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Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP), Wave 5 (Autumn 2024)
No full textTAPP is an interdisciplinary research project conducted at the Universities of Maryland (UMD) and Munich (LMU). The privacy landscape is shaped by diverse actors from academia, policy, law, technology, journalism, and civil society, making it challenging to unify perspectives across sectors, regions, and cultural contexts. The Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel addresses this by surveying influential privacy experts across jurisdictions with differing regulations. This survey captures stakeholders´ attitudes toward digital privacy, focusing on current and future challenges in privacy policies and practices. The focus of Wave 5 of the Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel is the Panel’s annual module on the current state and effects of privacy laws, regulations, and practices particularly those related to digital privacy - within the context of respondents’ respective countries of work. Respondents are asked to reflect on how these privacy frameworks influence their business operations, highlighting both challenges and areas of progress. Wave 5 repeats 15 questions from Wave 2, conducted in 2023. This longitudinal approach allows TAPP to track shifts in opinions and observe how the regulatory landscape and attitudes toward digital privacy may have evolved over time. Additionally, with the rapid developments in artificial intelligence (AI), additional questions about the EU AI Act to gauge how stakeholders are responding to this emerging regulatory framework are included. As AI continues to advance, understanding reactions to the EU AI Act is critical in assessing its perceived impact on innovation and privacy protection. During the survey period from 14 August 2024 to 11 September 2024 privacy experts who deal with privacy in the United States and/or Europe were interviewed in online interviews (CAWI). Respondents were selected through a deliberate selection process based on their visibility, recognizability and influence in the field.Professional interest in privacy-related topics or both a personal and a professional interest in privacy-related topics; privacy as part of work; evaluation of digital privacy laws and regulations in the U.S./ the EU/ the country (favor more strongly the rights and needs of businesses or of individual users, encourage or discourage innovations and development of privacy preserving practices and technologies in organizations); current digital privacy laws in the U.S./ the EU/ the country cover more areas than needed, fewer areas than needed, or all areas needed; the digital privacy practices required by (U.S. / EU / country’s) law are enforced; overall rating of today’s digital privacy laws and organizational practices in the U.S./ the EU/ the country; optimism or pessimism on development of digital privacy policies and organizational practices in the next few years; preferred level of digital privacy policy In the U.S./ EU (Federal vs. EU-level, state vs. EU member-state level); rating of different firm’s and organizations’ performance in protecting digital privacy (Apple, Google, Meta (including Facebook, Instagram, Whatsapp, Oculus), Amazon (including Echo/Alexa), Microsoft, Visa, Mastercard, country’s statistical agency, country’s tax authority, country’s social insurance authority); rating of organizations’ current digital privacy policies and practices in the country; optimism or pessimism that organizations’ digital privacy policies and practices in the country will move in the preferred direction; ranking of priorities for protecting people’s digital privacy (giving individuals control over their data, enforcing rules about how data is processed, stored and shared, designing and deploying privacy preserving technology, adapting privacy laws to respond to current technological developments, regulating how data is processed, stored and shared);opinion on the EU AI Act (will be more likely to enable or hinder AI innovation); respondent performs privacy-related activities as part of his paid job vs. as a volunteer or activist; years of experience on privacy issues; sector for privacy work (academia, government, journalism, law, non-profit/NGO/ Think Tank, Tech industry, non-Tech industry, volunteer/ activist); region of expertise: policy context the respondent is most familiar with when it comes to privacy issues (United States, Europe, other); reasons why the EU AI Act will hinder AI innovations (favoritism towards incumbents, increased compliance cost, burden on SMEs, slowed development, legal uncertainty); currently not covered important areas of digital privacy laws in the U.S./ the EU/ the country (protecting vulnerable groups, couldn’t be classified, transparency and control to users, obligations during data processing, regulating targeted advertisement, comprehensive privacy legislation, in AI and emerging technologies, enforcement and redress mechanism).
Additionally coded: Respondent ID, response ID, wave; returning respondent (individuals who have participated in at least one wave of TAPP); response status; willingness to participate in future waves of the TAPP Panel; country of expertise.TAPP ist ein interdisziplinäres Forschungsprojekt, das an den Universitäten von Maryland (UMD) und München (LMU) durchgeführt wird. Die Datenschutzlandschaft wird von verschiedenen Akteuren aus Wissenschaft, Politik, Recht, Technologie, Journalismus und Zivilgesellschaft geprägt, was es schwierig macht, Perspektiven über Sektoren, Regionen und kulturelle Kontexte hinweg zu vereinheitlichen. Das Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel befasst sich mit dieser Herausforderung, indem es einflussreiche Datenschutzexperten aus verschiedenen Rechtsordnungen mit unterschiedlichen Vorschriften befragt. Diese Umfrage erfasst die Einstellungen der Interessengruppen zum digitalen Datenschutz und konzentriert sich dabei auf aktuelle und zukünftige Herausforderungen in der Datenschutzpolitik und -praxis. Der Schwerpunkt der fünften Welle des Transatlantic Privacy Perceptions (TAPP) Panel liegt auf dem jährlichen Modul des Panels zum aktuellen Stand und zu den Auswirkungen von Datenschutzgesetzen, -vorschriften und -praktiken, insbesondere im Zusammenhang mit dem digitalen Datenschutz – im Kontext der jeweiligen Länder der Befragten. Die Befragten werden gebeten, darüber nachzudenken, wie diese Datenschutzrahmen ihre Geschäftstätigkeit beeinflussen, und dabei sowohl Herausforderungen als auch Fortschritte hervorzuheben. In der fünften Welle werden 15 Fragen aus der zweiten Welle wiederholt, die 2023 durchgeführt wurde.Dieser longitudinale Ansatz ermöglicht es TAPP, Meinungsänderungen zu verfolgen und zu beobachten, wie sich das regulatorische Umfeld und die Einstellungen zum digitalen Datenschutz im Laufe der Zeit entwickelt haben könnten. Angesichts der rasanten Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wurden zusätzlich Fragen zum EU-KI-Gesetz aufgenommen, um zu ermitteln, wie die Interessengruppen auf diesen neuen Rechtsrahmen reagieren. Angesichts der fortschreitenden Entwicklung der KI ist es von entscheidender Bedeutung, die Reaktionen auf das EU-KI-Gesetz zu verstehen, um dessen wahrgenommene Auswirkungen auf Innovation und Datenschutz beurteilen zu können. Während des Umfragezeitraums vom 14. August 2024 bis zum 11. September 2024 wurden Datenschutzexperten, die sich mit Datenschutz in den Vereinigten Staaten und/oder Europa befassen, in Online-Interviews (CAWI) befragt. Die Befragten wurden in einem sorgfältigen Auswahlverfahren auf der Grundlage ihrer Sichtbarkeit, Bekanntheit und ihres Einflusses in diesem Bereich ausgewählt.Berufliches Interesse an datenschutzrelevanten Themen oder sowohl persönliches als auch berufliches Interesse an datenschutzrelevanten Themen; Datenschutz als Teil der Arbeit; Bewertung der Gesetze und Vorschriften zum digitalen Datenschutz in den USA/der EU/dem Land (begünstigen eher die Rechte und Bedürfnisse von Unternehmen oder von einzelnen Nutzern, fördern oder behindern Innovationen und die Entwicklung von Datenschutzpraktiken und -technologien in Organisationen); aktuelle Gesetze zum digitalen Datenschutz in den USA/der EU/dem Land decken mehr Bereiche als nötig, weniger Bereiche als nötig oder alle erforderlichen Bereiche ab; die durch die Gesetze (der USA/der EU/des Landes) vorgeschriebenen Praktiken zum digitalen Datenschutz werden durchgesetzt; Gesamtbewertung der aktuellen Gesetze zum digitalen Datenschutz und der organisatorischen Praktiken in den USA/der EU/dem Land; Optimismus oder Pessimismus hinsichtlich der Entwicklung von Richtlinien zum digitalen Datenschutz und organisatorischen Praktiken in den nächsten Jahren; bevorzugtes Niveau der Richtlinien zum digitalen Datenschutz in den USA/der EU (auf Bundesebene vs. EU-Ebene, auf Landesebene vs. EU-Mitgliedstaatenebene); Bewertung der Leistung verschiedener Unternehmen und Organisationen beim Schutz des digitalen Datenschutzes (Apple, Google, Meta (einschließlich Facebook, Instagram, WhatsApp, Oculus), Amazon (einschließlich Echo/Alexa), Microsoft, Visa, Mastercard, statistisches Amt des Landes, Steuerbehörde des Landes, Sozialversicherungsbehörde des Landes); Bewertung der aktuellen Datenschutzrichtlinien und -praktiken von Organisationen im Land; Optimismus oder Pessimismus hinsichtlich der Entwicklung der Datenschutzrichtlinien und -praktiken von Organisationen im Land in die gewünschte Richtung; Rangfolge der Prioritäten für den Schutz der digitalen Privatsphäre der Menschen (Individuen die Kontrolle über ihre Daten geben, Regeln für die Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe von Daten durchsetzen, Technologien zum Schutz der Privatsphäre entwickeln und einsetzen, Datenschutzgesetze an aktuelle technologische Entwicklungen anpassen, die Verarbeitung, Speicherung und Weitergabe von Daten regulieren); Meinung zum EU-KI-Gesetz (wird KI-Innovationen eher fördern oder behindern); befragte Person übt datenschutzbezogene Tätigkeiten im Rahmen seiner bezahlten Arbeit oder als Freiwilliger oder Aktivist aus; Jahre der Erfahrung mit Datenschutzfragen; Sektor für Datenschutzarbeit (Wissenschaft, Regierung, Journalismus, Recht, gemeinnützige Organisationen/NGOs/Think Tanks, Technologiebranche, Nicht-Technologiebranche, Freiwillige/Aktivisten); Fachgebiet: politischer Kontext, mit dem die befragte Person in Bezug auf Datenschutzfragen am besten vertraut ist (Vereinigte Staaten, Europa, Sonstiges); Gründe, warum das EU-KI-Gesetz KI-Innovationen behindern wird (Begünstigung von Amtsinhabern, erhöhte Compliance-Kosten, Belastung für kleine und mittlere Unternehmen, verlangsamte Entwicklung, Rechtsunsicherheit); derzeit nicht abgedeckte wichtige Bereiche der Datenschutzgesetze in den USA/der EU/dem Land (Schutz gefährdeter Gruppen, nicht klassifizierbar, Transparenz und Kontrolle für Nutzer, Verpflichtungen bei der Datenverarbeitung, Regulierung gezielter Werbung, umfassende Datenschutzgesetze, im Bereich KI und neue Technologien, Durchsetzungs- und Rechtsbehelfsmechanismen).
Zusätzlich kodiert: Befragten-ID, Antwort-ID, Welle; wiederkehrende Befragte (Personen, die an mindestens einer Welle von TAPP teilgenommen haben); Antwortstatus; Bereitschaft zur Teilnahme an zukünftigen Wellen des TAPP-Panels; Land der Expertise
GLES Tracking February 2025, T60
No full textTracking T60 comprises the core questionnaire on central aspects of election and political attitude research and socio-demographic information. Questions on the Bundestag elections, candidates for chancellor and coalitions were included. In addition, a new position issue on the war in Ukraine was added.The German Longitudinal Election Study (GLES) is the central infrastructure project in Germany for the continuous collection and provision of high-quality data for national and international election research. The methodologically diverse surveys of the GLES make it possible to examine the political attitudes and behavior of voters and candidates. The GLES has been conducted in close cooperation between the German Society for Electoral Research (DGfW) and GESIS - Leibniz Institute for the Social Sciences since its inception.
The GLES tracking (formerly: long-term online tracking) consists of cross-sectional surveys with around 1,000 respondents each, which have been conducted at regular intervals since 2009. Four online surveys (CAWI) were conducted per year between 2009-2017 and three from 2018 onwards. The sample is based on a quota selection from an online access panel. The questionnaire contains core questions on the most important political and social topics, module questions and questions on current political events. GLES tracking allows short-term changes to be analyzed.Die vorliegende Erhebung umfasst den Kernfragebogen zu zentralen Aspekten der Wahl- und politischen Einstellungsforschung und soziodemographische Angaben. Zusätzlich wurden spezifische Fragen zur Bundestagswahl 2025 und ein Positionsissue zum Krieg in der Ukraine aufgenommen.Die German Longitudinal Election Study (GLES) ist das zentrale Infrastrukturprojekt in Deutschland für die kontinuierliche Erhebung und Bereitstellung von qualitativ hochwertigen Daten für die nationale und internationale Wahlforschung. Die methodisch vielfältigen Umfragen der GLES ermöglichen die Untersuchung der politischen Einstellungen und Verhaltensweisen der Wählerinnen und Wähler sowie der Kandidatinnen und Kandidaten. Die GLES wird seit Bestehen in enger Kooperation zwischen der Deutschen Gesellschaft für Wahlforschung (DGfW) und GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften durchgeführt.
Das GLES Tracking (ehemals: Langfrist-Online-Tracking) besteht aus Querschnittsbefragungen mit jeweils etwa 1.000 Befragten, die seit 2009 in regelmäßigen Abständen durchgeführt werden. Zwischen 2009-2017 wurden vier und ab 2018 drei Online-Erhebungen (CAWI) pro Jahr realisiert. Die Stichprobe basiert auf einer Quotenauswahl aus einem Online-Access-Panel. Der Fragebogen enthält Kernfragen zu den wichtigsten politischen und gesellschaftlichen Themen, Modulfragen sowie Fragen zu aktuellen politischen Ereignissen. Das GLES Tracking erlaubt die Analyse von kurzfristigen Veränderungen
KINMATRIX - Uncovering the Kinship Matrix
No full textThe data collected as part of the Horizon 2020-funded KINMATRIX project depicts families as egocentric networks of young adults and includes a wide range of relatives, including biological parents, grandparents, siblings (full and half), aunts, uncles, first cousins, and half- and step-relatives from complex family constellations. The survey thus extends the traditional concept of family to a comprehensive kinship matrix that reflects the diversity of today´s families and enables the analysis of family solidarity, intergenerational transmission and the role of the family as a safety network, social capital and financial support in different societies. The KINMATRIX survey was conducted as a self-administered online survey (CAWI) in 10 countries (Denmark, Finland, Germany, Italy, Netherlands, Norway, Poland, Sweden, United Kingdom, United States). Round 1 was conducted between December 2022 and March 2023 in the nine European countries and the United States. Round 2, which was only conducted in the USA, took place between December 2023 and January 2024. Respondents were selected through a quota sample from a Dynata online access panel. The target population of anchor respondents were Dynata panelists between the ages of 25 and 35 who were raised by at least one biological family member.1. Quota and filter questions: age; age groups and year of birth (recoded); gender; region; highest level of education; respondent’s subjective social status; employment status; raised by whom (e.g. by one or both of my biological parents, etc.).
Additional demographic and personal questions: born in the survey country; country of birth; sexual orientation; partner status; living with a partner; number of children; birth years of children; satisfaction with life; self-assessment of health in general; agreement with the following statements: Parents and children should support each other mutually for a lifetime, you should get married if you permanently live with your partner, women should be more concerned about their family than about their career, men should participate in housework to the same extent as women, a child under 6 will suffer from having a working mother, Children often suffer because their fathers spend too much time at work, marriage is a lifelong union that should not be broken, couples should marry, at the latest, after a child is born; immigrants generally bad or good for the survey country’s economy; immigrants generally undermined or enrich country’s cultural life; immigrants make the country a worse or a better place to live; ethnicity (only in USA); Hispanic, Latino, or Spanish origin; belonging to a religion or denomination; religion or denomination; frequency of attending religious services.
2. Creating the family tree
Name generator implemented in the form of a family tree; biological family: number of brothers; number of sisters; number of paternal uncles; number of paternal aunts; number of maternal uncles; number of maternal aunts; number of cousins from this uncle or aunt; how many brothers, sisters, uncles, aunts and cousins from this uncle or aunt are known.
Attributes: age of this person; year of birth of this person, year of death of this person; kin gender; who was not born in the country; who does not live in the country; person lives in urban or rural area; who has completed university; person’s employment status; kin subjective social status; person has any long-term health problems; person who the anchor wants to invite to the survey; anchor wants to invite none of them to the survey.
Relationships: who was important to the anchor; none of them was important; who helps with childcare; none of them helps with childcare; hours per week these persons helped with childcare; frequency of contact; time to get to this person; feeling of closeness to this person; person who gave money; none of them gave money; person who gave good advice; none of them gave good advice; person who comforted; none of the comforted; person the anchor could really count on; anchor could really count on none of them; amount of conflict, tension, or disagreement with this person; paternal grandparents separated, year of separation of paternal grandparents; maternal grandparents separated; year of separation of maternal grandparents.
Separation and additional family members: parents are still together; parents separated before one of them died; anchor’ age when parents separated; anchor’s age guessed when parents separated; household in which the anchor lived after parents separated; number of new partners with whom the father cohabitated; number of new partners with whom the mother cohabitated; anchor’s age when parent repartnered with this partner; parent and this partner are still together; anchor’s age when parent and this partner separated; ever cohabitated with this partner; years of cohabitation between anchor and this partner; number of half-siblings from each of parent’s partner; ever cohabitated with this half-sibling; years of cohabitation between anchor and this half-sibling; number of step-siblings from each of parent’s partner; ever cohabitated with this step-sibling; years of cohabitation between anchor and this step-sibling; number of additional half-siblings from paternal side; number of additional half-siblings from maternal side; ever cohabitated with this additional half-sibling; years of cohabitation of anchor with this additional half-sibling.
Additionally coded: survey country; anchor ID; anchor name status; total number of kin per anchor; total of “don’t knows” on any variable kin number; total of double “don’t knows” on any variable kin number; kin name status; kinship identification type; kinship category; kinship side; complex kinship incl. half-siblings and step-kin; kin living status; all born in the country; in which country was this person born (outside UK/ USA version/ UK/USA version); all live in the country; disrupted biography (early parental death or separation); early father or mother death, early father death; early mother death; total of “don’t knows” on the number of half-siblings; total of “don’t knows” on the number of cousins; total of double “don’t knows” on the number of cousins; total number of siblings per anchor; total of “don’t knows” on the number of siblings; total of double “don’t knows” on the number of siblings; total of “don’t knows” on the number of aunts and uncles; total of double “don’t knows” on the number of aunts and uncles; Interview date; interview duration in minutes; quality of answers; flag variables; mark variables (e.g. % of unknown or invalid names among all recorded kin); design weights; round in which anchor participated.Die im Rahmen des durch Horizon 2020 geförderten KINMATRIX-Projekts erhobenen Daten stellen Familien als egozentrierte Netzwerke junger Erwachsener dar und umfassen ein breites Spektrum an Verwandten, darunter biologische Eltern, Großeltern, Geschwister (voll und halb), Tanten, Onkel, Cousins und Cousinen ersten Grades sowie Halb- und Stiefverwandte aus komplexen Familienkonstellationen. Damit erweitert die Erhebung den traditionellen Familienbegriff hin zu einer umfassenden Verwandtschaftsmatrix, die die Vielfalt heutiger Familien abbildet und die Analyse von Familiensolidarität, intergenerationaler Weitergabe und der Rolle der Familie als Sicherheitsnetzwerk, soziales Kapital und finanzielle Unterstützung in verschiedenen Gesellschaften ermöglicht. Die KINMATRIX-Umfrage wurde als selbst-administrierte Online-Erhebung (CAWI) in 10 Ländern durchgeführt (Dänemark, Deutschland, Finnland, Italien, Niederlande, Norwegen, Polen, Schweden, Vereinigtes Königreich, Vereinigte Staaten). Runde 1 wurde zwischen Dezember 2022 und März 2023 in den neun europäischen Ländern und in den Vereinigten Staaten durchgeführt. Runde 2, die nur in den USA durchgeführt wurde, fand zwischen Dezember 2023 und Januar 2024 statt. Die Auswahl der Befragten erfolgte durch eine Quotenstichprobe aus einem Online-Access-Panel von Dynata. Die Zielpopulation der Ankerbefragten waren Dynata-Panelisten im Alter von 25 bis 35 Jahren, die von mindestens einem biologischen Familienmitglied aufgezogen wurden.1. Quoten- und Filterfragen: Alter; Altersgruppen und Geburtsjahr (umkodiert); Geschlecht; Region; höchster Bildungsabschluss; subjektiver sozialer Status der befragten Person; Beschäftigungsstatus; von wem aufgezogen (z. B. von einem oder beiden biologischen Elternteilen, usw.).
Zusätzliche demografische und persönliche Fragen: im Erhebungsland geboren; Geburtsland; sexuelle Orientierung; Partnerstatus; mit einem Partner zusammenlebend; Anzahl der Kinder; Geburtsjahre der Kinder; Lebenszufriedenheit; Selbsteinschätzung der Gesundheit im Allgemeinen; Zustimmung zu den folgenden Aussagen: Eltern und Kinder sollten sich ein Leben lang gegenseitig unterstützen, man sollte heiraten, wenn man dauerhaft mit seinem Partner zusammenlebt, Frauen sollten sich mehr um ihre Familie als um ihre Karriere kümmern, Männer sollten sich in gleichem Maße wie Frauen an der Hausarbeit beteiligen, ein Kind unter 6 Jahren leidet darunter, dass die Mutter berufstätig ist, Kinder leiden oft darunter, dass ihre Väter zu viel Zeit bei der Arbeit verbringen, die Ehe ist ein lebenslanger Bund, der nicht gebrochen werden sollte, Paare sollten spätestens nach der Geburt eines Kindes heiraten; Einwanderer sind im Allgemeinen schlecht oder gut für die Wirtschaft des befragten Landes; Einwanderer untergraben oder bereichern im Allgemeinen das kulturelle Leben des Landes; Einwanderer machen das Land zu einem schlechteren oder besseren Ort zum Leben; ethnische Zugehörigkeit (nur in den USA); hispanische, lateinamerikanische oder spanische Herkunft; Zugehörigkeit zu einer Religion oder Konfession; Religion oder Konfession; Häufigkeit des Besuchs von Gottesdiensten.
2. Erstellung des Stammbaums
Namensgenerator in Form eines Stammbaums; biologische Familie: Anzahl der Brüder; Anzahl der Schwestern; Anzahl der Onkel väterlicherseits; Anzahl der Tanten väterlicherseits; Anzahl der Onkel mütterlicherseits; Anzahl der Tanten mütterlicherseits; Anzahl der Cousins und Cousinen dieses Onkels oder dieser Tante; wie viele Brüder, Schwestern, Onkel, Tanten und Cousins dieses Onkels oder dieser Tante sind bekannt.
Attribute: Alter dieser Person; Geburtsjahr dieser Person, Sterbejahr dieser Person; Geschlecht der Verwandten; wer wurde nicht im Land geboren; wer lebt nicht im Land; wer lebt in der Stadt oder auf dem Land; wer hat die Universität abgeschlossen; Beschäftigungsstatus der Person; subjektiver sozialer Status der Verwandten; Person mit langfristigen Gesundheitsproblemen; Person, die die befragte Person zur Umfrage einladen möchte; befragte Person möchte keine der Personen zur Umfrage einladen.
Beziehungen: Wer war für die befragte Person wichtig; keiner von ihnen war wichtig; wer hilft bei der Kinderbetreuung; keiner von ihnen hilft bei der Kinderbetreuung; Stunden pro Woche, die diese Personen bei der Kinderbetreuung helfen; Häufigkeit des Kontakts; Zeit, um zu dieser Person zu gelangen; Gefühl der Nähe zu dieser Person; Person, die Geld gegeben hat; keiner von ihnen hat Geld gegeben; Person, die gute Ratschläge gegeben hat; keiner von ihnen hat gute Ratschläge gegeben; Person, die tröstete; keine von ihnen tröstete; Person, auf die befragte Person wirklich zählen konnte; befragte Person konnte auf keine von ihnen wirklich zählen; Ausmaß an Konflikten, Spannungen oder Meinungsverschiedenheiten mit dieser Person; Trennung der Großeltern väterlicherseits, Jahr der Trennung der Großeltern väterlicherseits; Trennung der Großeltern mütterlicherseits, Jahr der Trennung der Großeltern mütterlicherseits.
Trennung und zusätzliche Familienmitglieder: Eltern sind noch zusammen; Eltern trennten sich, bevor einer von ihnen starb; Alter der befragen Person, als sich die Eltern trennten; geschätztes Alter, als sich die Eltern trennten; Haushalt, in dem die befragte Person nach der Trennung der Eltern lebte; Anzahl der neuen Partner, mit denen der Vater zusammenlebte; Anzahl der neuen Partner, mit denen die Mutter zusammenlebte; Alter der befragten Person, als ein Elternteil mit diesem Partner wieder eine Partnerschaft einging; Elternteil und dieser Partner sind noch zusammen; Alter der befragten Person, als sich Elternteil und dieser Partner trennten; jemals mit diesem Partner des Elternteils zusammengelebt; Jahre des Zusammenlebens mit diesem Partner; Anzahl der Halbgeschwister von jedem der Partner der Eltern; jemals mit diesem Halbgeschwister zusammengelebt; Jahre des Zusammenlebens mit diesem Halbgeschwister; Anzahl der Stiefgeschwister von jedem der Partner der Eltern; jemals mit diesem Stiefgeschwister zusammengelebt; Jahre des Zusammenlebens mit diesem Stiefgeschwister; Anzahl der zusätzlichen Halbgeschwister väterlicherseits; Anzahl der zusätzlichen Halbgeschwister mütterlicherseits; jemals mit diesem zusätzlichen Halbgeschwister zusammengelebt; Jahre des Zusammenlebens mit diesem zusätzlichen Halbgeschwister.
Zusätzlich kodiert: Erhebungsland; Anker-ID; Status des Ankernamens; Gesamtzahl der Verwandten pro Anker; Gesamtzahl der „weiß nicht“ bei einer beliebigen Variable Verwandtenzahl; Gesamtzahl der doppelten „weiß nicht“ bei einer beliebigen Variable Verwandtenzahl; Status des Verwandtennamens; Identifikationstyp der Verwandtschaft; Verwandtschaftskategorie; Verwandtschaftsseite; komplexe Verwandtschaft einschl. Halbgeschwister und Stiefgeschwister; Wohnstatus der Verwandten; alle im Land geboren; in welchem Land ist diese Person geboren; Halbgeschwister und Stiefgeschwister; Wohnstatus der Verwandten; alle im Land geboren; in welchem Land wurde diese Person geboren (außerhalb des Vereinigten Königreichs/der USA); alle leben im Land; gestörte Biografie (früher Tod oder Trennung der Eltern); früher Tod von Vater oder Mutter, früher Tod des Vaters; früher Tod der Mutter; insgesamt „weiß nicht“ bei der Anzahl der Halbgeschwister; insgesamt „weiß nicht“ bei der Anzahl der Cousins; Summe der doppelten „weiß nicht“ zur Anzahl der Cousins und Cousinen; Gesamtzahl der Geschwister pro Anker; Summe der „weiß nicht“ zur Anzahl der Geschwister; Summe der doppelten „weiß nicht“ zur Anzahl der Geschwister; Summe der „weiß nicht“ zur Anzahl der Tanten und Onkel; Summe der doppelten „weiß nicht“ zur Anzahl der Tanten und Onkel; Interviewdatum; Interviewdauer in Minuten; Qualität der Antworten; Flaggenvariablen; Markierungsvariablen (z. z. B. % der unbekannten oder ungültigen Namen unter allen erfassten Verwandten); Design-Gewichte; Runde, an der der Anker teilgenommen hat
German General Social Survey - ALLBUS 2023
No full textALLBUS (GGSS - the German General Social Survey) is a biennial trend survey based on random samples of the German population. Established in 1980, its mission is to monitor attitudes, behavior, and social change in Germany. Each ALLBUS cross-sectional survey consists of one or two main question modules covering changing topics, a range of supplementary questions and a core module providing detailed demographic information. Additionally, data on the interview and the interviewers are provided as well. Key topics generally follow a 10-year replication cycle, many individual indicators and item batteries are replicated at shorter intervals.
The main question module of ALLBUS 2023 is ´Religion and World View.´ Another focus of the survey was the replication of questions from a broad range of topics. This included questions on lifestyle and personality, political attitudes, ethnocentrism and minorities as well as on social inequality.
ALLBUS 2023 was conducted in a mixed-mode design (CAPI (computer-assisted personal interview), MAIL (postal self-completion) and CAWI (computer-assisted web interview)).Social monitoring of trends in attitudes, behavior, and societal change in the Federal Republic of Germany.
The main topics in 2023 are:
1.) Lifestyle and personality
2.) Social inequality
3.) Religion and world view
4.) Ethnocentrism and minorities
5.) Political attitudes
6.) Other topics
7.) ALLBUS-Demography
8.) Data on the interview (paradata)
9.) Added value
Topics:
1.) Lifestyle and Personality: Internet use: frequency and type of device; frequency of reading books / e-books; importance of life aspects: family and children, work and occupation, free time and recreation, friends and acquaintances, relatives, religion and church, politics and public life, neighbours; social pessimism and orientation towards the future (anomia), interpersonal trust, overall life satisfaction, self-assessment of overall health.
2.) Social Inequality: Self-assessment of social class, fair share in standard of living, assessment of access to education, perceived prerequisites for success in society, attitudes towards social inequality and the welfare state, evaluation of personal social security; stance on extension or reduction in social services; attitudes towards different ideas of social justice.
3.) Religion and world view:
Individual religiousness and attitudes towards religion:
religious belief and reason for being (religious cosmology, meaning of life), self-assessment of religiousness and spirituality, frequency of meditation, religious indifference, religious experiences in personal life, attitude towards alternative forms of belief and parabelief, belief in God; belief in a life after death; belief in heaven, hell, and miracles; belief in reincarnation; religious fundamentalism.
Religious affiliation, religious rites and practices:
present and former denominational membership or other religious affiliation; leaving the church (reasons and when), frequency of church attendance or of visiting a house of worship, frequency of prayer; wish for religious funeral, married in church or according to religion, importance of religion in parental home, importance of religion in raising own children, baptism of children.
Value orientations:
Values and Life Goals Inventory (VaLiGo): wealth, experiencing community, hedonism, tolerance, tradition, self-reliance, achievement, conformity, stimulation, risk avoidance; individual value orientations (Klages): respect law and order, high standard of living, have power and influence, fantasy and creativity, security, help marginalized social groups, ability to assert oneself, industry and ambition, tolerance, political engagement, hedonism, faith in God, occupational achievement, self-realization; materialism / postmaterialism (Inglehart): importance of law and order, fighting rising prices, free expression of opinions and influence on governmental decisions;
Moral attitudes:
moral assessment of deviant acts; attitude towards techniques of reproductive medicine; attitudes towards assisted suicide.
4.) Ethnocentrism and minorities: Attitude towards the influx of various groups of immigrants, attitudes towards the foreigners living in Germany, contacts with foreigners, pride in being a German, perceived consequences of presence of foreigners in Germany, ranking of citizenship requirements, social distance to ethnic minorities and foreigners, support for the teaching of Islam in public schools; support for the building of mosques in Germany, attitudes towards Islam (Islamophobia), perceived risks and chances with respect to refugees.
5.) Politics: Willingness to engage in different forms of political participation, confidence in public institutions and organizations (public health service, federal constitutional court, federal parliament (Bundestag), city or municipal administration, churches, judiciary, television, newspapers, universities, federal government, the police, political parties, European Commission, European Parliament), political efficacy, participation in the vote as a civic duty, understanding of democracy and satisfaction with democracy in Germany, satisfaction with the performance of the federal government; populism scale: members of parliament must only be bound to the will of the people, politicians talk too much and do too little, ordinary citizens would make better representatives than professional politicians, political compromise is a betrayal of principles, the people should make the important political decisions, the people agree on what needs to happen politically, politicians only care about the rich and powerful; political interest, self-placement on left-right continuum; identification with own community, the federal state, the Federal Republic of Germany and the EU; attitudes relating to the process of German unification: unification was better for East / West, strangeness of citizens in the other part of Germany, attitudes towards the Stasi-past of individuals, evaluation of socialism as an idea; opinion on climate change and its causes, voting intention (Sonntagsfrage).
6.) Other topics: Assessment of the present and future economic situation in Germany, assessment of present and future personal economic situation, attitudes towards working fathers and mothers.
7.) ALLBUS-Demography:
Details about the respondent: month and year of birth, age, gender, marital status, citizenship (nationality), number of citizenships, geographical origin, school education, vocational training, employment status, details about current or former occupation, affiliation to public service, working hours per week (primary and secondary job), supervisory functions, fear of unemployment, length of unemployment, status of non-employment, date of termination of full-time employment, current or former membership in a trade union, membership in a political party, respondent´s net monthly income.
Place of residence (federal state, BIK-type of region, self-description), duration of residence in Germany, type of dwelling.
Details about respondent´s current spouse: month and year of birth, age, school education, vocational training, employment status, details about current occupation, affiliation to public service, status of non-employment.
Details about respondent´s steady partner: month and year of birth, age, school education, vocational training, employment status, details about current occupation, affiliation to public service, status of non-employment, common household with respondent.
Details about respondent´s parents: country of origin, cohabitation with respondent as adolescent, school education of mother and father, vocational training of mother and father, details about both parents´ occupation.
Description of household: size of household, net monthly household income, number of persons older than 17 in household (reduced size of household).
Details about household members: family relation to respondent, gender, month and year of birth, age, marital status.
Details about children not living in the household: number of children not living in the household, gender, year of birth, age.
8.) Data on the interview (paradata): Study number, digital object identifier, release, respondent id, ID of sample point, mode of data collection, number of contacts, percentage of questions completed, date of beginning and end of interview, duration of interview, presence of other persons during the interview, interference of other persons in the course of the interview, respondent followed interview on screen (CAPI), pauses during completion of survey (MAIL, CAWI), type of device (CAWI)
Details about the interviewer: gender; age; school education; identification number; length of experience as an interviewer.
9.) Added value: Inglehart-Index, International Standard Classification of Occupations (ISCO) 1988 and 2008; Standard International Occupational Prestige Scale (SIOPS, according to Ganzeboom), International Socio-economic Index of Occupational Status (ISEI, according to Ganzeboom), European Socio-Economic Groups (ESeG), International Standard Classification of Education (ISCED) 1997 and 2011, living arrangement and family situation, per capita income, equivalised income (OECD-modified scale), transformation weight for analyses on household level, east-west design weight.Die Allgemeine Bevölkerungsumfrage der Sozialwissenschaften (ALLBUS) ist eine Trenderhebung, in der seit 1980 alle zwei Jahre eine Zufallsstichprobe der deutschen Bevölkerung befragt wird. Das primäre Ziel des Umfrageprogramms ist die Beobachtung von Einstellungen, Verhalten und sozialen Wandel in Deutschland. Jede ALLBUS-Querschnittserhebung besteht aus ein oder zwei Schwerpunktmodulen zu wechselnden Themen. Diese werden ergänzt durch weitere inhaltliche Fragen und ein Kernmodul mit detaillierten demografischen Informationen. Zudem werden Zusatzinformation zum Interview und den Interviewern bereitgestellt. Die Schwerpunktmodule folgen in der Regel einem 10-jährigen Replikationszyklus, viele Einzelindikatoren und Itembatterien werden aber auch in kürzeren Abständen repliziert.
Das Schwerpunktmodul von ALLBUS 2023 befasst sich mit ´Religion und Weltanschauung´. Weiterer Schwerpunkt der Erhebung war die Replikation von Fragen aus einem breiten Themenspektrum. Repliziert wurden u.a. Fragen zu Lebensstil und Persönlichkeit, Politik, Ethnozentrismus und Minoritäten und sozialer Ungleichheit.
ALLBUS 2023 wurde in einem Mixed-Mode Design durchgeführt (CAPI (Computer-Assisted Personal Interview), MAIL (postalischer Selbstausfüller) und CAWI (Computer-Assisted Web Interview)).Trenderhebung zur gesellschaftlichen Dauerbeobachtung von Einstellungen, Verhalten und sozialem Wandel in Deutschland. Die Schwerpunkte dieser Untersuchung sind für 2023:
1.) Lebensstil und Persönlichkeit
2.) Soziale Ungleichheit
3.) Religion und Weltanschauung
4.) Ethnozentrismus und Minoritäten
5.) Politik
6.) Sonstiges
7.) ALLBUS-Demographie
8.) Daten zum Interview (Paradaten)
9.) Ergänzungen und abgeleitete Variablen
Themen:
1.) Lebensstil und Persönlichkeit: Internetnutzung: Häufigkeit und Geräte, Häufigkeit der Lektüre von Büchern / eBooks; Wichtigkeit von Lebensbereichen: Familie und Kinder, Beruf und Arbeit, Freizeit und Erholung, Freunde und Bekannte, Verwandtschaft, Religion und Kirche, Politik und öffentliches Leben, Nachbarschaft; sozialer Pessimismus und Zukunftsorientierung (Anomia), interpersonales Vertrauen, subjektive Lebenszufriedenheit, Selbsteinschätzung allgemeiner Gesundheitszustand.
2.) Soziale Ungleichheit: Subjektive Schichteinstufung, gerechter Anteil am Lebensstandard, Zugangschancenungleichheit Bildung, wahrgenommene Voraussetzungen für gesellschaftlichen Erfolg und Aufstieg, Einstellungen zur sozialen Ungleichheit und zum Wohlfahrtsstaat, Bewertung der eigenen sozialen Sicherung, Einstellung zur Ausweitung oder Kürzung von Sozialleistungen, Einstellungen zu Gerechtigkeitskonzepten.
3.) Religion und Weltanschauung:
Individuelle Religiosität und religionsbezogene Einstellungen:
Glaube und Lebenssinn (Kosmologien, Sinn des Lebens), Selbsteinstufung der Religiosität und der Spiritualität, Häufigkeit von Meditation, religiöse Indifferenz, persönliche religiöse Erfahrung, Bewertung von alternativen Glaubensformen und Paraglaube, Gottesglaube, Glaubensinhalte, Fundamentalismus.
Religionszugehörigkeit, religiöse Praxis und Riten:
aktuelle und frühere Konfession bzw. Religionszugehörigkeit, Kirchenaustritt (Zeitpunkt und Motivation), Kirchgangshäufigkeit, Häufigkeit des Besuchs eines anderen Gotteshauses, Gebetshäufigkeit, Wunsch nach religiöser Beerdigung, kirchliche bzw. religiöse Trauung, eigene religiöse Erziehung, religiöse Erziehung der eigenen Kinder, Taufe der eigenen Kinder.
Wertorientierungen:
Values and Life Goals Inventory (VaLiGo): Reichtum, Gemeinschaft, Hedonismus, Toleranz, Traditionen, Unabhängigkeit, Leistung, Konformität, Stimulation; Risikovermeidung; individuelle Wertorientierungen (Klages): Gesetz und Ordnung respektieren, hoher Lebensstandard, Macht und Einfluss, Phantasie und Kreativität entwickeln, Sicherheit, Randgruppen helfen, eigene Bedürfnisse durchsetzen, Fleiß und Ehrgeiz, Toleranz, politisches Engagement, Hedonismus, Gottesglaube, Leistung im Beruf, Selbstverwirklichung; Postmaterialismus (Inglehart): Wichtigkeit von Ruhe und Ordnung, Bürgereinfluss, Inflationsbekämpfung und freier Meinungsäußerung;
Moralische Einstellungen:
Bewertung von abweichenden Verhaltensweisen, Bewertung von assistierten Reproduktionstechnologien, Einstellungen zur Sterbehilfe.
4.) Ethnozentrismus und Minoritäten: Einstellungen zum Zuzug verschiedener Personengruppen, Einstellungen zu Ausländern, Kontakte zu Ausländern; Stolz, ein Deutscher zu sein; Wahrnehmung der Konsequenzen von Zuwanderung; Wichtigkeit verschiedener Einbürgerungsvoraussetzungen; soziale Distanz zu verschiedenen Migrantengruppen; Befürwortung von Islamunterricht an Schulen; Meinung zum Bau von Moscheen in Deutschland; Einstellungen zum Islam in Deutschland (Islamophobie); wahrgenommene Risiken und Chancen durch Flüchtlinge.
5.) Politik: Beteiligungsbereitschaft bezüglich verschiedener Formen politischer Partizipation, Vertrauen in öffentliche Einrichtungen und Organisationen: (Gesundheitswesen, Bundesverfassungsgericht, Bundestag, Stadt- und Gemeindeverwaltung, evangelische und katholische Kirche, Justiz, Fernsehen, Zeitungswesen, Universitäten, Bundesregierung, Polizei, Parteien, Europäische Kommission, Europäisches Parlament), politische Selbstwirksamkeit, Wahlbeteiligung ist Bürgerpflicht (Wahlnorm), Demokratieverständnis und Zufriedenheit mit der Demokratie in Deutschland, Zufriedenheit mit der Bundesregierung; Populismusskala: Abgeordnete nur dem Volk verpflichtet, Politiker reden zu viel und handeln zu wenig, einfache Bürger sind bessere Volksvertreter, politischer Kompromiss ist Verrat von Prinzipien, Volk sollte politische Entscheidungen treffen, Volk ist sich einig was politisch passieren muss, Politiker vertreten nur die Reichen; politisches Interesse, Selbsteinstufung auf einem Links-Rechts-Kontinuum; Verbundenheit mit Gemeinde, Bundesland, Bundesrepublik, EU; Einstellungen zur Wiedervereinigung: Vorteile überwiegend für Westen oder Osten, wechselseitige Fremdheit der Bürger, Einstellung zum Umgang mit individueller Stasi-Vergangenheit, Einschätzung des Sozialismus als Idee; Meinung über den Klimawandel und seine Ursachen, Wahlabsicht (Sonntagsfrage).
6.) Sonstiges: Beurteilung der derzeitigen und zukünftigen Wirtschaftslage in Deutschland, Beurteilung der eigenen derzeitigen und zukünftigen wirtschaftlichen Situation, Einstellung zur Erwerbstätigkeit von Vätern und Müttern.
7.) ALLBUS-Demographie:
Angaben zur befragten Person: Geburtsmonat, Geburtsjahr, Alter, Geschlecht, Familienstand, Staatsbürgerschaft (Nationalität), Anzahl der Staatsbürgerschaften, Herkunft, allgemeiner Schulabschluss, berufliche Ausbildung, Erwerbsstatus, Angaben zum gegenwärtigen bzw. früheren Beruf, Zugehörigkeit zum öffentlichen Dienst, wöchentliche Arbeitsdauer (Haupt- und Nebenerwerb), berufliche Aufsichtsfunktion, Furcht vor Verlust des Arbeitsplatzes, Dauer von Arbeitslosigkeit, Status der Nichterwerbstätigkeit, Zeitpunkt der Aufgabe hauptberuflicher Erwerbstätigkeit, jetzige oder frühere Gewerkschaftsmitgliedschaft, Mitgliedschaft in einer politischen Partei, monatliches Nettoeinkommen.
Wohnort (Bundesland, BIK-Stadtregion, Selbstbeschreibung), Wohndauer in Deutschland, Wohnform.
Angaben zum Ehepartner: Geburtsmonat, Geburtsjahr, Alter, allgemeiner Schulabschluss, berufliche Ausbildung, Erwerbstätigkeit (incl. Nichterwerbsstatus), Angaben zum gegenwärtigen Beruf, Zugehörigkeit zum öffentlichen Dienst.
Angaben zum nichtehelichen Lebenspartner: Geburtsmonat, Geburtsjahr, Alter, allgemeiner Schulabschluss, berufliche Ausbildung, Erwerbstätigkeit (incl. Nichterwerbsstatus), Angaben zum gegenwärtigen Beruf, Zugehörigkeit zum öffentlichen Dienst, gemeinsamer Haushalt mit befragter Person.
Angaben zu den Eltern: Herkunftsland, Zusammenleben mit Eltern im Alter von 15 Jahren, allgemeiner Schulabschluss, berufliche Ausbildung, Angaben zum Beruf.
Haushaltsbeschreibung: Haushaltsgröße, Haushaltseinkommen, Anzahl von über 17-jährigen Haushaltspersonen (reduzierte Haushaltsgröße).
Angaben zu den einzelnen Haushaltspersonen (Haushaltsliste): Verwandtschaftsverhältnis zur befragten Person, Geschlecht, Geburtsmonat, Geburtsjahr, Alter, Familienstand.
Angaben zu Kindern außerhalb des Haushalts: Zahl der Kinder außer Haus, Geschlecht, Geburtsjahr, Alter.
8.) Daten zum Interview (Paradaten): Studiennummer, Digital Object Identifier, Release, Identifikationsnummer des Befragten, Nummer des Samplepoints, Erhebungsmodus, Zahl der Kontaktversuche, Anteil beantworteter Fragen, Datum Interviewbeginn und –ende, Interviewdauer, Anwesenheit weiterer Personen während des Interviews, Eingriff anderer Personen in die Beantwortung des Fragebogens, Mitverfolgen des Interviews am Bildschirm (CAPI), Unterbrechung der Bearbeitung des Fragebogens (MAIL, CAWI), verwendetes Endgerät (CAWI).
Angaben zum/zur Interviewer/in: Geschlecht, Alter, Schulabschluss, Identifikationsnummer, Dauer der Interviewertätigkeit.
9.) Ergänzungen und abgeleitete Variablen: Postmaterialismus-Index (nach Inglehart), Berufsvercodung gemäß ISCO (International Standard Classification of Occupations) 1988 und 2008, SIOPS (nach Ganzeboom), ISEI (nach Ganzeboom), Sozioökonomische Gruppe (ESeG), ISCED (International Standard Classification of Education) 1997 und 2011, Lebensformen und Familiensituation, Pro-Kopf-Einkommen, Äquivalenzeinkommen (modifizierte OECD-Skala), Transformationsgewicht für Auswertungen auf Haushaltsebene, Ost-West-Gewicht für gesamtdeutsche Auswertungen
ALLBUS 2023 - DBD Add-On
No full textThe GGSS/ALLBUS 2023 – DBD Add-On is a dataset based on digital behavioral data of a subsample of the GGSS/ALLBUS 2023 survey respondents. It offers data on browsing behavior based on collected web tracking data for 104 respondents of the survey. The GGSS/ALLBUS 2023 – DBD Add-On data can be linked with the GGSS/ALLBUS 2023 survey data.
The data were collected by the services GESIS Web Tracking and GESIS Panel Digital Behavioral Data Sample (GESIS Panel.dbd) from October 2023 to January 2024. In 2023, participants from the ALLBUS (self-administered modes) were invited to join the GESIS Pan-el.dbd. Fully registered GP.dbd panelists recruited from the ALLBUS study were subsequently invited to participate in the web tracking study.
Data was collected on participants’ browsing behavior (timestamps, duration) and content (domains, URLs, snapshots of HTMLs). The websites visited were classified by content using classification services based on their domains, and only the categories of the classifications are included in the dataset.Das ALLBUS 2023 – DBD Add-On ist ein Datensatz, der auf digitalen Verhaltensdaten einer Teilstichprobe der ALLBUS 2023-Befragten basiert. Es bietet Daten zum Browsingverhalten auf Grundlage gesammelter Webtracking-Daten für 104 Befragte der Umfrage. Die ALLBUS 2023 – DBD Add-On-Daten können mit den ALLBUS 2023-Umfragedaten verknüpft werden.
Die Daten wurden von Oktober 2023 bis Januar 2024 mit den Angeboten GESIS Web Tracking und GESIS Panel Digital Behavioral Data Sample (GESIS Panel.dbd) erhoben. Im Jahr 2023 wurden Teilnehmer des ALLBUS (selbstadministrierte Modi) eingeladen, dem GESIS Panel.dbd beizutreten. Vollständig registrierte GP.dbd-Panelisten, die aus der ALLBUS-Studie rekrutiert wurden, wurden anschließend zur Teilnahme an der Web Tracking Studie eingeladen.
Es wurden Daten zum Browsingverhalten (Zeitstempel, Dauer) und zu den Inhalten (Domains, URLs, HTML-Snapshots) der Teilnehmer*innen erhoben. Die besuchten Websites wurden mithilfe von Klassifizierungsdiensten anhand ihrer Domains nach Inhalten klassifiziert, und nur die Kategorien der Klassifizierungen sind im Datensatz enthalten
The Year 2024 in Review
No full textThe short survey looking back on the year 2024 was conducted by the Verian opinion research institute on behalf of the Press and Information Office of the Federal Government. In the survey period from December 4 to December 10, 2024, the German-speaking population aged 14 and over in private households was surveyed in telephone interviews (CATI) on the following topics: satisfaction with political developments in Germany in selected policy areas, satisfaction with the work of the federal government and Chancellor Olaf Scholz, outlook for 2025 and priority topics. Respondents were selected using a multi-stage random sample as part of a multi-topic survey (Emnid bus) including landline and mobile phone numbers (dual-frame sample).Satisfaction with political developments in Germany in selected policy areas (labor market policy, economic policy, foreign policy, health policy, education policy, domestic security, pension policy, family policy, financial policy, environmental policy, energy policy, refugee policy, agricultural policy, climate policy); overall satisfaction with the work of the federal government in 2024; overall satisfaction with the work of Chancellor Olaf Scholz in 2024; outlook for 2025: Confidence or fears for the coming year with regard to political developments in Germany; Issues that the federal government should pay more attention to in the coming year (open question, maximum 2 responses).
Demography: sex; age; highest level of education; occupation; occupation in detail; household size; number of people in the household aged 14 and over; party preference; eligibility to vote; net household income; internet use.
Additionally coded were: Consecutive respondent number; weighting factor; interview date; location size (BIK regions, political location size); federal state; survey area west/east; survey by mobile or landline.Die Kurzumfrage zum Rückblick auf das Jahr 2024 wurde vom Meinungsforschungsinstitut Verian im Auftrag des Presse- und Informationsamtes der Bundesregierung durchgeführt. Im Erhebungszeitraum 04.12.2024 bis 10.12.2024 wurde die deutschsprachige Bevölkerung ab 14 Jahren in Privathaushalten in telefonischen Interviews (CATI) zu folgenden Themen befragt: Zufriedenheit mit den politischen Entwicklungen in Deutschland in ausgewählten Politikbereichen, Zufriedenheit mit der Arbeit der Bundesregierung und von Bundeskanzler Olaf Scholz, Ausblick auf das Jahr 2025 und vordringliche Themen. Die Auswahl der Befragten erfolgte durch eine mehrstufige Zufallsstichprobe im Rahmen einer Mehrthemenbefragung (Emnid-Bus) unter Einschluss von Festnetz- und Mobilfunknummern (Dual-Frame Stichprobe).Zufriedenheit mit den politischen Entwicklungen in Deutschland in ausgewählten Politikbereichen (Arbeitsmarktpolitik, Wirtschaftspolitik, Außenpolitik, Gesundheitspolitik, Bildungspolitik, Innere Sicherheit, Rentenpolitik, Familienpolitik, Finanzpolitik, Umweltpolitik, Energiepolitik, Flüchtlingspolitik, Landwirtschaftspolitik, Klimapolitik); Zufriedenheit mit der Arbeit der Bundesregierung im Jahr 2024 insgesamt; Zufriedenheit mit der Arbeit von Bundeskanzler Olaf Scholz im Jahr 2024 insgesamt; Ausblick auf das Jahr 2025: Zuversicht oder Befürchtungen für das kommende Jahr hinsichtlich der politischen Entwicklungen in Deutschland; Themen, um die sich die Bundesregierung im nächsten Jahr verstärkt kümmern sollte (offene Frage, maximal 2 Nennungen).
Demographie: Geschlecht; Alter; höchster Bildungsabschluss; Berufstätigkeit; Berufstätigkeit im Detail; Haushaltsgröße; Anzahl der Personen im Haushalt ab 14 Jahren; Parteipräferenz; Wahlberechtigung; Haushaltsnettoeinkommen; Internetnutzung.
Zusätzlich verkodet wurde: Laufende Befragtenummer; Gewichtungsfaktor; Interviewdatum; Ortsgröße (BIK-Regionen, politische Ortsgröße); Bundesland; Befragungsgebiet West/Ost; Erhebung per Mobilfunk oder Festnetz
Flash Eurobarometer 3392 (Youth Survey 2024)
No full textAttitudes of young Europeans towards the European Union.Topics: most important values; fields of action to be prioritized by the EU in the next five years; benefits from the EU membership; preferred statement with regard to the European Union: respondent is in favour of the European Union and the way it is working at present, respondent is rather in favour of the European Union but not the way it is working at present, respondent is rather sceptical of the European Union but would be ready to change the opinion if the way it works was really changed, respondent is opposed to the idea of the European Union in general; image of the European Parliament; personal identification: primarily attached to local community and region, primarily attached to own country and national identity, primarily attached to Europe and European identity, equally attached to local community as well as to own country and Europe, no strong attachment to local community as well as to own country and Europe; preferred sources of information on political and social issues; preferred social media channels on political and social issues; self-rated understanding of: local / regional government, national government, European Union; personal exposure to disinformation and fake news in the last week; confidence in personal ability to recognize disinformation; use of Artificial Intelligence (AI) based applications for text, image or video in the last twelve months; purposes of using AI based applications in the last twelve months: assistance in schoolwork, studying and research, entertainment, creative work, tasks at work, personal organisation and productivity, communication and language translation, other; personal political activities in the past: vote in the last election, contact a politician about an issue, volunteer for a charity or campaign organisation, boycott or buy certain products for political or ethical or environmental reasons, take part in street protests or demonstrations, create or sign a petition, join youth organisation, take part in a public consultation, post opinions online or on social media about a political or social issue, use hashtags or change personal profile picture to show support for a political or social issue, none of these; reasons for: not contacting a politician, not volunteering for a charity or campaign organisation, not voting in the last European elections; reasons for voting for a specific party in the last European elections.
Demography: age; sex; nationality; current type of education; highest completed level of full time education; occupation; professional position; household composition and household size; type of community; region.
Additionally coded was: respondent ID; country; device used for interview; language of the interview; nation group; weighting factor.Einstellungen junger Europäer*innen zur Europäischen Union.Themen: wichtigste Werte; von der EU zu priorisierende Handlungsfelder in den nächsten fünf Jahren; Nutzen der EU-Mitgliedschaft; präferierte Aussage im Hinblick auf die Europäische Union: Befragte*r befürwortet die Europäische Union und ihre derzeitige Funktionsweise, Befragte*r ist eher für die Europäische Union mit Ausnahme der derzeitigen Funktionsweise, Befragte* ist skeptisch gegenüber der Europäischen Union bei gleichzeitiger Bereitschaft zur Meinungsänderung bei Änderung der Funktionsweise der EU, Befragte*r lehnt die Idee der Europäischen Union generell ab; Image des Europäischen Parlaments; persönliche Identifikation: vorwiegend örtlicher Gemeinde und Region verbunden, vorwiegend eigenem Land und nationaler Identität verbunden, vorwiegend Europa und europäischer Identität verbunden, gleichermaßen örtlicher Gemeinde sowie eigenem Land und Europa verbunden, örtlicher Gemeinde sowie eigenem Land und Europa nicht sehr verbunden; präferierte Informationsquellen über politische und soziale Themen; präferierte soziale Medien in Bezug auf Informationen über politische und soziale Themen; Selbsteinschätzung des Verständnisses von: lokale / regionale Regierung, nationale Regierung, Europäische Union; Exposition gegenüber Desinformation und Fake News in der letzten Woche; Vertrauen in die persönliche Kompetenz, Desinformation zu erkennen; Nutzung von auf Künstlicher Intelligenz (KI) basierenden Anwendungen für Texte, Bilder oder Videos in den letzten zwölf Monaten; Zwecke der Nutzung KI-basierter Anwendungen in den letzten zwölf Monaten: Hilfe bei Schulaufgaben, Studium und Forschung, Unterhaltung, kreative Arbeit, Arbeitsaufgaben, persönliche Organisation und Produktivität, Kommunikation und Übersetzung, sonstiges; persönliche politische Aktivitäten in der Vergangenheit: Wählen bei der letzten Wahl, Kontaktieren einer*s Politiker*in zu einem Thema, ehrenamtliche Tätigkeit in einer Wohltätigkeitsorganisation oder Aktionsgruppe, Boykottieren oder Kaufen bestimmter Produkte aus politischen oder ethischen oder Umweltgründen, Teilnahme an Straßenprotesten oder Demonstrationen, Erstellen oder Unterzeichnen einer Petition, Mitgliedschaft in einer Jugendorganisation, Teilnahme an öffentlichen Anhörungen, Posten eigener Ansichten über ein politisches oder gesellschaftliches Problem online oder in sozialen Medien, Verwendung von Hashtags oder Ändern des persönlichen Profilbildes zur Unterstützung eines politischen oder gesellschaftlichen Problems, nichts davon; Gründe für: Nichtwählen bei der letzten Wahl, keine ehrenamtliche Tätigkeit in einer Wohltätigkeitsorganisation oder Aktionsgruppe, Nichtwählen bei der letzten Europa-Wahl; Gründe, aus denen bei der letzten Europa-Wahl für eine bestimmte Partei gestimmt wurde.
Demographie: Alter; Geschlecht; Staatsangehörigkeit; derzeitig laufende Ausbildung; Art der Ausbildung; höchster Bildungsabschluss; Beruf; berufliche Stellung; Haushaltszusammensetzung und Haushaltsgröße; Urbanisierungsgrad; Region.
Zusätzlich verkodet wurde: Befragten-ID; Land; für das Interview genutztes Gerät; Interviewsprache; Nationengruppe; Gewichtungsfaktor
Telegram COVID-19 Protest Dataset 2020\u20132022 (TGCPD)
No full textThe Telegram COVID-19 Protest Dataset (TGCPD) is a manually curated dataset that captures German-language COVID-19 protest mobilization on Telegram. Covering the years 2020 to 2022, the dataset includes 5,641,026 messages from 715 public broadcast channels and 229 public group chats. The data provide a detailed longitudinal overview of the protest movement’s online communication on its primary communication platform and constitute a unique historical artifact. It enables the analysis of potential continuities and developments in far-right milieus and narratives. Data loss due to deletions was minimized by collecting data at multiple points throughout the observation period. To ensure compliance with data protection and ethical standards, the study was reviewed in advance by data protection officers and positively evaluated by the Institutional Review Board of the Department of Media and Communication (IfKW) at LMU Munich.To facilitate data processing, the dataset is divided into two files: Entities and Messages.
(1) The Entities file includes all entities (= channels & groups) in the dataset, along with additional actor-level information such as the entity’s founding date or its role within the protest movement. Each entity is assigned one of three roles: Core (the core of the “Querdenken” movement, based on self-identification), Individual (persons and ideological entrepreneurs who gained public attention during the pandemic in connection with Querdenken), Periphery (actors referenced by the core movement who are also involved in COVID-19-related protest).
(2) The Messages file constitutes the main body of the dataset and contains all available text messages sent by the entities between April 18, 2020, and December 31, 2022, making it especially suitable for text analysis approaches.
Both files can be linked using the Telegram handle of each entity. In addition to standard Telegram API variables such as IDs, actions, forwards, views, replies, and linked media or websites, the dataset also includes additional variables such as network data and geolocations (where available), which can be used for further research purposes.Der Telegram COVID-19 Protest Datensatz (TGCPD) ist ein manuell kuratierter Datensatz, der die deutschsprachige COVID-19 Protestmobilisierung auf Telegram erfasst. Der Datensatz umfasst die Jahre 2020 bis 2022 und beinhaltet 5.641.026 Nachrichten aus 715 öffentlichen Broadcast-Kanälen und 229 öffentlichen Gruppenchats. Die Daten bieten einen detaillierten längsschnittlichen Überblick über die Online-Kommunikation der Protestbewegung auf ihrer Hauptkommunikationsplattform und stellen ein einzigartiges historisches Artefakt dar. Somit ermöglicht dieser Datensatz die Analyse von etwaigen Kontinuitäten und Entwicklungen von rechtsaußen Milieus und Narrativen. Datenverluste aufgrund von Löschungen wurden minimiert, indem die Daten zu mehreren Zeitpunkten des Beobachtungszeitraums gesammelt wurden. Zur Sicherstellung datenschutzkonformer und ethischer Aspekte wurde die Studie vorab mit Datenschutzbeauftragten abgestimmt und durch das Institutional Review Board des Instituts für Kommunikationswissenschaft und Medienforschung (IfKW) an der LMU München positiv bewertet.Der Datensatz ist zur Erleichterung der Datenverarbeitung in zwei Dateien unterteilt: Entities und Messages.
(1) Die Entities-Liste umfasst alle Entitäten (= Kanäle & Gruppen) im gesamten Datensatz, einschließlich zusätzlicher Informationen auf Akteursebene, wie z.B. das Gründungsdatum der Entität oder deren Rolle innerhalb der Protestbewegung. Hierbei kann eine Entität eine von drei verschiedenen Rollen innehaben: Core (der Kern der Querdenken-Bewegung, der sich durch die namentlich Selbstzuweisung ergibt), Individual (Personen und ideologische Entrepreneure, die im Rahmen der Pandemie und im Umfeld von Querdenken bekannt geworden sind) oder Periphery (Akteure, die von der Kern-Bewegung referenziert wurden und sich ebenfalls auf COVID-19-bezogenen Protest fokussieren).
(2) Die Datei Messages bildet den Hauptdatensatz und enthält alle verfügbaren Textnachrichten, die von den Entitäten im Zeitraum vom 18. April 2020 bis zum 31. Dezember 2022 versendet wurden, was sich besonders für Textanalyseansätze eignet.
Beide Dateien können über das Telegram-Handle der jeweiligen Entität miteinander verknüpft werden. Neben den klassischen Variablen der Telegram-API wie IDs, Aktionen, Weiterleitungen, Aufrufe, Antworten sowie verlinkten Medien und Websites beinhaltet der Datensatz zusätzliche Variablen wie Netzwerkdaten und Geolokationen (sofern verfügbar), die für weitere Forschungszwecke genutzt werden können
German Internet Panel, Wave 69 (January 2024)
No full textThe German Internet Panel (GIP) is a long-term study at the University of Mannheim. The GIP examines individual attitudes and preferences that are relevant in political and economic decision-making processes. To this end, more than 3,500 people throughout Germany have been regularly surveyed online every two months since 2012 on a wide range of topics. The GIP is based on a random sample of the general population in Germany between the ages of 16 and 75. The study started in 2012 and was supplemented by new participants in 2014 and 2018. The panel participants were recruited offline. The GIP questionnaires cover a variety of topics that deal with current events.The questionnaire contains numerous experimental variations in the survey instruments. Further information can be found in the study documentation.
General interest in a tandem partnership with a newcomer;
Experiment on tandem partnerships: Preference for one of two fictional newcomers whose characteristics are composed of a combination of different attributes (gender, age, marital status, has children, level of education, and German language skills);
Experiment on job selection in a company: Preference for one of two fictional job offers, whose characteristics are composed of a combination of different attributes (size of the company, distance from home, monthly salary, company features, and other benefits);
Experiment on investing in a company: Preference for one of two fictitious companies in which the respondent would invest as a shareholder, whose characteristics are composed of a combination of different attributes (size of the company, industry, company features, other);
Experiment on choosing a supermarket: Preference for one of two fictional supermarkets in which the respondent would shop, whose characteristics are composed of a combination of different attributes (size of the company, distance from home, quality of the products offered, savings per year compared to the old supermarket, characteristics of the company, other factors);
Rating (order) of five corporate decisions according to moral questionable (laying off employees to increase the financial value of the company, minimizing the tax burden by legally shifting profits abroad and paying less tax in Germany, paying the CEO 50 times more salary than the average employee, taking no special measures to increase gender equality in the workforce, taking no special measures to increase the share of renewable energies in the company´s energy consumption).
Antisemitism:
Left-right self-placement;
List experiment on the social desirability of classic anti-Semitism: number of statements agreed with (it is understandable that some people evade taxes, drunk driving is not a trivial offense, tougher penalties for crimes should be introduced in Germany, Jews have too much influence in the world, split: without the last statement);
List experiment on the social desirability of Israel-related anti-Semitism: Number of statements agreed with (High salaries for managers are justified, public broadcasting fees benefit democracy, we would all be better off if we ate less meat, Israel treats the Palestinians the way the Nazis treated the Jews, split: without the last statement);
Double standards experiments:
Discrimination by Muslims/Jews/Catholics: Agreement with the statement: Muslims/Jews/Catholics living in Germany should unequivocally denounce discrimination against non-Muslims/non-Jews/non-Catholics in Muslim countries/in Israel/in the Vatican;
Responsibility of Muslims/Jews/Catholics: Agreement with the statement: Muslims/Jews/Catholics living in Germany should do more to ensure that Muslim countries/Israel/the Vatican behave more responsibly in the world;
Accountability of Muslims/Jews/Catholics: Agreement with the statement: Muslims/Jews/Catholics living in Germany should be held accountable for the actions of Muslim countries/Israel/the Vatican;
Classic anti-Semitism: Agreement with various statements about Jews (Jews are just as loyal to Germany as everyone else living in Germany, Jews have too much influence in the world, Jews only talk about the Holocaust to advance their political agenda, Jews are more interested in money than other people);
Israel-related anti-Semitism: Agreement with various statements about Israel (Israel has a right to exist as a homeland for the Jewish people, Israel has the right to defend itself against those who want to destroy it, Israel can get away with anything because its supporters control the media, Israel treats the Palestinians the way the Nazis treated the Jews);
Support for Palestine: Agreement with various statements about Palestinians (Palestinians have a right to their own state, Palestinian terrorists who attack Israel are freedom fighters, Palestinians only portray themselves as weak victims in order to advance their political agenda, Palestinians have been oppressed by the Israelis for decades);
Experiment on tolerance towards a person/a Muslim person/a Jewish person who sees Israel as an apartheid state that oppresses Palestinians/denies Israel´s right to exist (permission to write such things on social media, allow a demonstration registered by such a person, teaching permission at a university, such a person should lose their job);
Canteen experiment: Agreement with the proposal to serve only halal/kosher meals (e.g., without pork) in canteens/to serve halal/kosher dishes in addition to conventional dishes out of consideration for Muslim/Jewish dietary laws;
Holiday experiment: Agreement with a state government´s proposal to introduce a Muslim/Jewish holiday on which all people in the state have the day off/on which all Muslims/Jews in the state have the day off but must compensate for it with overtime/for this purpose, a Christian holiday is to be replaced by a Muslim/Jewish holiday).
Demography: sex; age (year of birth, categorized); highest school leaving certificate; highest vocational qualification; marital status; household size; employment status; German citizenship; frequency of private internet use; federal state.
The following were also coded: respondent ID, GIP; household ID, GIP; personal ID (within the household); year of recruitment (2012, 2014, 2018); interview date; current online status; assignment to experimental groups.
Questionnaire evaluation (interesting, varied, relevant, long, difficult, too personal); overall assessment of the survey; respondent made further comments on the questionnaire.Das German Internet Panel (GIP) ist eine langfristige Studie an der Universität Mannheim. Das GIP untersucht individuelle Einstellungen und Präferenzen, die in politischen und wirtschaftlichen Entscheidungsprozessen relevant sind. Zu diesem Zweck werden seit 2012 regelmäßig in ganz Deutschland über 3.500 Personen alle zwei Monate zu den verschiedensten Themen online befragt. Das GIP basiert auf einer Zufallsstichprobe der Allgemeinbevölkerung in Deutschland im Alter von 16 bis 75 Jahren. Die Studie startete 2012 und wurde 2014 und 2018 durch neue Teilnehmende ergänzt. Die Rekrutierung der Panel-Teilnehmenden wurde offline durchgeführt. Die GIP-Fragebögen decken eine Vielfalt von Themen ab, welche aktuelle Geschehnisse behandeln.Der Fragebogen enthält zahlreiche experimentelle Variationen in den Erhebungsinstrumenten. Weitere Informationen finden Sie in der Studiendokumentation.
Generelles Interesse an einer Tandempartnerschaft mit einem Neuankömmling;
Experiment zu Tandempartnerschaft: Präferenz für einen von zwei fiktiven Neuankömmlingen, deren Charakteristika sich aus einer Kombination von Ausprägungen verschiedener Attribute (Geschlecht, Alter, Familienstand, hat Kinder, Bildungsstand und Deutschkenntnisse) zusammensetzen;
Experiment zur Jobauswahl in einem Unternehmen: Präferenz für eines von zwei fiktiven Jobangeboten, deren Charakteristika sich aus einer Kombination von Ausprägungen verschiedener Attribute (Größe des Unternehmens, Entfernung zum Wohnort, Gehalt pro Monat, Merkmale des Unternehmens und sonstige Leistungen) zusammensetzen;
Experiment zur Investition in ein Unternehmen: Präferenz für eines von zwei fiktiven Unternehmen, in welches die Befragungsperson als Aktionär investieren würde, deren Charakteristika sich aus einer Kombination von Ausprägungen verschiedener Attribute (Größe des Unternehmens, Branche, Merkmale des Unternehmens, Sonstiges) zusammensetzen:
Experiment zur Wahl eines Supermarktes: Präferenz für einen von zwei fiktiven Supermärkten, in denen die Befragungsperson einkaufen würde, deren Charakteristika sich aus einer Kombination von Ausprägungen verschiedener Attribute (Größe des Unternehmens, Entfernung zum Wohnort, Qualität der angebotenen Produkte, Einsparungen pro Jahr verglichen mit dem alten Supermarkt, Merkmale des Unternehmens, Sonstiges) zusammensetzen;
Bewertung (Reihenfolge) von fünf Unternehmensentscheidungen nach moralischer Fragwürdigkeit (Mitarbeiter entlassen um den finanziellen Wert des Unternehmens zu steigern, die Steuerlast auf legalem Wege durch Verlagerung von Gewinnen ins Ausland minimieren und weniger Steuern in Deutschland zahlen, dem Vorsitzenden 50-mal mehr Gehalt als dem durchschnittlichen Mitarbeiter zahlen, keine besonderen Maßnahmen zur Steigerung der Geschlechtergleichheit in der Belegschaft treffen, keine besonderen Maßnahmen zur Erhöhung des Anteils erneuerbarer Energien am Energieverbrauch des Unternehmens treffen).
Antisemitismus:
Links-rechts-Selbsteinstufung;
Listenexperiment zur sozialen Erwünschtheit des klassischen Antisemitismus: Anzahl der Aussagen, denen zugestimmt wird (Es ist verständlich, dass manche Leute Steuern hinterziehen, Alkohol am Steuer ist kein Kavaliersdelikt, in Deutschland sollten härtere Strafen für Verbrechen eingeführt werden, die Juden haben zu viel Einfluss in der Welt, Split: ohne die letzte Aussage);
Listenexperiment zur sozialen Erwünschtheit des Israel-bezogenen Antisemitismus: Anzahl der Aussagen, denen zugestimmt wird (Die hohen Gehälter für Manager sind gerechtfertigt, die öffentlichen Rundfunkgebühren kommen der Demokratie zugute, es würde uns allen besser gehen, wenn wir weniger Fleisch essen würden, Israel behandelt die Palästinenser so, wie die Nazis die Juden behandelt haben, Split: ohne die letzte Aussage);
Doppelmoral-Experimente:
Diskriminierung durch Muslime/ Juden/ Katholiken: Zustimmung zur Aussage: Die in Deutschland lebenden Muslime/ Juden/ Katholiken sollten die Diskriminierung von Nicht-Muslimen/ Nicht-Juden/ Nicht-Katholiken in muslimischen Staaten / in Israel/ im Vatikan unmissverständlich anprangern;
Verantwortung von Muslimen/ Juden/ Katholiken: Zustimmung zur Aussage: Die in Deutschland lebenden Muslime/ Juden/ Katholiken sollten mehr dafür tun, dass sich muslimische Staaten/ Israel/ der Vatikan in der Welt verantwortungsvoller verhalten;
Rechenschaftspflicht von Muslimen/ Juden/ Katholiken: Zustimmung zur Aussage: Die in Deutschland lebenden Muslime/ Juden/ Katholiken sollten für die Handlungen muslimischer Staaten/ Israels/ des Vatikans zur Rechenschaft gezogen werden;
Klassischer Antisemitismus: Zustimmung zu verschiedenen Aussagen über Juden (Juden sind genauso loyal gegenüber Deutschland wie alle anderen Menschen, die in Deutschland leben, die Juden haben zu viel Einfluss in der Welt, Juden sprechen nur über den Holocaust, um ihre politische Agenda voranzutreiben, Juden sind mehr hinter Geld her als andere Menschen);
Israel-bezogener Antisemitismus: Zustimmung zu verschiedenen Aussagen über Israel (Israel hat ein Recht darauf, als Heimatland für das jüdische Volk zu existieren, Israel hat das Recht, sich gegen diejenigen zu verteidigen, die es zerstören wollen, Israel kann mit allem davonkommen, weil seine Unterstützer die Medien kontrollieren, Israel behandelt die Palästinenser so, wie die Nazis die Juden behandelt haben);
Unterstützung für Palästina: Zustimmung zu verschiedenen Aussagen über Palästinenser (Die Palästinenser haben ein Recht auf einen eigenen Staat, palästinensische Terroristen, die Israel attackieren, sind Freiheitskämpfer, Palästinenser stellen sich nur als schwache Opfer dar, um ihre politische Agenda voranzutreiben, die Palästinenser werden von den Israelis seit Jahrzehnten unterdrückt);
Experiment zur Toleranz gegenüber einer Person /einer muslimischen Person/ einer jüdischen Person, die Israel als Apartheitsstaat sieht, der die Palästinenser unterdrückt/ Israel das Existenzrecht abspricht (Erlaubnis, so etwas in den sozialen Medien zu schreiben, eine von einer solchen Person angemeldete Demonstration erlauben, Lehrerlaubnis an einer Universität, eine solche Person sollte ihren Arbeitsplatz verlieren);
Kantinenexperiment: Zustimmung zum Vorschlag, in Kantinen ausschließlich halal/ koschere Mahlzeiten (z.B. ohne Schweinefleisch)/ zusätzlich zu den herkömmlichen Gerichten auch halal/ koschere Gerichte zu servieren aus Rücksichtnahme auf muslimische / jüdische Speisevorschriften;
Feiertagsexperiment: Zustimmung zum Vorschlag einer Landesregierung, einen muslimischen/ jüdischen Feiertag einzuführen, an dem alle Menschen im Bundesland frei haben/ an dem alle Muslime/ Juden im Bundesland frei haben, aber müssen ihn mit Überstunden ausgleichen/ zu diesem Zweck soll ein christlicher Feiertag durch einen muslimischen/ jüdischen Feiertag ersetzt werden).
Demographie: Geschlecht; Alter (Geburtsjahr, kategorisiert); höchster Schulabschluss; höchster beruflicher Bildungsabschluss; Familienstand; Haushaltsgröße; Erwerbsstatus; deutsche Staatsangehörigkeit; Häufigkeit der privaten Internetnutzung; Bundesland.
Zusätzlich verkodet wurde: Befragten- ID, GIP; Haushalts-ID, GIP; Personen-ID (innerhalb des Haushalts); Jahr der Rekrutierung (2012, 2014, 2018); Interviewdatum; derzeitiger Online-Status; Zuordnung zu Experimentalgruppen.
Fragebogenevaluation (interessant, abwechslungsreich, relevant, lang, schwierig, zu persönlich); Beurteilung der Befragung insgesamt; befragte Person hat weitere Anmerkungen zum Fragebogen gemacht
Vietnam Special Economic Zone Satellite Imagery Dataset
No full textThe dataset contains detailed geographic information on more than 600 Special Economic Zones (SEZs) in Vietnam. Specifically, it captures the exact location (latitude and longitude) as well as changes in the built-up area of each of SEZ over time. The change in built-up area over time is calculated from manually drawn polygons around the built-up area of each SEZ on historical satellite imagery from Google Earth Pro. We provide access to these polygons for each SEZ in the KLM file ‘Vietnam SEZ Polygons.klm’ and the built-up area over time for each SEZ in the STATA file ‘Vietnam SEZ Built-up Areas.dta’. We also provide access to additional metadata on each SEZ – including zone type, focus sector, and year of approval/establishment – in the Excel file ‘Vietnam SEZ Metadata.xlsx’.The dataset contains detailed geographic information on more than 600 Special Economic Zones (SEZs) in Vietnam. Specifically, it captures the exact location (latitude and longitude) as well as changes in the built-up area of each of SEZ over time. The change in built-up area over time is calculated from manually drawn polygons around the built-up area of each SEZ on historical satellite imagery from Google Earth Pro. We provide access to these polygons for each SEZ in the KLM file ‘Vietnam SEZ Polygons.klm’ and the built-up area over time for each SEZ in the STATA file ‘Vietnam SEZ Built-up Areas.dta’. We also provide access to additional metadata on each SEZ – including zone type, focus sector, and year of approval/establishment – in the Excel file ‘Vietnam SEZ Metadata.xlsx’