Media Exposure and Opinion Formation in an Age of Information Overload (MEOF) – Survey Germany

1. Politische Präferenzen und politisches Verhalten: Politikinteresse; Demokratiezufriedenheit; Links-rechts-Selbsteinstufung; Wahlbeteiligungsabsicht; Wahlentscheidung bei der Bundestagswahl (Parteipräferenz: Erststimme und Zweitstimme); Sicherheit der Wahlentscheidung; erwarteter Gewinner im eigenen Wahlkreis (Kandidat welcher Partei); erwartetes Ergebnis der jeweiligen Parteien bei der Bundestagswahl 2017 (in Prozentpunkten); Teilnahme an der letzten Bundestagswahl 2013 und Wahlentscheidung (Erststimme und Zweitstimme); Sympathie-Skalometer für die einzelnen politischen Parteien; Zufriedenheit mit den Leistungen der Großen Koalition aus CDU/CSU und SPD; Sympathie-Skalometer für ausgewählte Spitzenpolitiker; Bundeskanzlerpräferenz für Angela Merkel oder Martin Schulz; Koalitionspräferenz; Meinung zum Extremismus (wir sollten endlich wieder Mut zu einem starken Nationalgefühl haben, Stolz, ein Deutscher zu sein, unter bestimmten Umständen ist eine Diktatur die bessere Staatsform, der Sozialismus ist eine gute Idee, die bisher nur schlecht ausgeführt wurde); TV-Duell zwischen Angela Merkel und Martin Schulz gesehen; Bewertung des Abschneidens der beiden Kandidaten bei diesem TV-Duell; soziale Distanz wegen Unterstützung verschiedener Parteien; politische Wirksamkeit (Efficacy); Teilnahme an der Bundestagswahl 2017; Gründe für die eigene Wahlentscheidung (z.B. diese Partei vertritt die richtige Position in wichtigen politischen Fragen, diese Partei hat die besten Politiker, etc.); erwartete Koalition nach der Bundestagswahl; Teilnahme an der Bundestagswahl 2017 und Wahlentscheidung (Parteipräferenz Zweitstimme); Gefühl der Einschränkung bei politischen Diskussionen; erwarteter Wahlgewinner bei den Wahlen zum Repräsentantenhaus in den USA (Demokraten oder Republikaner); Sicherheit bezüglich der eigenen Erwartung zum Wahlausgang in den USA. 2. Nutzung Sozialer Medien: Account bei ausgewählten Social-Media-Seiten; Twitter: Nutzungsverhalten (Häufigkeit Lesen Twitter-Timeline bzw. Schreiben von Tweets); Netzwerkgröße (Followees und Follower); Häufigkeit der Rezeption politischer Nachrichten oder Kommentare aus verschiedenen Quellen (Freunde, Verwandte, Bekannte, Nachrichtenorganisationen, Journalisten, Politiker, Parteien oder politische Kampagnen); Anteil der Accounts, der die eigene politische Einstellung teilt; Häufigkeit politisches Nutzungsverhalten auf Twitter (tweeten der eigenen Sicht auf aktuelle politische Themen, teilen von Nachrichten mit den Followern, lesen von Nachrichtenartikeln von Leuten, denen man folgt, lesen von Nachrichten oder Informationen von Politikern oder Parteien, lesen persönlicher Meinungen der Kontakte zu politischen Themen, liken von politischen Informationen oder Meinungen); entsprechende Fragen wurden im Fall der Nutzung von Facebook gestellt. 3. Mediennutzung: Häufigkeit der Internetnutzung auf dem Computer oder Laptop sowie auf dem Smartphone oder Tablet; Nutzungszweck (Online-Shopping, Online-Banking, Social Media, berufliche Arbeit, Email- oder Video-Kommunikation, etc.); Nutzungshäufigkeit von ausgewählten Nachrichtenseiten und Nachrichtenportalen (z. B. Spiegel.de, Tagesschau.de); Häufigkeit von Informationen über Politik und Weltgeschehen aus verschiedenen Quellen (TV, Zeitungen oder gedruckte Zeitschriften, Radio, Online-Medien, Soziale Medien, persönliche Gespräche); am häufigsten genutzte TV-Nachrichtensendungen, Zeitungen oder gedruckte Zeitschriften, etc. für politische Informationen (offen); Wikipedia: Nutzungshäufigkeit Wikipedia; Wikipedia Evaluation; Nutzungshäufigkeit von Wikipedia über folgende Wege: ich surfe die Webseite direkt an, ich komme über Links auf anderen Webseiten zu Wikipedia; Aktivitäten auf den Wikipedia-Seiten (z.B. Suchfunktion genutzt, Artikel bearbeitet, um neue Informationen hinzuzufügen); 4. Einstellung zu politischen Issues: wichtigste politische Streitfragen in Deutschland; Einstellung zu verschiedenen Aussagen zu folgenden Themen: Abschiebung von Wirtschaftsmigranten, Kohleenergie, verpflichtende Anpassung von Einwanderern an die deutsche Kultur anzupassen, Steuererhöhungen für Besserverdienende, stärkere Zusammenarbeit innerhalb der Europäischen Union, Steuersenkungen, Schutz vor Terroranschlägen, Brexit-Verhandlungen, Fake-News in Social-Media-Kanälen, deutsches Engagement bei internationalen Krisen, Investitionen in Infrastruktur, Obergrenze für Flüchtlinge, Gewalt bei Demonstrationen, Nachrüstung oder Umtausch älterer Dieselfahrzeuge, Rücktritt von Horst Seehofer als Innenminister, Austritt der SPD aus der Großen Koalition, sexuelle Belästigung (mee too); besonders dringliche Themen und Probleme in Deutschland. 5. Politisches Wissen: Erststimme/ Zweitstimme; Wahl des Bundeskanzlers; Parteizuordnung verschiedener deutscher Spitzenpolitiker; Spitzenkandidaten der Parteien; tatsächlich stattgefundene politische Ereignisse der letzten Wochen. 6. Soziale Offline-Netzwerke: Vielfalt der politischen Ansichten der persönlichen Kontakte. 7. Wahl-O-Mat Experiment: Bereitschaft zur Nutzung des Wahlinformations-Tools Wahl-O-Mat; tatsächliche Nutzung des Wahl-O-Mat; Ergebnis: Übereinstimmungsraten mit den Parteien; Partei mit der höchsten Übereinstimmung; wahrgenommene Positionen der einzelnen Parteien zu verschiedenen politischen Streitfragen (höhere Besteuerung von Dieselkraftstoff für Pkw, Pflicht zum Löschen von Fake-News für Betreiber von Internetseiten, gesetzliche Krankenversicherung für alle, steuerfreier Erwerb von selbst genutztem Wohneigentum, dauerhafte Förderung des Ausbaus erneuerbarer Energien, jährliche Obergrenze für die Aufnahme von neuen Asylsuchenden); eigene Position zu den vorgenannten politischen Streitfragen. 8. Meinungen zur Regulierung von Online-Belästigung: persönliche Erfahrung mit Hate-Speech; Meinung zur gesetzlichen Regulierung von gruppenspezifischen beleidigenden oder hasserfüllten Äußerungen in der Öffentlichkeit (Deutsche, Muslime, Juden, Frauen, Christen, Einwanderer, Neonazis, Regierung); Bezeichnung ausgewählter Fälle als Hate-Speech (z.B. rassistische Beleidigung einer ethnischen Minderheit); Verantwortlichkeit verschiedener Akteure gegen Hate-Speech im Internet vorzugehen (Opfer, Zeugen, Onlineplattformen, Politiker, Justiz und Polizei, Arbeitgeber von Hate-Speech-Verbreitern); Unterstützung vs. Ablehnung unpopulärer Meinungen in sozialen Medien: Die Leute sollten ihre Religion in unserem Land frei ausüben dürfen, Muslime raus aus Deutschland. Schützt das Deutsche Volk!, Es ist wichtig, dass die Leute das Internet ohne Zensur durch die Regierung nutzen können, Die Leute sollten unbeliebte Meinungen öffentlich äußern dürfen, selbst wenn andere diese Meinungen zutiefst anstößig finden). 9. Vignetten-Experiment zur Regulierung von Online-Belästigung mit verschiedenen Attributen bezüglich Thema, Nachrichtenkategorie Ziel, Nachricht Ziel, Geschlecht, Religion und Ideologie des Absenders, Name des Absenders und Profilfoto des Absenders, Nachrichtenkategorie des Absenders, Nachricht mit Gruppenkategorie und Thema, Kategorisierung der Zielgruppe in der Absendernachricht, Absendernachricht, Antwort des Ziels, Antwortkategorie des Ziels: Einschätzung des beleidigenden und hasserfüllten Charakters verschiedener Nachrichten; präferierte Maßnahmen (der Plattformanbieter sollte keine Maßnahmen treffen, die Nachricht sollte gelöscht werden, der Verfasser sollte keine weiteren Nachrichten an das Ziel dieser Nachricht senden können, der Verfasser sollte zweitweise von der Plattform ausgesperrt werden, der Verfasser sollte dauerhaft von der Plattform ausgesperrt werden, es sollten keine weiteren Maßnahmen getroffen werden, der Sender der Nachricht sollte seine Arbeit verlieren, der Sender der Nachricht sollte eine Geldstrafe zahlen, der Sender der Nachricht sollte eine Haftstrafe erhalten). Demographie: Geschlecht; Alter; Geburtsmonat und Geburtsjahr; Bildung: höchster Schulabschluss; höchster Bildungsabschluss; Beziehungsstatus; Familienstand; Erwerbssituation; Berufstätigkeit; Haushaltsnettoeinkommen; persönliches Nettoeinkommen; Bundesland. Zusätzlich verkodet wurde: Welle; Befragten-ID; Datum des Interviewbeginns und des Interviewendes; Gewicht; Gruppenzuordnung Vignettenexperiment; Vignetten-ID.