Soziale Erwünschtheit: heikle Fragen richtig stellen

Was soziale Erwünschtheit ist, welche Fragen heikel sind und wie Sie mit Anonymität, Formulierung und Randomized Response ehrlichere Antworten bekommen.

Kurz gesagt: Soziale Erwünschtheit ist die Neigung von Befragten, ihre Antworten danach auszurichten, was in ihrem Umfeld als anerkannt gilt, und nicht danach, was tatsächlich zutrifft (Möhring und Schlütz 2019, S. 60). Ganz ausschalten lässt sie sich nicht, aber verkleinern (ebd., S. 64): mit einer Befragungssituation ohne Interviewer und mit glaubwürdiger Anonymität, mit Fragen, die niemanden bloßstellen, und, wenn es wirklich nötig ist, mit indirekten Techniken wie Randomized Response.

Wir gehen die Sache der Reihe nach durch. Sie erfahren:

• was soziale Erwünschtheit genau ist und warum sie nicht automatisch eine bewusste Lüge ist,
• welche Fragen heikel sind, von Einkommen bis Arbeitszufriedenheit,
• was der Befragungsmodus und Anonymität oder Vertraulichkeit bewirken,
• wie Sie heikle Fragen formulieren, ohne zu manipulieren,
• was Randomized Response, Item Count und das Crosswise-Modell leisten und wo ihre Grenzen liegen.

Am Schluss finden Sie ein Beispiel aus der Mitarbeiterbefragung, eine Checkliste und Antworten auf häufige Fragen.

Diese Frage begegnet mir in vielen Formen. Die Studentin, die für ihre Bachelorarbeit nach Alkoholkonsum fragen will und ahnt, dass niemand „mehr als zehn Gläser pro Woche“ ankreuzen wird. Die HR-Leiterin, deren Mitarbeiterbefragung erstaunlich gute Werte für alle Führungskräfte zeigt. Der Kunde, in dessen Umfrage fast alle „regelmäßig“ spenden. In allen drei Fällen kann soziale Erwünschtheit eine Rolle spielen, und für alle drei gibt es Gegenmittel, die man kennen sollte, bevor der Fragebogen online geht.

Was ist soziale Erwünschtheit?

Möhring und Schlütz definieren sozial erwünschtes Antwortverhalten als „die Neigung von Befragten, ihre Antworten danach auszurichten, was innerhalb des normativen Systems ihrer Bezugswelt als sozial anerkannt und erwünscht gilt, wodurch der ‚wahre Wert‘ verzerrt wird“ (2019, S. 60). Im Englischen heißt das Phänomen social desirability bias, kurz SDB.

Die Verzerrung hat zwei Richtungen. Was als gut gilt, wird eher übertrieben (Overreporting), was als schlecht gilt, eher heruntergespielt (Underreporting) (Krumpal 2013, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 60). Bradburn et al. zählen zu den eher unterberichteten Themen etwa Krankheiten, Straftaten, Steuerhinterziehung, Drogen und Alkoholkonsum. Eher übertrieben werden demnach Wählen, Lesen, Kulturbesuche, Weiterbildung und Spenden (Bradburn et al. 2004, zitiert nach Schnell 2019, S. 44-45).

Wichtig für die Haltung, mit der Sie Ihre Daten lesen: Sozial erwünschtes Antworten ist nicht automatisch eine bewusste Lüge. Menschen können ihr Verhalten unbewusst beschönigen, weil sie die Werte ihres Umfelds verinnerlicht haben. Daneben gibt es bewusste Eindruckssteuerung, impression management (Möhring und Schlütz 2019, S. 61). Schnell beschreibt die sozial erwünschte Antwort sogar als oft rationale Handlung: Wenn eine ehrliche Antwort andere Ziele des Befragten gefährden kann, etwa bei sensitiven Fragen oder wenn Dritte zuhören, ist die geschönte Antwort aus seiner Sicht vernünftig (2019, S. 44).

Daraus folgt der wichtigste Gedanke dieses Artikels:

Ehrliche Antworten bekommen Sie nicht, indem Sie an die Ehrlichkeit appellieren, sondern indem Sie die ehrliche Antwort ungefährlich machen.

Noch eine Feinheit: Was erwünscht ist, hängt von der Bezugsgruppe ab. In manchen Gruppen gilt sonst unerwünschtes Verhalten als wünschenswert und wird dann übertrieben (Schnell 2019, S. 45). So berichteten Jugendliche in einem US-Beispiel einem gleichaltrigen Interviewer deutlich mehr Erfahrungen mit Cannabis als einer älteren Interviewerin (Jacob et al. 2019, S. 54).

Welche Fragen sind heikel?

Als heikel gelten nach Jacob et al. alle Themen, über die Befragte ungern Auskunft geben, weil sie als zu intim oder peinlich gelten, weil sie sozial nicht wünschenswerte Einstellungen oder Verhaltensweisen betreffen oder weil Befragte nicht an die Folgenlosigkeit der Befragung glauben und Nachteile fürchten (2019, S. 174). Heikle Fragen führen häufiger zu verweigerten Antworten, zu falschen Antworten und zu Abbrüchen (ebd.).

Hilfreich ist die Unterscheidung von drei Bedeutungen von Sensitivität: Eingriff in die Privatsphäre, Risiko der Offenlegung an Dritte und soziale Wünschbarkeit (Tourangeau et al. 2000, zitiert nach Schnell 2019, S. 44). Jede braucht ein anderes Gegenmittel. Gegen den Eingriff in die Privatsphäre hilft ein erklärter Zweck, gegen die Angst vor Offenlegung echte Anonymität, gegen die soziale Wünschbarkeit eine Formulierung, die keine Antwort abwertet.

Übrigens: Was heikel ist, ändert sich mit der Zeit und mit der Zielgruppe. Fragen nach der Zahl der Sexualpartner gelten nach Jacob et al. heute kaum noch als heikel und führen nur noch zu wenigen Verweigerungen, Fragen nach dem Einkommen dagegen sehr wohl (2019, S. 174-175). Im Zweifel klären Sie es im Pretest (ebd., S. 174).

Ein Beispiel zeigt, wie groß der Unterschied sein kann. Im ZUMA-Sozialwissenschaften-BUS II von 1990 verweigerten rund 55 % der Befragten die Antwort auf die direkte Frage nach dem Einkommen. Mit einer nachgeschalteten Frage, die Einkommensklassen vorgab, sank der Anteil auf rund 16 % (Jacob et al. 2019, S. 175). Das ist immer noch viel, aber ein großer Teil der Antworten war gerettet.

Online oder mit Interviewer: der Befragungsmodus

Ein wichtiger Hebel liegt nicht in der einzelnen Frage, sondern in der Situation, in der sie beantwortet wird. Möhring und Schlütz fassen den Forschungsstand so zusammen: In selbst ausgefüllten Befragungen, also postalisch oder online, ist der Effekt der sozialen Erwünschtheit geringer als in telefonischen oder persönlichen Interviews, bei denen ein Interviewer anwesend ist (Möhring und Schlütz 2019, S. 62, mit weiteren Nachweisen). Auch Schnell findet die stärksten Unterschiede zwischen Erhebungsarten in der Regel beim Vergleich mit und ohne Interviewer, betont aber, dass die Unterschiede insgesamt eher gering sind (2019, S. 308).

Eine Online-Umfrage hat bei heiklen Themen also einen echten Vorteil: Niemand sieht das Gesicht, niemand hört die Stimme zögern. Selbst im persönlichen Interview nutzt man ihn, indem Befragte heikle Teile selbst ausfüllen und im verschlossenen Umschlag zurückgeben (Jacob et al. 2019, S. 117).

Zwei Einschränkungen gehören dazu. Erstens ersetzt die Online-Umfrage den Interviewer durch eine andere Sorge: Wer sieht meine Antwort später? Dazu gleich mehr. Zweitens kommt es auf das Umfeld an. Ob Dritte dabei sind, beeinflusst die Antworten (Schnell 2019, S. 45), wobei Familienmitglieder eher als Kontrollinstanz wirken und das Schönen dämpfen (Krumpal 2013, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 62). Wer am gemeinsamen Terminal ausfüllt, ist nicht allein.

Die Hebel, die Sie in der Hand haben, lassen sich in drei Stufen ordnen:

Die Reihenfolge ist Absicht. Die Stufen unten kosten wenig und wirken auf alle Fragen. Die indirekten Techniken ganz oben sind teuer und lohnen sich nur für einzelne, wirklich heikle Fragen.

Anonym oder vertraulich? Ein Unterschied, der zählt

Möhring und Schlütz raten, den Befragten im Fragebogen und in der Instruktion unbedingt Anonymität zuzusichern, um die Befragungssituation zu entschärfen (2019, S. 62). Das ist richtig, hat aber eine Voraussetzung: Die Zusicherung muss stimmen. Und genau hier werden zwei Wörter oft verwechselt.

Anonym heißt: Die Antworten lassen sich keiner Person zuordnen, auch nicht von Ihnen.
Vertraulich heißt: Eine Zuordnung wäre technisch möglich, aber Sie versprechen, sie nicht vorzunehmen und die Daten zu schützen.

Beides ist legitim. Unredlich ist nur, „anonym“ zu schreiben, wo „vertraulich“ gemeint ist. Mit persönlichen Links gibt es außerdem eine Feinheit: Das System weiß, wer schon teilgenommen hat, sonst könnte es nicht gezielt erinnern. Anonym sind dann die Antworten, vertraulich ist der Teilnahmestatus.

Schnell ist hier streng: Sobald der Zugang zu einer Web-Befragung über Benutzernamen, Passwort oder eine persönliche Kennung geregelt wird, ist der Antwortende im Prinzip identifizierbar. Dann müssen Befragte den Zusicherungen von Anonymität oder Vertraulichkeit glauben, und gerade innerhalb von Organisationen, etwa bei Mitarbeiterbefragungen, kann ihr Misstrauen die Befragung unbrauchbar machen (2019, S. 296). In einer Fußnote ergänzt er, dass sich innerhalb einer Organisation über die IP-Nummer in der Regel feststellen lässt, von welchem Rechner geantwortet wurde. Bei strafrechtlich relevanten Themen seien zudem weder die Server der Betreiber noch die Protokolle der Internetprovider sicher vor einer Beschlagnahme. Streng genommen sei ein Web-Survey daher kaum als „anonym“ zu betrachten (ebd., Fn. 36).

Ich empfehle deshalb drei Dinge.

Sagen Sie genau, was passiert. Schnell empfiehlt für Befragungen mit Kennnummer einen offenen Umgang: Erklären Sie im Anschreiben, wozu die Nummer dient, und dass sie nach dem Rücklauf von den Antworten getrennt wird (2019, S. 244-245). Für eine Online-Umfrage mit persönlichem Link könnte das so klingen:

Stimmen Sie den Text vorab mit Ihrer oder Ihrem Datenschutzbeauftragten ab.

Schreiben Sie so einen Satz nur, wenn er für Ihre Befragung zutrifft. Die Gruppengröße legen Sie selbst fest und halten sie selbst ein: QUESTIONSTAR blendet kleine Gruppen in gefilterten Berichten nicht automatisch aus.

Schützen Sie kleine Gruppen. Wer Abteilung, Altersgruppe, Geschlecht und Betriebszugehörigkeit abfragt, kann in einem Team mit sieben Personen fast jede Antwort zuordnen, ohne je einen Namen zu sehen (vgl. Wiertalla 2013, S. 102). Fragen Sie deshalb nur die Merkmale ab, die Sie wirklich auswerten, und in so groben Klassen wie möglich.

Versprechen Sie nur, was Sie halten können. Zur Anonymität gehört nach der Literatur zur Mitarbeiterbefragung auch, dass nicht bekannt wird, wer überhaupt teilgenommen hat, und dass weder Teilnahme noch Nichtteilnahme Nachteile bringt (Wiertalla 2013, S. 185, mit weiteren Nachweisen). Wie Sie das mit dem Betriebsrat abstimmen und welche Mindestgröße für Berichte sinnvoll ist, steht im Artikel Mitarbeiterbefragung. Die rechtliche Seite, also wann eine Umfrage im Sinne der DSGVO als anonym oder pseudonymisiert gilt, steht im Artikel Datenschutz bei Online-Umfragen.

Übrigens: Ausführliche Erklärungen zur Anonymisierung wecken eher Befürchtungen, wie ich im Artikel Fragebogen gestalten beschrieben habe. Ein klarer, wahrer Satz ist besser als ein Absatz voller Beteuerungen.

Heikle Fragen im Fragebogen formulieren: was hilft und was zu weit geht

Wenn die Situation stimmt, kommt die Frage selbst. Einen klassischen Katalog geben Malhotra und Birks. Sie nennen sechs Techniken: sensible Themen ans Ende stellen, die Frage mit dem Hinweis einleiten, dass das Verhalten verbreitet ist, in der dritten Person fragen, die Frage zwischen unverfängliche Fragen stellen, Antwortkategorien statt genauer Zahlen vorgeben und Zufallstechniken nutzen (2007, S. 380). Nicht alle Regeln sind gleich gut. Betrachten wir sie einzeln.

Den Zweck erklären. Befragte geben ungern Auskunft, wenn sie keinen legitimen Grund dafür sehen. Ein Satz wie „Um zu verstehen, wie sich der Bedarf zwischen Altersgruppen unterscheidet, brauchen wir Ihr Alter“ macht die Frage nachvollziehbar (Malhotra und Birks 2007, S. 380; Marx 2026, Folie 106). Das wirkt vor allem gegen das Gefühl, die Privatsphäre werde verletzt.

Kategorien statt exakter Zahl. Das ist die Regel mit dem greifbarsten Beleg, siehe das Einkommensbeispiel oben. Statt nach dem genauen Nettoeinkommen fragen Sie nach Klassen, etwa in Schritten von 500 Euro, mit einer offenen obersten Klasse (Jacob et al. 2019, S. 175). Dasselbe hilft bei Alkohol, Arbeitsstunden oder Fehltagen. Die Klassen sollen den ganzen Bereich abdecken, und die Antwortmöglichkeiten sollen ausgewogen sein (ebd., S. 136).

Neutral fragen, keine Antwort abwerten. Suggestive Formulierungen wie „Sie sind sicher auch der Meinung, dass …“ sind tabu (Jacob et al. 2019, S. 136). Bei heiklen Verhaltensweisen geht es um das Spiegelbild: Die Frage darf die ehrliche Antwort nicht als peinlich markieren. „Haben Sie es versäumt, wählen zu gehen?“ macht das Ja zum Eingeständnis eines Versäumnisses. „Bei der letzten Bundestagswahl: Haben Sie gewählt oder nicht?“ wertet keine der beiden Antworten ab.

Normalisieren, aber ehrlich. Jacob et al. lassen eine Ausnahme vom Verbot suggestiver Fragen zu: Wenn Sie die Verbreitung sozial unerwünschter Verhaltensweisen messen wollen, kann eine Formulierung sinnvoll sein, die das Verhalten begrifflich entschärft oder an verbreitetes Verhalten erinnert. Sie darf aber nicht als Meinung der Fragenden missverstanden werden und soll sich auf eine Gruppe beziehen, die an der Befragung nicht beteiligt ist, etwa „die Mehrheit der Bevölkerung“ (2019, S. 136). Genau das meint auch die zweite Technik bei Malhotra und Birks, mit einem Satz wie „Neuere Studien zeigen, dass die meisten europäischen Verbraucher Schulden haben“ (2007, S. 380). Hier ziehe ich eine klare Grenze: Ein normalisierender Satz muss stimmen. Wer so etwas schreibt, braucht dafür eine Quelle, sonst manipuliert er seine Befragten mit einer erfundenen Norm. Meist genügt eine sachliche Einleitung, die das Thema ankündigt und keine Antwort bewertet:

Dritte Person und „andere Menschen“: lieber nicht. Die Regel, in der dritten Person zu fragen, steht in vielen Lehrbüchern, auch in meinem Kurs (Marx 2026, Folie 108). Möhring und Schlütz halten das Verschieben des Verhaltens auf andere und den Appell an den Mitläufereffekt jedoch für forschungsethisch nicht erstrebenswert (2019, S. 63). Außerdem berichten sie, dass die Datenqualität höher ist, wenn Befragte direkt angesprochen werden statt indirekt nach „einigen“ oder „anderen“ Personen gefragt zu werden (Yeager und Krosnick 2012, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 63). Deshalb steht im Beispiel oben keine Einleitung nach dem Muster „Manche Menschen ..., andere ...“. Mein Rat: Fragen Sie direkt, aber in einer Situation, in der die direkte Antwort ungefährlich ist.

Eine Ausweichantwort, aber die richtige. Schnell unterscheidet unter anderem zwischen „Weiß nicht“ und einer Verweigerung der Antwort und empfiehlt, beides schon bei der Erhebung getrennt zu erfassen (2019, S. 46). Bei heiklen Fragen ist „möchte ich nicht beantworten“ die passende Ausweichantwort. „Kann ich nicht beurteilen“ gehört nur zu Fragen, bei denen jemandem tatsächlich das Wissen fehlen kann, etwa wie gut ein anderer Bereich arbeitet. Wer nach dem eigenen Alkoholkonsum gefragt wird, dem fehlt nicht das Wissen, höchstens die genaue Erinnerung, und dagegen helfen Klassen und ein kurzer Zeitraum. „Weiß nicht“ und „möchte ich nicht beantworten“ bleiben getrennt.

Die Reihenfolge. Die meisten Quellen raten, heikle Fragen ans Ende zu stellen. Bis dahin ist Vertrauen entstanden, und bricht jemand ab, haben Sie wenigstens die übrigen Antworten (Schnell 2019, S. 109; Malhotra und Birks 2007, S. 380; Marx 2026, Folie 110). Weinreich und von Lindern sehen das für Kundenbefragungen anders und halten das Mittelfeld für den besten Platz (2008, S. 64). Ich halte das Ende für die sicherere Wahl, vor allem bei Einkommen. Einig sind sich die Quellen beim Trichter: erst allgemeine Fragen zum Thema, dann die speziellen (Schnell 2019, S. 34; Jacob et al. 2019, S. 179). Wie Reihenfolge sonst noch Antworten verschiebt, beschreibt der Artikel Reihenfolgeeffekte in Umfragen.

Im Pretest prüfen. Lassen Sie Pretest-Teilnehmende einschätzen, wie stark ein Item zu einer erwünschten Antwort einlädt. Nach der Erhebung können auffällig viele ausgelassene Antworten auf heikle Fragen hinweisen (Möhring und Schlütz 2019, S. 62).

So sieht das an drei Beispielen aus:

Bei der dritten Frage fehlt bewusst „kann ich nicht beurteilen“: Wie zufrieden man selbst ist, weiß man immer.

Indirekte Techniken: Randomized Response, Item Count, Crosswise

Manche Fragen bleiben heikel, egal wie gut Sie formulieren: Haben Sie in einer Prüfung schon einmal abgeschrieben? Haben Sie sich krankgemeldet, obwohl Sie hätten arbeiten können? Für solche Fälle gibt es seit den 1960er-Jahren Techniken, die der Antwort ein Zufallselement hinzufügen. Niemand kann dann aus der einzelnen Antwort sicher auf das Verhalten der Person schließen, der Anteil in der ganzen Gruppe lässt sich trotzdem schätzen (Jacob et al. 2019, S. 176).

Randomized Response (RRT). Die Grundidee stammt von Warner aus dem Jahr 1965. Jede Person bekommt zwei Fragen, eine heikle und eine harmlose, und ein Zufallsmechanismus entscheidet, welche sie beantwortet. Nur sie selbst weiß, welche es war (Jacob et al. 2019, S. 176).

Betrachten wir ein erfundenes Beispiel. 600 Studierende werfen vor der Frage verdeckt jeweils ihre eigene Münze. Bei Kopf beantworten sie „Haben Sie in einer Prüfung schon einmal abgeschrieben?“, bei Zahl „Wurde Ihre Mutter in der ersten Jahreshälfte geboren?“. 210 antworten mit Ja, das sind 35 %. Bei einer fairen Münze erwarten wir rund 300 Personen mit der harmlosen Frage. Wenn deren Ja-Anteil 50 % beträgt (angenommen), sind daraus etwa 150 Ja-Antworten zu erwarten. Für die heikle Frage ergibt sich damit die Schätzung (210 minus 150) / 300 = 20 %. Welche Personen tatsächlich welche Frage beantwortet haben, bleibt unbekannt. Allgemein gilt nach Schnell (2019, S. 95):

Zwei Dinge entscheiden, ob der Schutz hält. Erstens darf sich die harmlose Frage nicht aus anderen Antworten erschließen lassen. Jacob et al. verwenden als Beispiel „Wurden Sie in einem geraden Jahr geboren?“ (2019, S. 176). Fragen Sie im selben Fragebogen nach Alter oder Geburtsjahr, verrät aber jedes Ja aus einem ungeraden Jahrgang die heikle Antwort. Den Geburtsmonat der Mutter erheben Sie sonst nicht, deshalb steht er hier. Zweitens muss die befragte Person den Zufall selbst erzeugen, verdeckt und ohne Spur, etwa mit einer eigenen Münze. Lassen Sie ihn nicht vom Fragebogen auslosen, sonst ist gespeichert, wer welche Frage bekommen hat, und der Schutz ist weg.

Der Preis zeigt sich bei der Genauigkeit. Das 95-%-Konfidenzintervall reicht in diesem Beispiel von etwa 12 % bis 28 %, also plus/minus 7,6 Prozentpunkte. Eine direkte Frage mit demselben Ergebnis und denselben 600 Befragten käme auf plus/minus 3,2 Prozentpunkte. Für die gleiche Genauigkeit bräuchten Sie mit RRT hier etwa 5,7-mal so viele Befragte, rund 3.400 statt 600 (eigene Rechnung mit vereinfachter Normalapproximation). Für eine echte Auswertung reichen die üblichen Formeln für Konfidenzintervalle nicht, dafür braucht es Spezialverfahren (Jacob et al. 2019, S. 179). Dass RRT größere Stichproben braucht, betonen auch Schnell (2019, S. 98) und Jacob et al. (2019, S. 179).

Item Count (Listenexperiment). Hier wird die Gruppe zufällig geteilt. Alle sollen nur angeben, wie viele Aussagen einer Liste auf sie zutreffen, nicht welche. Die eine Hälfte sieht drei harmlose Aussagen, die andere dieselben drei plus die heikle. Die Differenz der Mittelwerte schätzt den Anteil. Dahinter steht die Annahme, dass sich beide Gruppen bei den harmlosen Aussagen gleichen und der Unterschied allein auf die heikle Aussage zurückgeht (Jacob et al. 2019, S. 177-178; Schnell 2019, S. 96). Im erfundenen Beispiel mit je 300 Personen: Kurzliste im Mittel 1,62, Langliste 1,80, geschätzter Anteil 18 %. Bei angenommenen Standardabweichungen von 0,85 und 0,95 reicht das Konfidenzintervall von etwa 4 % bis 32 % (eigene Rechnung, ebenso vereinfacht). Mehr als eine grobe Richtung gibt das nicht her.

Crosswise-Modell. Die Person bekommt zwei Fragen, eine harmlose und eine heikle, etwa: „Wurde Ihre Mutter im Januar, Februar oder März geboren?“ und „Haben Sie jemals Cannabis genommen?“ Sie gibt nur an, ob ihre beiden Antworten gleich sind oder sich unterscheiden. Keine der beiden Antworten belastet sie, deshalb gibt es auch keinen Anlass, sich mit einem „Nein“ zu schützen. Eine Münze braucht es nicht, online ist das eine gewöhnliche Frage mit zwei Antworten. Für die Schätzung müssen Sie wissen, wie viele die harmlose Frage mit Ja beantworten, und dieser Anteil darf nicht 50 % betragen (Jacob et al. 2019, S. 178-179). In einem Online-Experiment ergab das Modell die höchsten Anteile heiklen Verhaltens. Das kann heißen, dass es am besten misst, aber auch, dass es falsch-positive Antworten erzeugt (Höglinger et al. 2016, zitiert nach Jacob et al. 2019, S. 179).

Was die Praxis zeigt. In einem Methodenexperiment von Coutts und Jann gaben bis zu 20,5 % an, den Zufallsmechanismus der RRT nicht vollständig zu verstehen, weniger als ein Viertel war sicher, dass er die eigene Anonymität schützt, und manche antworteten vorsichtshalber immer mit Nein. Die Item-Count-Technik schnitt besser ab: 91,8 % gaben an, sie verstanden zu haben, aber auch hier glaubten nur 28,6 % an ihre Anonymität (Coutts und Jann 2011, zitiert nach Jacob et al. 2019, S. 177-178). Eine Auswertung von 68 Vergleichsstudien fand zwar validere Ergebnisse mit RRT, die Unterschiede zwischen den Studien sind aber beträchtlich und kaum vorhersagbar (Lensvelt-Mulders et al. 2005, zitiert nach Schnell 2019, S. 98). Zudem beruhen die meisten Ergebnisse auf Studien mit Studierenden oder selbst rekrutierten Online-Stichproben (Schnell 2019, S. 99).

Mein Fazit deckt sich mit dem von Jacob et al.: Ein überlegener Ansatz ist nicht in Sicht, die Auswertung braucht oft Spezialsoftware, und solche Methoden sollten Sie nur einsetzen, wenn eine heikle Frage mit herkömmlichen Mitteln nicht zu stellen ist (2019, S. 179). Für eine Abschlussarbeit kann ein Listenexperiment trotzdem spannend sein, als Vergleich zur direkten Frage, nicht als Ersatz.

Ein Nachbar: die Ja-Sage-Tendenz

Nicht jede zu freundliche Antwort ist sozial erwünscht. Akquieszenz bedeutet, dass Befragte Aussagen stereotyp zustimmen, unabhängig vom Inhalt und auch dann, wenn sich die Aussagen widersprechen (Möhring und Schlütz 2019, S. 57). Soziale Erwünschtheit hängt am Inhalt, Akquieszenz gerade nicht, deshalb helfen andere Mittel. Fragen Sie eher nach Bewertungen als nach Zustimmung zu Aussagen (Roberts 2016, zitiert nach Möhring und Schlütz 2019, S. 57). Gemischt gepolte Aussagen können eine Ja-Sage-Tendenz sichtbar machen, bringen aber eigene Probleme mit doppelten Verneinungen (ebd.). Wie die Position von Fragen und Antworten die Ergebnisse zusätzlich verschiebt, steht im Artikel Reihenfolgeeffekte in Umfragen.

Beispiel Mitarbeiterbefragung: ehrliche Urteile über die eigene Führung

Nirgends ist soziale Erwünschtheit so greifbar wie bei der Frage nach der eigenen Führungskraft. Wer Beschäftigte unbedarft fragt, misst womöglich nicht ihre Bedürfnisse, sondern das, was sie ihre Chefin gerne glauben machen würden (Linke 2018, S. 8).

Aufschlussreich ist der Praxisfall bei Wiertalla. Die Beschäftigten vertrauten der Datenerhebung durch den externen Anbieter. Ihre Sorge lag woanders: dass Führungskräfte aus den Prozentwerten ihres Berichts zurückrechnen, wer was geantwortet hat. Berichte gab es dort für Führungskräfte ab mindestens fünf antwortenden Mitarbeitenden (Wiertalla 2013, S. 186-187).

Die Gefahr steckt weniger in der Technik als in kleinen Gruppen und im Umgang mit den Ergebnissen.

Ein Punkt gehört direkt zur sozialen Erwünschtheit: Eine hohe Beteiligung, die durch Druck entsteht, erkaufen Sie mit geschönten Antworten. Mehr dazu im Artikel Rücklaufquote. Mindestgröße für Berichte, das Herausrechnen kleiner Gruppen und die Abstimmung mit dem Betriebsrat beschreibt der Artikel Mitarbeiterbefragung.

Heikle Fragen in QUESTIONSTAR

Werbung in eigener Sache, aber mit konkreten Funktionen. Kein Werkzeug beseitigt soziale Erwünschtheit. QUESTIONSTAR hilft Ihnen, die Befragung so einzurichten, dass Ihre Zusicherung stimmt.

Einladungen und Erinnerungen. In der Teilnahmeberechtigung legen Sie fest, ob die Umfrage öffentlich, passwortgeschützt oder nur per Einladung erreichbar ist und ob dieselbe Person mehrfach teilnehmen kann. Persönliche Links enthalten eine zufällig erzeugte, pseudonymisierte Kennung, die keine Rückschlüsse auf personenbezogene Daten zulässt (Erkennung wiederkehrender Probanden). Erinnerungen schicken Sie nur an diejenigen, die noch nicht geantwortet haben, auch bei anonymen Befragungen. Ob QUESTIONSTAR die IP-Adresse speichert, stellen Sie in den Datenschutz-Einstellungen ein: gar nicht, vollständig oder teilweise, dann sind die ersten beiden Blöcke unkenntlich und nur die letzten beiden sichtbar. Eine strengere Einstellung lässt sich später nicht zurücknehmen, so bekommt niemand nachträglich mehr Zugriff als vorgesehen. Für eine anonyme Mitarbeiterbefragung wählen Sie „nicht speichern“: Gerade die letzten beiden Blöcke kennzeichnen im Firmennetz oft den einzelnen Rechner.

Zwei Stufen der Anonymität. Beide stellen Sie in den Datenschutz-Einstellungen ein, und beide lassen sich zum Schutz der Befragten nicht rückgängig machen:

Außerdem legen Sie fest, welche Nutzer Ihres Kontos überhaupt Zugriff auf die Ergebnisse oder auf die persönlichen Angaben haben.

Private Fragen. Fragen, die personenbezogene Daten erheben, markieren Sie als „Private Frage“. Ihre Antworten werden in der Auswertung und im Rohdatenexport erst angezeigt, wenn mindestens zehn vollständig ausgefüllte Fragebögen vorliegen (ebd.). Ist QUESTIONSTAR über die MCP-Schnittstelle mit einem KI-Assistenten verbunden, werden so markierte Fragen bei eingeschalteter Einstellung nicht an den Assistenten übergeben. Freitexte ohne Markierung können trotzdem Persönliches enthalten.

Was QUESTIONSTAR nicht macht. Einen eigenen Fragetyp für Randomized Response oder Item Count gibt es nicht. Das Crosswise-Modell ist eine gewöhnliche Einfachauswahl mit zwei Antworten, die Schätzung rechnen Sie selbst. Ein Listenexperiment bauen Sie mit einem A/B-Test: Kurz- und Langliste sind zwei Varianten, jede Person sieht nur eine. Die Differenz der Mittelwerte rechnen Sie selbst. Eine RRT-Frage bauen Sie als Ja-Nein-Frage mit Anleitung zum verdeckten Münzwurf, den jede Person mit ihrer eigenen Münze macht, und rechnen die Schätzung ebenfalls selbst. Den Zufall für die RRT darf nicht der Fragebogen auslosen, sonst ist gespeichert, wer welche Frage bekommen hat. Rückschlüsse aus Antwortinhalten, Freitexten oder sehr kleinen Gruppen kann keine Einstellung verhindern.

Checkliste: heikle Fragen vorbereiten

1. Für jede heikle Frage klären: Privatsphäre, Angst vor Offenlegung oder soziale Norm? Danach das Gegenmittel wählen.
2. Selbst ausfüllen lassen, ohne Interviewer und möglichst ohne Zuschauer.
3. Entscheiden: anonym oder vertraulich? In der Einladung genau das schreiben, was zutrifft, auch zum Teilnahmestatus.
4. Den Zweck heikler Fragen in einem Satz erklären, Zahlen in Klassen abfragen, Zeitraum konkret nennen, beide Antworten neutral formulieren.
5. Normalisierende Sätze nur, wenn sie stimmen. Keine dritte Person als Ersatz für die direkte Frage.
6. „Möchte ich nicht beantworten“ anbieten, „kann ich nicht beurteilen“ nur, wo Wissen fehlen kann.
7. Heikle Fragen nach hinten, vom Allgemeinen zum Speziellen.
8. Im Pretest fragen, welche Antworten sich „erwünscht“ anfühlen.
9. Mindestgruppengröße für Berichte und die abgefragten Merkmale vorher festlegen und selbst einhalten.
10. Indirekte Techniken nur für einzelne, unvermeidbar heikle Fragen und mit genug Befragten einsetzen. Bei RRT erzeugt die befragte Person den Zufall selbst, verdeckt und ohne Aufzeichnung.

Häufige Fragen zur sozialen Erwünschtheit

Was ist soziale Erwünschtheit?

Soziale Erwünschtheit ist die Neigung von Befragten, ihre Antworten danach auszurichten, was in ihrem Umfeld als anerkannt gilt, wodurch der wahre Wert verzerrt wird (Möhring und Schlütz 2019, S. 60). Erwünschtes Verhalten wird eher übertrieben, unerwünschtes eher heruntergespielt.

Was ist ein Beispiel für soziale Erwünschtheit?

Wahlbeteiligung und Spenden werden in Befragungen eher übertrieben, Alkoholkonsum und Krankheiten eher untertrieben (Bradburn et al. 2004, zitiert nach Schnell 2019, S. 44-45). Einkommensfragen sind ebenfalls heikel. Die rund 55 % Antwortverweigerungen im ZUMA-BUS von 1990 zeigen diese Sensitivität, belegen für sich genommen aber keine sozial erwünschten Falschangaben (Jacob et al. 2019, S. 175).

Wie kann man soziale Erwünschtheit vermeiden?

Ganz vermeiden lässt sie sich nicht, aber verringern (Möhring und Schlütz 2019, S. 64). Wichtige Ansatzpunkte sind eine selbst ausgefüllte Befragung, eine Anonymitätszusicherung, die stimmt, und neutrale Fragen. Indirekte Techniken wie Randomized Response lohnen sich nur für einzelne, sehr heikle Fragen.

Wie stellt man heikle Fragen in einer Umfrage?

Am besten lassen Sie heikle Fragen ohne Interviewer selbst ausfüllen und sichern nur die Anonymität zu, die auch stimmt (Möhring und Schlütz 2019, S. 62). Fragen Sie nach Klassen statt nach genauen Zahlen, formulieren Sie so, dass keine Antwort peinlich wirkt, und stellen Sie heikle Fragen eher ans Ende (Jacob et al. 2019, S. 175; Schnell 2019, S. 109). Bieten Sie „möchte ich nicht beantworten“ an und erfassen Sie es getrennt von „weiß nicht“ (Schnell 2019, S. 46).

Sind Online-Umfragen weniger anfällig für soziale Erwünschtheit?

In der Regel ja. In selbst ausgefüllten Befragungen, also postalisch oder online, ist der Effekt geringer als in Telefon- oder persönlichen Interviews (Möhring und Schlütz 2019, S. 62). Voraussetzung ist, dass die Befragten der Zusicherung von Anonymität oder Vertraulichkeit glauben.

Was ist der Unterschied zwischen anonym und vertraulich?

Anonym heißt, die Antworten lassen sich keiner Person zuordnen. Vertraulich heißt, eine Zuordnung wäre möglich, wird aber nicht vorgenommen und die Daten werden geschützt. Wer mit persönlichen Links oder Kennungen arbeitet, muss genau sagen, welcher Fall vorliegt (Schnell 2019, S. 296). Bei persönlichen Links bleibt auch bei anonymen Antworten bekannt, wer schon teilgenommen hat.

Was ist die Randomized-Response-Technik?

Bei der Randomized-Response-Technik entscheidet ein Zufallsmechanismus, etwa ein Münzwurf, ob jemand die heikle oder eine harmlose Frage beantwortet. Der Anteil des heiklen Verhaltens in der Gruppe lässt sich schätzen. Eine einzelne Antwort lässt jedoch keinen eindeutigen Schluss darauf zu, ob die Person dieses Verhalten gezeigt hat (Jacob et al. 2019, S. 176-177). Die Technik braucht deutlich mehr Befragte (ebd., S. 179). Ohne Münze kommt das Crosswise-Modell aus, das online als gewöhnliche Frage läuft (ebd., S. 178-179).

Quellen

Bradburn, N. M., Sudman, S. und Wansink, B. (2004). Asking Questions. The Definitive Guide to Questionnaire Design (Revised edition). San Francisco: Jossey-Bass. Zitiert nach Schnell (2019), S. 44-45.

Coutts, E. und Jann, B. (2011). Sensitive Questions in Online Surveys: Experimental Results for the Randomized Response Technique (RRT) and the Unmatched Count Technique (UCT). Sociological Methods & Research, 40, 169-193. Zitiert nach Jacob et al. (2019), S. 177-178.

Höglinger, M., Jann, B. und Diekmann, A. (2016). Sensitive Questions in Online Surveys: An Experimental Evaluation of Different Implementations of the Randomized Response Technique and the Crosswise Model. Survey Research Methods, 10(3), 171-187. Zitiert nach Jacob et al. (2019), S. 179.

Jacob, R., Heinz, A. und Décieux, J. P. (2019). Umfrage. Einführung in die Methoden der Umfrageforschung (4. Aufl.). Berlin/Boston: De Gruyter Oldenbourg.

Krumpal, I. (2013). Determinants of social desirability bias in sensitive surveys: a literature review. Quality & Quantity, 47(4), 2025-2047. Zitiert nach Möhring und Schlütz (2019), S. 60 und 62.

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Ich wünsche Ihnen Befragte, die Ihnen auch das Unbequeme sagen, und einen Fragebogen, der es ihnen leicht macht.

Übrigens, das hier ist verwandt:

• Mitarbeiterbefragung: Ablauf, Fragen und Auswertung
• Reihenfolgeeffekte in Umfragen: was sie verzerren und wie Sie sie vermeiden
• Datenschutz bei Online-Umfragen

Dr. Paul Marx

Autor: Dr. Paul Marx
Dr. Paul Marx ist Gründer und Geschäftsführer von QUESTIONSTAR und war Professor für Marketing an der Universität Siegen.