Politischer Zynismus kann, so wie auch mangelnde „external political efficacy“ (d.h. mangelnde Responsivität oder mangelnde Einflussüberzeugung in dem politischen System), als Einstellung und eine Teildimension politischer Entfremdung (Anomie) oder „Politikverdrossenheit“ und somit als fehlende Unterstützung für das politische System verstanden werden (Arzheimer, 2002; Dekker & Meijerink, 2012). Diese Dimension bezieht sich jedoch nicht auf das System als Ganzes (z.B. repräsentative Demokratie), sondern insbesondere auf die Skepsis bzw. das Misstrauen gegenüber den gegenwärtigen politischen Autoritäten, d.h. de facto den politischen Amtsinhabern. Politischer Zynismus spiegelt somit das Gegenteil von Vertrauen in diese Autoritäten wider. Während external efficacy eine längerfristige Einschätzung hinsichtlich der Responsivität bezogen auf die eigene Person meint, ist Zynismus eine Bewertung, tendenziell auch stärker durch kurzfristige Faktoren, wie z.B. Skandale, geprägt. In der Wahlforschung wird letztere Art von politischer Unzufriedenheit häufig mit der Wahl extremer, insbesondere extrem rechter Parteien (vgl. Arzheimer, 2002; Pattyn, Van Hiel, Dhont, & Onraet, 2012), aber auch geringer Wahlbeteiligung (vgl. Weber 2011) in Verbindung gebracht.

Itemkonstruktion und Itemselektion

Die verwendeten Items ähneln anderen Frageformulierungen bzw. Likert-Items aus dem Bereich der Messung von politischem Zynismus, in denen (fehlende) moralische Qualitäten abgefragt werden, wie z.B.: „Politicians are only interested in getting and maintaining power”, „Most politicians are honest and in no way corrupt” (Pattyn et al., 2012), “Die meisten Parteipolitiker sind vertrauenswürdige und ehrliche Menschen“ (Falter, Gabriel, Rattinger, & Schmitt, 2012) oder „Politicians are reliable“, „Politicians are profiteers“ sowie „Politicians get a kick out of power“ (Dekker & Meijerink, 2012).

Im Rahmen der Fragebogenentwicklung hat das AUTNES-Team in kognitiven Interviews (n = 10) die Inhaltsvalidität von vier möglichen Items getestet, um danach eine weitere Auswahl zu treffen und Formulierungen der Items sowie deren Antwortskala anzupassen. Zunächst wurde, so wie auch in früheren Studien, eine 5-stufige trifft zu/trifft nicht zu-Antwortskala für folgende Fragestellung und Items verwendet:

„Ich lese Ihnen jetzt eine Reihe von Aussagen über Politiker vor. Bitte sagen Sie mir, ob diese Aussage für Sie jeweils sehr zutrifft, eher zutrifft, eher nicht zutrifft, gar nicht zutrifft oder weder zutrifft noch nicht zutrifft.“

-       „Fast alle Politiker verraten ihre Prinzipien oder brechen ihre Versprechen, um voranzukommen.“

-       „Die meisten Politiker sind in der Politik, um möglichst viel für sich selbst herauszuholen.“

-       „Die meisten Politiker sind alles in allem ehrlich mit den Wählern.“

-       „Die meisten Politiker nehmen ihre Aufgabe ernst und strengen sich an.“

Die Zustimmung zu den Aussagen und die Einschätzung der Häufigkeit des Vorkommens (z.B. „die meisten Politiker“ bzw. „fast alle Politiker“) in der Item-Formulierung wurde tendenziell als inkompatibel eingeschätzt. Daher wurde die Antwortskala direkt auf eine Einschätzung der Häufigkeit des Verhaltens bzw. der Zahl an Politikern adaptiert und die Formulierung der Fragestellung dementsprechend geändert (siehe oben).

Zwei der genannten Items wurden schließlich aufgrund inhaltlicher Übereinstimmung mit dem Konzept und gegensätzlicher Polung (balancierte Skala) für die Skala KPZ ausgewählt, wobei hier stärker eine moralische Komponente anstatt möglicher Kompetenz adressiert wird (vgl. Dekker & Meijerink, 2012). Diese beiden Items wurden zusammen mit anderen Fragen in telefonischen Interviews (n = 102) faktorenanalytisch im Sinne ihrer möglichen Abgrenzung zu anderen Konstrukten pre-getestet sowie zwei verschiedene Antwortskalen in Sub-Stichproben verglichen. Eine 4-stufige Antwortskala (ohne mittlere Kategorie: ‚etwa die Hälfte‘) lieferte Reliabilitätswerte nach Cronbach von α = .48 (bei n = 44), während die 5-stufige Antwortskala, wie weiter oben beschrieben, Reliabilitätswerte von α = .70 (bei n = 52) zeigte. Diese 5-stufige Antwortskala wurde schließlich in den folgenden Erhebungen verwendet.

Stichproben

Die Stichproben, in denen die Skala schließlich angewendet wurde, wurden im Rahmen der Austrian National Election Study (AUTNES) 2013 gezogen:

-       Pre-Post-Stichprobe: Daten dieser Stichprobe (n = 3266) wurden face-to-face (CAPI) mittels einer mehrfach geschichteten Zufallsstichprobe erhoben („AUTNES Pre- and Post Panel Study“) (Kritzinger, Zeglovits et al., 2014). Feldzeit W₁: November und Dezember 2012 sowie April bis Juni 2013, Feldzeit W₂: 30. September bis 2. Dezember 2013. Durchführung: Institut für empirische Sozialforschung (IFES).

Geschlecht: = 49.1% männlich; Alter: M [min; max] = 45.3 [15; 96], SD = 19.5; Bildung: 22.1% max. Pflichtschule, 47.3% Berufsbildende mittlere Schule oder Berufsschule, 18.4% Höhere Schule mit Matura (Abitur), 12.3% Hochschule oder tertiäre Ausbildung.[1]

-       RCS-Panel-Stichprobe: Daten dieser Stichprobe (n = 4011) wurden telefonisch (CATI) mittels einer Zufallsstichprobe im Rolling-Cross-Section (RCS) Design erhoben („AUTNES Rolling Cross-Section Panel Study“) (Kritzinger, Johann et al., 2014), indem versucht wird, eine Querschnittsbefragung über einen längeren Zeitraum durchzuführen, wobei gleichzeitig jedes Sample eines Tages eine Zufallsstichprobe für sich darstellen soll. Feldzeit W₁: August bis September 2013, Feldzeit W₂: Oktober bis November 2013, Feldzeit W₃: August bis Oktober, 2015. Durchführung: IPR Umfrageforschung.

Die Stichprobe der ersten Woche aus W₁ (RCS) (5. bis 9. August) wurde für die Analysen gelöscht (W₁ n = 3715), da nicht ausreichend Durchmischung für eine Zufallsstichprobe gewährleistet war. Geschlecht: = 48.5% männlich; Alter: M [min; max] = 48.0 [16; 98], SD = 16.4; Bildung: 13.3% max. Pflichtschule, 49.5% Berufsbildende mittlere Schule oder Berufsschule, 24.1% Höhere Schule mit Matura (Abitur), 13.2% Hochschule oder tertiäre Ausbildung.

-       WEB-Panel-Stichprobe: Daten dieser Stichprobe wurden online (CAWI) mittels einer Gelegenheitsstichprobe erhoben („AUTNES Online Panel Study“) (Kritzinger et al., 2016). Feldzeit W_1-4: August bis Oktober 2013, Feldzeit W₅: Mai und Juni 2014, Feldzeit W₆: Oktober und November 2015. Durchführung: TNS Opinion (Brussels).

Das Instrument wurde in der 6. und letzten Welle eingesetzt (n = 1161). Geschlecht: = 50.8% männlich; Alter: M [min; max] = 47.0 [16; 87], SD = 14.6; Bildung: 4.7% max. Pflichtschule, 45.2% Berufsbildende mittlere Schule oder Berufsschule, 25.7% Höhere Schule mit Matura (Abitur), 24.5% Hochschule oder tertiäre Ausbildung.

Grundgesamtheit sind österreichische Staatsbürger ab 16 Jahren mit Wohnort in Österreich bzw. eine Quotenstichprobe aus einem Online Access Panel, das nach den Merkmalen Geschlecht, Alter, Bundesland und Haushaltsgröße geschichtet wurde. Detaillierte Darstellungen des Stichprobendesigns und der Erhebungen finden sich in den entsprechenden Dokumentationen (siehe „Datenquellen“ unten). Die Daten der Pre-Post-Stichprobe und der RCS-Panel-Stichprobe werden für die Analysen nachträglich mittels Poststratifikationsgewicht (Quelle: Mikrozensus, Statistik Austria) gewichtet.

Variablen

Eine detaillierte Liste der Erhebungsinstrumente und Variablen, die zusätzlich zu dem vorliegenden Instrument erhoben wurden, findet sich in den entsprechenden Dokumentationen (siehe „Datenquellen“ unten).

Itemkennwerte

Tabelle 1 deutet auf eine schiefe Verteilung in den Antworten hin, d.h. Tendenz zu den Polen (Antwortkategorien 4 und 5 bzw. 1 und 2), die einen vergleichsweise hohen politischen Zynismus anzeigen.

Tabelle 1

Rohe, ungewichtete Häufigkeiten, Mittelwerte (M) und Standardabweichungen (SD)

Anmerkung. Antwortskala 1 – „so gut wie alle“ bis 5 – „so gut wie keine“. W = Welle im Panel (Erhebungsmodus).

Reliabilität

Reliabilitätsschätzungen der Skalenwerte (siehe Tabelle 2) für die zwei Items belaufen sich nach Cronbach auf α = .46 bis .69 (vgl. Pre-Test: α = .70). Berechnungen von α für ordinale und schief verteilte Indikatoren, die auf polychorischen Korrelationen basieren (Zumbo, Gadermann, & Zeisser, 2007), liegen zwischen α_ordinal = .54 und α_ordinal = .76. Diese vergleichsweise geringen Werte sind angesichts des Designs (lediglich zwei semantisch gegensätzliche Indikatoren) jedoch erwartbar (z.B. Schriesheim, Eisenbach, & Hill, 1991; Weijters & Baumgartner, 2012) und als akzeptabel für Gruppenvergleiche und Korrelationsstudien zu betrachten. Trotz der möglichen Instabilität dieser Einstellungsvariable, zeigt die Test-Retest-Reliabilität vergleichsweise hohe Schätzwerte für kürzere Intervalle (bis 3 Monate): r_tt = .72 bis .75. Geringere Werte der Test-Retest-Reliabilität für längere Intervalle (mehrere Monate) sind sowohl auf die Instabilität des Merkmals, möglicherweise aber auch auf den Moduswechsel in der Erhebung (Pre-Post Sample: F2F auf CATI) zurückzuführen (vgl. Dillman & Christian, 2005).

In Summe deuten die Ergebnisse somit auf eine für Kurzskalen, die nicht aus vielfachen und stark homogenen Items bestehen, ausreichende Messgenauigkeit hin. Unter diesen Gegebenheiten zeigt die Test-Retest-Korrelation im kurzen Intervall (1-4 Wochen) ebenfalls ausreichende Messgenauigkeit, für längere Intervalle aber, wie zu erwarten, geringere Stabilität.

Tabelle 2

Reliabilitätsschätzung

Anmerkung. ^a) Daten gewichtet. W = Welle im Panel (Erhebungsmodus).

Validität

Für die Skala KPZ liegen bivariate Korrelationen der Gesamtskala mit verschiedenen externen Kriterien (Kriteriums- oder Konstruktvalidität) in den drei Stichproben vor (siehe Tabelle 3). Theoretisch erwartet wurden:

·         Positive Korrelationen mit der Unterstützung von bzw. Sympathie gegenüber Anti-Establishment-Parteien, wie z.B. der Freiheitlichen Partei Österreichs (FPÖ). Zur Messung wurde herangezogen: Propensity to vote (kurz: PTV) für alle Parteien, die sowohl vor als auch nach der Wahl 2013 im Nationalrat (österreichisches Parlament) vertreten sind: „Bitte sagen Sie mir auf einer Skala von 0 bis 10 wie wahrscheinlich es ist, dass Sie die einzelnen Parteien jemals wählen werden“ (11-Punkt Skala) oder Sympathie: „Auf einer Skala von 0 bis 10, wie sympathisch sind Ihnen die politischen Parteien in Österreich?“ (11-Punkt Skala).

·         Negative Korrelationen mit „external“ political efficacy (als positiv gepoltes Konstrukt), d.h. Überzeugungen hinsichtlich der Responsivität des politischen Systems als Ganzes. Zur Analyse wurde herangezogen: „External“ political efficacy: „Politiker kümmern sich nicht um das, was Leute wie ich denken“ (5-Punkt Skala).

·         Negative Korrelationen mit Vertrauen in zentrale politische Institutionen, wie Parlament und Regierung oder der Demokratie als Ganzes (Arzheimer, 2005). Messung Vertrauen Parlament/Regierung: „Ich nenne Ihnen jetzt eine Reihe von öffentlichen Einrichtungen und Organisationen. Bitte sagen Sie mir für jede, wie viel Vertrauen Sie in sie haben: sehr großes Vertrauen, etwas Vertrauen, teils/teils, wenig Vertrauen, gar kein Vertrauen?“ (5-Punkt Skala); Demokratiezufriedenheit (Österreich): „Wie zufrieden oder unzufrieden sind Sie alles in allem mit der Demokratie, so wie sie in Österreich funktioniert? Sehr zufrieden, eher zufrieden, [teils-teils] eher unzufrieden oder sehr unzufrieden?“ (4-Punkt Skala in der Pre-Post und in der Web-Umfrage, 5-Punkt-Skala in der RCS-Befragung).

·         Negative Haltungen hinsichtlich der EU und europäischer Integration als „Elitenprojekt“ (vgl. z.B. Hooghe & Marks, 2007), gemessen über eine Themen-Position pro EU-Integration: „Manche sagen, dass die europäische Einigung schon zu weit gegangen ist, andere sagen, dass die europäische Einigung noch weiter vorangetrieben werden sollte“ (11-Punkt Skala).

·         Negative Korrelationen mit Parteiidentifikation als Indikator für politische Integration (vs. Anomie), gemessen als: „Stehen Sie [einer Partei] sehr nahe (3), ziemlich nahe (2) oder nicht sehr nahe (1)?“ Keine Identifikation sowie alle anderen Antworten (=0).

·         Positive Korrelationen mit der Einschätzung, es gäbe eine falsche oder negative Entwicklung in einem Land (Dekker & Meijerink, 2012), gemessen über die (Verschlechterung) der Wirtschaftslage: „Was würden Sie sagen: Ist die Wirtschaftslage in Österreich in den letzten 12 Monaten viel besser geworden, etwas besser geworden, gleich geblieben, etwas schlechter geworden oder viel schlechter geworden?“ (5-Punkt Skala).

·         Positive Korrelationen mit Vorurteilen, insbesondere gegenüber Immigranten (Pattyn et al., 2012), z.B. ablehnende Einstellungen gegenüber Zuwanderung, gemessen über zwei Items: „Die österreichische Kultur wird durch Zuwanderung bereichert.“ (recodiert) vs. „Die Zuwanderung nach Österreich soll gestoppt werden“ (α = .75 bis .79).

·         Positive Korrelationen mit dem Glauben an Verschwörungstheorien, insofern Deutungen und Berichte von „offiziellen Stellen“ oder der politischen Autoritäten als unwahr wahrgenommen werden (Goertzel, 1994): „Auf einer Skala von 0 bis 10, bei der 0 „sehr unwahrscheinlich“ bedeutet und 10 „sehr wahrscheinlich“, wie wahrscheinlich oder unwahrscheinlich ist es Ihrer Meinung nach, dass die folgenden Aussagen zutreffen?:“ „Die derzeitige Finanzkrise wurde von Bankern absichtlich ausgelöst, um ihren eigenen Profit zu erhöhen“, „Die Regierung und die Telekommunikationsfirmen verheimlichen wissentlich die Beweise dafür, dass Handystrahlung schlecht für unsere Gesundheit ist“, „Die Politiker verheimlichen das wahre Ausmaß der Zuwanderung nach Österreich“, „Auf Basis geheimer Regierungsprogramme versprühen Flugzeuge chemische Substanzen in Österreich“ (α = .76).

·         Positive Korrelationen mit autoritären Einstellungen (RWA) (vgl. auch Goertzel, 1994; Pattyn et al., 2012), insbesondere Unterstützung der Bestrafung der von der Norm abweichenden Individuen (Aggression). Siehe dazu Items der B-RWA-6 (siehe: Aichholzer & Zeglovits, 2015) (α = .59 bis .63).

·         Negative Korrelationen mit der Dimension Verträglichkeit sowie schwach positive Korrelationen mit Neurotizismus der Big Five Persönlichkeitsmerkmale (Arzheimer, 2005; Pattyn et al., 2012). Siehe dazu Items des BFI-10 (siehe: Rammstedt & John, 2007) (Verträglichkeit: α = .14 bis .15, Neurotizismus: α = .43 bis .61).

·         Negative Korrelationen mit politischem Interesse und formaler Bildung (vgl. Pinkleton et al. 1998). Messung Interesse: „Einmal ganz allgemein gesprochen: Sind Sie sehr, ziemlich, wenig oder gar nicht an Politik interessiert?“ (4-Punkt Skala).

Tabelle 3

Validitätskoeffizienten der Skala KPZ (Pearson Korrelationen)

Anmerkung. ^*p < .05, ^**p < .01, ^***p < .001. Außenkriterien stellen gegebenenfalls jeweils einfache Summenscores aus den Indikatoren dar. Daten gewichtet. ^a) RCS-Panel: Variablen aus späterer Panel-Welle (Abstand ca. 2 Jahre). ^b) WEB-Panel: Variablen aus früheren Panel-Wellen (Abstand >1 Jahr).

Als Kriterium für die Stärke werden nach Cohen (1992, S.157) schwache (|r| ≥ .10), mittlere (|r| ≥ .30) oder starke (|r| ≥ .50) Zusammenhänge unterschieden. Die Ergebnisse zeigen mittelstarke Korrelationen mit den genannten Außenkriterien politische Anomie bzw. mangelndes Systemvertrauen, aber auch politisch-ideologische Einstellungen, hingegen geringe Korrelationen mit Persönlichkeitsfaktoren, wobei Korrelationen in ihrer Größe vergleichbar mit Studien anderer Kurzskalen sind. Zusammenfassend wird die inhaltliche Validität der Skala somit weitgehend gestützt.

Weitere Gütekriterien

Zusätzlich wurde die Messinvarianz des Instruments über die drei Erhebungsmodi, CAPI, CATI und CAWI, überprüft (Tabelle 4). Hierfür wurde die jeweils erste Panel-Welle der drei vorliegenden Stichproben verwendet. Außerdem wurde die Messinvarianz über die Zeit, d.h. über zwei Messungen hinweg, für das Pre-Post- und das RCS-Panel geprüft (Tabelle 5). Die Prüfung erfolgt auf Basis einer schrittweisen Restriktion bzw. Gleichsetzung der Messparameter eines Messmodells, d.h. der Faktorladungen auf das Konstrukt, der Schwellenwerte der Antwortkategorien (Thresholds, bei kategorialen Indikatoren) sowie der Residuen (=volle Restriktion), um die Gleichheit der „Messeigenschaften“ statistisch zu prüfen (siehe Millsap & Yun-Tein, 2004).

Die Analysen erfolgen mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse (CFA) für ordinale Indikatoren über eine WLSMV-Schätzung in Mplus 7. Auf Grund der großen Stichproben werden zusätzlich zu χ²-Werten die Güteindikatoren CFI und RMSEA herangezogen. Da für diese Skala nur zwei Indikatoren vorliegen, können lediglich die Ergebnisse für ein „striktes“ Messmodell als Ausgangsmodell herangezogen werden, da gleiche Faktorladungen der beiden Indikatoren bereits angenommen werden müssen. Für das Messmodell über die Zeit wurden indikatorspezifische Methodenfaktoren in das Modell eingeführt, um die mögliche spezifische Kovarianz der Indikatoren über die Zeit abzubilden (siehe Abbildung 1 und detaillierte Ergebnisse in Tabelle 6). Latente Mittelwerte und Faktorvarianzen wurden über die Messzeitpunkte hinweg nicht restringiert (d.h. in Welle 2 jeweils frei geschätzt).

Tabelle 4

Zusammenfassung der Fit-Maße zum Testen der Messinvarianz über Modi/Stichproben

Anmerkung. Gruppenvergleich: n = 3073 (Pre-Post), n = 3555 (RCS), n = 1128 (WEB). Berechnungen in Mplus 7 mit WLSMV-Schätzung und Theta-Parametrisierung. Daten gewichtet.

Tabelle 5

Zusammenfassung der Fit-Maße zum Testen der Messinvarianz über die Zeit

Anmerkung. Berechnungen in Mplus 7 mit WLSMV-Schätzung und Theta-Parametrisierung. Daten gewichtet.

Abbildung 1. Vorgeschlagenes Messmodell zum Testen der Messinvarianz über die Zeit.

Anmerkung. y = Item, PZ = Politischer Zynismus, M = Methodenfaktor.

Die genannten Güteindikatoren (restriktive Modelle jeweils CFI > .95 und RMSEA < .08) sowie deren Veränderung (Änderung jeweils < .01) legen nahe, dass weitgehende Messinvarianz vorliegt. Vergleiche von Korrelationen als auch der Mittelwerte der Gesamtskala für das Konzept „Politischer Zynismus“ über Stichproben/Modi und über Zeit hinweg scheinen somit zulässig.

Tabelle 6

Ergebnisse des Messmodells mit voller Restriktion über die Zeit

Anmerkung. ^*p < .05. Koeffizienten nach Stichprobe: Pre-Post / RCS-Panel. Einträge zeigen standardisierte Faktorladungen und Item-Reliabilitäten (R²). Varianzen in der Diagonale, Korrelationen darunter. Berechnungen in Mplus 7 mit WLSMV-Schätzung und Theta-Parametrisierung. Daten gewichtet.

Danksagung

Diese Publikation und Forschung wurde im Rahmen der Austrian National Election Study (AUTNES) durchgeführt, ein Forschungsnetzwerk (NFN) gefördert durch den Fonds zur Förderung der wissenschaftlichen Forschung (FWF) [S10902-G11]. Insbesondere wird Eva Zeglovits sowie dem AUTNES-Team für die Diskussion und Entwicklung der Fragebögen herzlich gedankt.