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PROJEKT · Abgeschlossen
DESIVE²
PROJEKTNAME
Desinformationsverhalten verstehen
Übersicht
Förderprogramm / Förderer:
Laufzeit:
Kontakt:
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) – Maßnahme „Forschung Agil: Erkennen und Bekämpfung von digitalen Desinformationskampagnen" Förderkennzeichen: 16KIS1530
01.10.2021 – 31.12.2024
Frau Dr. Juliane Stiller
Kurzbeschreibung
Im BMBF-Verbundprojekt DESIVE² untersuchte Grenzenlos Digital e.V. als Teilprojektverantwortliche, wie Menschen mit wissenschaftlich anmutender Gesundheitsdesinformation umgehen — warum sie Informationen teilen, ignorieren, hinterfragen oder weiterverbreiten. Auf Basis einer App-gestützten Tagebuchstudie, standardisierter Umfragen und qualitativer Analysen wurde ein integratives Modell des digitalen Informationsverhaltens (DIV-Modell) entwickelt.
Ziele des Projektes
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Qualitative Erforschung des Umgangs mit wissenschaftlich anmutender Gesundheitsdesinformation im Alltag
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Identifikation typischer Situationen und Auslöser im Umgang mit Falschinformation (Critical Incidents)
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Charakterisierung wissenschaftlicher Desinformation und ihrer Entstehungswege
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Entwicklung eines empirisch fundierten, praxisorientierten Modells des Desinformationsverhaltens (DIV-Modell)
Methodik
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App-gestützte Tagebuchstudie in zwei Erhebungsrunden (März 2023 – Januar 2024) mit insgesamt 163 Teilnehmenden
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Drei standardisierte Umfragen pro Teilnehmenden zu Beginn, Mitte und Ende der Teilnahme
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Qualitative Analyse nach Grounded Theory, Auswertung mit MAXQDA
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Critical-Incident-Analyse zur Identifikation typischer Informationssituationen
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Datentriangulation: App-Daten, Umfragen und leitfadengestützte Interviews (durchgeführt von der Humboldt-Universität zu Berlin)
Ausführliche Beschreibung des Projekts
Grenzenlos Digital e.V. leitete im Verbundprojekt die Arbeitspakete AP5 (App-basierte Umfragen und Selbstauskünfte) und AP7 (Modellentwicklung) und war maßgeblich an AP4 (Critical-Incident-Analyse) beteiligt.
In AP5 wurden die Erhebungsinstrumente konzipiert, pretested, in zwei Runden durchgeführt und ausgewertet. Ziel war es, alltägliche Situationen zu erfassen, in denen Menschen Gesundheitsinformationen erhalten, weitergeben oder bewusst zurückhalten. Teilnehmende konnten Situationen in verschiedenen Formaten einreichen — als Text, Bild, Screenshot oder Sprachaufnahme — und beantworteten dazu standardisierte Fragen zur Art der Information, zur Quelle, zum Kanal und zur eigenen Einschätzung.
In AP7 wurden die Ergebnisse aller empirischen Module — Critical-Incident-Analysen, App-Daten und Interviews — systematisch zusammengeführt und zu einem integrativen Modell des Desinformationsverhaltens verdichtet.
Zugang zu Projektmaterialien
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Dokumentationen, Forschungsdaten, Präsentationen und Publikationen Open Access auf Zenodo
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Der Projektabschlussbericht wurde bei der TIB Hannover zur Veröffentlichung eingereicht und wird dort in Kürze mit DOI zugänglich sein. Bei Interesse wenden Sie sich gerne an uns.
Wesentliche Ergebnisse
Aus dem Projekt sind vier zentrale Outputs entstanden:
Modell zur Verarbeitung und Weitergabe von Gesundheitsinformation: Zentraler Output des Teilprojekts ist ein empirisch entwickeltes Modell, das beschreibt, wie Menschen Gesundheitsinformationen wahrnehmen, bewerten und darauf reagieren. Die Informationsverarbeitung beginnt mit einer individuellen Reflexion — einer oft schnellen, emotional geprägten Einschätzung von Relevanz und Qualität der Information. Daraus folgen fünf mögliche Handlungstypen: Bewerten, Recherchieren, Ignorieren, Teilen und Diskutieren. Die ersten beiden sind Teil der individuellen Reflexion, die letzten beiden markieren den Übergang zur sozialen Interaktion. Das Modell zeigt, dass der Umgang mit Gesundheitsinformation weniger durch objektive Informationsmerkmale bestimmt wird als durch situative Faktoren wie emotionale Zustände, soziale Beziehungen und individuelle Einschätzungsmechanismen.
Klassifikation wissenschaftlicher Falschinformation: Klassifikation wissenschaftlicher Falschinformation Eine differenzierte Klassifikation, die zwischen Misinformation (unbeabsichtigt falsch), Desinformation (bewusst irreführend) und wissenschaftlich anmutender Desinformation (Pseudowissenschaft, Fake Science) unterscheidet. Rezeptionsbedingte Verfälschungen, etwa durch Spin, Dekontextualisierung oder Auslassung, können dabei jede Form ursprünglich korrekter Information betreffen. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15295898
Katalog Critical Incidents: Ein systematischer Katalog von 23 typischen Situationen, in denen Menschen mit gesundheitsbezogener (Falsch-)Information konfrontiert werden — codiert entlang der Dimensionen Person, Information und Kontext.
Rahmenmodell zur Rezeption zurückgezogener Publikationen: Rahmenmodell zur Rezeption zurückgezogener Publikationen Ein Analyserahmen zur Beschreibung der öffentlichen Rezeption wissenschaftlicher Retractions, mit vier Kategorien: Rezeptionsobjekt, Merkmale der Publikation, Merkmale des Nachrichtenartikels, Merkmale der Rezeptionsgemeinschaft. → Zenodo: https://zenodo.org/records/10105890
Publikationen
Wissenschaftliche Artikel und Konferenzbeiträge
Dewitz, L., Stiller, J. & Peters, I. (2022). Fake scientific provenance as a driver for disinformation – Peoples' disinformation behavior in health contexts. ASIS&T 24h Global Conference 2022. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.6412078
Trkulja, V., Bressel, P., Dewitz, L., Henkel, M. & Stiller, J. (2022). Disinformation in the context of health information behaviour. ISIC, Berlin. → DOI: https://doi.org/10.18452/25291
Stiller, J., Terner, S. & Trkulja, V. (2023). Investigating Scientific Misinformation Originating from Retracted Publications and Their Perception. ASIS&T 2023, 60: 1134–1136. → DOI: https://doi.org/10.1002/pra2.969
Stiller, J. & Trkulja, V. (2023). Teilen von Gesundheits(falsch)informationen – Erste Ergebnisse einer Studie mit Selbstauskünften und Umfragen. ISI 2023, Chur. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15148371
Dewitz, L., Stiller, J. & Trkulja, V. (2023). Von Wissenschaft zu Falschinformation – Wie verbreitet sich wissenschaftliche Falschinformation zu Gesundheitsthemen? ISI 2023, Chur. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15148459
Stiller, J., Trkulja, V., Dewitz, L., Peters, I., Henkel, M. & Bressel, P. (2023). Wissenschaftliche Falschinformation: Erforschung von Faktoren der Verbreitung im Gesundheitsbereich. In: Daten-Fairness in einer globalisierten Welt, Bd. 2, S. 319–342. Nomos. → DOI: https://doi.org/10.5771/9783748938743
Stiller, J. & Trkulja, V. (2025). True, False, or Uncertain? Understanding Health (Dis)Information Processing, Sharing and Assessment. ISI 2025, Chemnitz. → DOI: https://zenodo.org/records/14925624
Forschungsdaten und Dokumentationen
Jacob, A., Perrey, L., Henkel, M., Stiller, J. & Trkulja, V. (2024). DESIVE² survey data (rounds 1 and 2). Zenodo. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.13221729
Stiller, J. & Trkulja, V. (2025). Codebuch – Projekt „Desinformationsverhalten Verstehen". Zenodo.
→ DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15295766
Stiller, J. & Trkulja, V. (2025). 2. Runde App-Studie – Auswertung der Situationsbeschreibungen. Zenodo. → DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.15296064
Stiller, J., Trkulja, V., Henkel, M. & Peters, I. (2025). Dokumentation – Entstehung wissenschaftlicher Falschinformation und ihrer Typen. Zenodo.
Partnerorganisationen
ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft
Die ZBW leitete den Verbund und entwickelte die App für die Tagebuchstudie und verantwortete deren technische Entwicklung.
Institut für Bibliotheks- und Informationswissenschaft
Die HU Berlin führte die leitfadengestützten Interviews durch und trug maßgeblich zur Modellentwicklung bei.
Förderung
