Konferenz AAMAS: Forscher simulieren die Akzeptanz von Covid-19-Maßnahmen

Nur wenn die Maßnahmen gegen eine Ausbreitung des Coronavirus von der Bevölkerung akzeptiert werden, werden sie eingehalten. Dafür ist Vertrauen nötig.

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(Bild: David Tadevosian/shutterstock.com)

Lesezeit: 3 Min.
Von
  • Hans-Arthur Marsiske

Italien war im Februar 2020 das erste europäische Land, das von der Covid-19-Pandemie getroffen wurde. Drastische Kontaktbeschränkungen erschienen als einziger Weg, die Situation wieder unter Kontrolle zu bringen. So wurde in Italien am 11. März 2020 der erste nationale Lockdown in Europa angeordnet. Tatsächlich gingen die Infektionszahlen bald darauf deutlich zurück, weil die Bevölkerung die von der Regierung angeordneten Maßnahmen überwiegend befolgte. Italienische Forscher haben diesen Prozess der Vertrauensbildung zwischen Bürgern und Behörden jetzt genauer untersucht.

Im Rahmen der in dieser Woche stattfindenden Konferenz AAMAS (Autonomous Agents and Multiagent Systems) berichtete Alessandro Sapienza beim Workshop Trust in Agent Societies über eine gemeinsam mit Rino Falcone am Institute of Cognitive Sciences and Technologies durchgeführte Studie zur Bedeutung des Vertrauens für die Akzeptanz von Covid-19-Maßnahmen in Italien. Die Coronavirus-Pandemie sei schon mehrfach Gegenstand von Simulationsstudien gewesen, erklärte er. Sie hätten geholfen, geeignete Maßnahmen zur Eindämmung der Pandemie zu identifizieren. Eine genauere Analyse der Bedingungen, die bewirken, dass diese Maßnahmen auch befolgt werden, fehle aber noch.

Coronavirus und Heimarbeit

Entscheidend für die Wirksamkeit der Maßnahmen sei, dass die Bevölkerung den staatlichen Autoritäten ausreichend Vertrauen entgegenbringe. Dies wiederum setze sich aus mehreren kognitiven Komponenten zusammen.

Gestützt auf das von Falcone zusammen mit Cristiano Castelfranchi vor über zehn Jahren entwickelte Sozio-Kognitive Vertrauensmodell nennen die beiden Forscher Kompetenz und Einsatzbereitschaft als die wichtigsten dieser Komponenten. Das bestätigte sich bei einer um den Beginn des Lockdowns herum (9.-14. März) durchgeführten Umfrage unter 4260 italienischen Bürgern: Nach einer linearen Regressionsanalyse der Antworten erwies sich die Beurteilung der Kompetenz der Behörden mit 33,85 Prozent als bedeutendster Bestandteil des Vertrauens, gefolgt von der Einschätzung der Entschlossenheit und Fähigkeit zum Handeln (25,58 Prozent). Als weitere Faktoren ermittelten die Wissenschaftler die Überzeugung, dass die staatlichen Stellen das Ziel der Eindämmung der Pandemie und keine anderen, sekundären Ziele verfolgten (21,49 Prozent), den Glauben an die Bedeutung des eigenen, individuellen Beitrags (18,92 Prozent) sowie die Erwartung, dass auch alle anderen sich an die Beschränkungen halten (11,69 Prozent).

Auf Basis dieser empirisch ermittelten Gewichtungen konnten Sapienza und Falcone zunächst das Vertrauen der Bevölkerung in die Regierung mit 72,35 Prozent beziffern. "Angesichts des historischen Misstrauens in italienische Institutionen ist das ein überraschendes Ergebnis", erklären sie. Es werde aber durch andere Erhebungen bestätigt. Die Rate der Akzeptanz für die einschneidenden Maßnahmen habe sogar bei knapp 90 Prozent gelegen.

Die Wissenschaftler führten daraufhin Simulationen mit Multiagentensystemen durch, bei denen sie die Werte für Kompetenz und Einsatzbereitschaft variierten. Hier zeigte sich eine Asymmetrie beim Aufbau von Vertrauen, bedingt durch die höhere Bedeutung der Kompetenz gegenüber der Einsatzbereitschaft. Möglicherweise werde der Wille zum Handeln beim Staat von vielen Bürgern als gegeben angenommen und daher niedriger gewichtet, vermutet Sapienza.

Als wichtigstes Ergebnis der Studie sieht er die Erkenntnis, dass die Akzeptanzrate bei gleich hohem Vertrauen unterschiedlich ausfallen kann. Es gebe offenbar keine lineare Korrelation zwischen dem Grad des Vertrauens und dem Maß, mit dem Restriktionen befolgt werden. Es sei daher entscheidend, die verschiedenen Dimensionen des Vertrauens im Blick zu behalten. Zukünftig wollen die Forscher ihr Modell weiter verfeinern, sodass auch lokale Besonderheiten und soziale Unterschiede berücksichtigt werden können.

(olb)