{"id":20375,"date":"2021-01-27T18:29:45","date_gmt":"2021-01-27T17:29:45","guid":{"rendered":"http:\/\/pwiweb.uzh.ch\/wordpress\/?p=20375"},"modified":"2021-01-27T18:29:47","modified_gmt":"2021-01-27T17:29:47","slug":"corona-und-bewegungsbeschraenkungen-nicht-nur-die-verschwoerungstheoretiker-haben-die-massnahmen-abgelehnt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pwiweb.uzh.ch\/wordpress\/blog\/2021\/01\/27\/corona-und-bewegungsbeschraenkungen-nicht-nur-die-verschwoerungstheoretiker-haben-die-massnahmen-abgelehnt\/","title":{"rendered":"Corona und Bewegungsbeschr\u00e4nkungen: Nicht nur die Verschw\u00f6rungstheoretiker haben die Massnahmen abgelehnt"},"content":{"rendered":"\n

Beschr\u00e4nkungen der pers\u00f6nlichen Bewegungsfreiheit wegen der Coronapandemie sind seit L\u00e4ngerem unbeliebt. Eine Analyse zeigt aber: Es gibt zeitliche Unterschiede, von wem und wieso diese am ehesten abgelehnt werden – mit interessanten Erkenntnissen.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit dem Beginn der Coronapandemie sind\nBeschr\u00e4nkungen der pers\u00f6nlichen Bewegungsfreiheit Teil der Normalit\u00e4t geworden\n– w\u00fcrde man denken. Umfragedaten der Forschungsstelle Sotomo<\/a> zeigen aber: Bereits kurz nach Beginn\nder Pandemie gab es einen dramatischen Anstieg in der Ablehnungsrate dieser\nMassnahmen \u2013 von urspr\u00fcnglich 4% im M\u00e4rz auf rund 23% im Mai letzten Jahres. <\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend sich bis Mai ein rapider Anstieg der Personen zeigt, die bewegungseinschr\u00e4nkende Massnahmen ablehnen, blieb die Rate von Mai bis November relativ konstant. Doch waren die Demographie und die Gr\u00fcnde der Massnahmengegner*innen in diesem Zeitraum auch dieselben – und wie lassen sich allf\u00e4llige Muster und Ver\u00e4nderungen erkl\u00e4ren?<\/p>\n\n\n\n

Massnahmen zur Beschr\u00e4nkung der pers\u00f6nlichen Bewegungsfreiheit<\/strong>
Personen, denen die Massnahmen zu weit gehen in %
Entwicklung 23. M\u00e4rz – 2. November<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Daten: Forschungsstelle Sotomo (Corona-Monitor 2020).
Grafik: Gina Messerli <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Demographie der Ablehner*innen: gab es zeitliche Unterschiede?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Zur Beantwortung dieser Fragen wurde basierend auf den Daten von Sotomo als erstes ein Modell mit dem Einfluss der politischen Einstellung, des Geschlechts, des Alters und des Bildungsgrads auf die Ablehnung der Bewegungsmassnahmen gesch\u00e4tzt. Beim Blick auf die Faktoren politische Einstellung und Geschlecht sticht heraus: M\u00e4nner und politisch rechts eingestellte Personen hatten im Mai und Juni eine signifikant h\u00f6here Chance gegen die Bewegungsmassnahmen zu sein als Frauen und politisch links eingestellte Menschen. Im November verschwinden allerdings jegliche statistisch bedeutsamen Unterschiede. <\/p>\n\n\n\n

Relative Chance zur Ablehnung der Bewegungsmassnahmen: Geschlecht und Parteiaffinit\u00e4t<\/strong>
Entwicklung 5. Mai – 2. November<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Daten: Forschungsstelle Sotomo (Corona-Monitor 2020).
Grafik: Gina Messerli <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Bei der Bildung lassen sich dagegen nur im Mai signifikante Unterschiede feststellen: Hier hatten Personen mit einem Hochschul- bzw. einem Mittelschulabschluss oder einer Berufsausbildung noch eine rund eineinhalb mal so hohe Chance wie Personen ohne Ausbildung sich gegen die Bewegungsmassnahmen auszusprechen. \u00dcberraschungen zeigen sich m\u00f6glicherweise beim Alter: So scheinen 18-30-J\u00e4hrige \u00fcber keinen der Erhebungszeitpunkte eine h\u00f6here Chance zur Massnahmenablehnung als 31-64-J\u00e4hrige zu haben.<\/p>\n\n\n\n

Relative Chance zur Ablehnung der Bewegungsmassnahmen:<\/strong> Alter und Bildung<\/strong>
Entwicklung 5. Mai – 2. November <\/em><\/p>\n\n\n\n

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Daten: Forschungsstelle Sotomo (Corona-Monitor 2020).
Grafik: Gina Messerli <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Zwischenfazit: Demographie der Ablehner*innen wird \u00fcber die Zeit immer heterogener – aber wieso?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die bisherige Analyse zeigt, dass die Masse, die sich gegen bewegungseinschr\u00e4nkende Massnahmen stellt, \u00fcber die Zeit demographisch immer vielf\u00e4ltiger geworden ist. Waren es im Mai zun\u00e4chst M\u00e4nner, politisch rechts gesinnte oder gut gebildete Menschen, die die Massnahmen eher ablehnten, lassen sich im November keine solchen demographischen Unterschiede bei den Ablehner*innen mehr ausmachen. Es stellt sich die Frage, wie sich diese Entwicklung erkl\u00e4ren lassen k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n

Einer k\u00fcrzlich ver\u00f6ffentlichten soziologischen Studie der Universit\u00e4t Basel zufolge<\/a> sind es \u00fcberproportional viele gut gebildete und rechts gesinnte Personen mittleren Alters, die Coronamassnahmen wie das Tragen von Schutzmasken oder das Einhalten von Abst\u00e4nden ablehnen. Diese zeichnen sich durch einen starken Hang zu Verschw\u00f6rungstheorien und ein tiefes Vertrauen in politische Institutionen aus (Nachtwey et al. 2020: 51-53). Die starken Parallelen zu den gefundenen demographischen Mustern im Mai legen den Schluss nahe, dass in dieser Zeit Verschw\u00f6rungstheorien eine grosse Rolle bei der Ablehnung gespielt haben k\u00f6nnten. Dass sich in der Gruppe der Ablehner*innen dabei eher M\u00e4nner als Frauen finden, daf\u00fcr hat die deutsche Historikerin Hedwig Richter eine m\u00f6gliche Erkl\u00e4rung<\/a>. Ihr zufolge k\u00f6nnen M\u00e4nner schlechter mit Unsicherheiten und Unklarheiten umgehen als Frauen. Sie neigen daher eher zu extremen Positionen oder Verschw\u00f6rungstheorien und somit in diesem Fall wohl eher zur Ablehnung der Massnahmen.<\/p>\n\n\n\n

Die im Kontrast zum Mai und Juni fehlenden demographischen Unterschiede bei der Ablehner*innen lassen zwei m\u00f6gliche Schl\u00fcsse zu: Erstens k\u00f6nnte ein immer gr\u00f6sser werdender Teil der Schweizer Bev\u00f6lkerung angefangen haben, an Verschw\u00f6rungstheorien zu glauben oder den politischen Institutionen zu misstrauen. Zweitens k\u00f6nnte zum Beispiel wachsender Unmut \u00fcber die sozialen Einschr\u00e4nkungen zu einer Ausbreitung der ablehnenden Haltung gef\u00fchrt haben. <\/p>\n\n\n\n

Fehlendes Vertrauen, Eingeschr\u00e4nktheit, Freiheitsverlust: die dominierenden Faktoren bei der Ablehnung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Um diese These zu pr\u00fcfen, wurde ein zweites Modell mit m\u00f6glichen psycho-sozialen Faktoren f\u00fcr die Ablehnung gesch\u00e4tzt. Auff\u00e4llig ist zun\u00e4chst: Es sind \u00fcber alle drei Erhebungszeitpunkte die gleichen Faktoren, die zu einer h\u00f6heren Chance der Ablehnung f\u00fchren \u2013 n\u00e4mlich ein tiefes Vertrauen in den Bundesrat zur Bew\u00e4ltigung der Coronakrise, die Sorge um pers\u00f6nlichen Freiheitsverlust und ein subjektives Gef\u00fchl der Eingeschr\u00e4nktheit durch die zu dem Zeitpunkt geltenden Coronamassnahmen. Sorgen um eine soziale Isolation oder ein schlechtes Zurechtkommen mit der Krise haben hingegen entweder keinen oder einen untergeordneten Effekt.<\/p>\n\n\n\n

Relative Chance zur Ablehnung der Bewegungsmassnahmen: Psycho-soziale Faktoren<\/strong>
Entwicklung 5. Mai – 2. November <\/em><\/p>\n\n\n\n

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Daten: Forschungsstelle Sotomo (Corona-Monitor 2020).
Grafik: Gina Messerli <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Gleichzeitig ist ein zeitlicher Wandel der St\u00e4rke dieser Faktoren sichtbar: So hatten im Mai Personen mit tiefem Vertrauen, einem Gef\u00fchl der Eingeschr\u00e4nktheit durch die Massnahmen oder Sorgen vor pers\u00f6nlichem Freiheitsverlust alle eine rund 3-fach so hohe Chance, gegen die Massnahmen zu sein, wie Personen mit hohem Vertrauen oder ohne diese Gef\u00fchle und Sorgen. Im Juni war die relative Chance gegen die Massnahmen zu sein bei leicht h\u00f6heren Werten f\u00fcr die Faktoren Angst vor Freiheitsverlust und subjektive Eingeschr\u00e4nktheit bei Personen ohne Vertrauen dann mehr als 8-mal h\u00f6her als bei Personen mit Vertrauen.<\/p>\n\n\n\n

Im November kehrt sich das Bild interessanterweise genau um: Hier zeigen sich die h\u00f6chsten Werte f\u00fcr Sorgen um pers\u00f6nlichen Freiheitsverlust und ein Gef\u00fchl der Eingeschr\u00e4nktheit durch die Massnahmen.<\/p>\n\n\n\n

Fazit: Zeitliche Ver\u00e4nderungen bei den Ablehner*innen – mit interessante Schlussfolgerungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse des zweiten Modells legen nahe, dass die zusehends fehlenden demographischen Unterschiede bei den Ablehner*innen der Bewegungsmassnahmen zwei Gr\u00fcnde haben: einerseits ein sich ausbreitendes Misstrauen der Bev\u00f6lkerung in den Bundesrat, andererseits aber auch wachsenden Unmut \u00fcber die zu ertragenden Massnahmen. W\u00e4hrend im Juni dabei das fehlende Vertrauen dominierte, waren es im November Sorgen um Freiheitsverlust und das Gef\u00fchl, durch die Massnahmen eingeschr\u00e4nkt zu sein. Unklar bleibt, ob im Mai tats\u00e4chlich Verschw\u00f6rungstheorien oder ein fehlendes Vertrauen in die politischen Institutionen eine ausschlaggebende Rolle gespielt haben. Zumindest scheint letzteres keinen gr\u00f6sseren Einfluss auf die Ablehnung der Massnahmen gehabt zu haben als die Unzufriedenheit \u00fcber die Einschr\u00e4nkungen.<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn nicht alle Fragen abschliessend gekl\u00e4rt werden k\u00f6nnen, lassen sich zwei Dinge mit Sicherheit sagen: Erstens haben sich sowohl die Demographie als auch die Gr\u00fcnde der Ablehner*innen der Bewegungsmassnahmen \u00fcber die Zeit gewandelt. Zweitens deuten die Ergebnisse darauf hin, dass wir auch in Zukunft eher eine Zunahme der Menschen erwarten k\u00f6nnen, die Bewegungseinschr\u00e4nkungen ablehnen.<\/p>\n\n\n\n

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Informationen zum Blogbeitrag<\/strong>

Titel des Blogbeitrags: Titel
Abgabedatum: 03.01.2021
Anzahl Worte: 998 (exkl. Titel, Lead, Literaturverzeichnis, Informationen zum Blogbeitrag)

Verfasst von: Gina Messerli
Matrikelnummer: 15-702-384
E-mail: gina.messerli@uzh.ch

Seminar: Politischer Datenjournalismus (HS 20)
Dozierende: Prof. Dr. Fabrizio Gilardi, Dr. Bruno W\u00fcest, Alexandra Kohler

Daten und Vorgehen<\/strong>

Die diesem Beitrag zugrundeliegenden Umfragedaten zu Corona stammen von der Forschungsstelle Sotomo<\/a> und wurden \u00fcber f\u00fcnf Erhebungswellen im Zeitraum vom 23. M\u00e4rz bis 02. November 2020 erhoben. F\u00fcr die Analyse wurden zwei Modelle erstellt: Eines, das den Einfluss verschiedener demographischer Variablen und eines, das den Einfluss verschiedener psycho-sozialer Faktoren auf die Ablehnung der jeweils zu dem Zeitpunkt geltenden bewegungseinschr\u00e4nkenden Coronamassnahmen sch\u00e4tzt. Die in den Modellen enthaltenen Variablen wurden recodiert, indem verschiedene Antwortkategorien zusammengefasst wurden, um schliesslich eine einfachere Interpretation zu erm\u00f6glichen (siehe Code<\/a> f\u00fcr weitere Details). Zudem wurden Auslandschweizer*innen und unter 18-J\u00e4hrige vom Datensatz ausgeschlossen.

F\u00fcr drei der insgesamt f\u00fcnf Erhebungszeitpunkte wurden dann je die zwei Modelle mittels einer gewichteten, quasi-binominalen logistischen Regression mit Maximum Likelihood gesch\u00e4tzt und basierend hierauf die relativen Chancen ausgerechnet: Ein Assoziationsmass, das angibt, wie viel h\u00f6her oder tiefer die Chance einer Person in einer bestimmten Kategorie ist, die Massnahmen abzulehnen, als einer Person, die sich in der sogenannten Vergleichskategorie befindet. Diese Chancenverh\u00e4ltnisse wurden schliesslich als Punkte mit dem dazugeh\u00f6rigen 95%-Konfidenzinterval als Whisker geplotted.

Validit\u00e4t<\/strong>

Generell ist die Validit\u00e4t der Analyse im Vergleich zu einer rein deskriptiven Analyse sicherlich als hoch einzusch\u00e4tzen, zumal durch die Verwendung einer Regressionsanalyse zuverl\u00e4ssigere Aussagen getroffen werden k\u00f6nnen. So kann u.a. auf Effekte der in den Modellen enthaltenen Variablen kontrolliert werden. Durch die Gewichtung der Daten sollten zudem sampling biases ausgeglichen werden. Dennoch gibt es eine Reihe an Problemen:

– Durch die Verwendung von gewichteten Umfragedaten kann kein Bestimmtheitsmass wie Pseudo-R2 berechnet werden bzw. alternative Berechnungen sind recht umstritten. Entsprechend ist eine Einsch\u00e4tzung der Anpassungsg\u00fcte der Modelle nicht m\u00f6glich. Aus diesem Grund l\u00e4sst sich letztlich nicht sagen, in welchem Mass eine Ablehnung der bewegungseinschr\u00e4nkenden Massnahmen tats\u00e4chlich durch die untersuchten Faktoren erkl\u00e4rt werden kann.

– F\u00fcr die f\u00fcnfte Erhebungswelle gibt es beim Modell mit den demographischen Variablen lediglich 168 komplette F\u00e4lle (im Vergleich zu 5267 F\u00e4llen f\u00fcr die dritte bzw. 4899 F\u00e4llen f\u00fcr die vierte Welle). Da viele w\u00fcnschenswerte Eigenschaften der hier f\u00fcr die Regressionen verwendeten Maximum Likelihood Sch\u00e4tzer nur asymptotisch gelten, ist ein gewisser Bias in den Sch\u00e4tzungen zu erwarten (der bei den anderen Wellen zumindest erheblich tiefer ausfallen wird). Tendenziell sollten durch dieses Problem aber eher schneller als weniger schnell signifikante Ergebnisse gefunden werden, weshalb dies meines Erachtens keinen Einfluss auf die Schlussfolgerunden der vorliegenden Analyse haben sollte.

– Die von den Befragten angegebene Meinung zu den bewegungseinschr\u00e4nkenden Massnahmen bezieht sich immer auf die zu diesem Zeitpunkt gerade geltenden Massnahmen. Man k\u00f6nnte also argumentieren, dass \u00fcber die verschiedenen Wellen gar nicht dasselbe gemessen wird. Ich denke aber, dass dieses Problem minim ist, zumal in jedem Fall sicherlich eine ablehnende Haltung gegen\u00fcber bewegungseinschr\u00e4nkenden Massnahmen gemessen wird.

Literaturverzeichnis:<\/strong>

– Deutschlandfunk (2020): „Es betrifft eher M\u00e4nner als Frauen“. (https:\/\/www.deutschlandfunk.de\/verschwoerungstheorien-in-corona-zeiten-es-betrifft-eher.694.de.html?dram:article_id=476098 [Stand 29.12.2020]).

– Nachtwey Oliver, Sch\u00e4fer Robert, Frei Nadine (2020): Politische Soziologie der Coronaproteste. SocArXiv<\/em> 20 Dezember, 1-63.

Selbstst\u00e4ndigkeitserkl\u00e4rung<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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