German Internet Panel, Welle 14 (November 2014)

Version
2.0.0
Resource Type
Dataset : Umfrage- und Aggregatdaten
Creator
  • Blom, Annelies G. (Universität Mannheim)
  • Bossert, Dayana (Universität Mannheim)
  • Gebhard, Franziska (Universität Mannheim)
  • Herzing, Jessica (Universität Mannheim)
  • Krieger, Ulrich (Universität Mannheim)
  • SFB 884 ´Political Economy of Reforms´
Publication Date
2016-08-23
Contributor
  • LINK, Frankfurt (Onlineerhebung) (Data Collector)
Language
German
Classification
  • ZA:
    • Political Attitudes and Behavior
    • Economic Policy, National Economic Situation
    • Budget and Fiscal Policy
  • CESSDA Topic Classification:
    • Politische Verhaltensweisen und Einstellungen/Meinungen
    • Wirtschaftspolitik
    • Wirtschaftssysteme und wirtschaftliche Entwicklung
Description
  • Abstract

    Das German Internet Panel (GIP) ist ein Infrastrukturprojekt. Das GIP dient der Erhebung von Daten über individuelle Einstellungen und Präferenzen, die für politische und ökonomische Entscheidungsprozesse relevant sind. Es wurden experimentelle Variationen in den Instrumenten eingesetzt. Der Fragebogen enthält zahlreiche Randomisierungen sowie ein fragebogenübergreifendes Experiment. Themen: Parteipräferenz (Sonntagsfrage); Einschätzung der Wichtigkeit ausgewählter Politikfelder für die Bundesregierung (Arbeitsmarkt, Außenpolitik, Bildung und Forschung, Bürgerbeteiligung, Energieversorgung, Ernährung und Landwirtschaft, Europäische Einigung, Familie, Gesundheitssystem, Gleichstellung von Frauen und Männern, Innere Sicherheit, Persönlichkeitsrechte, Rentensystem, Staatsverschuldung, Steuersystem, Umwelt und Klimaschutz, Verbraucherschutz, Verkehr, Verteidigung, Währung, Wirtschaft, Zuwanderung und Integration); derzeit wichtigste Politikfelder für den Befragten; Zufriedenheit mit den Leistungen der Bundesregierung (Skalometer); Zufriedenheit mit den Leistungen der Parteien CDU/CSU, SPD, Bündnis 90/Die Grünen, Die Linke (Skalometer); Wahrscheinlichkeit eines von außen wirkenden Ereignisses: Auswirkungen der Ukraine-Krise auf die Verfügbarkeit und den Preis von russischem Gas in Deutschland; Bundesregierung sollte Konsequenzen aus der Ukraine-Krise ziehen und Alternativen zum Bezug von russischem Gas finden; Beurteilung von politischen Entscheidungen der Bundesregierung zur Einführung einer Mietpreisbremse und einer Pkw-Maut, zum Ausbau der digitalen Infrastruktur sowie zur Neuregulierung von Prostitution; jeweilige Verantwortlichkeit für die bisher nicht erfolgte Verabschiedung entsprechender Gesetze; erwartete Veränderung der Arbeitslosigkeit durch die Einführung des Mindestlohns jeweils in Ostdeutschland, Westdeutschland und in Deutschland insgesamt; Meinung zur Einführung eines gesetzlichen Mindestlohns; Bewertung eines Alternativvorschlags zum Mindestlohn (Staat zahlt Differenz zwischen dem realen Stundenlohn und einem Bruttolohn von 8,50 Euro); Meinung zur Senkung des Mindestlohns in Regionen mit hoher Arbeitslosigkeit statt gleicher Mindestlohn in ganz Deutschland; Selbsteinschätzung der Geduld und der Risikobereitschaft (Skalometer); präferierter Zeitpunkt für die Schuldenbremse (ab 2015, ab 2020, ab 2025, nach 2030 oder überhaupt nicht); Bewertung der Schuldenbremse; Einschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass das eigene Bundesland ab 2020 ohne neue Schulden auskommt; eigenes Bundesland sollte Schuldenbremse einhalten, falls nicht alle 16 Bundesländer ab 2020 ohne neue Schulden auskommen; Haushaltsnettoeinkommen bzw. persönliches Einkommen; eigene Bereitschaft zur Zahlung eines zusätzlichen Steuerbetrages, damit das eigene Bundesland ab 2020 ohne neue Schulden auskommt und Höhe dieses Beitrags (Antwortskala abhängig vom Haushaltseinkommen und dem persönlichen Einkommen); Schulden von Städten und Gemeinden: Bereitschaft zur Zahlung zusätzlicher Gebühren, damit die Wohngemeinde ohne neue Schulden auskommt und Höhe diese Betrages (klassiert); Bereitschaft, dem Zusammenschluss des eigenen Bundeslandes mit einem benachbarten Bundesland zuzustimmen; Meinung zur Selbstbestimmung der Steuerhöhe durch die Bundesländer; Meinung zur Finanzierung der Infrastrukturkosten in armen Regionen über einen gemeinsamen EU-Haushalt; Meinung zu EU-Krediten im Rahmen des Euro-Rettungsschirms für stark verschuldete Mitgliedsstaaten; Meinung zum Länderfinanzausgleich; Zugehörigkeit des eigenen Bundeslandes zu den Geberländern oder Nehmerländern; Meinung zu einem Gesetz zur Bildung von Rücklagen durch die Bundesländer für die Pensionen von Landesbeamten; Forderung nach staatlichen Maßnahmen zur Verringerung von Einkommensunterschieden; Akzeptanz von Steuerhinterziehung; Inflation in Deutschland: Einschätzung der Preisentwicklung für Lebensmittel und Kleidung allgemein und gemessen an den Erwartungen der Europäischen Zentralbank (EZB) (Inflationserwartung); erwarte jährliche Inflationsrate in fünf und in zehn Jahren (mittelfristige und langfristige Inflation); Beurteilung der Europäischen Zentralbank im Hinblick auf die Preisstabilität in der Eurozone; präferierte Kombination der Höhe von monatlichen Ausgaben und der Höhe einer Kreditrückzahlung; Rezeptionshäufigkeit von Nachrichten allgemein und von Nachrichten zum Thema Wirtschaft. Demographie: Geschlecht; Staatsbürgerschaft; Geburtsjahr (kategorisiert); höchster Schulabschluss; höchste berufliche Qualifikation; Familienstand; Haushaltsgröße; Erwerbsstatus; private Internetnutzung; Bundesland. Zusätzlich verkodet wurde: Interviewdatum; Jahr der Rekrutierung; Fragebogenevaluation; Beurteilung der Befragung insgesamt; eindeutige ID-Kennung, Haushalts-Kennung und Personen-Kennung innerhalb des Haushalts.
Temporal Coverage
  • 2014-11-01 / 2014-12-01
Geographic Coverage
  • Germany (DE)
Sampled Universe
Wohnbevölkerung in Privathaushalten zwischen 16 und 75 Jahren
Sampling
Auswahlverfahren Kommentar: Mehrstufige proportional geschichtete Zufallsauswahl (ADM-Random-Route)
Collection Mode
  • Selbstausfüller: CAWI (Computerunterstütztes Web Interview)
Data and File Information
  • Number of Variables: 151
Availability
Delivery
C - Daten und Dokumente sind für die akademische Forschung und Lehre nur nach schriftlicher Genehmigung des Datengebers zugänglich. Das Datenarchiv holt dazu schriftlich die Genehmigung unter Angabe des Benutzers und des Auswertungszweckes ein.
Rights
Alle im GESIS DBK veröffentlichten Metadaten sind frei verfügbar unter den Creative Commons CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication. GESIS bittet jedoch darum, dass Sie alle Metadatenquellen anerkennen und sie nennen, etwa die Datengeber oder jeglichen Aggregator, inklusive GESIS selbst. Für weitere Informationen siehe https://dbk.gesis.org/dbksearch/guidelines.asp?db=d
Alternative Identifiers
  • ZA5925 (Type: ZA-No.)
Relations
  • Is new version of
    DOI: 10.4232/1.12179
Publications
  • Steinacker, G.; Schmidt, S. (2014): German Internet Panel (GIP): Stichprobenziehung und Rekrutierung der Teilnehmer. München: TNS Infratest Sozialforschung, Feldbericht zur Erhebung 2014
  • Steinacker, G.; Schmidt, S.; Schneekloth, U. (2012): German Internet Panel (GIP): Stichprobenziehung und Rekrutierung der Teilnehmer. München: TNS Infratest Sozialforschung, Feldbericht zur Erhebung 2012
  • Blom, A. G., Gathmann, C., & Krieger, U. (2015). Setting Up an Online Panel Representative of the General Population: The German Internet Panel. Field Methods, 27(4), 391–408. https://doi.org/10.1177/1525822X15574494
  • Blom, A. G., Bosnjak, M., Cornilleau, A., Cousteaux, A. S., Das, M., Douhou, S. & Krieger, U. (2016). A Comparison of Four Probability-Based Online and Mixed-Mode Panels in Europe. Social Science Computer Review, 34(1), 8-25. doi: 10.1177/0894439315574825
  • Blom, A. G., Herzing, J. M. E., Cornesse, C., Sakshaug, J. W., Krieger, U., & Bossert, D. (2017). Does the Recruitment of Offline Households Increase the Sample Representativeness of Probability-Based Online Panels? Evidence From the German Internet Panel. Social Science Computer Review, 35(4), 498–520. https://doi.org/10.1177/0894439316651584
  • Herzing, J. M. E., & Blom, A. G. (2019). The Influence of a Person’s Digital Affinity on Unit Nonresponse and Attrition in an Online Panel. Social Science Computer Review, 37(3), 404–424. doi.org/10.1177/0894439318774758
  • Felderer, B., & Blom, A. G. (2019). Acceptance of the automated online collection of geographical information. Sociological Methods & Research, 1-21. https://doi.org/10.1177/0049124119882480

Update Metadata: 2021-04-07 | Issue Number: 22 | Registration Date: 2016-08-23