ETH-UNS - ETH Zurich - Natural and Social Science Interface - ETH ...
ETH-UNS - ETH Zurich - Natural and Social Science Interface - ETH ...
ETH-UNS - ETH Zurich - Natural and Social Science Interface - ETH ...
Sie wollen auch ein ePaper? Erhöhen Sie die Reichweite Ihrer Titel.
YUMPU macht aus Druck-PDFs automatisch weboptimierte ePaper, die Google liebt.
Methodik der Studie 97<br />
Der Versuch eines Gesamtmodells<br />
Auf der Grundlage verschiedener Erklärungsmodelle<br />
stellen wir hier eine Gesamtbetrachtung<br />
der zentralen Variabeln unserer<br />
Studie an. In einer Arbeit zur Akzeptanz<br />
der Gentechnik zeigt Siegrist (2000), dass<br />
sich Vertrauen positiv auf den wahrgenommenen<br />
Nutzen auswirkt, hingegen negativ<br />
auf die wahrgenommen Risiken (vgl. Abbildung<br />
5.6). Je mehr Nutzen jem<strong>and</strong> sieht,<br />
desto positiver steht die Person der Gentechnik<br />
gegenüber, je mehr Risiken desto<br />
negativer.<br />
Mit den vorliegenden Daten kann das<br />
Modell von Siegrist grundsätzlich bestätigt<br />
werden (Abbildung 5.7).Wer Vertrauen in institutionelle<br />
Akteure hat, nimmt mehr<br />
+<br />
Vertrauen in<br />
Institutionen<br />
–<br />
Abbildung 5.6<br />
Erklärungsmodell nach Siegrist (2000, S. 197).<br />
In der empirischen Prüfung des Modells ergab<br />
sich ein weiterer Effekt vom wahrgenommenen<br />
Nutzen zum wahrgenommenen Risiko.<br />
Wahrgenommener<br />
Nutzen<br />
Wahrgenommenes<br />
Risiko<br />
Akzeptanz<br />
Biotechnologie<br />
+<br />
–<br />
0.43<br />
Vertrauen in<br />
Institutionen<br />
–0.46<br />
Abbildung 5.7<br />
Chancen<br />
Risiken<br />
0.22<br />
Akzeptanz<br />
Lager<br />
–0.61<br />
Erklärungsmodell für die Akzeptanz eines Lagers<br />
radioaktiver Abfälle (N = 2’368) 13 analog<br />
zu Siegrist (2000).<br />
Chancen und dafür weniger Risiken wahr.<br />
Die wahrgenommenen Risiken korrelieren<br />
stark negativ mit der Akzeptanz eines Lagers<br />
(–0.61), die wahrgenommenen Chancen<br />
etwas weniger klar positiv (0.22). Insgesamt<br />
erklärt dieses Modell knapp 50% der<br />
Varianz der Akzeptanz eines Lagers.<br />
Wie wir in den vorangehenden Kapiteln<br />
gesehen haben, spielen neben den wahrgenommenen<br />
Risiken bzw. Chancen auch negative<br />
wie positive Emotionen eine wichtige<br />
Rolle. Dies entspricht den Ergebnissen <strong>and</strong>erer<br />
Studien zur Risikowahrnehmung, in<br />
denen dieses Phänomen als «affect heuristic»<br />
beh<strong>and</strong>elt wird (vgl. Alhakami und Slovic,<br />
1994; Finucane et al., 2000; Peters et al.,<br />
2004). Laut dieser Theorie basieren Urteile<br />
und Entscheidungen nicht nur darauf, was<br />
Um die unterschiedlichen<br />
Dimensionen des Themas<br />
zuein<strong>and</strong>er in Beziehung<br />
zu setzen, wurden verschiedene<br />
statistische<br />
Erklärungsmodelle<br />
schrittweise aufgebaut.<br />
Zusätzlich zur bestehenden<br />
Literatur wurde<br />
insbesondere die<br />
Differenzierung in<br />
positive bzw. negative<br />
Emotionen sowie deren<br />
Verknüpfung mit dem<br />
Vertrauen aufgenommen.<br />
13<br />
Resultate einer multiplen Regressionsanalyse (Pfadanalyse gerechnet mit AMOS). Alle eingezeichneten<br />
Pfade sind signifikant. Modellfit: (comparative fit index CFI) 0.95.