Beeinflussbarkeit und Werbewirkung
 – Erstellung einer deutschsprachigen Version der Skala ‘CSII’
und Test für die Medien- und Werbepsychologie

by Jens Woelke & Andrea Dürager

Während Skalen zur Messung von Persönlichkeitsmerkmalen wie ‚Need for cognition’, ‚Need for closure’, oder ‚Need for affect’ sowie zur Messung situativer Merkmale wie ‚Involvement’ oder ‚Persuasionswissen’ in der Werbe- und Konsumentenforschung verbreitet sind, fand ein in der Persönlichkeits- und Sozialpsychologie diskutierter Aspekt bisher eher geringe Beachtung: die Tatsache, dass Menschen generell in unterschiedlicher Weise beeinflussbar sind. Der vorliegende Beitrag berichtet von der Übertragung der Skala ‚Consumer susceptibility to interpersonal influence’ CSII von Bearden, Netemeyer und Teel (1989) in eine deutschsprachige Fassung (CSII-D) sowie vom Test ihrer psychometrischen Eigenschaften. Er zeigt, dass die CSII-D die Anforderungen an eine zuverlässige Messung erfüllt: Die zwölf Items sind trennscharf und entsprechen der Originalskala hinsichtlich Zuordnung zu den Subskalen, die Gesamtskala ist normalverteilt und weist eine ausreichende Reliabilität auf. Erste Anwendungen belegen, dass die CSII-D ein geeignetes Instrument bietet, (differentielle) Effekte von persuasiven Medienangeboten aufzudecken.

1 Einflüsse von Personeneigenschaften im Medien- und Werbewirkungsprozess

1.1 Personeneigenschaften als intervenierende oder erklärende Größe – Einige Befunde der Medien – und Werbepsychologie

Personeneigenschaften – hierunter sind sowohl überdauernde und stabile Persönlichkeitsmerkmale als auch situativ bedingte Merkmale einer Person zu fassen (vgl. Schmitt, 2004) – bilden eine Variablengruppe, die in der Medien- und Werbeforschung schon seit längerem Beachtung findet1. Oftmals steht dabei vor allem ihre Rolle als intervenierende Größe im Fokus der Analyse (vgl. dazu die Kritik bei Bommert, Weich & Dirksmeier, 1995). So stellen etwa Jandura und Donsbach (2010) in einer Untersuchung zur Wirkung personalisierter Werbung fest, dass Personenmerkmale wie ‚Werbeaufgeschlossenheit’, ‚Produktinteresse’ oder ‚Kaufabsicht’ mehr Varianz erklären als Medienangebotsmerkmale. Studien, in denen Personeneigenschaften wie Involvement, Affektneigung oder Kontrollüberzeugung aber nicht nur als intervenierende Größe, sondern systematisch als erklärende Variable2betrachtet wurden, verdeutlichen die Erkenntnisgewinne einer aus differentieller Perspektive erfolgenden Analyse von Medien- und Werbeeffekten (vgl. etwa: Appel, 2005; Te’eni-Harari, Lehmann-Wilzig & Lampert, 2009; Hastall, 2011).

1.2 Differentielle Medieneffekte: Zur Rolle von Persuasionsschema, Beeinflussungswissen und Beeinflussbarkeit

Gemäß ‚Persuasion Knowledge Model’ (PKM) von Friestad und Wright (1994) sind Effekte von Medienangeboten wie Werbespots, Gewinnspiele oder Product Placement u. a. von den Aktivierungen im sogenannten Persuasionsschema abhängig. Dieses setzt sich zunächst aus dem Themenwissen und aus dem Akteurswissen einer Person zusammen. Welche Aspekte des im Persuasionsschema ebenfalls gespeicherten prozeduralen Wissens zur ‚Bewältigung’ von Werbung aktiviert werden (‚Beeinflussungswissen’, vgl. Friestad & Wright, 1994, S. 4) und wie Personen mit (werblichen) Informationsangeboten konkret umgehen, ist aber nicht nur eine Frage des Wissens um Themen und Akteure: ‚Umzuschalten’ oder eine Bearbeitungsstrategie wie ‚Change-of-Meaning’3anzuwenden bestimmt sich letztlich darüber, ob Medienangebote als Beeinflussungsversuch erkannt und eine werbliche Intention zugeschrieben wird. Bestimmte Aspekte eines medialen Angebots (z. B. die Kennzeichnung als Werbung, Formate wie Werbespots, spezifische Produkt/Umfeld-Kombinationen; vgl. Woelke, 1998; Steininger, Dürager & Woelke, 2007) steuern das Erkennen als Beeinflussungsversuch unmittelbar. Darüber hinaus ist erheblich, wie aufmerksam und elaboriert Medienangebote in einer konkreten Rezeptionssituation bearbeitet werden: Je mehr sich Personen auf Angebote im Umfeld einer werblichen Information konzentrieren, umso eher werden Beeinflussungsversuche nicht erkannt, Kontrollstrategien wie ‚Change-of-Meaning’ nicht aktiviert und stattdessen (z. B. über implizite Urteilsprozesse) Produkt- und Markenbewertungen vorteilhafter. Entsprechend lassen sich Effekte von (integrierten) werblichen Botschaften wie Product Placement oder In-Game-Advertising über situativ bedingte Merkmale wie das Involvement einer Person (für redaktionelle Informationen oder die Handlung eines Computerspiels) vorhersagen (vgl. Wirth, Matthes, Schemer & Husmann, 2009; Klein, 2009; Breidler & Woelke, 2011). Nicht selten lassen Personen Beeinflussungsversuche aber selbst dann zu, d.h. sie bewerten dargebotene Produkte, Marken, Ideen oder Organisationen im Anschluss an eine Rezeption positiver, wenn sie Informationsangebote aufmerksam bearbeiten und eine werbliche Intention zuschreiben (vgl. Schnierer, 1999; Wirth, Matthes, Schemer & Stämpfli, 2009). Solche scheinbar ‚paradoxen’ Verarbeitungen stehen zwar ebenfalls in einem situativen Zusammenhang z. B. mit der thematischen Voreingenommenheit einer Person (aktuelles ‚Produktinteresse’, vgl. Charlton & Borcsa, 1997) oder der Aktivierung einer konkreten Rezeptionsstrategie (z. B. ‚Unterhaltung’, vgl. Slater, 1997; Früh, 2003) – im Hinblick auf die erheblichen interindividuellen Differenzen z. B. in der Wahrnehmung und Bewertung programmintegrierter Werbung (vgl. Woelke, 2004) bleiben diese aber erklärungsbedürftig. Die Suggestibilitätsforschung zeigt, dass der Grad der Beeinflussbarkeit von Gedächtnisinhalten nicht nur situativ bestimmt ist, d.h. etwa vom Typus einer Frage, dem Intervall zwischen Informationspräsentation und Abfrage, der Warnung vor suggestiver Beeinflussung oder der Dauer und Häufigkeit von Stimuluspräsentationen abhängt, sondern auch durch die Ausprägungen der Persönlichkeit beeinflusst wird (vgl. für eine Übersicht Reutemann, 2006). Wie in der Forschung zur Rezeption von politischen Kommunikationsangeboten, von narrativen Informationen sowie im Bereich Gesundheitskommunikation (vgl. etwa Chirumbolo, 2002; Appel, 2005; Hastall, 2011) wird in Analysen über Verzerrungen und Verfälschungen bei der Konstruktion von Erinnerungen auf Skalen zur Messung von ‚Need for Cognition’, ‚Need for Closure’, des Selbstkonzepts oder der Selbstwirksamkeit zurückgegriffen (vgl. Liebmann, McKinley-Pace, Leonhard, Sheesley, Gallant, Renkey & Brauch-Lehmann, 2002; Gudjonsson, 2003). In der konzeptuellen Begründung und Validierung eines multiplen Modells von Suggestibilität verweist Reutemann (2006) zudem auf ein Konstrukt, dass auch in der Journalismusforschung diskutiert wird: Vertrauen. Während letztere auf das Vertrauen von Personen in die Richtigkeit von Themen- und Faktenselektionen abstellt (vgl. Kohring, 2004), steht in der Suggestibilitätsforschung das Vertrauen in andere Personen im Vordergrund. Es erscheint plausibel, Skalen wie ‚Vertrauen in Journalismus’ (vgl. Kohring, 2004) oder ‚Interpersonal Trust’ (deutsche Version: SV-S, vgl. Krampen, Viebig & Walter, 1982) auch für die Prognose werblicher Kommunikation einzusetzen. Denn schließlich zeigt die Suggestibilitätsforschung (konsistent mit der Konzeption von Persönlichkeit als stabile, überdauernde Eigenschaft von Personen) nicht nur, dass a) manche Personen kommunikative Beeinflussungsversuche tendenziell eher zulassen als andere (vgl. McGuire, 1968), sondern dass b) zwischen der relativen Beeinflussbarkeit einer Person in einer bestimmten Situation und deren Beeinflussbarkeit in einer anderen Situation ein signifikanter und positiver Zusammenhang besteht: „…a person’s relative influenceability in one situation tends to have a significant positive relationship to his or her influenceability in a range of other situations.“ (Bearden, Netemeyer & Teel, 1989, p. 473; vgl. auch Loftus, 1979; Goodman & Hahn, 1987). Allerdings gibt es gegen die direkte Anwendung dieser Vertrauensskalen einige Einwände: Die Journalismusforschung konzipiert Vertrauen als Systemvertrauen. Bei Werbung, deren Kern darin besteht, dass Aussagen nicht an die soziale Realität gebunden sind und die wahren Kommunikationsabsichten verschleiert werden, geht es gerade darum, die Vertrauensproblematik vom Organisationssystem abzukoppeln und an andere Sachverhalte zu binden (z. B. ‚Personen’ bei Testimonial-Werbung) – ganz abgesehen davon, dass Selektion in der Werbung der Eigenlogik von Werbetreibenden bzw. der Ökonomie der Medien folgt (vgl. Kohring & Hug, 1997; Steininger, 2007). Gegen die Anwendung der Skala SV-S spricht dagegen die fehlende Differenziertheit: Diese ist gemäß Konformitätsforschung aber notwendig (vgl. Deutsch & Gerard, 1955; Cialdini, 2000), wenn im Hinblick auf Beeinflussbarkeit als eine generelle, stabile Disposition von Personen mindestens zwei Aspekte zu unterscheiden sind: a) die Anfälligkeit einer Person für informationale soziale Einflüsse, die aus dem Bedürfnis resultiert zu wissen, was richtig im Sinne von ‚bewährt’ ist und b) – als Folge des Bedürfnisses nach Akzeptanz – die Anfälligkeit für normative Beeinflussung durch Orientierung an den Erwartungen anderer Personen oder Suche nach Übereinstimmung. Damit wird für die Werbewirkungs- und medienpsychologische Forschung eine Skala interessant, die in der Konsumentenforschung zur Messung der Anfälligkeit für Beeinflussung bei Kaufentscheidungen entwickelt wurde.

2 Messung von Beeinflussbarkeit: Die Skala ‚Consumer Susceptibility to interpersonal influence’

Ausgehend vom mehrdimensionalen Konzept von Beeinflussbarkeit in der Konformitätsforschung (vgl. Deutsch & Gerard, 1955) und basierend auf einer früheren Skala zur Erfassung der Anfälligkeit für Beeinflussungsversuche (vgl. Park & Lessing, 1977) entwickelten Bearden et al. (1989) die Skala ‚Consumer Susceptibility to interpersonal influence’ (CSII). Ziel war es, die Beeinflussbarkeit von Personen im Hinblick auf Kaufentscheidungen vorhersagen zu können. Ausgangspunkt der Skalenentwicklung war eine Liste mit 166 Items, von denen nach  Beurteilereinschätzungen bezüglich Zuordnungsmöglichkeit zu den drei theoretischen Dimensionen von Beeinflussbarkeit sowie nach dem Kriterium ‚eindeutige Repräsentation’ 62 Items übernommen wurden. Danach wurden 220 Erwachsene gebeten, ihre Zustimmung/Ablehnung zu diesen 62 Items anhand 7-stufiger Skalen anzugeben. Jene Items, deren korrigierte ‚Item-to-Subscale’-Korrelation den Wert 0.5 nicht überschritt, wurden aus der Liste entfernt und ebenso Items, die hohe Doppelladungen in der anschließenden explorativen Faktorenanalyse sowie geringe Ladungen in einer konfirmatorischen Faktorenanalyse aufwiesen. Nach einem weiteren Ratingdurchgang mit den verbliebenen 15 Items und 141 Beurteilern wurden weitere drei Items (jeweils ein Item pro Dimension von Beeinflussbarkeit) aufgrund geringer Reliabilität ausgeschlossen. Die endgültige Skala CSII mit zwölf Items erfasst ‚Beeinflussbarkeit’ gemäß konfirmatorischer Analysen4 als Konstrukt mit zwei korrelierenden Dimensionen (Faktoren: normative sowie informationale Beeinflussbarkeit) gemäß den in Tabelle 1 berichteten Kennwerten. Beim Einsatz der zwölf-Item-CSII in Folgestudien mit z. T. anderen ethnischen Gruppen bestätigte sich die Dimensionalität und die zweifaktorielle Struktur weitgehend (vgl. D’Rozario & Choudhury, 2000). Ausnahmen finden sich für China, wo die Skala offenbar als dreidimensionales Messinstrument funktioniert (vgl. Hermans, Schaefer & Haytko, 2007). Aufgrund der umfangreichen Testung zählt die CSII zu den Standardinstrumenten in der Marktforschung (vgl. Bearden & Netemeyer, 2006) und wird in verschiedenen Kontexten eingesetzt. Hoffmann und Broekhuizen (2009) etwa untersuchten das Handeln von Personen mit Investments per Befragung und Experiment und setzten dabei die CSII ein: Auch wenn sich die Anfälligkeit für interpersonale Beeinflussungsversuche als situativ abhängig vom Wissen über die Investmentanlage, vom wahrgenommenen psychosozialen Risiko und sozialen Bedürfnissen darstellte, gilt tatsächlich, dass Personen, die sich selbst als in höherem Maße anfällig für interpersonale Beeinflussung halten, sich eher auf Investmenttransaktionen einlassen, die ihnen andere Personen vorschlagen. Tabelle 1: Kennwerte der Skala ”Consumer Susceptibility to interpersonal influence” (CSII): Eigene Darstellung nach Bearden et al. (1989, p. 477)

3 Erstellung einer deutschsprachigen Version der CSII

Für die deutschsprachige Version der CSII (CSII-D) wurden die Originalitems mittels eines Vorgehens übersetzt, das sich an die ‚parallel blind technique’ (vgl. Werner & Campbell, 1970) anlehnt. Einer der AutorInnen dieses Beitrags und eine seit mehr als 30 Jahren in Großbritannien wohnhafte Person mit Muttersprache Deutsch übersetzten die Skala jeweils unabhängig voneinander. Die Ergebnisse beider Übersetzungen wurden mit einer weiteren, an der Übersetzung nicht beteiligten Person diskutiert und führten zur in Tabelle 2 aufgeführten Itemliste.

4 Test der deutschsprachigen Version der CSII

4.1 Vergleich der CSII-D mit einer Skala mit alternativer Itemformulierung

In einer Vorstudie wurde die CSII-D zunächst mit einer alternativen Skalenversion verglichen. Für diese wurden die zwölf Items aus der englischsprachigen Originalskala nicht direkt übersetzt, sondern in der dritten Person formuliert (‚man…kauft/…greift zu Marken/…identifiziert sich’). Hintergrund dieser Vorstudie waren bei der Übersetzung entstandene Zweifel, ob die direkt ins Deutsche übertragenen Items aus der CSII das Konstrukt ‚Beeinflussbarkeit’ valide messen, oder ob sie aufgrund der Formulierung ein Antwortverhalten im Sinne eines Third-Person-Effekts (vgl. Moser & Hertel, 1998) befördern. Die Erwartung eines solchen Antwortverhaltens erschien nicht unplausibel, da Begriffe wie ‚Beeinflussung’ oder ‚Orientierung’ in den Vereinigten Staaten aufgrund der anderen Mediensozialisation, anderer Erscheinungsformen, Häufigkeit und Nutzung (vgl. Stipp, 2008) von Fernsehwerbung sowie der spezifischen sozialen Wertorientierungen (insbesondere hinsichtlich der Dimension ‚Kollektivismus vs. Individualismus’, vgl. Hofstede, 2001) anders aufgefasst und gedeutet werden und andere Antwortmuster bewirken als bei Personen in Europa, wenngleich sich die tatsächlichen individuellen Verhaltensweisen auch in Europa eher mit den Aussagen über dritte Personen decken (bzgl. Analysen zum Werbeumschaltverhalten siehe Hofsümmer & Müller, 1999). Tabelle 2: Items der deutschsprachigen Version der CSII Zum Test der zwei Skalenversionen wurden die zwölf Items (mit je 5-stufiger Antwortmöglichkeit von 1= ‚lehne ab’ bis 5 = ‚stimme zu’) innerhalb einer Umfrage zu Mediennutzung, Nachrichtenrezeption und politischem Interesse unter Studierenden der Universität Jena erhoben5, wobei eine Hälfte der Befragten einen Fragebogen mit den zwölf ins Deutsche übersetzten Originalitems aus der ‚CSII’, die andere Hälfte einen Fragebogen mit in der dritten Person formulierten Items erhielt. Um eine zufallsbedingte Aufteilung der Befragten auf die beiden Gruppen des Methodenexperiments zu erreichen, wurden die Fragebögen unsortiert und nach Belieben verteilt. Die Auswertung der Daten zeigte, dass die unterschiedliche Itemformulierung in der Tat ein differenziertes Antwortverhalten bewirkt: die Skalensummen unterscheiden sich signifikant (t(101) = 6.63, p < .05) für die CSII-D (M = 24.9, SD = 7.29) sowie für die Skala mit Itemformulierung in der dritten Person (M = 34.8; SD = 7.80) und grundsätzlich wurden die Items in der alternativen Skalenversion eher bejaht. Dennoch bilden auch die deutschsprachigen Items aus der CSII eine Skala, die annähernd normalverteilt (Exzess = 0.28; SD = 0.63; pKolmogorov-Smirnoff = 0.50) und nur leicht linkssteil ist (Schiefe 0.73; SD = 0.32) sowie eine hinreichende Varianz aufweist. Wie die Reliabilitätsanalyse zeigt, wird die persönliche Prädisposition ‚Beeinflussbarkeit’ mit der CSII-D keinesfalls schlechter gemessen als mit der Skala mit Itemformulierung in der dritten Person6: Für die CSII-D beträgt Cronbach’s Alpha .88; die Werte der Itemtrennschärfe liegen zwischen .46 und .72 und der Itemschwierigkeit zwischen .12 und .63. Mit Homogenitätswerten zwischen .32 und .48 liegen alle Items im bzw. über dem Akzeptanzbereich. Da die CSII-D das Konstrukt Beeinflussbarkeit unter Beibehaltung aller zwölf Items aus der englischsprachigen Originalskala zudem mit guten Kennwerten hinsichtlich Skalenschwierigkeit (Wert = .27), Skalentrennschärfe (Wert = .57) und Testhomogenität (Wert = .38) misst, wurde folgend nur noch diese Skalenversion untersucht.

4.2 Test der Dimensionen und Kennwerte der CSII-D

In der Vorstudie wurden die CSII-D und die alternative Skalenversion innerhalb einer relativ homogenen Personengruppe (Studierende) mit einer für Experimente üblichen Fallzahl (N = 117) getestet. Solche Stichproben erhöhen zwar die Validität in experimentellen Tests von Unterschiedshypothesen, für die Prüfung der Dimensionalität von Skalen mittels Faktorenanalyse sind sie aber eher problematisch: Die Zusammenhänge zwischen den Variablen sind meist schwächer als in der Gesamtpopulation, sodass Faktorladungen und Korrelationen im Test fälschlicherweise als zu gering angegeben werden. Zudem sind die vergleichsweise geringen Fallzahlen problematisch (vgl. Fabrigar, Wegener, MacCallum & Strahan, 1999, 274). Gemäß den Hinweisen aus der Literatur zur Skalenentwicklung war es Ziel der folgend berichteten Studie, die Dimensionalität der CSII-D anhand einer Stichprobe zu prüfen, die eine höhere Fallzahl aufweist sowie Personen im Anwendungsbereich der Skala (Werbezielgruppen, Online-/TV-Nutzer) besser repräsentiert als die relativ homogene Stichprobe ‚Studierende’ in der Vorstudie. Aufgrund dieser Überlegungen wurde die Skala in einer laborexperimentellen Studie über beiläufige Fernsehnutzung sowie zur impliziten Wahrnehmung von Internetangeboten miterhoben, die mit 303 Personen aus der werberelevanten Zielgruppe der 19-49 Jährigen durchgeführt wurde.7 Da für die deutschsprachige Version der CSII bis dato keine Erfahrungen vorlagen, wurde zur Analyse der Dimensionalität zunächst eine explorative Faktorenanalyse gerechnet (vgl. Gerbing & Hamilton, 1996). Vorweg wurden zwei Tests zur Prüfung der Eignung der Items für eine Faktorenanalyse durchgeführt: Der Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)-Koeffizient verzeichnet einen Wert von 0,843 und nach dem Bartlett’s Test (p < .05) sind alle Korrelationen der Korrelationsmatrix größer als Null, sodass die Daten für eine Faktorenanalyse als geeignet erscheinen (vgl. Bühner, 2006, S. 206ff.). Aufgrund der aus den Tests der englischsprachigen Originalskala (siehe Kap. 2) erwartbaren Korrelation zwischen den resultierenden Faktoren wurde ein obliques (Promax; Kappa = 4) Rotationsverfahren gewählt (vgl. Fabrigar et al., 1999). Bereits das Kaiser-Guttmann-Kriterium (Eigenwerte der ersten vier Faktoren: 4.58, 2.06, 1.17, 0.73) als auch der Scree-Test von Cattell legen den Schluss nahe, dass ‚Beeinflussbarkeit’ in der CSII-D über drei (= Sub-Skala Nr. 1 bis 3) und nicht wie in der englischsprachigen Originalskala über zwei Faktoren gemessen wird8. Diese Interpretation wird vom ‚Minimum Average Partial’ (MAP)-Test von Velicer9 gestützt (Werte für die ersten vier mittleren quadrierten Partialkorrelationen: .056, .039, .038, .053). Zudem sind Sub-Skala Nr.1 (Items 01 bis 04 = ‚Normative Beeinflussbarkeit durch Orientierung an den Erwartungen anderer Personen’) sowie Sub-Skala Nr.2 (Items 05 bis 08 = ‚Normative Beeinflussbarkeit durch Suche nach Übereinstimmung mit anderen Personen’) in der CSII-D mit r = .49 (p < .05) weniger stark korreliert als in den explorativen Tests der englischsprachigen Originalskala (r = .92, vgl. Bearden & Netemeyer, 1989). Ebenfalls geringer fallen die Korrelationen von Sub-Skala Nr. 3 (Items 09 bis 12 = ‚Informationale Beeinflussbarkeit’) mit Sub-Skala Nr. 1 (r = .35, p < .05) sowie Sub-Skala Nr. 2 (r = .20, p < .05) aus (für die Summenscores betragen die Korrelationen r =.54, p < .05 zwischen Sub-Skala Nr.1 und Nr.2, r =.42, p < .05 zwischen Sub-Skala Nr.1 und Nr.3 und r =.31, p = .05 zwischen Sub-Skala Nr.2 und Nr.3). Die Annahme, dass ‚Beeinflussbarkeit’ mit der CSII-D als latentes Konstrukt mit drei Sub-Dimensionen erfasst wird, stützt eine konfirmatorische Faktorenanalyse: die Lösung mit drei korrelierenden Faktoren stellt eine signifikante Verbesserung gegenüber einem zweifaktoriellen Modell dar (χ2Diff(2) = 128.62, p < .05); alle Items weisen zudem signifikante Ladungen auf (8.29 < CR < 17.62) (vgl. Bentler, 1990). Die Inspektion der einzelnen Items (siehe Tab. 2) zeigt akzeptable Homogenitäten (vgl. Bortz & Döring, 2003, S. 220) und Itemtrennschärfen, die als mittelmäßig bis hoch einzuschätzen sind. Die Itemschwierigkeiten liegen zwischen .14 und .70: die Items 04, 06 und 07 sind als eher schwierig (= geringe Zustimmung), die Items 10 bis 12 hingegen als eher leicht (= hohe Zustimmung) einzustufen. Die Faktorladungen sind bei allen Items größer .40 bzw. liegen bei mindestens vier Items über .60 (vgl. Bühl & Zöfel, 2002; Bortz, 2005) und damit im Akzeptanzbereich. Der Wert für die Stabilität der Faktorstruktur gemäß Guadagni und Velicer (vgl. Bortz, 2005, S. 523f.) beträgt 0.936; dies weist auf eine hohe Übereinstimmung zwischen der wahren und der stichprobenbedingten Faktorstruktur hin. Insgesamt liefern die ins Deutsche übersetzten zwölf Items aus der CSII im Test mit 303 Befragten aus der werberelevanten Zielgruppe eine Gesamtskala, welche normalverteilt (Exzess = 0.41, SD = 0.28; pKolmogorov-Smirnoff = 0.34), nur leicht linkssteil (Schiefe 0.406; SD = 0.14) und ausreichend reliabel (Cronsbach’s Alpha = .85) ist und gute Skalenhomogenitätswerte aufweist (siehe Tab. 2). Die konfirmatorische Analyse sowie die Reliabilitätsanalyse geben aber auch Hinweise auf Optimierungspotential: Die χ2-Statistik für den Test der 12-Item-CSII-D mit drei korrelierenden Faktoren ist signifikant (χ2(51) = 192.99, p < .05) und auch andere Kennwerte zum Modell-Fit fallen eher schlecht aus (χ2/df = 3.78; RMSEA = .096; CFI = .90; BIC = 347.27) (vgl. Hu & Bentler, 1999; Schermelleh-Engel, Moosbrugger & Müller, 2003). Zudem würde sich Cronbach’s Alpha der Sub-Skalen bei Weglassen der Items 05 und Item 09 leicht verbessern (für Sub-Skala Nr.2 um 0.014 und für Sub-Skala Nr.3 um 0.038); diese Modifikation würde die Reliablität der Gesamtskala nur minimal verschlechtern (auf Cronbach’s Alpha .834 bzw. .832, wenn Item 05 bzw. Item 09 entfernt sind). Deshalb wurden alternativ zur CSII-D mit 12-Items zwei Kurzfassungen getestet; beide – gemäß den theoretischen Prämissen über ,Beeinflussbarkeit’ als Konstrukt mit drei Sub-Dimensionen (vgl. Park & Lessing, 1977; Cialdini, 2000) – unter Beibehaltung der Annahme von drei korrelierenden Faktoren: Für eine Kurzfassung mit neun Items wurden die in der Reliabilitätsanalyse ‚schlechten’ Items 05 und 09 entfernt und zusätzlich Item 04 – letzteres wies in der explorativen Faktorenanalyse der CSII-D mit zwölf Items eine ähnlich geringe Faktorladung wie Item 05 auf und erweis sich zudem als schwierigstes Item der Skala (siehe Tab. 2). Diese 9-Item-Kurzfassung stellt eine signifikante Verbesserung gegenüber der 12-Item CSII-D (χ2Diff(27) = 143.25, p < .05) dar, weist gute (χ2/df = 2.07; CFI = .976) bzw. bessere (RMSEA = .060; BIC = 169.73) FIT-Werte auf und ist noch immer ausreichend reliabel (Cronbach’s Alpha = .80) – der χ2-Test fällt jedoch nach wie vor signifikant aus (χ2(24) = 49.74, p < .05). Erst mit einer weiteren Reduzierung auf sechs Items (Weglassen der Items 01, 04, 05, 06, 09 und 10 der CSII-D) kann eine im Hinblick auf die χ2-Statistik ausreichende Modellpassung (χ2(6) = 2.18, p = .902; RMSEA = .000; CFI = 1.0; BIC = 87.89) erreicht werden – allerdings wäre diese Kurzskala mit einem Cronbach’s Alpha von .76 nicht mehr ausreichend reliabel. Beide Aspekte betrachtend, d.h. sowohl die Modellgüte in der konfirmatorischen Analyse als auch die Reliabilität der Gesamtskala, erscheint es für die weitere Arbeit an der Skala zielführend, die Kurzfassung mit neun Items einer erneuten Validierung zu unterziehen. Tabelle 3: Skalen- und Itemkennwerte der CSII-D 1 obliques Rotationsverfahren (Promax; κ = 4) 2P&M entspricht „Produkte und Marken“

5 Fazit

Theorie als auch Befunde der Sozialpsychologie sowie der Suggestibilitätsforschung verdeutlichen, dass ‚Beeinflussbarkeit’ eine stabile, situationsunabhängige Disposition von Personen darstellt. Mit Instrumenten wie der hier untersuchten Skala ‚Consumer susceptibility to interpersonal influence (CSII)’ von Bearden et al. (1989) sollten sich – wie die bisherige Forschung unter Anwendung der CSII schon zeigt – folglich auch Vorhersagen über Handlungen und Verhalten treffen lassen, die nicht nur den unmittelbaren Kommunikationszusammenhang (‚interpersonale Kommunikation und Kaufentscheidungen’) betreffen. Die Übersetzung und Validierung dieser Skala ist für die deutschsprachige Medienpsychologie sowie Markt- und Mediaforschung daher von hoher Relevanz. Der Test einer aus der direkten Übersetzung der Originalskala entstandenen deutschsprachigen Version mit zwölf Items (CSII-D) an einer Stichprobe von Personen aus der werberelevanten Zielgruppe zeigt, dass diese die Anforderungen an eine zuverlässige Messung erfüllt. Die Items der CSII-D weisen akzeptable Homogenitätswerte auf und sind trennscharf, die Zuordnung der Items zu den Subdimensionen bzw. Subskalen entspricht der Originalskala. Die explorativ ermittelte Faktorstruktur ist stabil, d.h. zwischen der wahren und der stichprobenbedingten Faktorstruktur gibt es hohe Übereinstimmungen; die resultierende Gesamtskala ist normalverteilt und weist eine ausreichende Reliabilität auf, die drei Sub-Skalen sind homogen. Allerdings zeigen der MAP-Test sowie eine konfirmatorische Faktorenanalyse, dass die zwei Aspekte von normativer Beeinflussbarkeit (‚Orientierung an den Erwartungen anderer Personen’ sowie ‚Suche nach Übereinstimmung mit anderen Personen’), die in der englischsprachigen Originalskala zusammengefasst sind, in der CSII-D als eigenständige Dimensionen behandelt werden sollten – ‚Beeinflussbarkeit’ wird in der deutschsprachigen Fassung der Skala folglich über drei statt zwei korrelierende Faktoren gemessen. Abgesehen von konzeptuellen Gründen – in Werbewirkungs- und Urteilsmodellen wie dem Persuasion Knowledge Modell (vgl. Friestad & Wright, 1994) ist Beeinflussbarkeit neben dem Themen- oder Beeinflussungswissen einer Person eine zentrale Prozessdeterminante – belegen erste Anwendungen der CSII-D den vermuteten prognostischen Wert: In einer Studie zur Trennung von Werbung und Programm wurden die Folgen der Programmintegration werblicher Botschaften zunächst falsch eingeschätzt, da deren durchschnittlicher-kausaler Effekt von einem Interaktionseffekt von ‚Darbietungsform und Beeinflussbarkeit’ überlagert war (vgl. Woelke, 2008). Offenbar wendeten bestimmte Personen den ihnen möglichen kritischen und voreingenommenen Rezeptionsmodus ’Change of Meaning’ nur dann auf Medienangebote an, wenn deutliche Hinweise auf einen Beeinflussungsversuch gegeben waren. Fehlte ein solcher wie beim Product Placement, waren diese Personen sogar anfälliger für werbliche Botschaften als Personen, die von sich selbst sagten, dass sie ihre (Kauf)Entscheidungen von Hinweisen, Ratschlägen und Ansichten anderer Menschen abhängig machen. Ebenso als Moderator und damit zentrale Determinante von Werbewirkungen zeigt sich die per CSII-D gemessene Beeinflussbarkeit in einer Studie zur Wirkung von InGame-Advertising: Wie in Analysen zum Product Placement bereits für das situative Personenmerkmal ‚Involvement’ beobachtet (vgl. Wirth, Matthes, Schemer & Husmann, 2009), erwies sich ‚Beeinflussbarkeit’ als Moderator für das Auftreten eines impliziten Effekts (vgl. Breidler & Woelke, 2011). Neben den für die differentielle Kommunikationsforschung zu erwartenden Erkenntnisgewinnen dürfte sich die Anschlussfähigkeit des Konstrukts ‚Beeinflussbarkeit’ und der hier getesteten CSII-D weiter erhöhen, wenn Aussagen darüber getroffen werden können, welche Ausprägungen auf der CSII-D und den Subskalen typisch für Personen innerhalb der Zielgruppentypologien wie ‚Semiometrie’ oder ‚Sinus-Milieu’ typisch sind. Für die weitere Forschung zum Konstrukt ‚Beeinflussbarkeit’ und zur CSII-D liefert der hier berichtete Skalentest einige Hinweise: Auch wenn das getestete dreifaktorielle Messmodell die empirischen Daten zur CSII-D besser repräsentiert als das für die Originalskala verwendete zweifaktorielle Messmodell und die Zuordnung (sowie die Ladungen) der Items zu den Sub-Skalen bei Originalskala und deutscher Fassung weitgehend übereinstimmen – die signifikante χ2-Statistik ist ein Grund für kritische Prüfungen. Es fällt auf, dass die englischsprachigen Items der CSII viele Sinnebenen enthalten und daher vielleicht nicht hinreichend gemeinsame Varianz erfassen (können). Will man an einer Übersetzung nahe der Originalformulierung festhalten, wäre es ein nächster Schritt, Kurzfassungen der Skala zu testen. Die hier berichteten konfirmatorischen Analysen auf Basis der Testdaten zur CSII-D mit zwölf Items lassen vermuten, dass eine Kurzfassung mit neun Items sowohl im Hinblick auf die Modellpassung als auch die Reliabilität der Gesamtskala vielleicht das Optimum darstellt – bis zur Validierung einer solchen Kurzskala sowie bei komparativen Studien ist ein Einsatz der CSII-D mit zwölf Items vertretbar.

6 Literaturverzeichnis

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Friestad & Wright, 1995, S. 12-14). 4 Alternative Modelle mit drei korrelierenden Faktoren oder ein Ein-Faktor-Modell erwiesen sich für das nordamerikanische Sample als weniger passfähig. 5 Merkmale der Stichprobe: N = 117; Frauen: 55 Prozent; MAlter=21; Haushaltsnettoeinkommen: unter € 250 = 23 Prozent, zwischen €250 und €499 = 59 Prozent, zwischen €500 und €1000 = 17 Prozent, n = 3 Befragte ohne Angabe zum Haushaltsnettoeinkommen 6 Statistische Kennwerte für die deutsche Übersetzung der CSII mit Itemformulierungen in der dritten Person (‚man…’): Cronbach’s Alpha= 0.83 (Erhöhung von Cronbach’s Alpha durch Wegnahme der Items 10, 11 und 12); Skalentrennschärfe = 0.47; Skalenschwierigkeit = 0.47; Skalenhomogenität = 0,26; Itemtrennschärfen zwischen -0.12 bzw. 0.47 (unter Nichtbeachtung der nicht trennscharfen Items 10, 11 und 12) und 0.69; Itemschwierigkeiten zwischen 0.30 und 0.74. 7 Merkmale der Stichprobe: N = 303; Frauen: 51 Prozent; MAlter = 33 (50 Prozent der Untersuchungsteilnehmer sind maximal 29 Jahre); formale Bildung: Abitur = 42 Prozent, Fach- bzw. Hochschulabschluss = 35 Prozent, Lehre mit Abschluss = 11.6 Prozent; Berufl. Tätigkeit: voll berufstätig = 29 Prozent, Teilzeit = 19,5 Prozent, Lehre/Studium zum Zeitpunkt der Erhebung = 28 Prozent; Haushaltsnettoeinkommen: unter € 999 = 41 Prozent, zwischen € 1000 und € 1999 = 36 Prozent, zwischen € 2000 und € 2999 = 12 Prozent, über € 3000 = 11 Prozent 8 erklärte Varianzen: Zwei-Faktoren-Modell = 55.4 Prozent, Drei-Faktoren-Modell = 65.2 Prozent 9 Beim MAP-Test „[…] wird die Anzahl der Faktoren extrahiert, bei der sich die niedrigste mittlere quadrierte Partialkorrelation ergibt […]“ (Bühner, 2006, 202). Korrespondenzadresse: AkadRat Dr. Jens Woelke Westfälische Wilhelms-Universität Münster Institut für Kommunikationswissenschaft Bispinghof 9-14 D-48143 Münster DEUTSCHLAND e-mail: jens.woelke@uni-muenster.de