Zusammenfassung
Eine Reihe experimenteller Studien weisen nicht nur einen Framing-Effekt bei Versuchspersonen nach, sondern zeigen auch auf, dass die Stärke des Framing-Effekts von Moderatoren wie dem Wertesystem oder der Expertise abhängt. Bislang wurden weder eine etwaige attitudinale Ambivalenz noch eine etwaige Inkonsistenz zwischen Parteipräferenz und Policy-Präferenz als Moderatorvariablen untersucht. Die Auswertung eines für diese Fragestellungen entwickelten experimentellen Designs zeigt auf, dass attitudinale Ambivalenz keinen maßgeblichen Einfluss auf den Framing-Effekt besitzt, wohingegen bei den Versuchspersonen Inkonsistenz die Wahrscheinlichkeit als auch die Stärke der Reaktion auf ein Framing erhöht.
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Tversky und Kahnemann haben für diese Anomalie die Prospect-Theorie entwickelt, die ihre experimentellen Befunde erklären kann (siehe Kahnemann und Tversky 1979 bzw. Tversky und Kahneman 2000).
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Für einen überblick in die Verwendung des Framing-Begriffs siehe auch Dahinden (2006).
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Allerdings schließen Chong und Druckman (2007b: S. 109) einen Effekt auf die Salienz keinesfalls aus, sondern integrieren Framing ebenso in die für die Gewichtung der Dimensionen erforderlichen Bedingungen Erreichbarkeit (availability), Zugänglichkeit (accessibility) und Anwendbarkeit (applicability).
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Vertreter dieser Position sind beispielsweise Entman und Herbst (2001), die verschiedene empirische Studien zur Issuepolitik diskutieren (siehe auch Daviter 2007).
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Für einen Versuch, diese unterschiedlichen Perspektiven in ein Erklärungsmodell zu bringen, siehe Saris (2004).
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„Black and White“-Modell deswegen, weil eine große Gruppe eine „Brownsche Bewegung“ auf der Einstellungsskala über die Zeit vollzieht und eine zweite Gruppe jedoch stabile Einstellungen besitzt (Hill und Kriesi 2001, S. 397).
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Für einen Überblick über diese Forschungsansätze siehe Saris (2004, S. 21).
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Für einen Überblick diesbezüglich siehe beispielsweise Craig und Martinez (2006).
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Historisch gesehen ist die Balance-Theorie der Vorläufer der einflussreichen „Theorie der kognitiven Dissonanz“. Der Rückgriff auf die Dissonanztheorie Festingers wäre ebenso möglich.
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Die Bezeichnung der Balancierungsmodi für die Balance folgt im Wesentlichen Visser (1994).
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Eine ältere Studie stammt von Granberg und Brent (1974).
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Im Detail schwanken die Werte in den Issues. Für die genauen Ergebnisse siehe Shaffer (1981).
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Abb. 1 orientiert sich an der Treatmentzuweisung des Experiments. Die Zuweisung der Frames erfolgte im Experiment, sofern möglich, konträr zur gemessenen Einstellung der Versuchsperson (zum Design siehe nächsten Absatz).
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Für weitere Details zu dieser Software siehe Fischbacher (2007). Diese Software wurde speziell für die Durchführung und Entwicklung von Experimenten entwickelt.
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Diese Interpretation lässt sich statistisch rechtfertigen, weil die Score-Funktion des linearen Regressions-modells und der binären Regression strukturell höchst ähnlich sind. Sie unterscheiden sich lediglich darin, dass der Erwartungswert der binären Regression nichtlinear vom Regressorenvektor abhängt und daher iterativ gelöst werden muss (Fahrmeir 2007, S. 201). Da der KQ-Schätzer die Korrelation von x und y sowie den Standardabweichungen in Beziehung setzt, was sich am einfachsten bei der skalaren Form der Schätzung in der linearen Regression mit einer unabhängigen Variablen erkennen lässt, lässt sich dies auch auf die binäre Regression und die ordinale Regression (die sich für k-Kategorien von y als k-1 fache binäre Regression darstellen lässt!) übertragen. Vgl. hierzu Fahrmeir et al. (1997, S. 481) und für die multiple lineare Regression (ebd., S. 497).
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Wenn der Befragte Werte von 5–7 auf der Einstellungsskala angibt, erhält er prima facie zwar zufällig einen Frame. Allerdings handelt es sich auch hier um keine echte Zufallsaufteilung, da von Prozessen der Selbstselektion ausgegangen werden muss, die die Bildung dieses Einstellungstyps (Mittelkategorie) hervorrufen. Dies hat wie bei den dezidierten Einstellungstypen zur Folge, dass bei der Datenanalyse nicht von innerhalb von Zufallsvarianzen streuenden Effekten etwaiger Drittvariablen ausgegangen werden muss.
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Issue-Salienz und die Wahlabsichtsstärke werden in zwei Kategorien dummyisiert werden. Männer erhalten den Wert „0“, Frauen „1“. Für die Zielvariable wird eine Zusammenfassung der Treatmenteffekt größer 2 in die Kategorie 2 oder größer vorgenommen. Im Anhang A2 werden alle Variablen, deren Abkürzung und Kodierung detailliert aufgeführt.
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Gleichwohl sind die änderungen relativ betrachtet nicht ganz so gering: Die Wahrscheinlichkeit, nicht auf das Framing zu reagieren, beträgt für die Gruppe der Dezidierten mit Parteiorientierung 0,576, bei der Gruppe nicht dezidierter Versuchspersonen sinkt sie um 0,066 auf 0,51. Relativ gesehen sinkt die WSK somit um 11,5 %, wenn man die dezidierten Versuchspersonen als Referenzgruppe ansetzt.
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Eine weitere Möglichkeit bestünde darin, für die Bildung des Konsistenzindikators die Parteiidentifikation anstatt der Wahlabsicht zu benutzen. Wir bevorzugen die Verwendung der Wahlabsicht, da die für uns zentrale aktuelle Parteiorientierung der Befragten u. E. besser durch die Wahlabsicht gemessen wird. Damit folgen wir dem Vorgehen von Visser (1994).
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Die wenigen inkonsistenten Befragten weisen jedoch entsprechend der theoretischen Erwartung eine auffällige Treatmentreaktion auf.
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Für eine ähnliche Argumentation siehe Klauer (2006, S. 385).
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Die Drittvariablen sind trotz ihrer potentiell theoretischen Bedeutsamkeit hier lediglich als Kontrollvariablen aufzufassen, da für die detaillierte Analyse Interaktionseffekte zwischen Konsistenz und Salienz, bzw. Stärke der Wahlabsicht zu bilden wären, was aber aufgrund der geringen Fallzahlen des Experimentes nicht möglich ist.
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In den neueren Arbeiten unterscheiden Campbell et al. hierzu vier Dimensionen experimenteller Validität. Statistische Validität bezieht sich auf die Gültigkeit der statistischen Verfahren, Konstruktvalidität auf die Gültigkeit der im Experiment verwendeten Konstrukte, interne Validität auf die Gültigkeit der Übertragung der im Experiment beobachteten Kovariation auf die (unterstellte) Kausalrelation und externe Validität auf die Gültigkeit der Übertragung der experimentellen Befunde auf andere Treatments, Settings, Beobachtungseinheiten und „Outcomes“ (Shadish et al. 2002, S. 37–95).
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Auch hier weisen die Ergebnisse auf eine gewisse Variabilität hin, bei der nicht zwischen systematischer und Stichprobenvariabilität zu unterscheiden ist. Bei dem hier gegebenen Pool konnte aber die Verletzung der PRA vermieden werden. Zu Details der generalisierten ordinalen Regressionsmodelle und entsprechenden Tests siehe Williams 2006.
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Anhang
1.1 Wortlaut der Frames
Einleitung
Mit der Novellierung des Atomgesetzes von 2002 (Atomkonsens) wurde der schrittweise Ausstieg aus der Kernkraft in Deutschland beschlossen. Dies hat zur Konsequenz, dass in den nächsten Jahren schrittweise die Kernkraftwerke in Deutschland außer Betrieb gehen werden. In den letzten Monaten wurde verstärkt über den Sinn dieses Ausstieges diskutiert. Experten der Kernenergie verweisen dabei auf folgende Argumente.
Argumente zur Kernenergie beim „Pro-Frame“
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1.
Im Allgemeinen gilt Kernkraft als CO2-neutrale Möglichkeit, Energie zu erzeugen. Die Abschaltung der Kraftwerke steht somit dem Ziel der Bundesregierung, den CO2-Ausstoß bis 2012 um 21 % zu reduzieren (Kyoto-Protokoll), entgegen.
-
2.
Außerdem befürchten Experten eine verstärkte Abhängigkeit von Energieimporten. Ende des Jahres 2008 kam es zum wiederholten Male zu Streitigkeiten zwischen Russland als Gaslieferant und der Ukraine als Gasempfänger. Durch die Abschaltung der Kernkraftwerke macht sich Deutschland somit stärker abhängig von den Lieferanten konventioneller Energieträger (Gas und Öl).
Argumente zur Kernenergie beim „Con-Frame“
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1.
Bis heute ist es unklar, was mit den abgebrannten nuklearen Brennstäben aus den Kernkraftwerken geschehen soll. Eine sichere Lösung für die Endlagerung des radioaktiven Abfalls gibt es zur Zeit nicht.
-
2.
Darüber hinaus ist das Unfallrisiko durch den Betrieb von Kernkraftwerken schwer einzuschätzen. 1986 gab es einen größten anzunehmenden Unfall (GAU) im Kernkraftwerk Tschernobyl, ehemalige Sowjetunion. Der Fallout (radioaktiver Regen) und die resultierende Strahlung waren so stark, dass diese bis nach Westeuropa messbar waren. An den Folgen des Unfalls starben bis heute mehrere Tausend Menschen. Ferner befürchten Sicherheitsexperten, dass Terroristen auf Kernkraftwerke Anschläge ausüben könnten.
Skalierung und Recodierung der benutzten Variablen
Variablenname | Kodierung | Beschreibung |
|---|---|---|
Treatment-Effekt in Absolutbeträgen | (4 3 = 3) (− 6 − 5 − 4 − 3 = 3) | Der Treatmenteffekt ist die absolute Differenz aus Einstellungswert Nach-Treatment abzüglich Vor-Treatment. Hohe Werte wurden bei der Versuchsgruppe selten beobachtet. Für die Modellschätzung müssen daher Werte größer als 2 in die Kategorie 3 oder mehr zusammengefasst werden, um eine stabile Schätzung zu gewährleisten |
Pro-Einstellung Contra-Einstellung | 1 wenn Pro, 0 sonst 1 wenn Contra, 0 sonst | Referenzkategorie ist die Mittelkategorie, Dummy 1 ist Pro-Kernenergie, Dummy 2 ist Contra-Kernenergie. Pro und Contra-Einstellungswerte der Skala wurden in Abb. 1 definiert |
Geschlecht | 1 = Männer, 0 = Frauen | Referenzkategorie sind Frauen |
Salienz | Salienz Dummy = 1 wenn Salienz = (4 5), 0 sonst | Die Salienz des Issues wurde auf einer Fünfer-Skala gemessen. Wegen der geringen Fallzahlen musste diese Variable rekodiert werden: Nur die, die eine starke oder sehr starke Salienz haben, erhalten den Wert 1. Referenzkategorie sind die Versuchspersonen mit geringerer Salienz |
Konsistenz | Die Parteien wurden den Pro-, bzw. Contra-Positionen zugeordnet. Die Indikatorvariable erhält den Wert 1 bei Inkonsistenz, also bei einer unstimmigen Relation, wenn Wahlabsicht, Ego-Position und Parteiposition des Issues sich widersprechen. Referenzkategorie ( = 0) sind Vpn mit konsistenten Einstellungssystem | |
Stärke Wahlabsicht | (1 2 = 1) (3 4 = 0) | Nur die Versuchspersonen, die eine sichere oder sehr sichere Wahlabsicht haben, erhalten den Wert 1. Referenzkategorie sind die mit einer schwächeren Wahlabsicht |
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Schöning, N., Thurner, P., Binder, M. (2015). Indifferenz und Inkonsistenz als Moderatoren von Framing-Effekten: Ein Experiment am Beispiel der Kernenergie. In: Bächtiger, A., Shikano, S., Linhart, E. (eds) Jahrbuch für Handlungs- und Entscheidungstheorie. Jahrbuch für Handlungs- und Entscheidungstheorie. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-07583-5_5
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