1 Beherbergungsverbote und Verhaltensweisen

Wer das Beherbergungsverbot ablehnt, der

Findet die Maßnahmen insgesamt eher übertrieben: 0.25

Trägt seltener Masken: -0.13

Hält seltener Abstand: -0.14

Hält sich seltener an Hygienregen (Händewaschen): -0.13

Verzichtet seltener auf Feiern: -0.17

Denken eher nicht, dass Regeln in Risikogebieten über alle Bundesländer hinweg gleich sein sollen: -0.1

Befürworten eher nicht eine Aufrechterhaltung der Maskenpflicht in Geschäften: -0.29

Befürworten eher nicht eine Aufrechterhaltung der Maskenpflicht in öffentlichen Verkehrsmitteln: -0.29

Hängt nicht mit dem eigenen Überblick über Maßnahmen zusammen: 0.03

Die Einheitlichkeit der Regelungen hängt nicht mit dem eigenen Überblick über Maßnahmen zusammen: -0.03

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.

2 Regressionsanalyse

Wer Beherbergungsverbote ablehnt,

  • ist älter,

  • ist höher gebildet,

  • kennt Infizierte persönlich

  • Vertraut den Behörden weniger

  • nimmt die Pandemie als Medienhype wahr

  • schätzt die Krankheit als weniger schwerwiegend für sich selbst ein

  • wird weniger von negativen Emotonen wie Angst oder Sorgen belastet

  Beherbergungsverbot ablehnen
Variablen Estimates CI p
(Intercept) 3.37 2.32 – 4.41 <0.001
Alter 0.03 0.02 – 0.03 <0.001
Schulbildung: 10+ Jahre
(ohne Abitur) vs. 9 Jahre
0.46 0.01 – 0.92 0.046
Schulbildung: Abitur vs.
9 Jahre
0.78 0.34 – 1.23 0.001
Mittelstadt vs.
Kleinstadt
-0.02 -0.33 – 0.30 0.923
Großstadt vs. Kleinstadt 0.30 0.01 – 0.58 0.040
Infizierte im
persönlichen Umfeld
0.47 0.14 – 0.79 0.006
Vertrauen in Behörden -0.23 -0.34 – -0.12 <0.001
Vertrauen in
Gesundheitssektor
0.12 -0.01 – 0.26 0.077
Corona als Medienhype 0.17 0.08 – 0.26 <0.001
Dominanz negativer
Emotionen
-0.17 -0.28 – -0.07 0.001
Schweregrad -0.24 -0.33 – -0.14 <0.001
Observations 1000
R2 / adjusted R2 0.171 / 0.162

Interpretation: Dargestellt sind die Ergebnisse linearen Regressionsanalysen. Der Beta-Koeffizient trifft eine Aussage darüber, inwieweit die Ausprägung der abhängigen variable mit den Ausprägungen weiterer Merkmale (z.B. Alter) zusammenhängt. CI sind die 95% Konfidenzintervalle der Koeffizienten. Fettgedruckte Einflussfaktoren sind signifikant und haben einen statistisch bedeutsamen Einfluss. Werte mit positivem Vorzeichen: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu höheren Werten auf der abhängigen Variable. Werte mit negativem Vorzeichen: Höhere Werte auf diesem Einflussfaktor führen zu niedrigeren Werten auf der abhängigen Variable.

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).

3 Wahrnehmung der Einheitlichkeit der Regelungen nach Bundesland

Über alle Bundesländer hinweg wünschen sich die Befragungsteilnehmenden eher eine einheitliche Regelung für Risikogebiete.

4 Zustimmung zum Beherbergungsverbot

  • 41.9 % stimmen zu, dass es Personen aus Corona- Risikogebieten nicht erlaubt sein sollte, in Nicht-Risikogebieten in Hotels, Pensionen, etc. zu übernachten (sogenanntes “Beherbergungsverbot”).

  • 69.4 % befürworten eine deutschlandweit einheitliche Regelungen zur Beherbergung von Personen aus Corona-Risikogebieten.

  • 76 % stimmen zu, dass deutschlandweit die gleichen Regeln für Risikogebiete gelten sollten.

Personen, die sich derzeit in ausgewiesenen Risikogebieten aufhalten, befürworten eher eine deutschlandweit einheitliche Regelungen zur Beherbergung von Personen aus Corona-Risikogebieten und stimmen auch eher für deutschlandweit einheitliche Regeln für Risikogebiete.

Auf Bundeslandebene sprechen sich Befragungsteilnehmende aus Sachsen-Anhalt am stärksten für und Berliner eher gegen ein Beherbergungsverbot von Personen aus Corona-Risikogebieten aus (Achtung: geringe Fallzahlen!).

5 Reaktionen auf verstärkte Einschränkungen in Risikogebieten

Insgesamt verspüren 22.5 % Reaktanz (Ärger) wegen der Maßnahmen (Erhebungswelle vom 30.09.: 19 %), 47.1 % vertrauen der Bundesregierung (Erhebungswelle vom 30.09.: 52.1 %), 12.1 % sind bereit, gegen Maßnahmen demonstrieren zu gehen (Erhebungswelle vom 30.09.: 11.7 %) und 26.4 % lehnen die Maßnahmen ab (Erhebungswelle vom 30.09.: 21.8 %). Die Mittelwerte für Reaktanz und die Maßnahmen übertrieben finden sind für die aktuelle Erhebungswelle höher als für die Erhebungswelle von vor zwei Wochen. Gleichzeitig hat das Vertrauen in die Regierung abgenommen.

Die Befragungsteilnehmenden, die sich zur Zeit in Risikogebieten aufhalten, unterscheiden sich nicht von Personen aus Nicht-Risikogebiten in ihren Einschätzungen zu Reaktanz, dem Vertrauen in die Bundesregierung, der Demonstrationsbereitschaft und ihrer Ablehnung der Maßnahmen.

6 Risikogebiet und Schutzmaßnahmen

Städte oder Landkreise, in denen mehr als 30 bis 50 Neuinfektionen auf 100.000 Einwohner vorliegen, sollten das öffentliche Leben in der Region erheblich einschränken.

61.2 % sind bereit, sich in dieser Situation (eher) bereit, sich wieder einzuschränken. In Risikogebieten sind es 61.2 % (n = 366).

Die AHA-AL Regel wird von Personen Risikogebieten vs. nicht in Risikogebieten ähnlich häufig ergriffen. Der Anteil an Befragungsteilnehmenden aus Risikogebieten liegt um 4% höher bei der (häufigen) Nutzung der Corona-Warn-App und um 4% niedriger bei der Abstandsregelung als in Nicht-Risikogebieten.