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Kommunikationspsychologie und Neue Medien

Fragebögen

Auf dieser Seite stellen wir Ihnen Fragebögen zur Verfügung, die am Lehrstuhl für Kommunikationspsychologie und Neue Medien entwickelt wurden. 

In unserer Veröffentlichung „Attitudes towards AI: measurement and associations with personality” (Einstellungen gegenüber KI: Messung und Zusammenhänge mit der Persönlichkeit) aus dem Jahr 2024 haben wir den Fragebogen Attitudes towards Artificial Intelligence (ATTARI-12) vorgestellt, ein psychologisch fundiertes 12-Item-Messinstrument zur Bewertung der allgemeinen Einstellung von Personen gegenüber KI-Technologie. Der ATTARI-12 wurde in Zusammenarbeit von Psychologen der Universität Würzburg (wo das Projekt seinen Ursprung hat), der Technischen Universität Chemnitz und dem Leibniz-Institut für Bildungswege entwickelt. Die Weiterentwicklung wurde von Kollegen des Deutschen Instituts für Wirtschaftsforschung und der Humboldt-Universität zu Berlin unterstützt.

Der ATTARI-12 unterscheidet sich von vergleichbaren Messinstrumenten, indem er...

  • ...das gesamte Spektrum der Einstellungen erfasst, das von sehr positiven bis zu sehr negativen Wahrnehmungen reicht (d. h. sowohl positiv als auch negativ formulierte Items umfasst und nicht nur KI-bezogene Hoffnungen oder Ängste misst)
  • ...die etablierte psychologische Dreiteilung der kognitiven, affektiven und verhaltensbezogenen Aspekte menschlicher Einstellungen berücksichtigt
  • ...seine Anwendung unabhängig von spezifischen oder engen Kontexten ermöglicht (da er allgemeine Einstellungen gegenüber KI bewertet)
  • ...immer noch ein ökonomisch-soziales Messinstrument ist, das nicht zu viel Zeit für die Befragung in Anspruch nimmt.

In mehreren Studien haben wir die hohe Reliabilität und starke Konstruktvalidität des ATTARI-12 bestätigt und eindeutige Belege für seine Eindimensionalität geliefert.

Bei Verwendung des ATTARI-12 bitte folgendermaßen zitieren:

Stein, J.-P., Messingschlager, T., Gnambs, T., Hutmacher, F., & Appel, M. (2024). Attitudes towards AI: Measurement and associations with personality. Scientific Reports, 14, Article 2909. https://doi.org/10.1038/s41598-024-53335-2  

Instruktion: Im Folgenden interessieren wir uns für Ihre Einstellungen gegenüber Künstlicher Intelligenz (KI). Künstliche Intelligenz kann Aufgaben ausführen, die üblicherweise menschliche Intelligenz erfordern. Sie befähigt Maschinen dazu, selbstständig und ähnlich dem Menschen, ihre Umwelt wahrzunehmen, zu handeln, zu lernen und sich anzupassen. Künstliche Intelligenz kann Teil eines Computers oder einer Onlineplattform sein – man kann ihr aber auch in verschiedenen anderen technischen Geräten, wie etwa Robotern, begegnen. (Die folgenden Items sind auf einer 7-stufigen Antwortskala von „Stimme überhaupt nicht zu“ bis „Stimme voll zu“ zu beantworten)

Liste der Items:

  1. Künstliche Intelligenz wird die Welt verbessern.
  2. Ich habe starke negative Emotionen gegenüber künstlicher Intelligenz.
  3. Ich möchte Technologien nutzen, die auf künstlicher Intelligenz basieren.
  4. Künstliche Intelligenz hat mehr Nachteile als Vorteile.
  5. Ich freue mich auf zukünftige Entwicklungen im Bereich künstliche Intelligenz.
  6. Künstliche Intelligenz bietet Lösungen für viele globale Probleme.
  7. Ich bevorzuge Technologien, die keine künstliche Intelligenz beinhalten.
  8. Ich fürchte mich vor künstlicher Intelligenz.
  9. Ich würde mich eher für eine Technologie mit künstlicher Intelligenz entscheiden als für eine ohne.
  10. Künstliche Intelligenz verursacht eher Probleme, anstatt sie zu lösen.
  11. Wenn ich an künstliche Intelligenz denke, habe ich hauptsächlich positive Gefühle.
  12. Ich möchte mit Technologien, die auf künstlicher Intelligenz beruhen, lieber nichts zu tun haben.

Scoring manual: Der ATTARI-12 wird üblicherweise mit einer fünfstufigen Antwortskala dargeboten (1 = stimme überhaupt nicht zu; 5 = stimme voll und ganz zu). Um den finalen Einstellungswert zu erhalten, codieren Sie zunächst alle Items mit negativer Valenz um (Nr. 2, 4, 7, 8, 10, 12), bevor Sie dann alle zwölf Items per Mittelwertbildung in einen einzelnen Indexwert verrechnen. Zusätzlich können Subscores für die kognitive (1, 4, 6, 10) , affektive (2, 5, 8, 11) und behaviorale (3, 7, 9, 12) Facette gebildet werden.

Englische Originalskala: ATTARI-12

Mittlerweile wurde der ATTARI-12 in weitere Sprachen übersetzt, was oft mit umfangreichen Validierungsbemühungen verbunden war. Da diese Übersetzungen von anderen Forschungsteams entwickelt wurden, verweisen wir die Leser auf deren jeweilige Veröffentlichungen. Bitte beachten Sie, dass die folgenden Verweise keine ausdrückliche Bestätigung der wissenschaftlichen Genauigkeit oder Qualität darstellen. Da wir an diesen Versionen nicht beteiligt waren, richten Sie weitere Fragen bitte an die jeweiligen Autor:innen.

Korean version: Lee, Kim, & Ahn (2025)

Polish version: Juranek (2025)

Romanian version: Maier et al. (2025)

Chinese version (Simple/Traditional): This translation is currently being developed by Dr. Jian Zhao at the University of Western Australia. We expect it to be published soon.

Japanese version: This translation is currently being developed by Dr. Jian Zhao at the University of Western Australia. We expect it to be published soon.

In unserer Veröffentlichung "A Short Measure of the Need for Affect"  wird die 10-Punkte-Kurzform des „Need for Affect Questionnaire“ (NAQ–S; vgl. Maio & Esses, 2001) vorgestellt und validiert. Die Kurzskala dient als nützliches Instrument zur Beurteilung des Affektbedarfs und ermöglicht durch Subskalen eine Differenzierung zwischen Annäherung und Vermeidung.

Bei der Verwendung bitte folgendermaßen zitieren: 

Appel, M., Gnambs, T., & Maio, G. R. (2012). A Short Measure of the Need for Affect. Journal of Personality Assessment, 94(4), 418–426. https://doi.org/10.1080/00223891.2012.666921

Liste der Items:

NAQ-S German

  1. (1.)   Zurückblickend erkenne ich, dass ich dazu neige, Angst vor meinen Gefühlen zu haben. (AV)
  2. (3.)   Ich glaube, dass ich regelmäßig starke Gefühle brauche. (AP)
  3. (4.)   Gefühle helfen Menschen, mit ihrem Leben klar zu kommen. (AP)
  4. (8.)   Ich finde starke Geühle erdrückend und vermeide sie daher. (AV)
  5. (6.)   Ich glaube es ist wichtig, meinen Gefühlen auf den Grund zu gehen. (AP)
  6. (9.)   Ich würde es vorziehen, weder die Höhen noch die Tiefen der Gefühlswelt zu erleben. (AV)
  7. (10.) Ich weiß nicht, wie ich mit meinen Gefühlen umgehen soll, also weiche ich ihnen aus. (AV)
  8. (18.) Es ist wichtig für mich, mit meinen Gefühlen im Einklang zu sein. (AP)
  9. (19.) Es ist wichtig für mich zu wissen, wie andere sich fühlen. (AP)
  10. (11.) Gefühle sind gefährlich - sie bringen mich in Situationen, die ich lieber meiden möchte. (AV)

Anmerkung: Die Items werden auf einer 7-Punkte-Skala von –3 (stimme überhaupt nicht zu) bis 3 (stimme voll und ganz zu) dargestellt. Die Item-Nummer innerhalb der Langform des NAQ ist in Klammern angegeben. AP = Subskala „Annäherung“; AV = Subskala „Vermeidung“. Um eine Gesamtpunktzahl für das Bedürfnis nach Affekt zu ermitteln, müssen die Vermeidungsitems umgekehrt gewertet werden.

NAQ-S-Englisch

  1. (1.)   If I reflect on my past, I see that I tend to be afraid of feeling emotions. (AV)
  2. (3.)   I feel that I need to experience strong emotions regularly. (AP)
  3. (4.)   Emotions help people to get along in life. (AP)
  4. (8.)   I find strong emotions overwhelming and therefore try to avoid them. (AV)
  5. (6.)   I think it is important to explore my feelings. (AP)
  6. (9.)   I would prefer not to experience either the lows or highs of emotion. (AV)
  7. (10.) I do not know how to handle my emotions, so I avoid them. (AV)
  8. (18.) It is important for me to be in touch with my feelings. (AP)
  9. (19.) It is important for me to know how others are feeling. (AP)
  10. (11.) Emotions are dangerous - they tend to get me into situations that I would rather avoid. (AV)

Note. Items are presented with a 7-point scale ranging from –3 (strongly disagree) to 3 (strongly agree). Item number within the NAQ long form is shown in parentheses. AP = Approach subscale; AV = Avoidance subscale. To build an aggregate score of the Need for Affect, avoidance items must be reverse scored.

 

In unserer Veröffentlichung „The Transportation Scale–Short Form (TS–SF)" aus dem Jahr 2015 haben wir den Fragebogen Transportation Scale - Short Form (TS–SF) vorgestellt, ein psychologisch fundiertes 6-Item-Messinstrument zur Erfassung von individueller Transportation. Transportation beschreibt das Erlebnis des Eintauchens in die Welt einer Geschichte. 

Bei Verwendung der TS–SF bitte folgendermaßen zitieren: 

Appel, M., Gnambs, T., Richter, T., & Green, M. C. (2015). The Transportation Scale–Short Form (TS–SF). Media Psychology, 18(2), 243–266. https://doi.org/10.1080/15213269.2014.987400

Liste der deutschen Items:

  1. Ich konnte mich selbst in der Szenerie sehen, die in der Geschichte beschrieben wird.
  2. Während des Lesens fühlte ich mich gedanklich in die Geschichte hineingezogen.
  3. Ich wollte wissen, wie die Geschichte ausgeht.
  4. Die Geschichte hat mich emotional berührt.
  5. Während ich die Geschichte las, konnte ich mir Katie lebhaft vorstellen.
  6. Während ich die Geschichte las, konnte ich mir Joan lebhaft vorstellen.

Liste der englischen Items: 

  1. I could picture myself in the scene of the events described in the narrative.
  2. I was mentally involved in the narrative while reading it.
  3. I wanted to learn how the narrative ended.
  4. The narrative affected me emotionally. 
  5. While reading the narrative I had a vivid image of Katie. 
  6. While reading the narrative I had a vivid image of Joan. 

Anmerkung zu den deutschen und englischen Items: Die kursiv gedruckten Namen in den Items 5 und 6 müssen durch die Namen der Hauptfiguren der Erzählung ersetzt werden.

Scoring manual: Die TS–SF wird üblicherweise mit einer siebenstufigen Antwortskala erfasst (1 = überhaupt nicht; 7 = sehr stark). Um den finalen Wert der Transportation zu erhalten, verrechnen Sie entweder die Items per Mittelwertbildung in einen einzelnen Indexwert oder bilden aus allen Items einen Summenwert.

In unserer Veröffentlichung „Trolle gibt es nur im Märchen – Das Phänomen Trolling im Internet” aus dem Jahr 2019 haben wir den Fragebogen Würzburger Trolling-Skala (WTS) vorgestellt, ein psychologisch fundiertes 9-Item-Messinstrument zur Erfassung von individuellen Trollingverhalten im Internet. Trolling wird als irreführendes und störendes Verhalten bezeichnet, das bei sozialen Interaktionen im Internet auftritt. Es zielt darauf ab, andere zu provozieren und emotional zu reizen.

Bei Verwendung der WTS bitte folgendermaßen zitieren:

Rieger, D., Dippold, J., & Appel, M. (2020). Trolle gibt es nicht nur im Märchen – Das Phänomen Trolling im Internet. In M. Appel (Ed.), Die Psychologie des Postfaktischen: Über Fake News, „Lügenpresse“, Clickbait & Co. (pp. 45–58). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-58695-2_5

Instruktion: Menschen unterscheiden sich in der Art und Weise, wie sie sich im Internet verhalten. Nachfolgend sehen Sie einige Aussagen über das Onlineverhalten. Bitte geben Sie an, inwieweit Sie den Aussagen zustimmen. (Die folgenden Items sind auf einer 7-stufigen Antwortskala von „Stimme überhaupt nicht zu“ bis „Stimme voll zu“ zu beantworten)

Liste der Items:

  1. Ich verschleiere im Internet gerne meine Identität, um auch mal extremere Posts zu verfassen.
  2. Manche Dinge poste ich nur, um damit andere Nutzer zu verärgern.
  3. Ich achte im Internet immer auf einen höflichen Umgang mit meinen Mitmenschen.
  4. Ich poste niemals etwas, das andere beleidigen könnte.
  5. Ich provoziere gerne andere Nutzer, um ihre Reaktion zu testen.
  6. Es macht mir Spaß, den Gesprächsverlauf im Internet durch Kommentare zu stören.
  7. Es macht mich stolz, wenn durch einen meiner Posts eine hitzige Diskussion angestoßen wird.
  8. Ich mag die Aufmerksamkeit, die mir durch aggressive Posts zuteil wird.
  9. Ich finde es lustig, wenn Leute auf meine Kommentare aggressiv reagieren.

Scoring manual: Die WTS wird üblicherweise mit einer siebenstufigen Antwortskala erfasst (1 = stimme überhaupt nicht zu; 7 = stimme voll zu). Um den finalen Wert des individuellen Trollingverhaltens zu erhalten, codieren Sie zunächst die Items Nr. 3 und 4 um, bevor Sie dann alle neun Items per Mittelwertbildung in einen einzelnen Indexwert verrechnen.