1 Entwicklung der regionalen 7-Tages-Inzidenz

In dem Anfang März veröffentlichten Stufenplan der Bundesregierung hängen die möglichen Lockerungen der Maßnahmen an der regionalen 7-Tages-Inzidenz.

Seit der Erhebung vom 26.01.21 wird die Postleitzahl für die Zuspielung der aktuellen und vergangenen 7-Tages-Inzidenzen auf lokaler Ebene erhoben. Es zeigt sich nach einem Rückgang der Regionen mit Fallzahlen >100 bei gleichzeitigem Anstieg der Regionen mit einer Inzidenz <50 wieder eine gegensätzliche Entwicklung seit Ende Februar.

Während Anfang März noch 13% der Regionen eine Inzidenz >100 hatten, befand sich in der aktuellen Erhebung vom 23.03.21 die Hälfte (50,9 %) der Befragten in Landkreisen mit einer Inzidenz >100.

2 Verhalten nach regionaler 7-Tages-Inzidenz

Trotz unterschiedlicher 7-Tages-Inzidenzen zeigen sich aktuell keine großen Veränderungen im (freiwilligen) Schutzverhalten der Befragten.

3 Akzeptanz von Eindämmungsmaßnahmen, Vertrauen und Ablehnung nach regionaler 7-Tages-Inzidenz

Ebenso zeigen sich keine signifikanten Unterschiede bei der generellen Akzeptanz von Eindämmungsmaßnahmen durch die Regierung sowie auf verschiedenen Dimensionen der Ablehnung.

4 Entwicklung der regionalen 7-Tages Inzidenz

Neben der aktuellen Inzidenz kann auch die lokale Entwicklung der Fallzahlen Auswirkungen auf das Verhalten haben.

Um die lokale Entwicklung abzubilden, wurden die aktuelle 7-Tages-Inzidenz auf Landkreisebene mit der 7-Tages-Inzidenz von vor zwei Wochen verglichen. Die linken Punkte in dem folgenden Diagramm stellen jeweils die Inzidenz in dem Landkreis vor 2 Wochen dar und die rechten Punkte die aktuelle Inzidenz.

Es zeigen sich allerdings auch auf dieser Ebene keine direkten Auswirkungen der lokalen Entwicklung der Inzidenz auf Verhalten und Reaktanz.

5 Ergebnisse vergangener Erhebungen

Achtung: Hotspots mit einer Inzidenz von >200 wurden das letzte mal in der Befragung vom 26.01.21 erhoben und ausgewertet. Die geringe Fallzahl an Befragten aus diesen Regionen macht eine Sonderanalyse in der aktuellen Befragung unmöglich.

Nach den Beschlüssen vom 05.01. gelten in so genannten Hotspots, in denen auf 100.000 Einwohner mehr als 200 Infektionen/7 Tage gezählt werden, besondere Regeln, wie z.b. die Regulation des Bewegungsradius auf max. 15 km. Mit den Beschlüssen und der darüber entstehenden Diskussion werden die Menschen, die sich in diesen Risikogebieten aufhalten zu einer besonderen Zielgruppe dieser Untersuchung.

5.1 Hotspots und Zustimmung zu Maßnahmen (Stand: 26.01.21)

Wer in einem Corona-Hotspot wohnt, findet Maßnahmen eher übertrieben und würden eher an einer Demonstration gegen die Maßnahmen teilnehmen (signifikant). Unterschiede in der Reaktanz sind nicht signifikant.

5.2 Hotspots und Risikowahrnehmung (Stand: 26.01.21)

Personen in Hotspots (>200) nehmen die Wahrscheinlichkeit zu Erkranken als etwas höher wahr (signifikant). Alle anderen Werte unterscheiden sich nicht zwischen den Gruppen.

5.3 Hotspots und Vertrauen in die Bundesregierung (Stand: 26.01.21)

Das Vertrauen in die Bundesregierung unterscheidet sich nicht signifikant zwischen den Bewohnern der Gebiete.

5.4 Hotspots und Schutzmaßnahmen (Stand: 26.01.21)

Über alle Schutzmaßnahmen zeigt sich der Trend, dass sich Menschen in Hotspots weniger an die Maßnahmen halten. Die Einzelvergleiche zeigen, dass keine signifikanten Unterschiede zwischen den Gruppen bestehen.

5.5 Forderung nach deutschlandweit einheitlichen Regelungen (Stand: 27.10.20)

77.8 % stimmen zu, dass deutschlandweit die gleichen Regeln für Risikogebiete gelten sollten.

5.6 Wahrnehmung der Einheitlichkeit der Regelungen nach Bundesland (Stand: 27.10.2020)

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

5.7 Einschränkung für Risikobegiete (Stand: 27.10.2020)

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.

68 % sind (eher) bereit, sich in dieser Situation wieder einzuschränken. In Risikogebieten sind es 69.8 % (n = 688).

5.8 Beherbergungsverbot (Stand: 13.10.2020)

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.

5.8.1 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 Emotionen 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).

5.8.2 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!).