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Von wütenden Ungeimpften und netten, freundlichen, zuvorkommenden Geimpften: Bullshitforschung aus Bamberg und Berlin

Zwei Welten stoßen aufeinander.
Die eine Welt ist die PR-Welt, in der die Ergebnisse einer Studie, an der institutionalisierte Wissenschaftler der Universität Bamberg beteiligt waren, beschrieben werden, von „Hannah Fischer, Dezernat Kommunikation“.

„Für die Studie, die im August 2022 im wissenschaftlichen Journal „Research & Politics“ erschienen ist, nutzten die Forscher*innen ein Umfrageexperiment, bei dem sie 2.857 Personen zwischen 18 und 69 Jahren aus Deutschland befragten. Die Umfrage wurde im September 2021 durchgeführt, als das Zögern in Bezug auf Impfungen zu einem zunehmenden Problem wurde, die Befürwortung einer Corona-Impfpflicht in der Politik aber noch gering war. In der Befragung ging es um Polarisierung in Bezug auf die Unterstützung einer Impfpflicht und die Feindseligkeit zwischen Personen, die den Covid-Sicherheitsmaßnahmen zustimmen und denjenigen, die sie nicht befolgten.

[…]

Wut verstärkt Abneigung gegen Corona-Impfmandat bei freiwillig Ungeimpften

Wut kann die Polarisierung in Bezug auf ein bestimmtes Thema verstärken, da sie zu einer verminderten kognitiven Verarbeitung und einem stärkeren Vertrauen in bereits bestehende Überzeugungen führt“, erklärt Dr. Christoph Nguyen, Politikwissenschaftler an der Freien Universität Berlin, der Teil des Forschungsteams ist. Im Vergleich zu neutralen Bedingungen löst Wut im Rahmen der Studie bei bereits geimpften Personen eine stärkere Unterstützung einer Impfpflicht aus, wohingegen freiwillig ungeimpfte Personen eine verstärkte Abneigung gegen ein Impfmandat zeigen. Außerdem führt Wut zu mehr Feindseligkeit gegenüber Personen mit anderer Meinung zur Corona-Situation. Die Analyse von geimpften und ungeimpften Befragten zeigt, dass der Anstieg der personenbezogenen Polarisierung hauptsächlich bei Ungeimpften auftritt. Bei geimpften Personen verursacht Ärger keinen wesentlichen Anstieg der Polarisierung.“

Aus dieser Welt bitten wir sie fünf Dinge mitzunehmen:

Die zweite Welt, das ist die Welt der Studie, die die vollmundigen Aussagen, die im PR-Text gemacht werden, belegen soll.

Beginnen wir gleich mit dem größten Hammer: WUT, die im Text so eine große Rolle spielt und die von politisch geneigten Kreisen derzeit instrumentalisiert wird, um all diejenigen zu diskreditieren, die sich anders entscheiden / verhalten, als von diesen Kreisen gewünscht, WUT wird überhaupt nicht untersucht, sondern Ärger (Anger):

Nguyen, Christoph G., Sabrina J. Mayer, and Susanne Veit. (2022). The impact of emotions on polarization. Anger polarizes attitudes towards vaccine mandates and increases affective polarization.“ Research & Politics 9(3): 20531680221116571.

Schon im Titel und durchweg im Beitrag wird von „Anger“ gesprochen und nicht von Rage oder Fury oder Wrath. Nun findet man „Wut“ auch als Übersetzung von „Anger“, aber Anger ist ein viel breiteres Konzept als „Wut“, es umfasst mindesstn Wut und den deutschen Begriff „Ärger“.

Anger in der Encyclopedia Britannica

Wut im Duden

Insofern wäre es interessant zu wissen, ob die Autoren in ihrer Befragung tatsächlich nach „Wut“ oder nach „Ärger“ gefragt haben. Dem Material, das Nguyen et al. (2022) veröffentlicht haben, ist das leider nicht zu entnehmen. Insofern muss man damit leben, dass sie auf einer Welle der Ambiguität reiten. Man kann damit leben, denn die Forschung ist insgesamt gesehen, Bullshit, bei der nichts, schon gar nicht das, was in der Pressemeldung steht, herausgekommen ist.

Um das herauszuarbeiten muss man freilich, wie so oft, das begleitende Material lesen. Aus dem veröffentlichen Text geht nicht einmal hervor, wie die Konzepte, mit denen die Autoren um sich werfen, operationalisiert wurden und wie ihnen statistisch zu Leibe gerückt wurde.
Wir haben das Begleitmaterial gelesen.

Beginnen wir mit der Operationalisierung.

Die drei Variablen und noch einige anderen, die uns hier nicht interessieren sollen, werden in jeweils eigene logistische Regressionen [oder Logit-Modelle] geworfen, um herauszufinden, wie Emotionen [Wut oder Ärger oder irgendwas Negatives eben] die Einstellung zur Impfpflicht beeinflussen, bzw. wie sie „Polarisierung“, woraus in der Pressemeldung „Feindseligkeit“ geworden ist, ist ja dasselbe – oder? – beeinflussen.

Das Ergebnis ist in den folgenden Tabellen, die in den Begleitmaterialien versteckt sind, zu finden:

Das ist ein Beispiel für ein Logit-Modell [oder eine logistische Regression, wer weiß, die Autoren verraten es nicht], das Schrott ist. Die Modelle für Ungeimpfte [unvaccinated] erklären 2% bzw. 1% der Varianz und in allen Modellen ist „Intercept“, die Ausgangsposition auf der y-Achse im Regressionsmodell das, was am besten erklärt. Mit „Intercept“ wird nun in statistischen Modellen die Startmenge des Modells, der Bodensatz, der NICHT IM MODELL ERKLÄRT wird, bezeichnet. Mit anderen Worten: In allen Modellen ist das, was nicht erklärt wird, statistisch signifikant und hat VIEL mehr Anteil an der Gesamterklärung als alle anderen Variablen zusammen. Ein „Intercept“, das einen solchen Erklärungsbeitrag leistet, legt gewöhnlich den Schluss nahe, dass die dargestellten Ergebnisse Zufall, willkürlich sind. Und in der Tat scheint das der Fall zu sein. Suchen Sie zunächst nach den spärlich verteilten Sternchen, die die Koeffizienten angeben, die es in den Bereich statistischer Signifikanz geschafft haben. Für Geimpfte führt dies in der ersten Tabelle zu dem Ergebnis, dass die Zustimmung zur Impfpflicht [Pre-Treatment Approval] hoch mit der Zustimmung zur Impfpflicht korreliert. Immerhin ein Pflock im Sumpf des Datenschrotts, der indes nur bei  Geimpften zu finden ist. Ungeimpfte zeichnen sich dadurch aus, dass sie einer Impfpflicht eher positiv gegenüberstehen, obschon sie sie ablehnen und ansonsten ist ihr „genereller Ärger“ bemerkenswert, der indes nicht darüber hinwegtäuschen kann, dass die statistischen Modelle schlicht nichts erklären. Sie sind Datenschrott, von dem man sich nicht fragen muss, warum er in den „Begleitmaterialien“, die so gut wie niemand, außer uns, sicher kein Peer der diese „Junk Studie“ begutachtet hat, zur Kenntnis nimmt. Auf das, was unter „Affective Polarization“ in der zweiten Tabelle aufgelistet ist, das, was als Feindseligkeit bezeichnet wird, muss man nicht mehr eingehen. Das Gesamtmodell [Full Sample] hat ein R-Quadrat von 0%. Das Modell erklärt gar nichts, null, nichts. Interpretiert wird es dennoch.

In dieser Welt, in der mittlerweile jeder, der die Power-Taste an einem Computer findet, denkt, er könne „etwas mit Daten und Statistik“ machen, weil die Menuführung in SPSS oder SAS oder R es noch dem letzten Illiteraten erlaubt, ein Ergebnis zu produzieren, sind Junk Studien wie diese leider die Regel geworden.



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