.9	1.2	15	0.3	0.4	15	0.5	0.3	15				4.7	1.2	15	4.9	1.0	15
genesen	4.2	2.3	12	3.0	1.7	12	2.8	1.5	12	0.6	0.4	12	0.4	0.4	12				3.8	2.0	12	3.8	1.6	12
weiß nicht	4.1	1.4	135	3.8	1.6	135	4.0	1.4	135	0.9	0.2	135	0.6	0.2	135				4.9	1.4	135	4.5	1.7	134
Infizierte im persönlichen Umfeld
nicht infiziert	3.5	1.4	843	4.1	1.6	843	3.8	1.5	843	0.9	0.2	843	0.6	0.2	843				5.0	1.3	843	4.6	1.6	835
infiziert	3.9	1.6	107	3.7	1.6	107	3.8	1.5	107	0.8	0.3	107	0.7	0.2	107				4.8	1.5	107	4.8	1.4	104
weiß nicht	3.7	1.2	64	4.3	1.6	64	4.2	1.4	64	0.8	0.3	64	0.6	0.3	64				4.7	1.4	64	4.4	1.8	61

20 Übersicht über alle bisherigen Datenerhebungen

Die folgende Tabelle zeigt die Verteilung der Befragungsteilnehmenden nach Soziodemographie und der bisherigen Wellen.

	Summe	Erhebungszeitpunkt
		03.03.20	10.03.20	17.03.20	24.03.20	31.03.20	07.04.20	14.04.20	21.04.20	28.04.20	05.05.20	12.05.20
Altersgruppe
18-29	2105	190	181	196	189	199	175	207	169	211	196	192
30-49	4140	350	348	393	349	396	401	386	392	357	390	378
50-64	3064	275	283	275	266	278	287	262	295	290	274	279
65-74	1753	162	157	154	153	157	161	179	156	162	147	165
#Summe	11062	977	969	1018	957	1030	1024	1034	1012	1020	1007	1014
Geschlecht
männlich	5450	493	462	507	495	507	507	504	491	488	503	493
weiblich	5612	484	507	511	462	523	517	530	521	532	504	521
#Summe	11062	977	969	1018	957	1030	1024	1034	1012	1020	1007	1014
Bundesland
Ba-Wü	1346	120	121	131	118	129	129	129	128	128	105	108
Bayern	1683	137	130	157	160	158	155	159	156	153	157	161
Berlin	486	43	44	44	34	46	45	44	48	44	46	48
Brandenburg	336	31	32	33	26	32	30	34	21	33	32	32
Bremen	94	8	8	8	8	9	9	8	10	9	8	9
Hamburg	255	22	23	23	22	24	22	22	27	22	25	23
Hessen	811	71	68	70	70	75	76	76	76	75	78	76
Meck-Vorp	240	25	19	21	23	27	21	21	21	21	23	18
Nieders	1061	92	92	95	96	96	104	97	95	98	97	99
NRW	2411	219	218	227	187	217	219	230	223	222	227	222
RLP	572	51	50	49	58	55	55	53	51	49	50	51
Saarland	146	15	15	16	13	14	10	11	14	16	13	9
Sachsen	589	50	55	52	45	52	54	56	62	53	51	59
S-Anhalt	334	31	30	29	35	31	30	29	26	32	31	30
Schleswig-H	395	36	36	36	30	35	36	37	35	37	36	41
Thüringen	303	26	28	27	32	30	29	28	19	28	28	28
#Summe	11062	977	969	1018	957	1030	1024	1034	1012	1020	1007	1014

COSMO Konsortium Welle 10:

Team Uni Erfurt: Cornelia Betsch, Lars Korn, Lisa Felgendreff, Sarah Eitze, Philipp Schmid, Philipp Sprengholz

Team RKI: Lothar Wieler, Patrick Schmich

Team BZgA: Heidrun Thaiss, Freia De Bock

Team ZPID: Michael Bosnjak

Team SMC: Volker Stollorz

Team BNITM: Michael Ramharter

Team Yale: Saad Omer

Team Uni Mainz: Roland Imhoff

Team MH Hannover: Christian Krauth

Team Yale Psychology: Molly Crockett

Review-Team: Robert Böhm (Universität Kopenhagen), Britta Renner (Universität Konstanz), Wolfgang Gaissmaier (Universität Konstanz), Tobias Rothmund (Uni Jena), Petra Dickmann (Uniklinikum Jena).

COVID-19 Snapshot Monitoring (COSMO)

1 Zusammenfassung und Empfehlungen

2 Hinweise zur Datenerhebung und Interpretation der Daten

3 Psychologische Lage

3.1 Risikowahrnehmung

3.2 Corona und Emotionen

3.3 Sorgen

4 Wissen und Verhalten

4.1 Gefühltes und echtes Wissen über COVID-19

4.2 Wirksame Schutzmaßnahmen

4.3 Offizielle Verfügungen

4.4 Soziale Normen

5 Was die Risikowahrnehmung beeinflusst

6 Informationsverhalten

6.1 Häufigkeit

6.2 Corona als Medien-Hype

6.3 Rhythmus der Pressekonferenzen des RKI

7 Ausbruchs-Management

8 Akzeptanz der Maßnahmen

8.1 Reaktanz

8.2 Lockerungsmaßnahmen

8.3 Wer findet Maßnahmen vs. Lockerungen übertrieben?

8.4 Reisen in Gebiete mit weniger strengen Regeln

8.5 Bereitschaft an Anti-Corona-Demonstrationen teilzunehmen

9 Ausstiegsstrategien

10 Tragen einer Maske in der Öffentlichkeit

11 Tracing-App

11.1 Gründe für und gegen die Nutzung der Tracing-App

12 Ressourcen und Belastungen

12.1 Allgemeine Lebenszufriedenheit

12.2 Situative Belastung

12.3 Umgang mit der Situation

13 Familienzusammenhalt

14 Impfungen

14.1 Subjektive Besorgnisse und Beeinträchtigungen

15 Immunitätspass

16 Verschwörungsdenken

17 Die zweite Welle

17.1 Übersicht

17.2 Experiment: Nähe der zweiten Welle

17.2.1 Zentrales Ergebnis: wahrgenommene Nähe

18 Daten im Detail

18.1 Detail: Wissen COVID-19

19 Daten nach Demographie

20 Übersicht über alle bisherigen Datenerhebungen