Elektrofahrzeuge: Mythen und Falschinformationen werden häufiger geglaubt als Fakten
Eine Studie zur Akzeptanz von E-Autos in Deutschland, Österreich,
Australien und den USA zeigt: Es glauben mehr Menschen an
Fehlinformationen über Elektrofahrzeuge, als ihnen diesen Informationen
widersprechen. Das gilt sogar für Menschen, die selbst eines besitzen.
Elektrofahrzeuge sind eines der wichtigsten Mittel zur Eindämmung des
CO2-Ausstoßes innerhalb des Verkehrssektors. Die Akzeptanz und der Ausbau
von Elektromobilität leiden jedoch unter der Verbreitung von
Falschinformationen über elektrisch betriebene Fahrzeuge.
Die im Juni 2025 im Fachmagazin nature energy erschienene Studie zeigt,
dass falschen negativen Informationen über Elektrofahrzeuge von mehr
Menschen zugestimmt wird als sie ablehnen. Untersucht wurde die
Verbreitung von Fehlinformationen über Elektrofahrzeuge in Deutschland,
Österreich, Australien und den USA mit 4.200 Befragten. Dabei haben die
beiden deutschen Wissenschaftler Prof. Dr. Kai Sassenberg vom Leibniz-
Institut für Psychologie (ZPID) und Dr. Kevin Winter vom Fachgebiet
Nachhaltiges Handeln und Wirtschaften der Universität Hohenheim mit
Forschenden der University of Queensland in Australien zusammengearbeitet.
Die Studie belegt, dass die Akzeptanz von Falschinformation mit einer
geringeren Absicht, ein Elektrofahrzeug zu kaufen, einhergeht.
Überraschenderweise ist die Zustimmung zu den am weitesten verbreiteten
Mythen unabhängig vom Besitz eines Elektrofahrzeugs und den damit
verbundenen Erfahrungen.
Mythen über Elektrofahrzeuge sind in Deutschland weiter verbreitet
Die höchste Zustimmung zu den Fehlinformationen wurde in Deutschland
gefunden, die niedrigste in den USA. Während insgesamt 34 bis 38 Prozent
den Mythen zustimmten, haben ihnen lediglich 20 bis 27 Prozent
widersprochen. Mit 38 Prozent war Deutschland das Land mit der höchsten
Zustimmung. Insgesamt fielen die Unterschiede zwischen den einzelnen
Ländern aber gering aus.
Der Fragenkatalog zur Studie setzte sich aus den neun bekanntesten
Falschinformationen über E-Fahrzeuge zusammen. Themen waren hier
beispielsweise die potenzielle Beeinträchtigung der Tierwelt durch
elektromagnetische Felder, mögliche Gesundheitsrisiken, Klimawandel durch
Materialeinsatz, Brandgefahr, Batterieverschleiß oder Emissionen im
Herstellungsprozess der Fahrzeuge.
Es geht nicht um Wissen, sondern um Ansichten
Was aber macht Menschen so anfällig für den Glauben an Falschinformationen
über Elektrofahrzeuge? Der Bildungsgrad oder Wissen über wissenschaftliche
Fakten haben keinen Einfluss auf die Akzeptanz von Mythen. Diese hängt in
erster Linie mit Werten und Weltanschauung zusammen.
Menschen nehmen Falschinformationen eher an, wenn sie an
Verschwörungstheorien glauben, wenn aus ihrer Sicht Korruption an der
Tagesordnung ist und wenn sie kein Vertrauen in die Institutionen des
Staates haben. Menschen mit linksliberalen politischen und
umweltfreundlichen Ansichten hingegen sind weniger geneigt,
Fehlinformationen über E-Fahrzeuge zu unterstützen.
KI und Fakten – zwei effektive Mittel gegen Falschinformationen
Doch auf Misstrauen basierte Ansichten sind keinesfalls unumstößlich. Um
dies herausfinden zu können, wurden zwei Interventionsmaßnahmen getestet:
Ein herkömmliches Informationsblatt und eine individuelle Diskussion mit
Chat GPT. Als Folge stimmten die anschließend Befragten deutlich weniger
falschen Behauptungen über E-Fahrzeuge zu als die Kontrollgruppe.
Der Einsatz von Chat GPT förderte in der Untersuchung die Verbreitung von
Falschinformationen nicht. Im Gegenteil, unter Einbezug anderer
Untersuchungen kann sogar angenommen werden, dass Chat GPT das Potenzial
hat, den Glauben an Verschwörungstheorien zu verringern.
Demnach fördert eine aktive Auseinandersetzung mit Fakten über E-Mobilität
eine kritischere Einstellung zu Falschinformationen in diesem Bereich. Die
Empfehlung der Autoren lautet daher zum einen, die absichtliche
Verbreitung von falschen Behauptungen durch rechtliche Konsequenzen
einzudämmen. Zum anderen sollten zum Schutz der Öffentlichkeit
evidenzbasierte Informationen, einschließlich zugänglicher KI-Tools,
genutzt werden.
Wissenschaftliche Ansprechpartner:
Prof. Dr. Kai Sassenberg
https://leibniz-psychology.org
Originalpublikation:
https://doi.org/10.1038/s41560
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