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Targetingstrategien in der Verkehrssicherheitskommunikation zur Erreichbarkeit junger Risikogruppen

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Verkehrssicherheitskommunikation

Zusammenfassung

Junge Fahranfängerinnen und Fahranfänger gelten als besonders unfallgefährdet: Sie weisen im Vergleich zu erfahrenen Fahrerinnen und Fahrern eine stärker risikobehaftete Fahrweise auf, die mitunter auf unangemessenen Risikowahrnehmungen und einer erhöhten Risikobereitschaft basiert. Allerdings bilden auch die jungen Fahrerinnen und Fahrer hinsichtlich ihrer verkehrssicherheitsrelevanten Dispositionen und ihres Fahrverhaltens eine ausgesprochen heterogene Gruppe, wobei männliche Fahrer ein deutlich stärker ausgeprägtes Risikoprofil aufweisen. Weitere Unterschiede resultieren aus einem mehrdimensionalen und komplexen Bedingungsgefüge aus persönlichen und situativen Einflüssen: Neben der Fahrerfahrung wirken vor allem selbst- und verhaltensbezogene motivationale und einstellungsabhängige Faktoren einschließlich der (Fehl-)Einschätzung des eigenen Unfallrisikos (siehe auch Holte in diesem Band).

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Notes

  1. 1.

    Während die Selbstwirksamkeitswahrnehmung das generelle Vertrauen von Personen in ihre eigenen Fähigkeiten bezeichnet, schwierige Situationen selbst meistern zu können, bezieht sich die wahrgenommene Verhaltenskontrolle stärker auf die subjektive Einschätzung von Personen, wie leicht oder schwer es ihnen fällt, ein spezifisches Problem durch eine eigene Handlung zu bewältigen (vgl. Rossmann 2011).

  2. 2.

    Die Interviews wurden persönlich-mündlich vom Institut für Demoskopie Allensbach (IfD) realisiert.

  3. 3.

    Operationalisierung über die Disposition zum Autofahren unter Einfluss von Alkohol oder Drogen (z. B. „Nach ein, zwei Glas Bier/Wein kann man noch Auto fahren.“); insgesamt 8 Items; Cronbachs Alpha: 0,81.

  4. 4.

    Operationalisierung über die Handlungskompetenzerwartung („Ich traue mir zu, auch mit Alkohol sicher Auto zu fahren.“).

  5. 5.

    Operationalisierung über die Wahrnehmung der Risikoneigung im sozialen Umfeld (z. B. „Viele Freunde würden auch mit Alkohol/Drogen noch Auto fahren.“); insgesamt 3 Items; Cronbachs Alpha: 0,64.

  6. 6.

    Chi-Quadrat-Tests wurden zur Beschreibung der Risikogruppen hinsichtlich nominaler Variablen berechnet. Einfaktorielle Varianzanalysen wurden zur Untersuchung von Unterschieden zwischen den Risikogruppen hinsichtlich metrisch erfasster Merkmale durchgeführt. Bei signifikantem Levene-Test und damit inhomogenen Varianzen wurde der Welch-Test zugrunde gelegt. Bei Varianzhomogenität wurden Post-hoc-Tests mit Bonferroni-Korrektur und bei Varianzheterogenität der Tamhane-T2-Test durchgeführt.

  7. 7.

    Bei den Faktorenanalysen handelt es sich um Hauptkomponentenanalysen mit VARIMAX-Rotation, die auf Basis der Gesamtstichprobe ( N = 790) und damit für alle befragten Jugendlichen und jungen Erwachsenen zwischen 15 und 24 Jahren durchgeführt wurden.

  8. 8.

    Die für die abhängigen Variablen berichteten Gruppenunterschiede sind nach Bonferroni-Korrektur signifikant.

  9. 9.

    KMO: 0,67, Varianzaufklärung gesamt: 42,8 %; „Technik & Sport“ (Technik, Computer, Sport, Autos/Motorsport), Varianzaufklärung 13,2 %; „Information & Aktuelles“ (Politik, Weltgeschehen, Wirtschaft, Kultur, Theater, Festivals, Wetter, Lokales), Varianzaufklärung 10,9 %; „Unterhaltung & Boulevard“ (Kino, Musik, Spaß & Comedy, Prominente), Varianzaufklärung 9,7 %; „Ratgeber & Service“ (Fitness & Ernährung, Gesundheitsthemen, Praktische Ratschläge für den Alltag), Varianzaufklärung 8,9 %.

  10. 10.

    KMO: 0,74, Varianzaufklärung gesamt: 46,5 %; „Interaktion & Unterhaltungskonsum“ (Online-Communities, Chat & IM, Videos ansehen, Musik anhören/downloaden), Varianzaufklärung: 13,4 %; „Informationskonsum & Transaktion“ (Preise vergleichen/Testberichte, Wikis/Blogs lesen, Infos über Schule/Beruf, Online-Shopping, E-Mail), Varianzaufklärung 13 %; „Unterhaltungsdistribution“ (Musik/Videos/Fotos einstellen), Varianzaufklärung 11,5 %; „Internet-Specials“ (Internet-TV, Lesezeichen sammeln/austauschen), Varianzaufklärung 8,6 %.

  11. 11.

    KMO: 0,72, Varianzaufklärung gesamt: 46,3 %; „Identitäts- und Beziehungsmanagement“ (eigenes Profil pflegen, Beiträge auf Pinnwand/in Gästebuch anderer schreiben, Profile von anderen angucken, nach Bekannten und neuen Kontakten suchen), Varianzaufklärung: 24,2 %; „Informationsaustausch“ (Infos über interessante Themen suchen, interessanten Links nachgehen, mit anderen in Gruppen austauschen), Varianzaufklärung 22,1 %.

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Authors and Affiliations

  1. Universität Bielefeld, Bielefeld, Deutschland

    Eva Baumann

  2. Hochschule für Musik, Theater und Medien Hannover, Hannover, Deutschland

    Sarah Geber

Authors
  1. Eva Baumann
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  2. Sarah Geber
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Corresponding author

Correspondence to Eva Baumann .

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Editors and Affiliations

  1. Hochschule für Musik, Theater und Medien Hannover, Niedersachsen, Germany

    Christoph Klimmt

  2. Universität Jena, Germany

    Marcus Maurer

  3. Bundesanstalt für Straßenwesen, Bergisch Gladbach, Germany

    Hardy Holte

  4. Ludwig Maximilian-Universität München, Germany

    Eva Baumann

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Baumann, E., Geber, S. (2015). Targetingstrategien in der Verkehrssicherheitskommunikation zur Erreichbarkeit junger Risikogruppen. In: Klimmt, C., Maurer, M., Holte, H., Baumann, E. (eds) Verkehrssicherheitskommunikation. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-01130-7_16

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