LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Großanalyse über 17 Länder stellt die verbreitete Annahme infrage, dass eine allgemeine „Conspiracy Mentality“ Verschwörungstheorien automatisch zu einem Cluster zusammenschweißt. Die Forscher nutzen Netzwerkpsychometrie, um zu testen, ob ein genereller Mentalitätswert als statistischer Hub in den Antworten auftaucht. In vielen Ländern zeigt sich jedoch: Spezifische Glaubensitems sind zentraler, oder die Mentalität bleibt am Rand des Antwortnetzwerks. Damit hängt das Bild stärker davon ab, welche Fragen und Fragebatterien genutzt werden als bisher angenommen.
Wer Verschwörungstheorien zu einem „Konglomerat“ aus ähnlichen Denkmustern zusammensetzt, greift oft zu einer einfachen Erklärung: Menschen, die eine Verschwörung besonders glauben, sollen zugleich eine übergeordnete Grundhaltung teilen. In der Psychologie wird dafür seit Jahren der Begriff „conspiracy mentality“ verwendet – ein Generalverdacht gegenüber mächtigen Gruppen, ohne dass dabei eine konkrete Geschichte im Zentrum stehen muss. Genau diese Logik wird nun durch eine breit angelegte Studie herausgefordert, die Antworten aus drei vergleichenden Datensätzen mit insgesamt nahezu 30.000 Teilnehmenden in 17 nationalen Stichproben gegeneinander stellt.
Der zentrale Punkt: Die Arbeit trennt sauber zwischen zwei Ebenen des verschwörungstheoretischen Denkens. „Specific conspiracy beliefs“ sind demnach konkrete Behauptungen darüber, dass große Ereignisse oder gesellschaftliche Entwicklungen auf geheime Pläne einflussreicher Akteure zurückgehen – etwa im Sinne von Verschwörungen über Anschläge oder angeblich versteckte Risiken medizinischer Maßnahmen. „Conspiracy mentality“ dagegen beschreibt eher eine generalisierte Weltanschauung: Man vermutet Manipulation und verdeckte Einflussnahme, ohne sich auf eine bestimmte Gruppe oder ein konkretes Ereignis festzulegen. Die Autoren greifen damit eine Grundfrage auf, die in der Forschung lange als ziemlich stabil galt: Warum werden so unterschiedliche Verschwörungserzählungen häufig gemeinsam geglaubt, selbst wenn sie inhaltlich nicht zusammenpassen.
Historisch lässt sich diese Clusterbildung nicht nur theoretisch begründen, sondern auch in früheren Befunden beobachten. Oft berichten Studien, dass Menschen selten nur eine einzelne Verschwörung „isoliert“ akzeptieren. Ein klassisches Beispiel aus der Literatur sind Daten zu Überzeugungen rund um den fiktiven oder realen Tod von Prominenten: Wer etwa glaubt, eine Person habe ihren eigenen Tod vorgetäuscht, zeigt in Messungen häufig auch mehr Zustimmung zu abweichenden, aber ähnlich strukturieren Erzählungen. Als Erklärungsangebot standen zwei konkurrierende Perspektiven im Raum: Entweder wirkt eine allgemeine Mentalität wie ein vorgelagerter Treiber, oder die spezifischen Glaubensinhalte verhalten sich wie ein sich gegenseitig stützendes Netz. Die Netzwerkidee ist dabei nicht rein metaphorisch, sondern wird statistisch modelliert, indem einzelne Frageitems als Knoten betrachtet werden und Verbindungen als verbleibende Zusammenhänge nach Kontrolle anderer Items.
Um diese Rivalität direkt zu testen, greifen die Forschenden zu Netzwerkpsychometrie – unter anderem mit Exploratory Graph Analysis und Confirmatory Factor Analysis, also Verfahren, die sowohl nach Clustern in Antwortmustern suchen als auch prüfen, ob vorgeschlagene Gruppierungen zur Datenstruktur passen. Anschließend schätzen sie Partial-Correlation-Netzwerke: Jedes Item wird als „node“ dargestellt, und die Kanten repräsentieren statistische Links, die zwischen zwei Items verbleiben, wenn alle anderen Items berücksichtigt sind. Für die Hypothese „Mentalität verursacht das Cluster“ integrieren sie einen kombinierten Conspiracy-Mentality-Score in das Netzwerk der spezifischen Verschwörungsglauben. Wenn diese allgemeine Haltung tatsächlich der Kernmechanismus wäre, müsste der Mentalitätswert im Netzwerk die Rolle des am stärksten verbundenen Hubs übernehmen.
Das Ergebnis variiert jedoch stark nach Studie und Land. In Studie 1, basierend auf dem SUSPECTS-Projekt mit Datenerhebung im Jahr 2024 in acht westlichen Demokratien (darunter Deutschland und Frankreich), bestätigen die Analysen zwar in allen acht Ländern die Trennung zwischen allgemeiner Mentalität und spezifischen Verschwörungsüberzeugungen als zwei Dimensionen. Doch die Mentalitätszentrierung wird in allen Ländern außer Frankreich statistisch falsifiziert oder bleibt dort zumindest unklar: Der Mentalitäts-Score landet in sieben Staaten als am wenigsten verbundener Knoten. Drehen die Forschenden die Blickrichtung um – also setzen sie den kombinierten Specific-Beliefs-Score ins Netzwerk der Mentalitätsitems –, wird das Bild differenzierter: In mehreren Ländern (u. a. Frankreich, Deutschland, Vereinigtes Königreich und USA) hat der spezifische Glaubensscore hohe Verbindungskraft, erreicht aber nur in Frankreich das strengere Kriterium, alle einzelnen Mentalitätsitems zu übertreffen. In den übrigen Ländern bleiben die Tests formal „inconclusive“, ohne dass das Mentalitätsmodell eindeutig unterstützt oder widerlegt wird.
Studie 2 schiebt die Frage in einen anderen Kontext: Für die Auswertung werden Daten neu analysiert, die im Mai 2021 in den USA erhoben wurden. Dabei nutzen die Forschenden ein Set, das politisch und kulturell besonders prominente Verschwörungsthemen abdeckt. Die anfängliche Clusterung ordnet zwar zunächst alle Fragen gemeinsam zu, aber ein direkter Modellvergleich zeigt erneut, dass zwei Faktoren (Mentalität und spezifische Überzeugungen) die Antwortstruktur besser erklären als ein Einfaktoransatz. Im Unterschied zu Studie 1 neigt das Muster stärker zur Mentalitäts-zentrierten Interpretation: Der allgemeine Mentalitätswert besitzt in den USA die höchste Verbindungskraft im Netzwerk der spezifischen Überzeugungen und übertrifft mehrere konkrete Glaubensitems, während umgekehrt kein einzelnes Item eindeutig den Mentalitätswert dominiert. Studie 3 erweitert den Horizont erneut, indem sie Daten aus einem „Comparative Conspiracy Research“-Datensatz aus dem Zeitraum Dezember 2022 bis Januar 2023 nutzt, verteilt auf Australien, Brasilien, Kanada, Deutschland, Libanon, Marokko, Südafrika sowie die USA. Hier hält die Trennung zwischen Mentalität und spezifischem Glauben in vielen Ländern stand, doch die Rolle der Hubs kippt: In sechs Staaten wird die Mentalitäts-zentrierte Hypothese falsifiziert, in zwei Ländern bleibt sie unklar, während die belief-zentrierte Alternative in allen acht Ländern falsifiziert wird. Ein wichtiges Detail: Die Autoren prüfen außerdem Robustheit, indem sie im größeren Item-Set zufällig Fragen „dropen“, um Effekte durch unterschiedliche Itemanzahlen in den Zusammenfassungswerten auszuschließen; die Hauptmuster bleiben dabei grundsätzlich erhalten.
Damit liefert die Studie keine einzelne endgültige Mechanismusantwort, sondern einen methodischen Hinweis, der für die Forschungspraxis Konsequenzen hat: Es gibt offenbar nicht „das eine“ Beziehungsprofil zwischen allgemeiner Verschwörungsmentalität und konkreten Glaubensinhalten, sondern es hängt an der Messung. Die Autoren betonen zudem die Grenzen des Designs: Alle Daten stammen aus Querschnittserhebungen zu einem Zeitpunkt. Netzwerk-Hubs zeigen deshalb, welche Antworten unter Kontrolle anderer Items besonders eng zusammenhängen – sie beweisen nicht, welche Richtung der Einflusskette gilt. Für die Praxis heißt das: Wenn Studien unterschiedliche Fragebatterien verwenden, können identische theoretische Behauptungen über „Ursachen“ in der Auswertung unterschiedlich aussehen. Für die Forschung bleibt offen, ob entweder die Mentalität in manchen Settings wirklich stärker wirkt, oder ob spezifische Verschwörungsglauben so miteinander verschränkt sind, dass ein generischer Treiber statistisch kaum noch dominiert.
Auch für die KI- und Datenanalyse in der Gesellschaftsforschung ist die Methodik relevant, weil sie zeigt, wie stark statistische Schlussfolgerungen von Modellannahmen abhängen. Netzwerkpsychometrie betrachtet nicht einfach latente „Eigenschaften“ als einzige Erklärung, sondern erlaubt, dass sich die Struktur der Antworten wie ein Geflecht aus gegenseitigen Plausibilisierungseffekten verhält. Für Unternehmen und Institutionen, die mit Meinungsdaten, Community-Analysen oder Risikoindikatoren arbeiten, ist das vor allem eine Warnung vor Pauschalisierungen: Selbst wenn die Begriffslogik „mentalitätstreibend“ intuitiv wirkt, kann die Messarchitektur entscheiden, ob ein genereller Faktor als dominanter Knoten erscheint oder ob die Dynamik eher im konkreten Inhalt verankert bleibt. Als nächster Schritt schlagen die Autoren vor, Messungen von specific beliefs stärker zu verbessern und Panel-Designs zu nutzen, die Veränderungen über die Zeit sichtbar machen.
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