Obwohl Nostalgie häufig im alltäglichen Sprachgebrauch verwendet wird, ist die wissenschaftliche Grundlage zu diesem Konstrukt erstaunlich lückenhaft und inkonsistent. Anders als der alltäglich genutzte Begriff der Nostalgie differenziert die Wissenschaft die Antizipatorische, Historische und Personale Nostalgie (Batcho & Shikh, 2016; Marchegiani & Phau, 2007; Marchegiani & Phau, 2013a). Die Facetten der Nostalgie unterscheiden sich in den erlebten Gefühlen und dem Bezugsrahmen dieser: Im Gegensatz zu Historischer und Antizipatorischer Nostalgie bezieht sich die Personale Nostalgie ausschließlich auf die selbst erlebte Vergangenheit und auf autobiografische Erinnerungen (Marchegiani & Phau, 2007; Marchegiani & Phau, 2013a). Bedingt durch den Selbstreferenzeffekt gehen stärkere Gefühle (Marchegiani & Phau, 2013a) und günstigere und weniger negative affektive Reaktionen (Batcho & Shikh, 2016) mit Personaler Nostalgie einher. Sie kann dabei durch Personen, Objekte, Ideen und Erfahrungen hervorgerufen werden (Holak & Havlena, 1998) und wird häufig durch einen negativen Affekt im Moment ausgelöst (Wildschut et al., 2006). Dadurch wird auch deutlich, dass es sich bei Personaler Nostalgie um einen affektiven Zustand mit sowohl positiver als auch negativer Valenz handelt (bittersweet, Holak & Havlena, 1998) und die Empfindungen, die mit Nostalgie einhergehen, individuell gemischt ausfallen können (Turner & Stanley, 2021).

Es zeigte sich, dass es keine einheitliche Definition zu Personaler Nostalgie gibt. Basierend auf bereits bestehender Literatur (Holak & Havlena, 1998; Marchegiani & Phau, 2007) definierten wir Personale Nostalgie daher als einen komplexen affektiven Zustand mit vorwiegend positiver Valenz, der durch die Reflexion über eigene erinnerte Erlebnisse hervorgerufen wird und mit der persönlichen Vergangenheit assoziiert ist. Des Weiteren nahmen wir an, dass es sich um einen Trait mit einer affektiven Dimension handelt.

Nostalgie zeigt Zusammenhänge mit mehreren anderen psychologischen Konstrukten. So wurden lange Heimweh und Nostalgie als Synonyme verwendet und gehen auf einen gemeinsamen Ursprung zurück. Allerdings beschreibt Nostalgie eher die Sehnsucht nach der eigenen Vergangenheit mit einer Mischung aus negativen und positiven Emotionen (Holak & Havlena, 1998), während sich Heimweh mit eher negativen Emotionen auf die Sehnsucht nach einem Zuhause bezieht. Heimweh und Nostalgie sind daher zwar verwandte, aber dennoch unterschiedliche Konstrukte (Batcho, 2013). Des Weiteren scheint Nostalgie einen positiven Zusammenhang mit Lebenszufriedenheit und Wohlbefinden aufzuweisen. Es wird argumentiert, dass die nostalgische Reflexion des eigenen Lebens zu mehr Zufriedenheit, subjektiv wahrgenommener Gesundheit und eudämonistischem Wohlbefinden führt. Dabei wiesen Menschen mit höheren Nostalgie-Scores nach einigen Wochen auch ein höheres Wohlbefinden auf (Layous et al., 2021). Ähnlich ist auch der Zusammenhang mit dem Gefühl für den Sinn im Leben: Durch die existenzielle Funktion von Nostalgie verstärkt sie das Sinngefühl, die positive Stimmung, Selbstachtung und dadurch auch die soziale Verbundenheit, da sie soziale Ziele mobilisiert und das Streben nach Zugehörigkeit aktiviert (Abeyta et al., 2015; Routledge et al., 2011). Damit einher gehen die positiven Emotionen von Nostalgie, die sich unter anderem durch Dankbarkeit auszeichnen (Holak & Havlena, 1998). Es zeigt sich, dass Nostalgie mit dem Alter zunimmt (Turner & Stanley, 2021): Ältere Menschen berichteten häufiger von nostalgischen Erfahrungen und Reflexionen, da sie auf mehr Erinnerungen aus ihrem Leben zurückgreifen konnten. Dadurch wiesen sie auch dem Vergangenheits-Gegenwarts-Bezug mehr Bedeutung zu, was Nostalgie verstärkt.

Die Erkenntnisse über Nostalgie wurden bisher vor allem in der Markt- und Werbepsychologie zur Evaluation von Werbung genutzt (z.B. Marchegiani & Phau, 2013b). Weitreichenden Nutzen haben die Implikationen der wissenschaftlichen Erkenntnisse zudem für die Gesundheits- und Klinische Psychologie. Besonders interessant sind die möglichen Anwendungen in der Psychotherapie: So konnte gezeigt werden, dass Nostalgie das Coping mit schwierigen Situationen erleichtert (Abeyta et al., 2015), negativem Affekt entgegenwirken kann (Wildschut et al., 2006) und auch im Alter das Wohlbefinden trotz begrenztem Zeithorizont erhalten kann (Hepper et al., 2021). Nostalgie kann Beziehungen stärken und dadurch Menschen bei entsprechenden zwischenmenschlichen Schwierigkeiten helfen (Abeyta et al., 2015). Aufgrund der zwar großen, aber inkonsistenten Befundlage zu Nostalgie ist es von zentraler Bedeutung, eine Skala zu entwickeln. Es gibt bereits Skalen zu historischer (z.B. Marchegiani & Phau, 2007) und personaler (z.B. Marchegiani & Phau, 2013b) Nostalgie, welche allerdings zumeist auf den Markt- und Werbebereich zugeschnitten sind. Es fehlt eine systematische Untersuchung mithilfe einer einheitlichen Skala. Häufig werden verschiedene selbst entwickelte Skalen verwendet (z.B. Layous et al., 2021), es wird nicht zwischen verschiedenen Nostalgieformen unterschieden (z.B. Holbrook, 1993) und die komplexe Valenz von Nostalgie wird durch den alleinigen Fokus auf positive Emotionen (Marchegiani & Phau, 2013b) häufig außer Acht gelassen. Um Personale Nostalgie als Konstrukt weiter zu erforschen, braucht es eine einheitliche, speziell auf Personale Nostalgie zugeschnittene Skala, die sowohl die positiven als auch die negativen Aspekte einbezieht und die autobiografische Besonderheit dieser Nostalgiefacette beachtet.

Itemkonstruktion und Itemselektion

Für die Itemkonstruktion erstellten wir ein geteiltes Dokument für die gesamte Gruppe. Jedes Gruppenmitglied generierte anfangs selbstständig Items, abgeleitet von unserer Konstruktdefinition sowie bestehenden Skalen (z.B. Batcho, 2007). Außerdem orientierten wir uns an Prototypen wie zum Beispiel älteren Menschen, die von „den guten alten Zeiten” erzählen und nutzten die Methode der Bottom-Up-Itemgenerierung. Insgesamt entstanden 63 Items, welche wir gemeinsam prüften und selektierten. Dies geschah zunächst anhand der Augenscheinvalidität der einzelnen Items. Aufgrund von Wiederholungen oder missverständlichen Formulierungen verwarfen wir 37 Items. Jedes Item sollte eindeutig sein, nur eine klare Aussage sowie keine doppelte Verneinung beinhalten. Auch Items, die zu eindeutig auf das Konstrukt hinwiesen, schlossen wir aus (z.B. „Ich empfinde häufig Nostalgie“). Wichtig war uns außerdem, dass unsere Skala möglichst gleichermaßen positiv und negativ kodierte Items beinhaltet, um die Akquieszenz zu reduzieren.

Auf die Erhebung der Entwicklungsstichprobe (erste Erhebung) folgten die statistische Auswertung und die Reduktion des Itempools. Dazu zogen wir die Mittelwerte und Standardabweichungen jedes Items in Betracht, um zu überprüfen, ob diese zwischen Personen differenzieren und somit Unterschiede abbilden können. Außerdem berechneten wir die Itemschwierigkeitsindizes P und sortierten Items, deren Schwierigkeit P < 40 und P > 60 waren, aus. Ein weiteres Einschlusskriterium war eine part-whole-korrigierte Trennschärfe von r_it > ,40. Anhand einer exploratorischen Faktorenanalyse konnten wir die Items auswählen, die am höchsten auf den jeweiligen Faktoren luden. Auf die Analysen gehen wir im Abschnitt Itemanalysen ein.

Stichproben

Wir führten die Erhebung über SoSci-Survey (Leiner & Leiner, 2021) durch. Bevor wir die ersten Versuchspersonen erhoben, erstellten wir dort einen digitalen Prätest unseres Fragebogens. Die Gruppenmitglieder, die nicht an der Programmierung beteiligt waren, sowie unsere Dozentin Katharina Groskurth, überprüften diesen auf Verständlichkeit und Richtigkeit und verfassten entsprechende Kommentare, die vor Online-Stellung berücksichtigt wurden. Unsere Erhebungen fanden beide als Computerbefragung ohne InterviewerIn (CASI: computer-assisted self-administered interviewing) statt. Im Zeitraum vom 13.10.2021 bis zum 20.10.2021 erhoben wir N = 147 Versuchspersonen, um die Items unseres ersten Fragebogens zu selektieren. Wir konnten feststellen, dass insgesamt 267 Personen den Fragebogen-Link anklickten, 161 starteten die Bearbeitung, davon brachen 14 jedoch vor Beendigung der Umfrage aufgrund uns unbekannter Gründe ab. Von denen, die die Befragung beendeten, gaben 78,91 % an, weiblich zu sein, 20,41 % männlich und 0,68 % identifizierten sich als divers. Wir sendeten den Link des Online-Fragebogens in WhatsApp-Studierenden-Gruppen, mit der Bitte, ihn an Verwandte und Bekannte weiterzugeben. Es überrascht nicht, dass ein Großteil der TestandInnen (79,59 %) Studierende waren, lediglich 10,88 % gaben sich als Angestellte aus. Die restlichen Versuchspersonen verteilten sich auf RentnerInnen (3,4 %), BeamtInnen (2,04 %), SchülerInnen und Auszubildende (1,36 %), DoktorandInnen (1,36 %) und MinijobberInnen (0,68 %). Unsere Stichprobe wies eine große Altersspannweite von 58 Jahren auf. Der Mittelwert von M = 26,25 Jahren (SD = 11,99) sowie der Median von Md = 22 Jahren zeigt jedoch, dass unsere Stichprobe vergleichsweise jung war. Die ProbandInnen gaben als höchsten erreichten Bildungsgrad vorrangig allgemeine Hochschulreife (Abitur) an (69,39 %). 14,29 % gaben an, einen Universitätsabschluss vorweisen zu können. 10,2 % der TestandInnen gaben an, eine Ausbildung abgeschlossen zu haben, 3,4 % eine Promotion. Jeweils 1,36 % der Teilnehmenden hatten einen Realschulabschluss oder die Fachhochschulreife abgeschlossen. Für unsere Analyse mussten wir keine Versuchspersonen ausschließen, es nahmen ausschließlich Personen teil, deren Muttersprache Deutsch war (91,16 %) oder die angaben, Deutsch sehr gut zu beherrschen (8,84 %). Wir programmierten den Fragebogen so, dass alle Items beantwortet werden mussten. Somit mussten keine Teilnehmenden aufgrund fehlender Werte ausgeschlossen werden. Für die fünfminütige Umfrage erhielten die TestandInnen keine Belohnung, lediglich den Dank für ihren Beitrag an der psychologischen Forschung.

Zur Evaluation der Kurzskala erhoben wir eine zweite Stichprobe (Evaluationsstichprobe) zwischen dem 06.11.2021 und dem 18.11.2021. Um eine möglichst valide Evaluation zu erreichen, versuchten wir über WhatsApp und die sozialen Medien alle Bekannte zu rekrutieren, die noch kein Teil der Entwicklungsstichprobe waren. Um zu vermeiden, dass Personen teilnahmen, die bereits an der ersten Erhebung teilgenommen hatten, ließen wir jedeN einen pseudonymisierten Code erstellen. Unser Fragebogen erlangte insgesamt 307 Klicks, 179 Personen begannen die Bearbeitung und 153 schlossen diese ab. Anhand des pseudonymisierten Codes schlossen wir vor der Analyse bereits eine Person aus. Unter den Items der Validierungskonstrukte fügten wir einen Aufmerksamkeitscheck ein, aufgrund dessen wir weitere 25 Fälle vor der Analyse ausschlossen. Es blieb eine finale Stichprobengröße von N = 127 Versuchspersonen bestehen. 95,28 % der Teilnehmenden sprachen Deutsch als Muttersprache, die restlichen 4,72 % gaben an, sehr gut Deutsch zu sprechen. Wie in der ersten Stichprobe ist eine Mehrheit von 69,29 % Frauen zu finden, 29,13 % der Testanden wiesen sich als männlich aus, 0,79 % als divers und 0,79 % machten keine Angabe. Auch diesmal erreichten wir hauptsächlich Studierende (66,14 %), einige Angestellte (13,39 %), 5,51 % waren SchülerInnen oder Auszubildende, 4,72 % Selbstständige, 2,36 % in Rente oder Ruhestand sowie jeweils 0,79 % DoktorandInnen, MinijobberInnen, Arbeitssuchende, nicht Erwerbstätige, ArbeiterInnen und BeamtInnen. Auch hinsichtlich des Bildungsgrades können wir eine breitgefächerte Stichprobe vorweisen. Die meisten verfügten über allgemeine Hochschulreife (65,35 %), einige hatten einen Universitätsabschluss (14,96 %) oder eine abgeschlossene Ausbildung (9,45 %). Die restlichen Versuchspersonen verteilten sich ungefähr gleich auf Fachhochschulreife (3,94 %), Realschulabschluss (3,15 %) und Promotion (2,36 %), nur eine Person befand sich noch in schulischer Ausbildung (0,79 %). Die Altersverteilung unterschied sich kaum von der Entwicklungsstichprobe, zwar zeigte sich eine größere Spannweite von 63 Jahren, der Mittelwert lag jedoch bei M = 26,98 (SD = 12,59), der Median bei Md = 22 Jahren. Auch bei der Erhebung der Evaluationsstichprobe boten wir keine Belohnung für die circa 15-minütige Teilnahme.

Für die statistische Analyse nutzten wir R, Version 4.0.5 (R Core Team, 2021) sowie die Pakete ggplot2 (Wickham, 2016), GPArotation (Bernaards & Jennrich, 2005), nortest (Version 1.0-4; Gross & Ligges, 2015), psych (Version 2.1.9; Revelle, 2021) und readxl (Version 1.3.1; Wickham & Bryan, 2019). Unsere Daten beinhalteten keine fehlenden Werte, weswegen wir weder listenweise noch paarweise Fallausschlüsse vornahmen.

Itemanalysen

Der ursprüngliche Itempool enthielt 26 Items (siehe Appendix A1). Mit den Daten der Entwicklungsstichprobe führten wir eine Hauptachsenanalyse mit einer obliquen Rotation (Oblimin) durch. Eine Parallelanalyse schlug die Auswahl von drei Faktoren vor. Die Faktorladungsmatrix und die Kommunalitäten der Items sind in Appendix A2 dargestellt. Da das Ziel dieser Arbeit die Erstellung einer Kurzskala war, wählten wir neun Items aus, die unsere Kriterien (siehe Abschnitt Itemkonstruktion und Itemselektion) am besten erfüllten. Mit diesen führten wir eine weitere Hauptachsenanalyse mit einer obliquen Rotation (Oblimin) durch. Für diese schlug die Parallelanalyse die Auswahl von zwei Faktoren vor. Die finalen Faktoren bezeichnen wir im Folgenden als fMR. Für den Faktor fMR1 wählten wir die vier Items aus, die am höchsten auf diesem luden. Generell zeigten sich nur geringe Koladungen. Inhaltlich erfassen die Items die negativen und schmerzhaften Emotionen, die mit Nostalgie einhergehen. Daneben entschieden wir uns für einen weiteren Faktor (fMR2). Dieser stellt eine Mischung aus den vorherigen Faktoren MR2 und MR3 dar, da sich die Faktoren in ihrer inhaltlichen Interpretation sehr ähnlich waren und wir so die Items auswählen konnten, die am höchsten auf nur einem Faktor luden. Zudem enthielten die Faktoren MR2 und MR3 jeweils nur wenige Items mit angemessen hohen Ladungen und geringen Koladungen auf den anderen Faktoren. Somit hätten zur separaten Messung dieser leicht unterschiedlichen Subfacetten von Nostalgie nicht ausreichend aussagekräftige Items zur Verfügung gestanden. Die fünf Items des zweiten Faktors fMR2 erfassen inhaltlich die positiven und dankbaren Emotionen, die mit Nostalgie einhergehen. Die finalen Items sind in Tabelle 1 dargestellt. Anschließende Faktorenanalysen mit den Daten der Entwicklungsstichprobe, den ausgewählten neun Items und zwei Faktoren bestätigten unsere Entscheidung für zwei Faktoren. Die Faktorladungsmatrix und Kommunalitäten sind in Tabelle 2 dargestellt. Die Korrelation zwischen den beiden Faktoren fMR1 und fMR2 beträgt r = ,06 und deutet somit auf Unabhängigkeit der Faktoren hin.

In der Analyse der Evaluationsstichprobe änderten sich die Itemnamen wie folgt: IT01_11 = IF01_01, IT01_12 = IF01_02, IT01_13 = IF01_03, IT01_14 = IF01_04, IT01_16 = IF01_05, IT01_18 = IF01_06, IT01_19 = IF01_07, IT01_22 = IF01_08 und IT01_24 = IF01_09. Mit den neun finalen Items aus der Erhebung der Evaluationsstichprobe führten wir ebenfalls eine Hauptachsenanalyse mit einer obliquen Rotationsmethode (Oblimin) durch. Die Parallelanalyse schlug die Auswahl von zwei Faktoren vor. Die Faktorladungsmatrix und die Kommunalitäten sind in Tabelle 3 dargestellt. Die beiden Faktoren korrelieren zu r = ,02, somit sind sie voneinander unabhängig.

Tabelle 2

Faktorladungsmatrix und Kommunalitäten der selektierten Items der Entwicklungsstichprobe

Anmerkung. N = 147 (Entwicklungsstichprobe). Die höchsten Faktorladungen jedes Items sind fett hervorgehoben.

Tabelle 3

Faktorladungsmatrix und Kommunalitäten der finalen Items der Evaluationsstichprobe

Anmerkung. N = 127 (Evaluationsstichprobe). Die höchsten Faktorladungen jedes Items sind fett hervorgehoben.

Itemkennwerte                                                                       

In den Tabellen 4 und 5 sind die Mittelwerte (M), Standardabweichungen (SD), Schiefen, Exzesse und Itemschwierigkeitsindizes (P) der finalen Items aus beiden Erhebungen dargestellt.

Tabelle 4

Mittelwerte, Standardabweichungen, Schiefen, Exzesse und Itemschwierigkeitsindizes der selektierten Items der Entwicklungsstichprobe

Anmerkung. Skala von (1) stimme gar nicht zu bis (5) stimme voll zu, N = 147 (Entwicklungsstichprobe).

Tabelle 5

Mittelwerte, Standardabweichungen, Schiefen, Exzesse und Itemschwierigkeitsindizes der finalen Items der Evaluationsstichprobe

Anmerkung. Skala von (1) stimme gar nicht zu bis (5) stimme voll zu, N = 127 (Evaluationsstichprobe).

Objektivität

Durch die Verwendung eines standardisierten und randomisierten Online-Fragebogens mit verständlichen Instruktionen, die durch einen Prätest geprüft wurden, können wir die Durchführungsobjektivität unserer Skala gewährleisten. Die Verwendung eines Online-Fragebogens und die dadurch entstehenden klaren Auswertungskriterien tragen zu einer gesteigerten Auswertungsobjektivität bei.

Reliabilität

Bei der Analyse der Daten der Entwicklungsstichprobe nutzten wir Cronbachs Alpha, um die interne Konsistenz unserer beiden Faktoren nach der Itemselektion zu bestimmen. Die Schätzung ergab für den ersten Faktor (MR1; negative schmerzhafte Emotionen) einen Wert von α = ,79 und für den zweiten Faktor (MR2; positive und dankbare Emotionen) α = ,60. Äquivalent führten wir auch die Bestimmung der internen Konsistenz beider Faktoren mit den Daten der Evaluationsstichprobe durch. Für die Subskala der negativen und schmerzhaften Emotionen (fMR1) erhielten wir einen Wert von α = ,82. Bei der Reliabilitätsschätzung der Subskala für die positiven und dankbaren Emotionen (fMR2) kamen wir durch die Analysen auf einen Wert von α = ,61.

Während die Reliabilität, von fMR1 zufriedenstellend ist, ist die Reliabilität von fMR2 durchaus verbesserungswürdig. Letzteres ist jedoch nicht verwunderlich, da sich dieser Faktor aus Items zusammensetzt, die in vorangehenden Analysen auf zwei verschiedenen Faktoren luden und nach der Itemselektion zu einem Faktor zusammengeführt wurden.

Validität

Inhaltsvalidität

Unsere Items bilden Nostalgie als Konstrukt vollumfänglich ab und wurden anhand der uns vorliegenden Literatur mit Hilfe gängiger Methoden der Itemgenerierung erstellt. Hinsichtlich der Inhaltsvalidität unserer Skala sei jedoch anzumerken, dass es aktuell noch keine einheitliche Theorie und Definition zur Personalen Nostalgie gibt und dass die Ausarbeitung eines nomologischen Netzwerks noch aussteht. Aus diesem Grund verwendeten wir eine zwar aus der Literatur abgeleitete, jedoch eigenständig formulierte Definition der Personalen Nostalgie zur Itemgenerierung, weswegen eine umfängliche Evaluation der Inhaltsvalidität als Desiderat verbleibt.

Faktorielle Validität

Durch das Verwerfen unserer anfänglichen Idee – einem eindimensionalen Konstrukt der Personalen Nostalgie – weist unsere Skala eine zufriedenstellende faktorielle Validität auf. Die Dimensionen von Nostalgie abdeckend, ergaben sich durch unsere explorative Faktorenanalyse zwei voneinander unabhängige Faktoren, welche sich theoretisch sinnvoll einordnen lassen.

Nomologisches Netzwerk (Konstruktvalidität)

Für die Validierung der Skala zogen wir sechs weitere, mit Nostalgie verwandte Konstrukte hinzu: Lebenszufriedenheit, Gefühl für den Sinn des Lebens, Heimweh, Dankbarkeit, Soziale Verbundenheit und Alter. Basierend auf der in der Einleitung aufgeführten Literatur zu diesen Konstrukten gingen wir davon aus, dass sie alle positiv mit Nostalgie zusammenhängen und somit die konvergente Validität abdecken.

Zur Messung der Lebenszufriedenheit verwendeten wir die Kurzskala zur Erfassung der Allgemeinen Lebenszufriedenheit von Beierlein et al. (2015). Sie besteht aus nur einem Item mit der folgenden Formulierung: „Wie zufrieden sind Sie gegenwärtig, alles in allem, mit ihrem Leben?” (Beierlein et al., 2015, Abschnitt Instrument). Die möglichen Antwortoptionen reichen dabei von (0) überhaupt nicht zufrieden bis (10) völlig zufrieden.

Um das Gefühl für den Sinn des Lebens zu messen, zogen wir den Meaning in Life Questionnaire von Steger et al. (2006) heran. Von den insgesamt zehn Items griffen wir sowohl aus Gründen der Sparsamkeit als auch aus inhaltlichen Gründen die fünf Items der Presence-Subskala heraus. Wir gingen davon aus, dass die Presence-Subskala dem Gefühl für den Sinn des Lebens näherkommt als die Search-Subskala, da die zugehörigen Items das Vorhandensein des Gefühls, anstatt der Suche nach dem Gefühl erfassen. Ein beispielhaftes Item lautet: „Ich verstehe die Bedeutung meines Lebens” (Steger et al., 2006, S. 93). Da die Skala aus dem englischsprachigen Raum stammt und keine Übersetzung vorhanden war, übersetzten wir sie eigenständig. Eine Liste der ursprünglichen Formulierungen der Items und ihrer Übersetzung ist in Appendix B zu finden. Dies gilt sowohl für den Meaning in Life Questionnaire als auch für die anderen beiden englischsprachigen Skalen. Die möglichen Antwortoptionen liegen in einem Bereich von (1) stimme überhaupt nicht zu bis (7) stimme voll und ganz zu.

Als Indikator für Heimweh wählten wir den Homesickness Questionnaire von Eurelings-Bontekoe et al. (1995). Dabei nahmen wir sowohl aus Gründen der Sparsamkeit als auch aus inhaltlichen Gründen nur fünf Items der Subskala Homesickness Experiences zur Validierung auf. Auch hier gingen wir davon aus, dass diese Subskala das Konstrukt am besten widerspiegelt. Allerdings schlossen wir Item 3 (“I go on holidays without my parents”; Eurelings-Bontekoe et al., 1995, S. 322) aus der Erhebung aus, da es sich eher an Kinder und Jugendliche richtet und damit unsere Zielgruppe verfehlte. Ein aufgenommenes Item aus der Subskala lautet zum Beispiel: „Ich denke häufig an zuhause, wenn ich nicht dort bin” (Eurelings-Bontekoe et al., 1995, S. 322). Da es sich hierbei um eine englischsprachige Skala handelt und zu diesem Zeitpunkt keine deutsche Version verfügbar war, übersetzten wir die Items erneut eigenständig. Die möglichen Antwortkategorien reichen von (1) stimme nicht zu bis (3) stimme zu.

Um die Ausprägung der Dankbarkeit zu bestimmen, setzten wir die eindimensionale Skala zur Messung von Dankbarkeit (Hudecek et al., 2021) ein. Sie erfasst die emotionale beziehungsweise dispositionelle Dimension von Dankbarkeit und beinhaltet insgesamt fünf Items. Eines der Items lautet beispielweise: „Es gibt so viel in meinem Leben, für das ich dankbar bin” (Hudecek et al., 2021; Abschnitt Instrument). Die sieben möglichen Antwortkategorien liegen in einem Bereich von (1) stimme überhaupt nicht zu bis (7) stimme voll und ganz zu.

Zur Erhebung der Sozialen Verbundenheit verwendeten wir die Social Connectedness Scale (Lee & Robbins, 1995). Mithilfe der insgesamt acht Items deckt sie alle drei Aspekte von Zugehörigkeit, also Verbundenheit (connectedness), Anschluss (affiliation) und Gemeinschaft (companionship), ab. Dabei sind alle Items invers kodiert. Ein Beispielitem lautet etwa: „Ich fühle mich nicht mit meiner Umwelt verbunden” (Lee & Robbins, 1995, S. 236). In Anbetracht dessen, dass es sich ebenfalls um eine englischsprachige Skala handelt und eine deutschsprachige Version nicht verfügbar war, führten wir die Übersetzung wieder eigenständig durch. Die Antwortskala erstreckt sich in diesem Fall von (1) stimme voll und ganz zu bis (6) stimme überhaupt nicht zu.

Das Alter erfassten wir zusammen mit den restlichen soziodemografischen Variablen. Da nur volljährige Versuchspersonen an der Studie teilnehmen konnten, war die Altersangabe auf 18 bis 99 Jahre beschränkt.

Um eine Bestimmung der konvergenten Konstruktvalidität vorzunehmen, untersuchten wir die Zusammenhänge von Nostalgie und nahestehenden beziehungsweise im Zusammenhang zu Nostalgie stehenden Konstrukten. Zu diesen Konstrukten gehören: Lebenszufriedenheit, Gefühl für den Sinn des Lebens, Soziale Verbundenheit, Heimweh, Dankbarkeit und das Alter. Da durch die exploratorische Faktorenanalyse zwei Faktoren zu Tage traten, werden die Kriteriumsvaliditäten im Folgenden für beide Faktoren (fMR1 und fMR2) separat angegeben, um die Richtung der Korrelationen miteinzubeziehen. Wie oben erwähnt, nahmen wir an, dass die ausgewählten Konstrukte alle positiv mit Nostalgie zusammenhängen sollten. Wir spezifizierten jedoch keine getrennten Hypothesen für die zwei unterschiedlichen Faktoren.

Für den ersten Faktor (fMR1), der die negativen und schmerzhaften Emotionen abbildet, konnten wir vorwiegend negative Korrelationen mit den Konstrukten Lebenszufriedenheit (r = -,47, p = 0,999, Gefühl für den Sinn des Lebens (r = -,42, p = 0,999), Dankbarkeit (r = -,36, p > 0,999), Soziale Verbundenheit (r = -,45, p > 0,999) und Alter (r = -,35, p > 0,999) zeigen. Lediglich die Korrelation zwischen Heimweh und fMR1 war positiv (r = ,21, p < ,01).

Für den zweiten Faktor (fMR2), der die positiven und dankbaren Emotionen abbildet, erhielten wir hingegen vorwiegend positive Korrelationen mit Lebenszufriedenheit (r = ,32, p < ,01), Gefühl für den Sinn des Lebens (r = ,29, p < ,01), Dankbarkeit (r = ,3, p < ,01) und Soziale Verbundenheit (r = ,35, p < ,01). Negative Korrelationen des zweiten Faktors fanden wir lediglich für Heimweh (r = -,13, p = ,928) und das Alter (r = -,05, p = ,728).

Da Nostalgie in der vorhandenen Literatur als eindimensionaler Gefühlszustand mit positiver Valenz beschrieben wird und wir basierend auf diesen Annahmen lediglich einen dahinterliegenden Faktor annahmen, verwundern diese Ergebnisse kaum. Lebenszufriedenheit, Gefühl für den Sinn des Lebens, Dankbarkeit und Soziale Verbundenheit sind Gefühlszustände mit positiver Valenz, weshalb die Konstrukte auch positiv mit dem Faktor fMR2 und negativ mit dem Faktor fMR1 korrelierten. Heimweh hingegen ist ein eher negativer und schmerzhafter Gefühlszustand, weshalb dieses Konstrukt positiv mit dem Faktor fMR1 und negativ mit dem Faktor fMR2 korrelierte.

Entgegen unseren Hypothesen zeigte sich eine Nullkorrelation zwischen beiden Faktoren und dem Alter. Da unsere Stichprobe größtenteils aus jungen Menschen bestand (M = 26,98, SD = 12,59, Mdn = 22) kann es sein, dass für eine aussagekräftige Korrelation zu wenig ältere Menschen in der Evaluationsstichprobe waren oder es zu Hebeleffekten durch Ausreißer gekommen ist.

Da wir für die Hypothesengenerierung ein eindimensionales Konstrukt annahmen, kann man post hoc davon ausgehen, dass die Ergebnisse für eine konvergente Konstruktvalidität sprechen. Die Ergebnisse der Validierung untermauern damit die Unabhängigkeit der beiden Faktoren fMR1 und fMR2.

Eine Konstruktvalidierung mittels divergenter Validität ist noch ausstehend, ebenso wie eine Validierung unserer Skala mittels Kriteriumsvalidität, da es auch hier zuvor weiterer Grundlagenforschung und der Ausarbeitung eines nomologischen Netzwerks der Personalen Nostalgie bedarf. So wäre unserer Meinung nach die Untersuchung der inkrementellen Validität des Traits Personale Nostalgie über etablierte Persönlichkeits-Traits, wie z.B. die Big-Five (Tupes & Christal, 1992), von Interesse. Für zukünftiges Verhalten oder Kriterien, wie z.B. die Lebenszufriedenheit, könnte Personale Nostalgie eine sinnvolle ergänzende Persönlichkeitseigenschaft darstellen.

Soziale Validität

Die soziale Validität unserer Skala untersuchten wir nicht explizit. Wir bekamen jedoch von zwei Teilnehmenden die Rückmeldung, dass unsere Studie sehr interessant und die Fragen schnell bearbeitbar seien. Aus diesem Grund gehen wir davon aus, dass auch die soziale Validität unserer Skala gegeben ist.

Deskriptive Statistiken

Durch die Analyse der Entwicklungsstichprobe ergab sich eine annähernde Normalverteilung mit folgenden Kennwerten: Skalenmittelwert M = 3,28 (SD = 0,53), eine Schiefe von -0,02 und ein Exzess von 0,49. Die Kennwerte der Entwicklungsstichprobe für den ersten Faktor lauteten: Skalenmittelwert M = 2,65 (SD = 0,88), Schiefe von 0,48 und ein Exzess von -0,28. Der zweite Faktor zeigte einen Skalenmittelwert von M = 3,79 (SD = 0,62), eine Schiefe von -0,56 und einen Exzess von 0,63.

Durch die Analysen der Evaluationsstichprobe konnten wir bestätigen, dass die Antwortmuster der beiden Faktoren unabhängig sind. Die Angaben der deskriptiven Statistiken der Evaluationsstichprobe werden daher im Folgenden pro Faktor berichtet.

Für den ersten Faktor ergaben die Analysen folgende Werte: Der Skalenmittelwert lag bei M = 2,59 (SD = 1,00), dabei handelt es sich um eine abgeflachte, rechtsschiefe Verteilung mit einer Schiefe von 0,39 und einem Exzess von -0,64.

Für den zweiten Faktor ergaben die Analysen die folgende Verteilung: Der Skalenmittelwert der Items des zweiten Faktors lag bei M = 3,73 (SD = 0,67). Die Verteilung zeigte ebenfalls eine abgeflachte Verteilung mit einem Exzess von -0,90, allerdings mit einer Linksschiefe von -0,20.

Danksagung

Besonderen Dank wollen wir an Katharina Groskurth aussprechen, welche uns als Seminarleiterin an der Universität Mannheim stets bei Fragen zur Seite stand. Letztlich ermutigte sie uns, diesen Kurzfragebogen zu Personaler Nostalgie zu veröffentlichen. Zusätzlich danken wir Julian Urban für das hilfreiche Feedback zu unserem Manuskript.

Wir möchten anmerken, dass es sich bei der vorliegenden Arbeit um ein gemeinsames Forschungsprojekt handelt, bei dem jedeR AutorIn den gleichen Anteil geleistet hat.

• Viktoria Heinzl, Universität Mannheim, viktoria.heinzl@students.uni-mannheim.de
• Marta Kitanovic, Universität Mannheim, marta.kitanovic@students.uni-mannheim.de
• Thirza Meyer, Universität Mannheim, anna.thirza.meyer@students.uni-mannheim.de
• Pauline Sophie Olivier, Universität Mannheim, pauline.olivier@students.uni-mannheim.de
• Isabel Porstein, Universität Mannheim, isabel@porstein.com
• Xaver Steigleider, Universität Mannheim, steigleider@gmail.com