Verzerrungen durch sozial erwünschtes Antwortverhalten bei heiklen Fragen stellen ein großes Problem der empirischen Sozialforschung dar. Dies führt bei Umfragen zu Item- und Unit-Nonresponse sowie zu unehrlichen Antworten. Diese Verzerrung durch soziale Erwünschtheit (Social Desirability Bias, SD-Bias) führt oftmals dazu, dass Fragen zu sozial erwünschtem Verhalten oder Meinungen (z. B. Wahlteilnahme, Blutspenden oder soziales Engagement) überschätzt und zu sozial unerwünschtem Verhalten oder Einstellungen (z. B. Drogenkonsum, Rassismus oder Diebstahl) unterschätzt werden. In dieser Dissertation wird anhand eines Survey-Experiments überprüft ob die Item Count Technique (ICT) und ihr ähnliche Count-Techniken (z.B. Person Count Techique, Item Sum Technique etc.) bessere Ergebnisse bei heiklen Fragen erzielen als direktes Fragen. Dies wurde mit einem experimentellen Design anhand eines Online Access Panels (n = 3044) überprüft. Dabei wurden die gleichen heiklen Fragen in der Experimentalgruppe mit Count-Techniken gestellt (n =2527) und in der Kontrollgruppe (n = 517) direkt gestellt. Insgesamt konnten Count-Techniken keine besseren Ergebnisse erzielen als direktes Fragen.:1 Problemstellung 1.1 Auswirkungen heikler Fragen 2 Dimensionen heikler Fragen 2.1 Soziale Erwünschtheit 2.2 Eingriff in die Privatsphäre 2.3 Gefahr der Aufdeckung 2.4 Psychologische Kosten 2.5 Definition 3 Soziale Erwünschtheit 3.1 Social-Desirability-Neigung 3.1.1 Definition und Konstrukt 3.2 Messung sozialer Erwünschtheit 3.2.1 Die Crowne-Marlowe-Skala 3.2.2 Das Balanced Inventory of Desirable Responding (BIDR) 3.3 Social Desirability Belief und Trait Desirability 3.3.1 Messung des SD-Beliefs 3.3.2 Trait Desirability 4 Handlungstheorie und Befragtenverhalten 4.1 SEU-Theorie und heikle Fragen 4.2 Das Modell der Frame-Selection und heikle Fragen 5 Externe Effekte und heikle Fragen 5.1 Interviewereffekte und heikle Fragen 5.2 Bystander-Effekte und soziale Erwünschtheit 5.3 Modus-Effekte und heikle Fragen 6 Klassische Lösungen für heikle Fragen 6.1 Bogus Pipeline 6.2 Sealed Envelope 6.3 Forgiving Wording 7 Die Randomized Response Technique 7.1 Entstehung und Grundprinzip nach Warner (1965) 7.2 Die „Unrelated Question“ Technique 7.3 Die „Forced Response“ Technique 7.4 Takahasi’s Technique 7.5 Die „Two Step Procedure“ 7.6 Kuks Card Method 7.7 Multivariate Analyse mit der RRT 7.8 Empirische Tests der RRT 7.9 Handlungstheorie und RRT 7.10 Allgemeine Probleme der RRT 8 Das Crosswise-Model 8.1 Entstehung und Grundprinzip 8.2 Empirischer Test des Crosswise-Models mit Meta-Analyse 9 Die Item Count Technique 9.1 Probleme und Design der ICT-Fragen 9.2 Handlungstheorie und ICT 9.3 Kurze Geschichte der ICT 9.4 Das Double List Design 9.5 Die Person Count Technique 9.6 Die Fixed und Variable Person Count Technique 9.7 Die Item Sum Technique 9.8 Die Person Sum Technique 9.9 Multivariate Analyse von ICT-Daten 9.10 Bisherige empirische Tests der Item Count Technique mit Meta-Studie 10 Empirischer Test der Count-Techniken 10.1 Hypothesen 10.2 Grundlegendes Design 10.3 Datenerhebung 10.4 Operationalisierung 10.4.1 SD-Neigung (BIDR16) 10.4.2 SD-Belief und Trait Desirability 10.4.3 Modell der Frame Selection 10.5 Grundlegende Annahmen und Probleme der Hypothesenprüfung 10.6 Prüfung der Item Count Technique 10.7 Prüfung der Person Count Technique 10.8 Prüfung der Fixed Person Count Technique 10.9 Prüfung der Variable Person Count Technique 10.10Prüfung der Item Sum Technique 10.11Prüfung der Person Sum Technique 10.12Prüfung der Count-Techniken insgesamt 11 Prüfung der Theorien des Befragtenverhaltens 11.1 Test der SEU-Theorie 11.2 Test des Modells der Frame Selection 11.3 Prüfung der handlungstheoretischen Betrachtung der Count-Techniken 12 Fazit 13 Anhang 13.1 Deskriptive Statistiken 13.1.1 BIDR16 13.1.2 SD-Belief 13.1.3 Umfrageeinstellung Literatur

Ukraine is currently in the throes of revolution. Will this popular uprising move Ukraine closer to the West and a democratic government or strengthen the country's ties to Putin and Russia? Viktor Yanukovich's second round victory in the 2004 presidential election was nullified by Ukraine's high court due to rampant electoral manipulation. Viktor Yushchenko, supported by hundreds of thousands of protesters in the 2004 Orange Revolution, became president and ushered in, what many hoped would be, a more democratic government. Infighting and competition among the Orange coalition soon rendered the Yushchenko government ineffective. Ukraine's progression towards democracy slowed and ties to Russia began to flourish once again when Yanukovich became Yushchenko's prime minister. In 2010, Yanukovich was elected president in another second round election against Yulia Tymoshenko that observers and academics deemed free and fair. Unfortunately, a new evaluation of both the 2004 and 2010 elections presents a much less encouraging view of Ukrainian politics. As shown in this paper, electoral manipulation was present in both the 2004 and 2010 elections. Additionally, both parties participated in manipulatory behavior in both elections. This finding challenges much of the academic literature to date on Ukrainian politics. In support of this finding of corruption by multiple candidates, a unique list experiment was administered to raion (county) level administrators in Ukraine. These administrators were asked about their views regarding electoral manipulation. The results of this experiment suggest that these administrators are still very influenced by and, arguably, willing to engage in electoral manipulation. The experiment shows that, at least at the raion level, Ukrainian governance has not become more democratic. Overall, the prognosis for democratization efforts in Ukraine is not good. / text