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Onlineumfragen werfen spezifische Fragen zur Datenqualität auf. Unter anderem wegen des Risikos, dass Fragebögen mit geringem Involvement ausgefüllt werden. Wir diskutieren technische und psychologische Massnahmen, welche die Aufmerksamkeit von Teilnehmenden identifizieren oder fördern und die Datenqualität verbessern. Welche Tricks sind sinnvoll, was sollte man vermeiden? 

Mit webbasierten Befragungen lassen sich neue Zielgruppen realisieren. Neben der günstigen Zugriffsmöglichkeit, geografischer Unabhängigkeit und logistischen Vorteilen werden aber auch unseriöse Teilnahmen begünstigt. Der Anteil an verschmutzten Daten nimmt zu und die Aussagekraft der Ergebnisse wird vermindert. Weiter kann eine Website im Gegensatz zu einem handfesten Papier-Fragebogen auch das «Gefühl einer geringeren Verantwortlichkeit vermitteln» (Johnson, 2005, S. 108). Dies stellt eine ernsthafte Bedrohung für die Validität der Online-Forschung dar (Oppenheimer et al., 2009; Reips, 2002, 2009; Meier & Gwerder, 2022).

Im Gegenzug liefern Onlineumfragen meist auch Metadaten wie Ausfüllzeiten insgesamt, Ausfüllzeiten vom Laden der einzelnen Frage bis zu deren Beantwortung, Browserkennung, Betriebssystem, Bildschirmgrösse, IP-Adresse, Mausbewegungen und weitere Informationen, welche nach der Feldphase, wenn alle gesammelten Daten vorliegen, für ein Screening unaufmerksamer Antworten herangezogen werden können (Barge & Gehlbach, 2012; Bauermeister et al., 2012; Meade & Craig, 2012; Meier & Gwerder, 2022).

Mit unserem Artikel möchten wir einen Überblick über verschiedene Techniken zur Messung der Aufmerksamkeit in Onlineumfragen ermöglichen – Techniken, die durch akademische Erkenntnisse bestätigt oder überprüft wurden und/oder sich in der Praxis bewährt haben, um die Anzahl «schlechter Antworten» zu begrenzen.

Aber was sind «schlechte Antworten»?

Generell werden als «schlecht» jene Antworten angesehen, die nicht die eigentliche Meinung oder das Wissen der Umfrageteilnehmenden wiedergeben, sondern irgendetwas anderes im Sinne eines Messfehlers. Die Gründe, weshalb Teilnehmende «schlechte» Antworten abgeben, sind vielfältig: Sie verweigern das korrekte Ausfüllen und geben stattdessen Fake-Antworten ab, sie sind schlichtweg abgelenkt, wissen die Antworten nicht oder nehmen sich nicht die nötige Zeit, ihre Antworten sorgfältig abzufüllen oder in die Antwortformate einzupassen.

Dabei gibt es eine Auslegeordnung, was solche “schlechten” Daten angeht:

Als sogenannte «sinnlose Antworten» oder auch «content responsive faking» (Meade & Craig, 2012; Burns & Christiansen, 2011) werden in der Regel jene Antworten verstanden, bei denen Teilnehmende die Frage an sich aufnehmen und verstehen, aber bewusst keine gültige Antwort geben wollen («intended faking»). Dazu zählen betrügerisches Ausfüllen, z. B. in psychologischen Testverfahren wie dem MMPI2 (Rogers, 2003) oder in Job Assessments (Delgado, 2011) – aber auch bewusstes oder unbewusstes itembezogenes, sozial erwünschtes Antwortverhalten (Paulhus, 1984).

Demgegenüber stehen «content nonresponsivity» Antworten, die in keinem Zusammenhang zum Inhalt der Fragen stehen (Nichols et al., 1989; Desimone et al., 2018). Sie werden auch als «random response» (Beach, 1989; Berry et al, 1992), «careless responding» (Curran, Kotrba, & Denison, 2010) oder «protocol invalidity» (Johnson, 2005) bezeichnet. Darunter fallen auch die Subkategorien «Response sets» (Jandura, Peter, & Küchenhoff, 2012) und «response styles» (Van Vaerenbergh & Thomas, 2012) – alles formale Verschmutzungen von Daten (Meier & Gwerder, 2022), die mehr oder weniger unabhängig von der Fragestellung und nicht zentraler Gegenstand dieses Artikels sind.

Eine Zwischenkategorie bilden Teilnehmende, die an sich bereit wären, eine gültige Antwort abzugeben, dies aber nicht vollumfänglich tun. Beim Satisficing-Verhalten lesen Befragte die Fragestellung lediglich oberflächlich und geben jene Antwort ab, die ihnen zuerst in den Sinn kommt oder ihnen plausibel erscheint (Krosnick, 1991, 1999; Krosnick, Nayaran, & Smith, 1996;). «Pseudo-opinions» (Bishop, Oldendick, Tuchfarber, & Bennett, 1980) und «nonattitudes» (Franzén, 2011; Schuman & Presser, 1980) sind Antworten von Befragten, die nicht über das nötige Wissen verfügen, um eine passende Antwort auszuwählen, die Frage falsch oder gar nicht verstehen oder die Fragen und Antworten nicht oder nicht akkurat genug lesen können. Gerade bei Fragebögen für Kinder ist solches «Unintentional Random Responding» häufig. Auch nicht-item-bezogenes, mehr persönlichkeitsbedingtes, sozial erwünschtes Antwortverhalten fällt in diese Zwischenkategorie. Erwähnt sei auch das Under- and Overreporting als Abweichung hin zu mehr oder weniger wahren Antworten durch zu positiv oder zu negativ konnotierte Fragen.

Umfrageforschende stellen sich dieser Herausforderung verminderter Aufmerksamkeit schon, bevor Daten erhoben werden. Dabei gibt es zwei Grundstrategien: Sie integrieren diskret eingewobene Aufmerksamkeitstests in die Fragebögen, um unaufmerksame Teilnehmende zu entlarven und zugunsten der Datenqualität aus der Analyse auszuschliessen, oder sie integrieren explizite, gut sichtbare Aufmerksamkeitsprompts, um Teilnehmende ganz offen darum zu bitten, aufmerksam zu antworten.

Zur Erinnerung: Aus Sicht des traditionellen kognitiven Modells der Umfragebeantwortung (CMSR, Cognitive Model of Survey Response) von Tourangeau, Rips und Rasinski (2000) durchlaufen Antwortende vier Schritte: erstens das Verständnis der Frage, zweitens das  Abrufen relevanter Informationen aus dem Gedächtnis, drittens das Bilden eines Urteils aufgrund der abgerufenen Informationen und viertens das Auswählen einer passenden Antwort resp. das Einpassen in oder Editieren der Antwort ins vorgegebene Antwortformat. Das nur oberflächliche oder unvollständige Durchlaufen dieser Schritte nennt Krosnick (1991; 1999) «nonoptimal response behavior». Diese fehlende Aufmerksamkeit beeinflusst den kognitiven Beantwortungsablauf auf mindestens vier Arten:

• Teilnehmende verstehen die Frage nicht richtig, weil sie diese nicht oder nicht seriös gelesen haben. Dadurch werden nicht die richtigen Informationen abgerufen.
• Es werden nicht alle Informationen abgerufen, was die Urteilsbildung verzerrt.
• Ein Urteil wird heuristisch gebildet und weist eine mangelhafte Reliabilität auf.
• Teilnehmende können die passende Antwortkategorie nicht auswählen, weil sie die verfügbaren Optionen nicht genügend aufmerksam verarbeitet haben.

Zusammengefasst: Unaufmerksamkeit führt zu Mess- und Non Response-Fehlern.

Unaufmerksamkeit führt auch zu einer Situation, in der «das Rauschen, das durch Teilnehmer entsteht, die die Anweisungen nicht lesen, die Zuverlässigkeit der Daten verringert und die mit der Durchführung von Studien verbundenen Kosten erhöht, da die Anzahl der Teilnehmer, die für ein zuverlässiges Ergebnis erforderlich ist, künstlich erhöht wird» (Oppenheimer et al. 2009, S. 873).

Explizite Ernsthaftigkeitsprüfungen

Was kann nun aber konkret getan werden, um dieses komplexe Datenqualitätsproblem in Antwortdaten zu adressieren? Zunächst: Warum schwierig, wenn es auch einfach geht? Anstatt durch komplizierte Verfahren auf das Verhalten von Teilnehmenden zu schliessen, kann direkt gefragt werden, ob Aufmerksamkeit vorhanden war. Diesen Ansatz verfolgen Ernsthaftigkeitsprüfungen (engl. «seriouseness checks»).

Durch Fragen wie «Gibt es Gründe, weshalb wir Ihre Antworten nicht in unsere Analyse einfliessen lassen sollten?» oder «Es wäre sehr hilfreich, wenn Sie uns an dieser Stelle mitteilen könnten, ob Sie ernsthaft teilgenommen haben, sodass wir Ihre Antworten für unsere wissenschaftliche Analyse verwenden können, oder ob Sie sich nur durchgeklickt haben, um sich die Umfrage anzuschauen?», wird den Teilnehmenden die Möglichkeit gegeben, offen zu deklarieren, dass sie die Befragung nicht gewissenhaft ausgefüllt haben (Aust, 2013). Als Antwortmöglichkeiten bieten sich an: «Ich habe ernsthaft teilgenommen» und «Ich habe nur durchgeklickt, bitte verwenden Sie meine Daten nicht für die Analyse» (s. Abbildung 1).

Abbildung 1: Expliziter Seriousness Check am Ende einer Befragung.

Die entsprechende Frage kann entweder zu Beginn (Reips, 2002, 2008, 2009) oder am Ende des Fragebogens platziert werden (Buchanan et al., 2010; Ihme et al., 2009). In der Praxis wird sehr oft die zweite Option bevorzugt, da die Teilnehmenden am Ende der Befragung ihr tatsächlich Verhalten während der Befragung zuverlässiger einschätzen können als ihr geplantes Handeln.

Ernsthaftigkeitsprüfungen wurden auch im Rahmen einer Befragung zu den Bundestagswahlen 2009 untersucht (Aust et al, 2013). Insgesamt gaben 112 (3.2 %) der 3’490 Teilnehmenden an, nicht seriöse Angaben gemacht zu haben. In der anschliessenden Analyse zeigte sich, dass die restlichen 3’378 Teilnehmenden konsistentere Angaben machten und dass die Prognose des Wahlergebnisses besser mit der Realität übereinstimmte, wenn die 112 Fälle, die sich selbst als nicht ernsthaft deklariert hatten, ausgeschlossen wurden. Andere Autorinnen und Autoren fanden in unterschiedlichen Kontexten auch Werte in der Höhe von 5 % bis 6 % oder 30 % bis 50 % (Musch & Klauer, 2002; Reips, 2009). Grundsätzlich dürfte die Menge an unseriösen Teilnahmen stark vom Befragungskontext sowie von den Anreizen der Teilnehmenden abhängen. Beispielsweise ist bei Befragungen, bei welchen am Ende eine Belohnung winkt, mit sehr tiefen Selbstdeklarationsquoten zu rechnen, da die Teilnehmenden befürchten, auf eine Gewinnchance verzichten zu müssen, wenn sie zugeben, unseriös ausgefüllt zu haben. Dies hängt wohl stark davon ab, wie Ernsthaftigkeitsprüfung und «Gewinnseite» verquickt sind.

Die Herausforderung bei diesem direkten Ansatz liegt grundsätzlich in einer geschickten Formulierung, welche die Teilnehmenden zu einer ehrlichen Antwort motiviert, sie gleichzeitig aber nicht vor den Kopf stösst. Auch gibt es Befragungen, bei denen dieser Ansatz aufgrund der Beziehung zu den Teilnehmenden weniger geeignet ist. Beispielsweise besteht bei einer offenkundigen Ernsthaftigkeitsprüfung am Ende einer Kundenzufriedenheitsbefragung das Risiko, Kundinnen und Kunden, welche sich die Zeit für die Befragung genommen haben, zu verärgern oder zu irritieren, was bei diesem Anwendungsfeld von den Auftraggebenden weniger gut toleriert würde. Bei Panel-Befragungen und Studien hingegen eignet sich dieser Ansatz besser, solange eine ehrliche Antwort auf diese Frage den Erhalt der Incentivierung für die Umfrage nicht verhindert.

Fischers Fritz fischt rote Heringe

Eine weitere Methode zur Identifizierung von Aufmerksamkeit besteht darin, offenkundig falsche oder absurde Antworten in einen Fragebogen einzubauen. Was aber hat das mit Fischen zu tun? Im englischen Sprachgebrauch bezeichnet ein Red Herring (roter Hering) ein Element, das in die Irre führt oder von einer relevanten oder wichtigen Frage ablenkt.

In der Umfrageforschung ist mit einem Red Herring eine Ablenkungsfrage als Massnahme zur Qualitätskontrolle gemeint. In eine Reihe von regulären Fragen werden ungewöhnliche Fragen eingefügt, um damit diejenigen Teilnehmenden zu identifizieren, welche die Umfrage vollständig gelesen und sich mit den Inhalten beschäftigt haben resp. jene, die dies nicht getan haben. Die – natürlich bei Befragungen immer – zu den sinnvollen, regulären Fragen gehörenden Ablenkungsfragen umrahmen dabei oft die dadurch nicht mehr saliente, «getarnte» Validitätsfrage. Als Hypothese gilt: Wer den roten Hering nicht sieht, ist nicht aufmerksam bei der Sache. Im Folgenden wird auf mehrere solche «Heringsarten» eingegangen, bei welchen Teilnehmende den Datenqualitätsfischern «ins Netz gehen» können.

Fiktive Antworten

In der NZZ-Leserbefragung 2005/2006 ergab sich ein kurioses Ergebnis: 189 von 1’883 Teilnehmenden (10 %) gaben an, dass ihnen das NZZ-Folio-Magazin mit dem Thema «Katastrophen» von allen Folios am besten gefallen habe. Der Clou? Dieses Heft gab es nie. Im Fall der NZZ scheint es plausibel, dass ein Teil der 189 Probanden das Folio mit dem Thema «Katastrophen» wählte, weil sie sich nicht an alle NZZ-Folios erinnern konnten, dies aber nicht zugeben wollten und daher ein Heft mit einem spannend klingenden Titel wählten (Porst, 2014). Dabei ist anzumerken, dass zusätzliche Antwortvorgaben wie «Ich kenne die NZZ-Folio-Magazine nicht», «keine Angabe/weiss nicht» oder «Ich kann mich nicht entscheiden» hilfreiche Ausweichkategorien wären, die im NZZ-Szenario bei dieser Frage zur Steigerung der Datenqualität beigetragen, jedoch umgekehrt weniger Rückschlüsse auf verminderte Aufmerksamkeit zugelassen hätten.

Zu diesem sogenannten antizipierenden Antwortverhalten im Falle von Unwissen sind historisch zahlreiche Beispiele bekannt. Bishop et al. (1986) beschreiben diesen «Pressure to answer» ausführlich. So gaben 70 % der Befragten in einem Fragebogen eine klare Meinung zum «Metallic Metal Act» ab – einem völlig fiktiven Gesetz (Gill, 1947). Gleiches geschah mit 30.8 % zum «Agricultural Trade Act of 1978» (Schuman und Presser, 1981) und 26.4 % zum «Monetary Control Bill» (Schuman und Presser, 1981).

Auch Werner Wilken, ein aktuell nicht existierender Politiker, wird regelmässig in Umfragen gekannt, aber «man stimmt mit seiner Politik nicht ganz überein» (Porst, 2014). Dies gilt auch für weitere fiktive Politikerinnen und Politiker (EMNID, 1981; Reuband, 2000). Und je höher die formale Schulbildung der Befragten, desto bekannter sind die Fiktiven.

Aber warum ist das so? Die Kognitionspsychologie liefert eine Antwort: Befragungen wird Sinn unterstellt («die Ersteller des Fragebogens werden wohl seriös gearbeitet haben»): sinnlose Antworten widersprechen der Erwartungshaltung der Teilnehmenden. Dazu kommt eine Hemmung, zuzugeben, dass man etwas nicht kennt, das offenbar allgemein bekannt sein muss, da in einem Fragebogen ja kaum Spezialwissen abgefragt wird. Diese Annahmen treffen gehäuft Befragte, von denen viel formales Wissen erwartet wird. Stellt sich dann noch die Frage, ob man mit seiner Politik einverstanden ist, müssen die Flunkerer erneut lügen. Da sie ihn nicht kennen, liegt es nahe, dass die Politik nicht den eigenen Präferenzen entspricht. Fragen mit fiktiven Antworten sind also nur eingeschränkt geeignet, um nicht vorhandene Aufmerksamkeit zu erkennen. Sie widerspiegeln häufig nur die menschliche Eigenschaft, sich nicht blamieren zu wollen und deshalb möglichst passende oder konsistente Kommunikation zu selektieren.

Bogus Items

Bei sogenannten «Bogus-Items» – (Fragen, zu welchen es objektiv nur eine richtige Antwort gibt z. B. die Frage «Wasser ist nass» – ist das Risiko von heuristischen, spekulativen oder sozial erwünschten Ersatzantworten wie im vorherigen Abschnitt beschrieben deutlich geringer, weil das Unterstellen von Sinn weniger gut gelingt. Wer diese Frage mit «stimme ganz und gar nicht zu» beantwortet, hat höchstwahrscheinlich den Fragetext nicht aufmerksam genug gelesen (Gummer et al., 2021). Eine ähnliche Bogus-Frage ist «Ich wurde am 30. Februar geboren» (Beach, 1989) oder «I am currently filling out a questionnaire» (Hargittai, 2009; Meade & Craig, 2012). Bogus-Items werden oft in längere Abfolgen von Likert-Skalen, meist auf derselben Seite («Tabellenfragen») im Sandwich eingebettet.

Es wird also Aufmerksamkeit gemessen – und lediglich bei nicht offenkundig oder extrem genug formulierten Items auch die Tendenz, Nichtwissen mit Vermutungen zu kaschieren. Eine falsche Antwort lässt bei geeigneten Bogus-Items tatsächlich kaum Zweifel offen, dass Teilnehmende unaufmerksam oder absichtlich falsch geantwortet haben: Falsch positive Klassifizierungen als unaufmerksame Personen sind also unwahrscheinlicher. Aber Vorsicht: In Item-Batterien mit einem untergemischten Bogus Item, in welchen a) alle Items die gleiche Skalenrichtung aufweisen und b) das Bogus-Item auch die richtige Antwort in dieser Richtung anbietet, können falsch negative Antworten entstehen – Nichtaufmerksamkeit bleibt dann unentdeckt, weil bei allen Items und zum Beispiel auch beim Bogus-Item «I am currently filling out a questionnaire» die «stimme voll und ganz zu»-Antwort – ohne zu lesen oder nachzudenken – ausgewählt wurde.

Teilnehmende erwarten in den meisten Umfragekontexten keine «Trick»-Items und laufen Gefahr, mit einer Zustimmungstendenz zu antworten, sobald das Item nur ausreichend schwammig formuliert ist (Meade & Craig, 2012). So könnten einige Teilnehmende dem Item «Meine Freunde vergleichen mich mit einem Pudel» tatsächlich willentlich zustimmen, weil Pudel soziale, verträgliche Tiere sind und Teilnehmende annehmen könnten, genau dies solle latent mit diesem Item «gemessen» werden. Auch hier kommt das kognitionspsychologische Thema «Sinn und Sensemaking» (Weick, 1995) zum Vorschein.  

Das Ziel von fiktiven Fragen und Bogus-Items ist es also, unaufmerksame Teilnehmende mit einer Antwort zu erwischen, die nicht möglich ist. Bei Bogus-Items (hier sind auch einfache Rechenaufgaben wie «2+3=?» beliebt) kann mit hoher Wahrscheinlichkeit davon ausgegangen werden, dass Teilnehmende, die diese nicht korrekt beantworten, zu wenig aufmerksam sind. Bei fiktiven Fragen/Items dagegen (wie jener zu den NZZ-Folios) ist es möglich, dass auch aufmerksame Personen den Check nicht bestehen. Dies kann jedoch aus Sicht der Datenqualität auch wünschenswert sein: Ist das Ziel der Befragung die Identifikation der besten Magazin-Ausgabe dieses Jahres, sollten optimalerweise nur Personen in der Stichprobe sein, die sich genügend mit dem Magazin auseinandersetzen, um dessen Ausgaben in einer Liste wiederzuerkennen. Es geht dann aber nicht nur um den Ausschluss von Unaufmerksamkeit, sondern auch von weiteren Störvariablen wie Inkompetenz, sozialer Erwünschtheit oder inhaltsunabhängiger Zustimmungstendenz / Akquieszenz (Bauer, 2000).

Der Wirkungsgrad des Einsatzes von Bogus-Items zur Erkennung von Nichtaufmerksamkeit wurde breiter diskutiert (Breitsohl and Steidelmüller, 2018; Curran, 2016; Goldsmith, 1989), es wurde aber nur eine spärliche qualitätsverbessernde Wirkung attestiert und es wurden andere Methoden, zum Beispiel das blosse Einbauen von «Weiss nicht»-Antworten, die einen veritablen Teil der unsicheren oder antwortunwilligen Personen abfangen.

Anweisungsprüfungen (IMC, IRI)

Ein weiterer Ansatz zur Überprüfung der Aufmerksamkeit von Teilnehmenden ist die Integration von Anweisungsprüfungen. Hier erhalten die Teilnehmenden eine klare Anweisung zur Beantwortung. Wer diese Anweisung nicht befolgt, weist einen ungenügenden Grad an Aufmerksamkeit auf.

Anweisungsprüfungen können in Form einer ganzen Frage («Instructional Manipulation Checks» IMC) umgesetzt werden. Diese werden auch »Screener» genannt (Berinsky et al., 2014). Ein Beispiel ist das Hinzufügen eines zusätzlichen Satzes am Ende einer Frage – eine Bemerkung, die den Befragten anweist, die Frage zu ignorieren und eine bestimmte Antwort zu geben, zum Beispiel «Bitte ignorieren Sie diese Frage und wählen Sie unten die vierte Antwort an.» (Alvarez & Li, 2021). Weitere Beispiele zeigen Abbildungen 2 und 3.

Abbildung 2: Instructional Manipulation Check mit hohem Schwierigkeitsgrad (Kung, 2018)

Abbildung 3: Instructional Manipulation Checks mit mittlerem Schwierigkeitsgrad (eigenes Beispiel)

Als zweite Form kann ein einzelnes Item innerhalb einer ansonsten inhaltlich relevanten Tabellenfrage implementiert werden («Instructed Response Items» IRI), beispielsweise als fünftes Item von acht mit dem Wortlaut «Wählen Sie in dieser Zeile ‘sehr zufrieden‘ an. (Gummer et al., 2021; DeSimone et al., 2015). Ein weiteres Beispiel zeigt Abbildung 4.

Abbildung 4: Instructed Response Item (IRI) in Zeile 6 (angelehnt an Podsakoff et al., 1990)

IMC und IRI finden in der Umfrageforschung unter anderem aufgrund der relativ einfachen Umsetzung grossen Anklang.

Die Exklusion von Teilnehmenden, welche IMCs nicht bestehen, führt dann zu höherer Konsistenz in der Datenanalyse (Oppenheimer et al., 2009). Das Exkludieren von IRI-Fällen aus dem Datenmaterial wird allerdings kontrovers diskutiert und hat nicht in allen Fällen eine höhere Datenqualität zur Folge (Gummer et al., 2021; Grezki et al., 2015; Anduiza & Galais, 2016). IRIs sind aber wie herkömmliche Methoden definitiv genauso oder teilweise sogar etwas zuverlässiger in der Lage, nicht-seriöse Teilnehmende zu identifizieren (Jones et al., 2015; Gummer et al., 2021), beispielsweise mittels Messung der Bearbeitungsdauer (Speeder) oder der Identifikation von Null-Varianz-Antwortverhalten, sogenanntem Straightlining (Meier & Gwerder, 2022).

Moderne Onlineumfragen-Systeme können bei falsch beantworteten IMC und IRI die Frage auch nochmals stellen mit dem Hinweis, dass eine unplausible Antwort gegeben wurde, und der Bitte, die Fragen und Antworten genau zu lesen. Mit dieser alternativen Strategie sollen die fehlbaren Teilnehmenden nicht mehr ausgeschlossen werden. Sie sollen ihre Antworten korrigieren. Und genau dieses erneute Stellen einer IMC, so lange, bis die Teilnehmenden diese bestehen, führt zu erhöhter Aufmerksamkeit in den Folgefragen. Daher sollte diese spezifische Variante von IMC und IRI dann auch in einer der ersten Fragen des Fragebogens umgesetzt oder alternativ vor besonders wichtigen Fragen platziert sein, deren Beantwortung besonders gewissenhaft erfolgen soll. Diese Erkenntnis wurde in weiteren Studien besonders auch für komplexe Folgefragen bestätigt (Miller & Baker-Prewitt, 2009; Hauser & Schwarz, 2015), was den Wert von Anweisungsprüfungen als «Moral Changer» unterstreicht.

Wie bei den Ernsthaftigkeitsprüfungen liegt die Herausforderung der Anweisungsprüfungen bei der Akzeptanz der Befragten. Eine oder in langen Fragebögen zwei IRIs oder IMCs werden von den meisten Teilnehmenden akzeptiert, eine zu hohe Zahl kann Befragte jedoch verärgern und deren Motivation negativ beeinflussen.

Pseudo-Fragen

Eine Alternative zu Anweisungsprüfungen stellen sogenannte «Mock Vignettes» dar, eine kurze Aufmerksamkeitsprüfung («Mock Vignette Check», MVC), die vor der eigentlichen Befragung eingefügt wird. Die Teilnehmenden werden dabei aufgefordert, einen kurzen informativen Text («Vignette») zu lesen und anschliessend einige Fragen dazu zu beantworten. Mit diesen Fragen wird geprüft, ob die Vignette aufmerksam gelesen und korrekt verstanden wurde. Teilnehmende, welche einen eingangs gestellten MVC bestehen, weisen im weiteren Fragebogenverlauf (gemessen an typischen Aufmerksamkeitsmetriken) höhere Aufmerksamkeit aus. (Kane et al., 2023). Ausserdem zeigte sich, dass die zu Beginn des Fragebogens gestellten Pseudo-Fragen keinen negativen Effekt auf das Antwortverhalten im restlichen Fragebogen aufweisen, diesen also abgesehen von den Auswirkungen höherer Aufmerksamkeit nicht beeinflussten. Eine solche «Mock Vignette» zu Beginn des Fragebogens könnte mit einer Formatübung kombiniert werden, um die Teilnehmenden auf die Fragetypen vorzubereiten. Zum Beispiel: «Diese erste Frage ist inhaltlich nicht relevant. Wir möchten Sie mit dem Ausfüllen vertraut machen und bitten Sie trotzdem, den folgenden Text genau zu lesen und die vier Fragen dazu auf der folgenden Seite korrekt zu beantworten.»

Unserer praktischen Erfahrung nach sind solche experimentell anmutenden Checks für Kunden- und Mitarbeitendenbefragungen leider nur eingeschränkt geeignet und werden von Auftraggebenden selten akzeptiert, da Teilnehmende das Gefühl haben könnten, unter einen Generalverdacht mangelnder Aufmerksamkeit gestellt worden zu sein. Gummer et al. (2021) stellen in ihrer Studie denn auch fest, dass ein nicht unerheblicher Teil der Befragten Aufmerksamkeitskontrollen als lästig (16,8%), verwirrend (10,1%), manipulierend (10,4%) oder als Kontrolle empfanden (25,0%) resp. nicht belehrt werden wollen (24,3%). Immerhin befand ein Drittel der Stichprobe (31,4%) Aufmerksamkeitskontrollen als motivierend.

Widersprüchliche Antwort-Paare/-Sets

Widersprüchliche Antworten über zwei oder mehr inhaltlich gleiche Fragen hinweg sind eine weitere Methode, um Aufmerksamkeit zu erkennen. Und sie können in der Regel bei der Betrachtung einzelner Fragebogen relativ einfach identifiziert werden. Geben Teilnehmende bei zwei Fragen, die dasselbe Konstrukt erfassen, komplett unterschiedliche Antworten, oder ist eine bestimmte Antwort-Kombination schlichtweg unmöglich (beispielsweise ein 21-jähriger Student mit 15 Jahren Berufserfahrung), kann dies ein Hinweis darauf sein, dass Befragte dem Fragebogen nicht genügend Aufmerksamkeit schenken. Wenn eine Befragung zahlreiche Tabellenfragen enthält, kann bei der ersten und bei der letzten Tabellenfrage je einmal dasselbe Item eingebaut werden (z. B. «meine Arbeitsstelle gefällt mir sehr» und «Ich bin mit meiner Arbeitsstelle sehr zufrieden.»). Es kann dann überprüft werden, ob die Antworten diametral abweichen. Solche Fälle können dann für die Analysen exkludiert werden.

Aber Achtung: Bei heiklen Themen sind auch die aufmerksamen Teilnehmenden nicht a priori willig, wahre Antworten zu geben. In einer aktuellen Online-Studie zu riskantem Cannabisgebrauch fanden sich ähnliche Werte – 45.3% der Teilnahmen wiesen inkonsistente Antworten auf (Schell et al., 2022).

Wie aber sollte nun mit widersprüchlichen Antworten als Indikator für fehlende Aufmerksamkeit verfahren werden? Geeignete Methodiken für die jeweilige Befragung könnten sein (Bauer & Johnson, 2000):

• Nichts tun: Auch widersprüchliche Antworten werden für die Analyse verwendet. Die Anzahl gibt lediglich einen Hinweis auf die Datenqualität und relativiert die Ergebnisse und deren Interpretation im Sinne eines Konfidenzintervalls.
• Torhüter («Gatekeeper»): Nur die erste Antwort eines Falles wird für die Analyse verwendet. Darauffolgende einzelne Antworten, welche der ersten widersprechen, werden als «missing items» umcodiert. Der Datensatz an sich fliesst mit ein.
• Limitierter Ansatz: Es wird eine Liste von besonders wichtigen Fragen definiert. Widerspricht sich ein/e Teilnehmer/in innerhalb dieser wichtigen Fragen, werden alle Antworten der Teilnehmerin/des Teilnehmers bei diesen wichtigen Fragen als «missing items» in die Ergebnisse aufgenommen.
• Globaler Ansatz: Sämtliche Fälle mit inkonsistenten Antworten werden aus der Analyse ausgeschlossen.
• Ansatz der inhaltlich überwiegenden Beweislage. Der Fragebogen und die besonders wichtigen Fragen aller Befragten, welche widersprüchliche Antworten gaben, werden sorgfältig geprüft und der Fallstatus wird auf der Grundlage der «überwiegenden Beweislage» zugewiesen, die durch die Auswertung der Antworten ermittelt wird (z. B. wenn es darum geht, Fragebögen zu typisieren und einer Kategorie zuzuordnen). Alle Antworten, die dem zugewiesenen Fallstatus widersprechen, werden als «missing items» betrachtet.

Je nach verwendetem Ansatz zum Umgang mit inkonsistenten Antworten ergibt sich eine unterschiedliche Zahl von exkludierten Fällen – 33 bei «nichts tun» bis zu 1374 beim «globalen Ansatz» (Bauer & Johnson, 2000) – und es ergeben sich damit signifikant unterschiedliche Analyseergebnisse. Es ist daher von grosser Bedeutung, die gewählte Methode kritisch zu bewerten und im Auswertungsreport genauestens zu deklarieren.

Umgepolte Items

Eine Spezialform widersprüchlicher Angaben sind doppelte Items, von denen eines rotiert ist. Solche «Fallen» (wir sind wieder bei roten Heringen) müssen dann zweimal genau entgegengesetzt beantwortet werden, ansonsten wäre eine Antwort widersprüchlich. Zum Beispiel kann ein Item im ersten Teil des Fragebogens untergebracht werden, ein zweites Item dann gegen Ende, wobei typischerweise dieselbe Likert-Skala verwendet wird. Das zweite Item erfragt denselben Inhalt wie das erste in leicht veränderter Formulierung, wird aber negiert (= rotiert) formuliert. Beispielsweise kann gefragt werden: «Das Produkt gefällt mir im Allgemeinen sehr gut.» (5-er-Skala von «trifft sehr zu» bis «trifft gar nicht zu»).  Im weiteren Fragebogenverlauf könnte mit ausreichend grossem Abstand gefragt werden: «Ich finde die Produkte generell mangelhaft.» (5-er-Skala von «trifft sehr zu» bis «trifft gar nicht zu»). Konsistentes, aufmerksames Ausfüllverhalten müsste hier mindestens einigermassen diametrale Ergebnisse erzeugen. Die beiden Skalenwerte innerhalb desselben Falles dürften nach Umpolung eines der beiden Items (Gleichausrichtung) nur eine geringe Varianz aufweisen. Fälle, bei denen diese Bedingung verletzt wurde, könnten wegen Nichtaufmerksamkeit für die Datenanalyse exkludiert werden. Ein konkretes Beispiel zeigt Abbildung 5.

Abbildung 5: Erstes und drittes Item rotiert (angelehnt an Podsakoff et al., 1990)

Es ist allerdings zu bedenken, dass reverse Items unterschiedliche Bedingungen für gute und schwächere Leserinnen und Leser schaffen, da negativ formulierte Items eine höhere Sprachkompetenz und höheren kognitiven Aufwand erfordern und damit einen Bias in die Ergebnisse einsteuern können (Suárez-Alvarez et al., 2018), vor allem bei sprachlich schwächeren Zielgruppen (z. B. bei Kindern und Jugendlichen).

Offensichtliche Fragen

Eine weitere Technik zur Aufmerksamkeitsprüfung sind Fragen, die eine einzige plausible Antwort zulassen, nämlich «trifft zu». Werden solche Fragen auf einer Likert-Skala mit «trifft nicht zu» beantwortet, kann auf mangelnde Aufmerksamkeit geschlossen werden. Beispiel: «Es gibt Menschen, die eine andere Meinung haben als ich» oder «E ist ein Buchstabe». Allerdings ist eine Abstützung auf einzig diese Art von Aufmerksamkeits-Check kaum empfehlenswert und solche Fragen laufen Gefahr, als deutliche Fremdkörper wahrgenommen zu werden, weil deren Funktion von einer Vielzahl an Befragten nicht verstanden wird und sie dadurch irritierend wirken.

A Priori Fakes mit Bots

In den letzten Jahren wurde ein neues Problem erkannt, welches auf den ersten Blick aussieht wie aufmerksamkeitsloses Ausfüllen: das Einsetzen von Botnetzen (automatisierten Scripts, die Formulare ausfüllen) und dedizierte Umfrage-Bots zur Beantwortung kompletter Fragebogen, auch mit offenen Textantworten, bei welchen qualitätsmässig komplett sinnlose, willkürliche Antworten technisch abgefüllt werden. Dabei erzielen Teilnehmende im besten Fall Vergütungen für komplettierte Fragebögen, ohne dass sie selbst tatsächlich Fragen beantworten (Dupuis, 2018; Fullerton und McCullough, 2022). Gegen diese Techniken gibt es wenige wirkungsvolle Massnahmen. Das Abfragen einer anonymen «uniform identifier», einer «einzigartigen Identifikationskennung der Teilnehmenden». So kann beispielsweise in einer Single-Choice-Frage mit einigen Antwortvorgaben das Domizilland der Teilnehmenden abgefragt werden, wobei Bots dann über alle Datensätze hinweg in der Regel eine breite Varianz erzeugen, echte Teilnehmende aber nur das effektive Land auswählen, in dem sie wohnen und IN dem die Studie auch durchgeführt wird oder nach dem sie rekrutiert werden – schlichtweg deshalb, weil sie die Frage verstehen (Fullerton & McCullough, 2022). Panels verwenden auch einen Test-Retest-Mechanismus, bei dem gleiche Fragen mit zeitlich stabilen Antworterwartungen über mehrere Fragebögen hinweggestreut sind. Wenn die Antworten der einzelnen Teilnehmenden auf diese Fragen nicht genau oder akzeptabel nahe übereinstimmen, wird der entsprechende Befragte aus dem Datensatz entfernt (Fullerton et al., 2009). Auch Google ReCAPTCHA können zu Beginn eines Online-Fragebogens eingesetzt werden; diese für Menschen einfach zu lösenden kleinen Aufgaben verwenden «eine fortschrittliche Risikoanalyse-Engine und adaptive Herausforderungen, um bösartige Software von missbräuchlichen Aktivitäten auf Ihrer Website abzuhalten» (Google, 2024).

Item Response Theory

Ein elaboriertes Verfahren zur Aufmerksamkeits-Erkennung post hoc, also nach bereits erfolgter Datenerhebung, stellen auch Rasch-Personen-Fit-Indices dar. Sie bieten einen methodisch fortschrittlichen Ansatz zur Erkennung abweichender Antworten und identifizieren atypische Antwortmuster auf Personenebene, die zum Beispiel als Folge von Betrug oder fehlender Aufmerksamkeit auftreten können (Beck et al., 2019; Li & Olejnik, 1997). Dieses Verfahren ist allerdings nur anwendbar in Skalen, die nach der Item Response Theory (IRT) erstellt wurden (van den Wittenboer et al., 1997) und die eine ausreichende Länge und eine volle Range von Itemschwierigkeiten aufweisen. Für die Marktforschungspraxis sind diese Voraussetzungen im Unterschied zu psychologischen Testverfahren oder Kompetenztests oft nicht gegeben.

Guttman Errors

Guttman-Fehler, welche die Grundlage vieler nichtparametrischer Person-Fit-Statistiken bilden, eignen sich auch direkt für eine Post-hoc-Erkennung abweichender Antwortmuster: Diese treten dann auf, wenn ein Befragter ein schwieriges Item zu einem Thema richtig und danach ein leichtes Item zum selben Thema falsch beantwortet. Voraussetzung dazu sind auch hier Skalen, die Konstrukte mit mehreren Items unterschiedlicher Schwierigkeit (item difficulty) messen. Guttman-Fehler können dann gezählt oder in Relation zur Gesamtzahl der Items gesetzt werden. So können abweichende Antwortmuster in Daten mit dichotomen Antwortskalen genau identifiziert werden (Emons, 2008; Karabatsos, 2003; Meijer, 1994; Meijer, Egberink, Emons, & Sijtsma, 2008). Beck et al. (2019) zeigen auch weitere Person-Fit-Methoden wie U3 person-fit statistic, H^T coefficient und standardized log likelihood auf. Explizit erwähnt seien noch Rasch-Personen-Fit-Indices. Sie bieten einen methodisch fortschrittlichen Ansatz zur Erkennung abweichender Antworten und identifizieren atypische Antwortmuster auf Personenebene, die zum Beispiel als Folge von Betrug oder fehlender Aufmerksamkeit auftreten können (Beck et al., 2019; Li & Olejnik, 1997).

Fazit

Eine proaktive Behandlung des Themas Aufmerksamkeit in Umfragen kann mit zahlreichen Methoden umgesetzt werden, womit in der Regel die Datenqualität gesteigert werden kann. Es gibt aber keine eigentlichen Standardmethoden oder klare Empfehlungen. Viel wichtiger ist es, die Methoden den Erfordernissen der einzelnen Befragung und der Zielgruppe anzupassen und – gerade wenn Meinungsforschung für Auftraggebende durchgeführt wird – die Methodenwahl transparent zu begründen und zu dokumentieren. Umfrageverzerrungen werden somit vermindert und die Validität von Studien erhöht. Eher seltener führt das Exkludieren von nicht aufmerksamen Teilnehmenden jedoch zu einer thematisch relevanten Verzerrung der Stichprobe – dieses Risiko muss von Fall zu Fall geprüft werden.

Aufmerksamkeitsprüfungen haben auch sekundäre Effekte und können aus verschiedenen Gründen die Beteiligung der Befragten erhöhen:

• Sie können die Umfragen für Teilnehmende interessanter machen.
• Rote Heringe oder Instructional Manipulation Checks unterbrechen die Monotonie einer Umfrage.
• halten die Aufmerksamkeit der Befragten aufrecht,
• Aufmerksamkeitsprüfungen machen zwar den Fragebogen etwas länger, erhöhen jedoch die Wahrscheinlichkeit, dass die Befragten jede Frage vollständig lesen und verstehen,
• Einzelne Teilnehmende ärgern sich über «Fremdkörper» oder «Fallen».
• Partizipanten erkennen die Checks und setzen Vertrauen in die Wichtigkeit und Professionalität der Befragung.
• Die Datenanalyse kann nach Exklusion betroffener Datensätze zuverlässiger und ressourcenschonender sein.
• Ein sehr hoher Anteil an unaufmerksamen Teilnehmenden weist im Pretesting auf einen langen, komplizierten, unverständlichen oder monotonen Fragebogen hin oder darauf, dass die Teilnahmemotivation in der Stichprobe nicht ausreicht – ein Thema, dem allenfalls mit der richtigen Ansprache der Teilnehmenden und mit der Kommunikation des persönlichen immateriellen Profits für die Teilnehmenden begegnet werden könnte: Eine Incentivierung mit Geld kann gefährlich sein und Aufmerksamkeitsprobleme sogar im Sinne einer Jagd auf abgeschlossene Fragebögen verschärfen.

Leiner (2019) empfiehlt generell, als wichtigstes Merkmal von Aufmerksamkeit eine angemessene Ausfülldauer des Fragebogens zu Rate zu ziehen, vor allem, wenn im Fragebogen keine Informationen nachgeschlagen werden müssen oder andere komplexe Fragen gestellt werden, die Unterbrüche generieren.

Möglicherweise können mehrere Methoden und Fragen zur Aufmerksamkeitsprüfung eingesetzt werden, die sich methodologisch ergänzen. Auch die Position von Aufmerksamkeitsfragen innerhalb des Fragebogens sollte bedacht werden. Während die Positionierung am Anfang des Fragebogens auf die Teilnehmenden eher präventive Wirkung auf die weitere Aufmerksamkeit im Fragebogen zeigt und für die Auswertungen ein Signal für eine von Anfang an mangelnde Aufmerksamkeit sein kann (z.B. bei testweise Teilnehmenden, Incentivierungsjägern, Teilnahmen aus Neugier), motivieren zwischendurch gestellte Aufmerksamkeits-Checks die Teilnehmenden und «halten sie wach». Gegen Ende der Befragung gestellte Checks dienen meist primär der Identifikation von Teilnehmenden, deren Interesse oder deren Konzentration im Fragebogenverlauf verloren gegangen ist.

Um Teilnehmende nicht zu verärgern oder als Versuchsobjekte zu deklassieren, sollten solche Items jedoch insgesamt vor allem bei fragilen Zielgruppen und allenfalls bei Personen, die nur einmal teilnehmen (z. B. Kunden, Messebesucher, etc.), zurückhaltend oder sogar nur in Pretests eingesetzt werden, um eine Kenngrösse für eine allfällige Aufmerksamkeitsproblematik zu erhalten und diese für Konfidenzintervalle der Ergebnisse der Hauptbefragung im Hinterkopf zu behalten.

Die Autoren

Raffael Meier – Mitgründer/CTO von onlineumfragen.com und Pionier der deutschsprachigen Onlineumfragetechnologie. Er befasst sich mit gesellschaftlichen, technischen und methodologischen Aspekten von Daten.

Kathrin Staub – Mitgründerin von onlineumfragen.com und Principal Consultant. Spezialisiert auf die Beratung namhafter nationaler und internationaler Unternehmen in den Bereichen Methodik und Fragebogenkonstruktion.

Nina Gwerder – ehemalige Lead Consultant bei onlineumfragen.com mit Schwerpunkten in den Themen Statistik, Datenqualität und effektive Auswertung von Onlineumfragen.

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Beim Durchführen von Fragebögen wird immer ein definiertes Ziel verfolgt. Häufig geht es darum die Menschen oder ihre Meinungen besser kennen zu lernen und zu verstehen. Da aber jeder Mensch ein Individuum ist und unterschiedlichste Wertebegriffe oder Handlungsweisen pflegt, werden auch die Antworten unterschiedlich ausfallen. Es stellt sich also am Ende immer die Frage, wie man die Auswertungen kategorisieren oder die Personen dahinter in bestimmte Gruppen einteilt, um schließlich die einzelnen Gruppen von Menschen miteinander vergleichen zu können.

Ein häufiges Anwendungsfeld für solche Kategorisierungen sind Zielgruppenanalysen. Um seine Zielgruppe als Unternehmen besser kennen zu lernen, lohnt es sich mit seinen Kunden zu sprechen, herauszufinden welche Personen dahinterstecken und ihre Merkmale abzufragen. Es gibt viele verschiedene Merkmale die einen Menschen ausmachen können. Darunter sind demografische Merkmale (Alter, Geschlecht, etc.), regionale Merkmale (Wohnort, Stadttypus, etc.), verhaltensorientierte Merkmale (Preisorientierung, Mediennutzung, etc.) oder psychografische Merkmale, welche versuchen Personen nach ihren Werten, Einstellungen und Lebensstilen einzuordnen.

Um diese psychografischen Merkmale von Menschen in unterschiedliche Gruppen einzuteilen, gibt es viele verschiedene Modelle und Methoden. Vier von ihnen möchte ich ihnen kurz vorstellen:

Sinus-Milieus

Das Modell der Sinus-Milieus besteht aus zwei Dimensionen. Auf der Y- Achse befindet sich die Soziale Lage (Unter-, Mittel-, und Oberschicht) und auf der X-Achse die Grundorientierung (Tradition, Modernisierung/Individualisierung und Neuorientierung). Mittels eines quantitativen Fragebogens werden die Menschen innerhalb dieses zweidimensionalen Modelles in verschiedene zusammengehörige Gruppen unterteilt. In Deutschland ergaben sich folgenden 10 Sinus-Milieus: Konservativ-Etablierte, Liberal-Intellektuelle, Performer, Expeditive, Adaptiv-Pragmatisch, Bürgerliche Mitte, Sozialökologisches Milieu, Traditionelle, Prekäre und Hedonisten. Das Modell ermöglicht also die Personen anhand der zwei Dimensionen in unterschiedliche Gruppen mit ähnlichen Werten und Grundorientierungen einzuteilen.

Semiometrie-Modell

Durch das Semiometrie-Modell werden die Einstellungen von Personen zu 14 unterschiedlichen Wertefelder gemessen. Diese Wertefelder sind namentlich: Sozial, verträumt, erlebnisorientiert, kämpferisch, traditionsverbunden, religiös, rational, kulturell, lustorientiert, kritisch, dominant, pflichtbewusst, familiär und materiell. Mittels eines Fragebogens müssen die Personen 10 Begriffe pro Wertefeld auf einer Skala von -3 bis +3 bewerten. Eine -3 bedeutet, dass der Begriff ein sehr unangenehmes Gefühl auslöst und eine +3 ein sehr angenehmes Gefühl. Anhand dieser Punkte wird für jedes Wertefeld einen Score berechnet und die Personen können so charakterisiert und zu Gruppen zusammengefasst werden.

Roper-Consumer Styles

Der Roper-Consumer Styles oder kurz RCS liegt einem ähnlichen Konzept wie das Semiometrie-Modell zu Grunde. Ebenfalls wird die Einstellung oder die Akzeptanz von Personen zu Begriffen und Aussagen abgefragt. Die Ergebnisse werden anschließend auf einer Strukturkarte festgehalten, auf welcher die Seiten jeweils unterschiedliche Bedürfnisse darstellen. Auf der X-Achse befindet sich ein Verlauf von leidenschaftlich leben zu Frieden und Sicherheit und auf der Y-Achse ein Verlauf von Sein zu Haben. Durch die unterschiedliche Positionierung auf der Strukturkarte können die Personen in verschiedene Gruppen eingeteilt werden. Der RCS unterscheidet dabei folgende Gruppen: Träumer, Häusliche, Bodenständige, Abenteurer, Realisten, Weltoffene, Kritische und Anspruchsvolle.

Limbic-Map

Auch die Limpic- Map arbeitet mit Begriffen, Werten und Emotionen. Sie basiert auf der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Dabei kann das Gehirn in drei grundlegende Richtungen, Emotionen einordnen: Stimulanz, Dominanz und Balance. In einem Kreis werden die Räume zwischen diesen drei Richtungen in Abenteuer und Thrill, Disziplin und Kontrolle sowie Fantasie und Genuss eingeteilt. Anschließend werden wieder die Gruppen durch Ihre Positionierung auf dem Kreis eingeteilt. Die sogenannten Limbic Types sind folgende: Harmoniser, Offene, Hedonisten, Abenteurer, Performer, Disziplinierte und Traditionalisten.

Schlussendlich haben alle vier Modelle den gleichen Ansatz und sie versuchen Menschen in Gruppen einzuteilen um diese miteinander vergleichen zu können. Sie schaffen somit eine Grundlage für intensivere Clusteranalysen oder andere statistische Auswertungen. Eine weitere Gemeinsamkeit ist, die problemlose Umsetzung aller vier Modelle über unser Tool. Falls also auch Sie eine Zielgruppenanalyse planen, würden wir uns freuen sie an Board von onlineumfragen.com Begrüssen zu dürfen.