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Das Vertrauen der Bevölkerung in das deutsche Gesundheitswesen während der COVID-19-Pandemie

Lajos Hufnagel

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Sozialwissenschaften, Recht, Wirtschaft / Sonstiges

Beschreibung

Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Soziologie - Sonstiges, Note: 2,0, Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg (Max-Weber-Institut für Soziologie), Sprache: Deutsch, Abstract: Die Bachelorarbeit von Lajos Hufnagel untersucht das Vertrauen der deutschen Bevölkerung in das Gesundheitssystem während der COVID-19-Pandemie im Vergleich zu den Jahren 2018 und 2021. Die Arbeit nutzt quantitative Daten der ALLBUS-Umfragen (n = 4291) und setzt statistische Regressionsanalysen ein, um die Veränderungen und Einflussfaktoren zu analysieren. Kernpunkte: - Vertrauensentwicklung: Das Vertrauen in das deutsche Gesundheitssystem war generell hoch und stieg während der Pandemie signifikant. - Einflussfaktoren: Gesunde Menschen zeigten 2021 weniger Vertrauen als 2018, da sie die Corona-Maßnahmen als übertrieben empfanden. AfD-Wähler wiesen bereits vor der Pandemie geringeres Vertrauen auf, was sich durch die Pandemie verstärkte. Einkommen hatte unerwarteterweise keinen positiven Effekt, wohingegen subjektiv empfundene Benachteiligung das Vertrauen negativ beeinflusste. Bildungsniveau zeigte keine signifikanten Auswirkungen, und ältere Menschen vertrauten dem System mehr als jüngere. Frauen hatten insgesamt weniger Vertrauen als Männer. Die Ergebnisse betonen die Bedeutung des politischen Vertrauens für die gesellschaftliche Stabilität und unterstreichen die Notwendigkeit, politische Kommunikation an die Bedürfnisse unterschiedlicher gesellschaftlicher Gruppen anzupassen, um Vertrauen auch außerhalb von Krisen aufrechtzuerhalten.

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Schlagwörter

gesundheitszustand, subjektive deprivation, bildungsniveau, politisches vertrauen, vertrauen in das gesundheitssystem, geschlechterunterschiede, gesellschaftliche stabilität, systemvertrauen, covid-19-pandemie, AfD, alternative für deutschland, krisenkommunikation, altersunterschiede, pandemieauswirkungen, einkommen und vertrauen, soziale subgruppen, allbus, datenanalyse, gesundheit