LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie untersucht, wie sich das Wissen über Impfquoten „der anderen Seite“ auf Impfabsichten auswirkt. Wer merkt, dass die gegnerische Partei weniger geimpft ist als gedacht, zeigt später eher die Absicht zur Impfung. Umgekehrt sinkt die Bereitschaft, wenn die gegnerische Impfquote ursprünglich überschätzt wurde. Die Ergebnisse zeigen damit ein Risiko für Botschaften, die niedrige Impfstände vor allem als Negativschock kommunizieren.
Öffentliche Gesundheitskampagnen arbeiten meist mit harten Zahlen: Infektionsraten, Wirksamkeit, Nebenwirkungen. Doch genau dieser Mechanismus kann nach hinten losgehen, wenn Informationen in einem stark politisierten Umfeld ankommen. In den USA zeigt sich besonders deutlich, dass Parteizugehörigkeit bei der COVID-19-Impfung oft stärker mit dem tatsächlichen Impfstatus zusammenhängt als Faktoren wie Bildung, rassische Zugehörigkeit oder Krankenversicherung. Vor diesem Hintergrund ist die zentrale Frage der jetzt diskutierten Untersuchung: Ändert sich das Verhalten wirklich, wenn man Menschen nicht nur allgemeine Fakten liefert, sondern ihnen auch die Impfrealität der jeweils „gegnerischen“ politischen Gruppe vor Augen führt?
Die Forschenden greifen dabei einen Begriff aus der Entscheidungs- und Kommunikationspsychologie auf, der die Wirkung von Fakten gegen die eigene Erwartung beschreibt: den „information shock“. Gemeint ist die Differenz zwischen dem, was eine Person glaubt, und dem, was die Statistik tatsächlich nahelegt. Ein anschauliches Beispiel aus der Studie-Logik: Beträgt die erwartete Wahrscheinlichkeit, dass man sich ansteckt, etwa „sehr selten“, kann die Aussage „ein in fünf Menschen“ eher zur Vorsicht motivieren. Für jemanden, der bislang annimmt, das Virus treffe „die Hälfte der Bevölkerung“, kann dieselbe Zahl dagegen beruhigend wirken. Neu ist hier die Verknüpfung dieses Mechanismus mit politischer Identität und damit die Beobachtung, dass nicht nur die Zahl zählt, sondern auch, wessen Realität sie widerspricht.
Um eine belastbare Ausgangsbasis zu schaffen, erhoben Brandyn F. Churchill (American University), Xiaoxue Sherry Gao und Rong Rong (University of Massachusetts Amherst) zunächst Daten von 200 Erwachsenen. Im Mai 2024 nahmen jeweils 100 selbst identifizierte Demokraten und 100 selbst identifizierte Republikaner teil und berichteten über jüngste Virus-Erfahrungen: ob sie sich infiziert hatten, ob sie medizinische Hilfe suchten sowie Details zu Impfungen und Nebenwirkungen. Das Ergebnis: Infektionsraten und der Bedarf an medizinischer Behandlung lagen in beiden Gruppen auf einem ähnlichen Niveau. Der große Unterschied zeigte sich bei der Impfung: Rund 46 Prozent der Demokraten gaben an, in der jüngeren Vergangenheit eine COVID-19-Impfung erhalten zu haben, während es bei den Republikanern nur etwa 28 Prozent waren. Genau diese Spannweite wurde später als Referenz genutzt.
Darauf aufbauend folgte im August 2024 ein Hauptexperiment mit 579 Teilnehmenden, davon 288 Demokraten und 291 Republikaner. Zunächst mussten die Befragten einschätzen, wie häufig bestimmte gesundheitliche Ereignisse und Entscheidungen in den Ausgangsdaten vorkamen. Dabei erhielten sie eine Belohnungslogik: Sie konnten digitale „Wetten“ platzieren, bei denen die Wahrscheinlichkeit auf einen finanziellen Gewinn davon abhing, wie nah ihre Schätzungen an den tatsächlichen Antworten lagen. Ein Teil sollte die Antworten der eigenen politischen Gruppe vorhersagen, der andere Teil die der gegnerischen. Interessant war vor allem die Genauigkeit: Über beide Lager hinweg wurden die tatsächlichen Häufigkeiten systematisch überschätzt. So lag die Überschätzung der Infektion in der Größenordnung von etwa 20 Prozentpunkten, und auch die vermutete Notwendigkeit medizinischer Intervention wurde um rund 22 Prozentpunkte zu hoch angesetzt. Zusätzlich unterschätzten beide Gruppen Nebenwirkungen von Impfungen sowie die Motivation, sich gezielt zum Schutz anderer impfen zu lassen.
Entscheidend wurde es dann, als den Teilnehmenden per Zufall ein bestimmter Statistiktyp gezeigt wurde und sie anschließend ihre Impfbereitschaft für die nächsten zwölf Monate aktualisieren sollten. Wenn Menschen erfuhren, wie hoch die Infektion oder die Nebenwirkungen in Wirklichkeit waren, änderten sich ihre angegebenen Impfpläne offenbar nicht substanziell. Auch die Einordnung der eigenen Lagerquote erzeugte keine erkennbaren Effekte. Anders verhielt es sich jedoch, als die Personen die reale Impfquote der jeweils gegnerischen Partei sahen: Wer zuvor die gegnerische Impfquote unterschätzt hatte, erklärte mit größerer Wahrscheinlichkeit, im nächsten Jahr ebenfalls eine aktualisierte COVID-19-Impfung in Erwägung zu ziehen. Wer die gegnerische Quote hingegen überschätzt hatte, zeigte sich deutlich weniger geneigt. Die Forschenden prüften mit mathematischen Tests, dass der Zusammenhang nicht nur statistischer Zufall war, und sie veränderten die Zuordnung der präsentierten Information so, dass der Effekt verschwand. Damit rückt die spezifische Information über die Impfrealität des „Gegners“ in den Mittelpunkt.
Als mögliche Erklärung schlagen die Autorinnen und Autoren ein Modell sozialer Erwartungs- und Anpassungsdynamiken vor. In diesem Rahmen passen Menschen ihre Entscheidungen stärker an, wenn sie sehen, dass andere – insbesondere Gruppen, die man typischerweise als „gegen“ ein bestimmtes Verhalten wahrnimmt – genau dieses Verhalten tatsächlich praktizieren. Das erzeugt in der Wahrnehmung der betroffenen Person eher sozialen Druck, nicht „aus der Reihe zu tanzen“. Für die Praxis bedeutet das: Wenn Gesundheitsbehörden mit niedrigen Impfquoten werben, kann die Botschaft bei vielen Empfängern zu einem negativen information shock werden, weil sie ihre Umgebung ohnehin überschätzen. Wird dann die Compliance als „niedrig“ kommuniziert, könnte die soziale Motivation sinken, statt zu steigen. Gleichzeitig weisen die Forschenden darauf hin, dass die Studie vor allem Absichten erfasst: Eine geäußerte Impfbereitschaft garantiert nicht, dass danach auch tatsächlich ein Termin vereinbart und wahrgenommen wird. Zwar planten sie eine viermonatige Nachverfolgung, aber ein Teil der Teilnehmenden reagierte nicht zuverlässig, sodass sich die Absicht nicht robust in tatsächliches Verhalten übersetzen ließ.
Unterm Strich liefert die Veröffentlichung „Partisan differences in healthcare decision-making: Evidence from a vaccine experiment“ (PLOS One; doi: https: //doi.org/10.1371/journal.pone.0352319) einen wichtigen Hinweis für die nächste Kommunikationsrunde in öffentlichen Gesundheitsthemen. Für Organisationen, die Kampagnen planen, verschiebt sich der Fokus: Nicht nur „Welche Zahl“ ist relevant, sondern auch „Welche Gruppe“ wird durch die Zahl beschrieben und ob die Information die eigene Erwartung nach oben oder unten bricht. Zugleich bleibt wissenschaftlich offen, warum gerade die gegnerbezogene Impfquote so stark wirkt und welche kognitiven Pfade dahinterliegen. Für zukünftige Arbeiten heißt das: mehr Teilnehmer, feinere Aufschlüsselung nach demografischen Kategorien und eine genauere Messung der inneren Mechanik, die aus widersprüchlichen Parteistandpunkten konkrete medizinische Entscheidungen formen kann.
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