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Entwicklung und Bedeutung sozialer Beziehungen im Kontext der Covid-19-Pandemie (LoneCovid)



Projektbeschreibung

Das Projekt LoneCovid untersucht die langfristige Entwicklung sozialer Beziehungen im Verlauf der Covid-19-Pandemie sowie deren Einfluss auf die psychische Gesundheit, das Vertrauen in Politik und Wissenschaft und die Befolgung politischer Maßnahmen. Hierfür werden längsschnittliche Daten des GESIS Panels mit neu erhobenen egozentrierten Netzwerkdaten in einem Mixed-Methods-Design kombiniert. 

Menschen sind in soziale Netzwerke eingebettet und können sich gegenseitig positiv, aber auch negativ beeinflussen. Mit Ausbruch der Pandemie haben sich diese Netzwerke abrupt geändert. Als Folge der Kontaktauflagen hat sich bspw. die Anzahl persönlicher Kontakte reduziert und die der digitalen Kontakte erhöht. Veränderungen im sozialen Netzwerk können sich auf die psychische Gesundheit, das Vertrauen und die Maßnahmenbefolgung auswirken. Während bei der Betrachtung der psychischen Gesundheit v.a. der Inhalt des Netzwerkes entscheidend ist (Qualität einzelner Beziehungen, Zusammensetzung, Größe) kommt bei der Betrachtung von Einstellungen und Verhaltensweisen die Struktur des Netzwerkes hinzu (Vernetzung der Netzwerkmitglieder untereinander). Der Einfluss des Netzwerkes auf die Einstellungs- und Verhaltensänderungen wird durch den theoretischen Mechanismus der Übertragung erklärt. Die Wechselwirkungen zwischen dem Individuum und seinem Netzwerk sind ein entscheidender Aspekt, der aufgrund fehlender Daten häufig vernachlässigt wird.

Ziel des Vorhabens ist es somit, die langfristigen sozialen Folgen der Covid-19-Pandemie unter Einbeziehung sozialer Netzwerke zu beschreiben und Policy-Empfehlungen abzuleiten. Diese Empfehlungen sollten einerseits dazu beitragen, mit möglichst geringen sozialen Kosten aus der Pademie hervorzugehen und andererseits auf zukünftige Krisen vorzubereiten. 


Projektlaufzeit

2023-02-01 – 2026-01-31

Partner

  • University of Trento

Förderung



Bundesministerium für Bildung und Forschung