Methodenartikel

Ein standardisiertes Felduntersuchungsprotokoll zur Bereitschaft der Besucher zum Naturschutz und zum selbstberichteten verantwortungsbewussten Reiseverhalten in den Longmen-Grotten

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DOI:

10.3791/72829

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25. August 2026

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1Capital University of Economics and Business, 2Faculty of Education, Languages, Psychology and Music, SEGi University, 3School of Public Administration, South China University of Technology

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Dieses Protokoll standardisiert eine möglichst störungsfreie Besucherbefragung in den Longmen-Höhlen, indem es die Befragung in öffentlichen Bereichen, die anonyme Durchführung von Fragebögen, eine vordefinierte Auswahl, die Validierung der Messungen, die Überprüfung des Modells und die Archivierung zur Reproduzierbarkeit miteinander verknüpft.

Zusammenfassung

Umfragen unter Besuchern von Kulturerbestätten müssen brauchbare Verhaltensdaten liefern, ohne den Betrieb der Stätte zu stören oder die Erhaltungsziele zu schwächen. In Studien zum Kulturtourismus werden jedoch oft Rekrutierungsgrenzen, Ausschlussregeln, Messüberprüfungen, Modell-Diagnosen und die Archivierung von Daten unvollständig berichtet. Dieses Protokoll beschreibt einen Feldumfrage-Ablauf mit minimaler Störung, der die Bereitschaft der Besucher zum Erhalt und ihr selbstberichtetes verantwortungsvolles Reiseverhalten an den Longmen-Höhlentempeln in Luoyang, China, erfasst. Der Ablauf umfasst die Ansprache von Besuchern in öffentlichen Bereichen, die anonyme elektronische Befragung, die Überprüfung der Teilnahmeberechtigung, Aufmerksamkeitstests, die tägliche Sicherung der Rohdaten, vorab festgelegte Ausschlusskriterien, die Berechnung von Konstrukten, Zuverlässigkeitstests, eine Bestätigungsanalyse der Faktoren, Regressions- und Pfadmodell-Diagnosen, Sensitivitätsprüfungen sowie die Archivierung zur Reproduzierbarkeit. Der Fragebogen differenziert zwischen Wissen über das Kulturerbe, wahrgenommenem Wert des Kulturerbes, Ortsbindung, Qualität pro-ökologischer Botschaften, wahrgenommener Besucherüberlastung, Unterstützung durch Einrichtungen und Dienstleistungen, Einstellung zum Erhalt, Bereitschaft zum Erhalt und selbstberichtetem verantwortungsvollem Reiseverhalten. Eine repräsentative Anwendung zeigte, dass der Ablauf einen auswertbaren Datensatz mit nachvollziehbaren Ausschlüssen, akzeptablen Messdiagnosen und interpretierbaren Modellergebnissen erzeugt. Das Protokoll richtet sich an Studien zu Kulturerbestätten, die transparente Belege für Besucherverhalten benötigen, anstatt lediglich eine einzige Zufriedenheitsmessung. Es kann auf andere Kulturerbestätten übertragen werden, indem die Kernabläufe beibehalten und standortspezifische Konstrukte, Befragungspunkte, Sprachfassungen, Verhaltensitems sowie Feldarbeitsbeschränkungen entsprechend den lokalen Erhaltungsrisiken und der Besucherzusammensetzung angepasst werden.

Einleitung

Kulturerbestätten erfordern den Besucherzugang für die öffentliche Bildung, die kulturelle Vermittlung und den Tourismuswert, doch der Besucherverkehr kann gleichzeitig Druck auf fragile materielle, räumliche und symbolische Ressourcen ausüben1. Diese Spannung zeigt sich besonders deutlich an Stätten mit hohem Besucheraufkommen, wo die Bewegungsrouten begrenzt sind, die Erklärungsbereiche dicht belegt sind und die Konservierungsregeln während eines kurzen Besuchs verstanden werden müssen. Die Longmen-Höhlen in Luoyang, China, bieten ein geeignetes Umfeld für einen konservierungsorientierten Besucherbefragungsworkflow, da sie den Schutz von Felskunstwerken, die öffentliche Vermittlung, das Management des Besucherstroms und die Konservierungsbildung in einem aktiven Feldkontext miteinander verbinden. In diesem Kontext reicht die Erfassung von Besucherzufriedenheit nicht aus. Eine aussagekräftige Umfrage muss dokumentieren, ob Besucher den Wert des Kulturerbes verstehen, die Schutzregeln erkennen, Konservierungseinschränkungen akzeptieren und verantwortungsbewusstes Verhalten während oder unmittelbar nach dem Besuch angeben.

Studien zum Kulturerbe-Tourismus messen üblicherweise wahrgenommene Werte, das Image eines Reiseziels, die emotionale Bindung an einen Ort, die Zufriedenheit oder allgemeine umweltfreundliche Absichten2. Die methodische Schwäche liegt nicht in der Verwendung dieser Konstrukte, sondern in der unzureichenden Dokumentation, wie die empirischen Daten erhoben wurden. Rekrutierungsorte, Stichprobenintervalle, Ausschlussregeln, Aufmerksamkeitskontrollen, Ausschlusskriterien, das Sperren der Rohdaten, die Berechnung der Konstrukte, die Überprüfung der Messgenauigkeit, die Modell-Diagnose und die Archivierung zur Sicherstellung der Reproduzierbarkeit werden oft nur knapp beschrieben oder erst nach Bekanntwerden der Ergebnisse berichtet. Dies erschwert den Vergleich zwischen Studien und verringert die Nützlichkeit der Umfrageergebnisse für das Management des Kulturerbes. Das vorliegende Protokoll schließt diese Lücke, indem es die Reihenfolge des Arbeitsablaufs vor der inhaltlichen Interpretation festlegt: Vorbereitung des Fragebogens, Pilotierung, Rekrutierung in öffentlichen Bereichen, anonyme Durchführung, Datenscreening, Überprüfung der Messungen, Interpretation des Modells, Sensitivitätsanalyse und Archivierung.

Die Konstruktstruktur folgt der praktischen Abfolge eines denkmalpflegerischen Besuchs. Das Erbe-Wissen erfasst, ob Besucher die historische und kulturelle Bedeutung der Stätte verstehen. Der wahrgenommene Erbe-Wert zeigt, ob Besucher die Stätte als schutzenswert erachten3. Die Ortsbindung misst die persönliche Verbundenheit, die sich durch den Besuch bildet4. Die Qualität pro-umweltfreundlicher Botschaften dokumentiert, ob Erhaltungsbotschaften sichtbar, verständlich und hilfreich für das Handeln sind. Die wahrgenommene Besucherdränge erfasst Dichte und Bewegungsdruck, die die Aufmerksamkeit für Regeln beeinträchtigen können5. Die Unterstützung durch Einrichtungen und Dienstleistungen dokumentiert, ob Schilder, Absperrungen, Wegeführungen, Hinweise durch Personal und Besucherdienste verantwortungsvolles Verhalten ermöglichen. Diese sechs standortbezogenen Konstrukte werden getrennt von der Erhaltungseinstellung, der Erhaltungsbereitschaft und dem selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten erfasst, damit Wahrnehmung, Bewertung, Absicht und berichtetes Verhalten nicht zu einer allgemeinen positiven Antwortskala zusammengefasst werden.

Haltung zum Erhalt und Bereitschaft zum Erhalt werden ebenfalls als unterschiedliche Konstrukte betrachtet. Die Haltung zum Erhalt bezieht sich auf die evaluative Überzeugung des Besuchers, dass die Longmen-Höhlentempel geschützt werden sollten und der Erhalt Vorrang haben sollte. Die Bereitschaft zum Erhalt bezieht sich auf die Bereitschaft des Besuchers, an den Erhalt gerichtete Anforderungen zu akzeptieren oder zu unterstützen, einschließlich der Einhaltung von Regeln, Unannehmlichkeiten, Wegesperren und schützenden Managementmaßnahmen6. Selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten beziehen sich auf während des Besuchs berichtetes Verhalten, wie das Befolgen von Hinweisschildern, das Vermeiden schädlicher Berührungen, das Aufhalten innerhalb erlaubter Bereiche und die Verringerung von Störungen der Kulturerbe-Umgebung7. Ein Besucher mag zwar zustimmen, dass der Erhalt wichtig ist, ist aber dennoch möglicherweise nicht bereit, Einschränkungen hinzunehmen. Verantwortungsvolles Verhalten kann auch deshalb auftreten, weil die Umgebung des Ortes die Einhaltung erleichtert. Die Trennung dieser Konstrukte hilft dabei, festzustellen, ob ein Managementproblem eher mit Wissen, Klarheit der Botschaft, Bereitschaft, Unterstützung durch Einrichtungen oder berichtetem Verhalten zusammenhängt.

Die Longmen-Höhlen werden als Testkontext verwendet, da die Besuchermessung unmittelbar während des Besuchs erfolgen muss, wobei geringe Störungen, Anonymität und betriebliche Grenzen gewahrt bleiben sollen. Der Arbeitsablauf beschränkt sich auf öffentliche Besucherdienstbereiche sowie Bereiche nach dem Besuch oder nahe dem Ausgang, nicht jedoch auf geschützte Konservierungszonen oder die direkte Beobachtung geschützter Oberflächen. Diese Abgrenzung ist wichtig, da Feldarbeiten an Kulturerbestätten in aktiven Managementumgebungen stattfinden, in denen Erhebungsaktivitäten weder die Bewegung, die Aufgaben des Personals, die Sicherheit der Besucher noch die Konservierungspraxis stören dürfen8. Feste Erhebungszeiträume, systematische Ansprache, Aussetzungsregeln, vorab definierte Ausschlüsse und die tägliche Sperre der Rohdateien reduzieren nicht dokumentierte Feldentscheidungen und nachträgliche Datenaufbereitung.

Das Protokoll ist auf der Ebene des Arbeitsablaufs übertragbar, der Fragebogen hingegen soll nicht unverändert übernommen werden. Die Komponenten, die unverändert bleiben sollten, sind die Definition der Umfragegrenzen, die Definition der Zielgruppe, die versionierte Kontrolle des finalisierten Fragebogens, die systematische Ansprache von Besuchern, die Eignungsprüfung, Aufmerksamkeitschecks, die Sperrung der Rohdaten vor Ausschluss, vorab festgelegte Datenqualitätsregeln, die Skalenerstellung, die Messvalidierung, Modell-Diagnosen, Sensitivitätsanalysen und die Archivierung zur Reproduzierbarkeit. Die anpassbaren Komponenten sind die Formulierung von Naturschutzrisiken, Verhaltensfragen, Erhebungsorte, Sprachversionen, Variablen zur Besucherzusammensetzung und Managementindikatoren. Archäologische Parks erfordern möglicherweise stärkere Formulierungen bezüglich des Kontakts mit der Oberfläche und von Wegbeschränkungen9. Historische Städte erfordern möglicherweise Fragen zu Belästigungen der Anwohner und zum Verhalten im gemeinsam genutzten Straßenraum10. Museen und heilige Landschaften erfordern möglicherweise Fragen zur Besucherströmung in Galerien, Objektschutz, rituellem Raum oder kulturell sensiblen Verhaltensweisen11. Diese Struktur ermöglicht standortspezifische Anpassungen, ohne die vergleichbare Durchführung der Verfahren zu beeinträchtigen.

Die repräsentativen Ergebnisse dienen lediglich dazu, zu demonstrieren, ob der Arbeitsablauf nutzbare Daten zum Besucherverhalten liefert. Sie werden nicht verwendet, um eine direkte Beobachtung von Verhalten, die Schätzung der Tragfähigkeit, Interventionseffekte oder eine Gleichwertigkeit zwischen selbstberichteten und beobachteten Verhaltensweisen zu behaupten. Der Beitrag des Protokolls besteht in der standardisierten, überprüfbaren Abfolge zur Erfassung, Sichtung, Validierung, Analyse und Archivierung konservierungsorientierter Besucherumfragedaten unter Bedingungen mit minimalem Störungseinfluss an Kulturstätten.

Dieser standardisierte Arbeitsablauf erfasst die Bereitschaft der Besucher zur Konservierung und ihr selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten an den Longmen-Höhlen in Luoyang, Provinz Henan, China. Er umfasst die Fragebogenkonzeption, eine Pilotierung, die Ansprache von Besuchern in öffentlichen Bereichen, die anonyme Befragung, das Sperren der Rohdaten, die Qualitätsprüfung, die Berechnung von Konstrukten, die Überprüfung der Messungen, die Modell-Diagnose sowie die Archivierung der Studiendateien.

Protokoll

Die Studie wurde gemäß der Deklaration von Helsinki durchgeführt und vom SEGi Research Ethics Committee (Genehmigungsnummer SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027) am 27. Juni 2025 genehmigt. Vor Beginn des Fragebogens wurde eine schriftliche oder elektronische informierte Einwilligung eingeholt.

HINWEIS: Es wurden keine Namen, Personalausweisnummern, Telefonnummern, Gesichtsbilder, Wohnanschriften, Gerätekennungen, GPS-Koordinaten, Kontokennungen, Fotos, Tonaufnahmen, Videoaufnahmen oder sonstige direkt identifizierbare Informationen erhoben. Die Erfassung von IP-Adressen wurde vor der offiziellen Veröffentlichung des Fragebogens deaktiviert. Von der Verwaltungsbehörde der Longmen-Höhlentempel wurde keine formelle schriftliche Genehmigung des Standortmanagements eingeholt. Daher beschränkte sich die Feldarbeit auf öffentlich zugängliche Besucherservicebereiche sowie Bereiche nach dem Besuch oder in der Nähe der Ausgänge. Die Umfragehelfer betraten keine Höhleninnenräume, gesperrten Konservierungszonen, ausschließlich für Personal vorgesehenen Bereiche, schmalen Durchgängen, überfüllten Aussichtsplattformen, Ticketkontrollschlangen, Notrouten, religiösen oder Gedenkstätten oder sonstigen Orten, an denen die Rekrutierung den Besucherverkehr, den Betrieb der Anlage, die Sicherheit der Besucher, die Aufgaben des Personals oder die Konservierungsmaßnahmen beeinträchtigen könnte. Die Rekrutierung wurde unverzüglich bei starkem Regen, Notdurchsagen, offiziellen Maßnahmen zur Menschenkontrolle, Anweisungen des Personals, ungewöhnlicher Überfüllung oder in jeder anderen Situation ausgesetzt, die den Besucherfluss, die Sicherheit oder das Standortmanagement beeinträchtigen könnte.

1. Definieren Sie den Untersuchungsort, die Konstrukte, das Probenziel und das Erhebungszeitfenster

  1. Verwenden Sie die Sehenswürdigkeit Longmen-Grotten in der Provinz Henan, China, als Untersuchungsstandort. Definieren Sie die Zielgruppe als erwachsene Besucher, die ihren Tagesbesuch bei den Longmen-Grotten abgeschlossen haben oder kurz davorstehen, diesen abzuschließen.
  2. Verwenden Sie drei öffentliche Befragungsstandorte: den Ausgangsbereich für Besucher, den öffentlichen Ruhebereich außerhalb der Hauptbesuchsroute und den Besucherservicebereich in der Nähe des Verkehrsknotenpunkts. Nutzen Sie ausschließlich Bereiche, in denen Besucher freiwillig anhalten können, ohne den Besucherverkehr zu behindern oder den Betrieb des Areals zu stören.
  3. Unterbrechen Sie die Rekrutierung bei starkem Regen, Notfallansagen, offiziellen Maßnahmen zur Menschenmengenkontrolle, entsprechenden Anweisungen des Personals, ungewöhnlicher Überfüllung, Ansammlungen durch geführte Gruppen, blockierten Wegen oder jeder anderen Situation, die den Besucherfluss, die Besuchersicherheit, die Aufgaben des Personals oder das Management des Areals beeinträchtigen könnte.
  4. Verwenden Sie Erbebewusstsein (HK), wahrgenommener Erbewert (PHV), Ortsbindung (PA), Qualität pro-ökologischer Botschaften (PMQ), wahrgenommene Besucherdichte (PC) und Unterstützung durch Einrichtungen und Dienstleistungen (FSW) als standortspezifische Prädiktoren.
  5. Verwenden Sie Erhaltungseinstellung (CA) und Erhaltungsbereitschaft (CW) als intentionale Konstrukte. Definieren Sie CA als die Überzeugung des Besuchers, dass die Longmen-Grotten geschützt werden sollten und dass der Erhalt Vorrang haben sollte. Definieren Sie CW als die Bereitschaft des Besuchers, Erhaltungsmaßnahmen zu akzeptieren oder zu unterstützen, einschließlich der Einhaltung von Regeln, Inkaufnahme von Unannehmlichkeiten, Einhaltung von Routenbeschränkungen und Unterstützung schützender Managementmaßnahmen.
  6. Verwenden Sie selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten (RTB) als verhaltensbezogenes Ergebnis. Definieren Sie RTB als während des Besuchs berichtetes Verhalten, einschließlich Beachtung von Hinweisschildern und Absperrungen, Vermeidung schädlicher Berührungen mit den Erbeflächen, Aufenthalt in erlaubten Bereichen, Verringerung von Störungen für andere Besucher und die Erbeumgebung sowie Sauberkeitserhaltung am Standort.
  7. Legen Sie die geplante Rohstichprobengröße auf 480 ausgefüllte Fragebögen und die minimale gültige Stichprobengröße auf 400 Fragebögen nach Qualitätsprüfung fest.
  8. Führen Sie die formale Datenerhebung vom 1. April 2026 bis zum 20. Mai 2026 durch. Verwenden Sie zwei Befragungszeiträume pro Feldtag: 10:00–12:00 und 14:30–17:30.
  9. Abbildung 1 fasst den gesamten Ablauf von der Fragebogenkonzeption und Pilotierung bis zur Feldbefragung in öffentlichen Bereichen, Datensichtung, Auswertung, Messvalidierung, Modellprüfung, Sensitivitätsanalyse und Archivierung der Studiendaten zusammen.
    HINWEIS: Die Longmen-Grotten wurden ausgewählt, da dieses UNESCO-Weltkulturerbe in einem aktiven Untersuchungsumfeld hohe Besucherzahlen, die Konservierung von Felsreliefs, öffentliche Bildungsangebote und Anforderungen an das Besuchermanagement vereint12.

2. Erstellen, Überprüfen, Übersetzen und Pilotieren des Fragebogens

  1. Organisieren Sie den Fragebogen in fünf Abschnitte: Einverständniserklärung, Eignungsabklärung, Wahrnehmungselemente zur Stätte, Erhaltungseinstellung, Bereitschaft zur Erhaltung und verantwortungsvolles Reiseverhalten sowie demografische und reisebezogene Variablen.
  2. Verwenden Sie eine 5-Punkte-Likert-Skala für alle inhaltlichen Wahrnehmungs-, Einstellungs-, Bereitschafts- und Verhaltenselemente: 1 = stimme voll und ganz nicht zu, 2 = stimme nicht zu, 3 = weder zu noch nicht zu, 4 = stimme zu, 5 = stimme voll und ganz zu.
  3. Beziehen Sie 31 inhaltliche Likert-Elemente über neun Konstrukte ein: HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW und RTB. Verwenden Sie mindestens drei beobachtete Elemente pro Konstrukt, jeweils vier Elemente für PHV, CA, CW und RTB.
  4. Halten Sie die Formulierungen von CA, CW und RTB klar voneinander getrennt. CA-Elemente bewerten die wahrgenommene Wichtigkeit, Priorität und Verantwortung des Erhalts. CW-Elemente bewerten die Bereitschaft, erhaltungsbezogene Anforderungen zu akzeptieren oder zu unterstützen. RTB-Elemente bewerten das während des Besuchs am selben Tag berichtete Verhalten.
  5. Formulieren Sie jedes Element im Kontext des Besuchs der Longmen-Höhlen und nicht im Hinblick auf allgemeines Umweltbewusstsein. Vermeiden Sie doppeldeutige Formulierungen, suggestiv formulierte Fragen, fachliche Erhaltungsterminologie und Formulierungen, die eine sozial erwünschte Antwort nahelegen.
  6. Stimmen Sie Bereitschafts- und Verhaltenselemente mit der Logik der Verhaltensabsicht und wahrgenommenen Kontrolle in der angewandten Besucherforschung ab13. Passen Sie Elemente zur Ortsbindung und zum verantwortungsvollen Verhalten an den Besuch der Longmen-Höhlen an14. Verwenden Sie Wahrnehmungselemente zur Stätte, um Wertwahrnehmung, Qualität der Besucher-Stätte-Beziehung und erhaltungsbezogene Interpretation spezifisch für die Longmen-Höhlen zu messen15.
  7. Halten Sie die durchschnittliche Leselänge jedes Elements nach Möglichkeit unter 28 Zeichen und die gesamte Bearbeitungszeit des Fragebogens während der Pilotierung auf 6–10 Minuten. Schließen Sie keine offenen Freitextfragen in den formalen Fragebogen ein.
  8. Fügen Sie Abklärungsfragen zu Alter, Besuch am selben Tag, beruflicher Rolle und wiederholter Teilnahme hinzu. Beenden Sie den Fragebogen, wenn der Teilnehmer jünger als 18 Jahre ist, die Longmen-Höhlen am Befragungstag nicht besucht hat, Mitarbeiter eines Landschaftsschutzgebiets, Reiseleiter während des Besuchs, Angestellter eines Reiseveranstalters während des Besuchs, Verkäufer innerhalb oder nahe des Befragungsbereichs, Mitglied des Forschungsteams ist oder den Fragebogen bereits am selben Tag ausgefüllt hat.
  9. Fügen Sie zwei Aufmerksamkeitskontrollfragen hinzu. Platzieren Sie die erste nach dem ersten Drittel der inhaltlichen Elemente: „Um zu bestätigen, dass Sie die Fragen sorgfältig lesen, wählen Sie bitte ‚Stimme zu‘ für dieses Element.“ Kodieren Sie dies nur als bestanden, wenn der Teilnehmer 4 auswählt. Platzieren Sie die zweite nach den nächsten zwei Dritteln der inhaltlichen Elemente: „Zu Qualitätskontrollzwecken wählen Sie bitte ‚Stimme nicht zu‘ für dieses Element.“ Kodieren Sie dies nur als bestanden, wenn der Teilnehmer 2 auswählt.
  10. Erstellen Sie den Arbeitsfragebogen in der bevorzugten Sprache. Bitten Sie zwei zweisprachige Forscher mit Erfahrung in Tourismus, Kulturerbe oder Verhaltensumfragen, die Formulierungen mit den intendierten englischen Konstruktbedeutungen zu vergleichen. Klären Sie sprachliche Uneinigkeiten, bevor Sie die Pilotierung durchführen.
  11. Führen Sie die Pilotierung vom 20. März 2026 bis zum 25. März 2026 mit 30 erwachsenen Besuchern oder kürzlich Besuchenden einer kulturellen Gedenkstätte durch. Notieren Sie die Bearbeitungszeit, übersprungene Elemente, missverstandene Formulierungen, wiederholte Fragen der Teilnehmer, Zögern bei Elementen, Plattformanzeigeprobleme und Verwirrung bezüglich der Formulierungen von CA, CW oder RTB.
  12. Überarbeiten Sie ein Element, wenn mehr als 20 % der Pilotteilnehmer angeben, es sei schwer verständlich. Behalten Sie ein Element bei, wenn seine korrigierte Item-Gesamtkorrelation mindestens 0,30 beträgt. Behalten Sie ein Konstrukt bei, wenn Cronbachs Alpha mindestens 0,70 beträgt.
  13. Behalten Sie ein Konstrukt mit Cronbachs Alpha zwischen 0,65 und 0,69 nur dann bei, wenn alle korrigierten Item-Gesamtkorrelationen mindestens 0,30 betragen und das Entfernen eines einzelnen Items Cronbachs Alpha um nicht mehr als 0,03 erhöht. Kennzeichnen Sie jedes Konstrukt in diesem Bereich als marginal zuverlässig.
  14. Schließen Sie die Antworten aus der Pilotierung von dem endgültigen analytischen Datensatz aus. Schließen Sie den Fragebogen ab, nachdem die überarbeiteten Elemente von den beiden zweisprachigen Prüfern geprüft wurden.
  15. Tabelle 1 fasst die Konstruktdefinitionen, Item-Codes, Item-Formulierungen, Bewertungsrichtung, analytische Position sowie Quelle oder Anpassungsgrundlage für die neun Fragebogenkonstrukte zusammen.
  16. Zusatzdatei 1 enthält den endgültigen Fragebogen, die Einverständniserklärung, die Abklärungsfragen, die Aufmerksamkeitskontrollfragen, die Aufzeichnung der Fragebogenplattform-Anzeige und die Aufzeichnung der Pilotprüfung.
    PAUSE-PUKT: Stoppen Sie nach der Pilotierung, wenn ein Konstrukt Cronbachs Alpha unter 0,65 aufweist. Überarbeiten Sie die Item-Formulierungen und wiederholen Sie die Pilotierung, bevor Sie die formale Feldarbeit beginnen.

3. Schulung der Umfragehelfer und Durchführung einer systematischen Intercept-Stichprobe

  1. Rekrutieren Sie Umfragehelfer, die nicht in die Verwaltung von Sehenswürdigkeiten, Ticketverkäufe, Führungen, Souvenirverkäufe, Besucherstromsteuerung, Naturschutzaufsicht oder andere Tätigkeiten eingebunden sind, die die Bereitschaft der Besucher zur Teilnahme beeinflussen könnten.
  2. Weisen Sie jedem Umfragehelfer vor der Schulung einen Feldarbeitscode zu. Verwenden Sie im Feldarbeitsprotokoll Personalcodes wie SA01, SA02, SA03 und SA04 anstelle von persönlichen Namen.
  3. Schulen Sie alle Umfragehelfer vor der offiziellen Datenerhebung zwei Stunden lang. Behandeln Sie dabei die Kriterien für die Teilnahmeberechtigung, das Einwilligungsverfahren, den Einladungstext, das Vorgehen bei Ablehnung, das Stichprobenintervall, die Regel zur Auswahl von Reisegruppen, die Regel zur Aussetzung der Rekrutierung, Datenschutzanforderungen, Qualitätskontrollregeln, das Ausfüllen des Feldarbeitsprotokolls sowie den Unterschied zwischen CA, CW und RTB.
  4. Stellen Sie sicher, dass jeder Umfragehelfer fünf beaufsichtigte Probeeinladungen absolvieren muss, bevor die offizielle Datenerhebung beginnt.
  5. Verwenden Sie den folgenden Einladungstext: „Hallo, wir führen eine anonymisierte wissenschaftliche Umfrage zum Besuchererlebnis, zum Denkmalschutz und zu verantwortungsbewusstem Reiseverhalten an den Longmen-Höhlen durch. Der Fragebogen dauert etwa 6–10 Minuten. Die Teilnahme ist freiwillig, und Sie können jederzeit abbrechen.“
  6. Erwähnen Sie während der Rekrutierung nicht die erwarteten Hypothesen, gewünschten Antwortrichtungen, Modellbeziehungen, Werte für Naturschutzverhalten oder irgendeine angenommene positive Wirkung.
  7. Wählen Sie zu Beginn jedes Erhebungszeitraums zufällig eine Zahl zwischen 1 und 5. Gehen Sie auf den Besucher zu, der der ausgewählten Startzahl entspricht, und danach auf jeden fünften erwachsenen Besucher, der nach Abschluss oder nahezu Abschluss des Besuchs am ausgewählten Erhebungspunkt vorbeikommt.
  8. Setzen Sie die Zählfolge nach jedem ausgefüllten Fragebogen, jeder Ablehnung oder jedem nicht berechtigten Besucher zurück.
  9. Laden Sie nur eine Person pro Reisegruppe ein. Wenn mehrere berechtigte Besucher derselben Reisegruppe teilnehmen möchten, laden Sie die Person ein, deren Geburtstag dem Erhebungsdatum am nächsten liegt.
  10. Beenden Sie die Einladung unverzüglich, wenn der Besucher ablehnt, es eilig hat, Kinder oder ältere Begleitpersonen betreut, den Besucherstrom behindert, einer geführten Erklärung lauscht, einen stark frequentierten Wegabschnitt betritt oder sich in einer anderen Situation befindet, in der die Rekrutierung Unannehmlichkeiten verursachen könnte.
  11. Führen Sie für jeden Erhebungszeitraum ein Feldarbeitsprotokoll. Notieren Sie darin Erhebungsdatum, Zeitfenster, Erhebungspunkt, Code des Umfragehelfers, angesprochene Besucher, nicht berechtigte Besucher, Ablehnungen, begonnene Fragebögen, abgeschlossene Fragebögen, Aussetzungszeiträume, Gründe für die Aussetzung sowie Abweichungen von der Stichprobenziehung.
  12. Verwenden Sie das Feldarbeitsprotokoll, um die Ansprachequote, Ablehnungsquote, Abschlussquote und Quote gültiger Antworten zu berechnen.
  13. Führen Sie die Feldarbeit so lange fort, bis 480 Rohfragebögen gesammelt wurden. Stellen Sie sicher, dass jeder Erhebungspunkt mindestens 120 Rohfragebögen beisteuert.
  14. Überwachen Sie am Ende jedes Erhebungstages das Geschlecht, die Altersgruppe, den Status des Erstbesuchs und die Reiseart. Weisen Sie keine berechtigten Besucher ab, um ein demografisches Gleichgewicht herzustellen. Halten Sie den Anteil der Erstbesucher nach Möglichkeit zwischen 45 % und 70 % und den Anteil der Teilnehmer organisierten Gruppenreisen unter 45 % der gültigen Stichprobe. Behandeln Sie diese Werte als Überwachungsbereiche, nicht als Quoten.
  15. Tabelle 2 zeigt den Feldarbeitszeitplan, die öffentlichen Erhebungspunkte, das Stichprobenintervall, die Stichprobenziele, die Aussetzungsregeln und die Variablen zur Feldarbeitsdokumentation.
  16. Zusatzdatei 2 enthält das Formular für das Feldarbeitsprotokoll, die Aufzeichnung der Rollenzuweisung, das Protokoll zur Datenverwaltung, das Formular für das Ausschlussprotokoll und die Struktur des Codebuchs.
    HINWEIS: Tragen Sie alle Abweichungen vom Stichprobenintervall, Erhebungspunkt, Zeitfenster oder der Aussetzungsregel am selben Tag im Feldarbeitsprotokoll ein.

4. Fragebogen ausfüllen und tägliche Aufzeichnungen überprüfen

  1. Zeigen Sie die Einwilligungserklärung vor Beginn des Fragebogens. Bitten Sie jeden Teilnehmer, zu bestätigen, dass er mindestens 18 Jahre alt ist, die Einwilligungserklärung gelesen hat und freiwillig an der Befragung teilnehmen möchte.
  2. Führen Sie den Fragebogen über eine elektronische Fragebogenplattform auf einem Tablet oder auf dem Mobiltelefon des Teilnehmers durch. Stellen Sie jeweils ein einzelnes Item oder eine kurze Itemgruppe pro Bildschirm dar und verlangen Sie eine Antwort für jedes inhaltliche Likert-Item.
  3. Erklären Sie nur die wörtliche Bedeutung eines Wortes oder Ausdrucks, wenn eine Klarstellung angefordert wird. Schlagen Sie keine Antwortrichtung vor, deuten Sie sie nicht an und bestätigen Sie sie nicht.
  4. Notieren Sie Startzeit, Endzeit, Bearbeitungsdauer, Datum, Erhebungspunkt, Zeitfenster und Code des Erhebungsassistenten. Sammeln Sie während des formellen Fragebogens keine Freitextkommentare.
    PRÜFSTEMPEL: Stellen Sie am Ende jedes Erhebungstages sicher, dass alle ausgefüllten Fragebögen die Angaben zu Startzeit, Endzeit, Erhebungspunkt, Zeitfenster und Code des Erhebungsassistenten enthalten.

5. Exportieren, Sichten und Bewerten des Datensatzes

  1. Exportieren Sie die Rohfragebogendatei jeden Tag um 20:00 Uhr im Format .xlsx. Benennen Sie jede Datei nach dem Muster LongmenSurvey_raw_JJJJMMTT.xlsx und speichern Sie sie in einem passwortgeschützten Ordner, der nur für autorisiertes Studienpersonal zugänglich ist.
  2. Führen Sie ein Rollenzuweisungsprotokoll mit Personalcodes anstelle von Namen. Notieren Sie den für jede Befragungssitzung, täglichen Export, Speicherung der Rohdatei, Sperre der Rohdatei, Ausschlusskodierung, unabhängige Überprüfung der Sichtung, statistische Analyse und endgültige Datensatzfreigabe verantwortlichen Personalcode.
  3. Vereinigen Sie alle täglichen Rohdateien nach Abschluss der formalen Datenerhebung. Weisen Sie jedem Fall eine eindeutige Teilnehmer-ID nach dem Format LGV0001 bis LGV0480 zu. Speichern Sie eine unveränderte Hauptdatei als LongmenSurvey_raw_locked.xlsx und dokumentieren Sie im Datenverwaltungsprotokoll das Sperrdatum, die Dateigröße und den SHA-256-Prüfsummenwert.
  4. Führen Sie alle Sichtungen, Bewertungen und Analysen in kopierten Arbeitsdateien durch. Bearbeiten Sie niemals die gesperrte Rohhauptdatei.
  5. Schließen Sie Fälle mit fehlender Berechtigung aus, darunter Alter unter 18 Jahren, kein Besuch am selben Tag, ausgeschlossene Berufsrolle oder mehrfache Teilnahme am selben Tag. Schließen Sie Fälle aus, die bei mindestens einem Aufmerksamkeitscheck versagen.
  6. Schließen Sie Fälle aus, die in weniger als 180 s abgeschlossen wurden, bei denen dieselbe Likert-Antwort bei 15 oder mehr aufeinanderfolgenden inhaltlichen Fragen gegeben wurde, deren Standardabweichung über alle inhaltlichen Likert-Fragen hinweg unter 0,25 liegt, sowie bestätigte doppelte Fälle.
  7. Überprüfen Sie Fälle, die in mehr als 1.800 s abgeschlossen wurden. Behalten Sie einen langen Fall nur dann bei, wenn er keine Aufmerksamkeitscheck-Fehlleistung, kein geradliniges Ausfüllen (straight-lining), keine Widersprüche hinsichtlich der Berechtigung, kein doppeltes Antwortmuster oder sonstige Feldprobleme aufweist.
  8. Prüfen Sie doppelte Fälle anhand der inhaltlichen Likert-Fragen, demografischen Variablen, Befragungspunkt, Zeitfenster und Abschlusszeit, gerundet auf die nächste Sekunde. Bei einem vollständigen Duplikat behalten Sie den früheren Fall und schließen den späteren Fall aus.
  9. Erstellen Sie eine Ausschlussvariable mit den Kategorien: berechtigt, fehlende Berechtigung, Aufmerksamkeitscheck-Fehlschlag, zu schnelle Bearbeitung, Fehlschlag bei der Überprüfung langer Bearbeitungsdauer, geradliniges Ausfüllen, doppelte Antwort und sonstiges Feldproblem. Behalten Sie nur Fälle bei, die als berechtigt kodiert sind. Setzen Sie die Feldarbeit nach denselben Regeln fort, wenn nach der Sichtung weniger als 400 gültige Fälle verbleiben.
  10. Führen Sie die unabhängige Überprüfung der Sichtung vor der Konstruktbewertung durch. Der erste Prüfer wendet alle Ausschlussregeln an, der zweite Prüfer überprüft den Berechtigungsstatus, die Aufmerksamkeitscheck-Ergebnisse, die Bearbeitungsdauer, das geradlinige Ausfüllen, die Entscheidungen zu Duplikaten und die endgültigen Ausschlusskodierungen anhand der gesperrten Rohdatei.
  11. Kodieren Sie alle Likert-Fragen von 1 bis 5. Kodieren Sie negativ formulierte Fragen um, indem Sie den umgekehrten Wert nach der Formel umgekehrter Wert = 6 − ursprünglicher Wert berechnen.
  12. Kodieren Sie demografische und Reisevariablen, einschließlich Geschlecht, Altersgruppe, Bildungsniveau, monatliches persönliches Einkommen, Erstbesuch, Reisemodus, Befragungspunkt und Zeitfenster. Dokumentieren Sie alle Kodierungsregeln im Codebuch.
  13. Berechnen Sie jeden Konstruktwert als arithmetisches Mittel der behaltenen Items und belassen Sie alle Konstruktwerte auf der ursprünglichen 1–5-Skala. Setzen Sie keine fehlenden Itemwerte ein, da alle inhaltlichen Fragen Pflichtfelder sind.
  14. Tabelle 3 fasst die Berechtigungs-, Aufmerksamkeitscheck- und Qualitäts-Sichtungsregeln zusammen, die vor der Konstruktbewertung angewendet wurden.
  15. Tabelle 4 zeigt die Kodierungspläne für demografische Merkmale, Reisevariablen, Umkehrkodierung, Ausschlussstatus und die Berechnung der Konstruktwerte.
    KONTROLLPUNKT: Setzen Sie die Messungstests erst fort, wenn der endgültige Analyse-Datensatz mindestens 400 gültige Fragebögen enthält, alle behaltenen Fälle vollständige Konstruktwerte aufweisen und die unabhängige Überprüfung der Sichtung abgeschlossen ist.

6. Beurteilen Sie die Zuverlässigkeit, die Messstruktur und das Risiko gemeinsamer Methoden

  1. Berechnen Sie Cronbachs Alpha und die korrigierte Item-Gesamtkorrelation für jeden Multi-Item-Konstrukt. Behandeln Sie Cronbachs Alpha ≥0,70 als akzeptabel. Behandeln Sie Cronbachs Alpha zwischen 0,65 und 0,69 als marginal zuverlässig, nur wenn alle korrigierten Item-Gesamtkorrelationen ≥0,30 betragen und die Entfernung eines einzelnen Items Alpha um nicht mehr als 0,03 erhöht.
  2. Behalten Sie Items mit einer korrigierten Item-Gesamtkorrelation ≥0,30 bei. Entfernen Sie ein Item nur, wenn seine korrigierte Item-Gesamtkorrelation unter 0,30 liegt und seine Entfernung Cronbachs Alpha um mindestens 0,03 erhöht. Kennzeichnen Sie wahrgenommene Überfüllung als marginal zuverlässig, wenn ihr Alpha nach der Item-Prüfung zwischen 0,65 und 0,69 bleibt.
  3. Führen Sie eine konfirmatorische Faktorenanalyse für das neunfaktorielle Messmodell unter Verwendung aller beibehaltenen inhaltlichen Items durch. Berichten Sie CFI, TLI, RMSEA, SRMR, den Bereich der standardisierten Faktorladungen, die zusammengesetzte Reliabilität und die durchschnittlich erklärte Varianz.
  4. Behandeln Sie das Messmodell als akzeptabel, wenn CFI und TLI ≥0,90 und RMSEA und SRMR ≤0,08 betragen. Behalten Sie Items mit standardisierten Faktorladungen ≥0,50 bei. Prüfen Sie jedes Item mit einer Ladung unter 0,50 oder einer großen Residualkorrelation mit einem inhaltlich ähnlichen Item.
  5. Überprüfen Sie die diskriminante Validität anhand der latenten Konstrukt-Korrelationen und HTMT. Markieren Sie Konstrukt-Paare, wenn HTMT 0,85 überschreitet oder 0,90 bei inhaltlich benachbarten Konstrukten. Prüfen Sie CA, CW und RTB sorgfältig, wenn sie eine übermäßige latente Überschneidung aufweisen.
  6. Vergleichen Sie das Neun-Faktoren-Modell mit einem Einfaktoren-Modell als Screening-Verfahren für das Risiko einer gemeinsamen Methode. Führen Sie den Harman-Einfaktoren-Test nur als deskriptives Screening durch und verwenden Sie ihn nicht als Nachweis dafür, dass eine Verzerrung durch gemeinsame Methoden16 nicht vorliegt.
  7. Führen Sie eine explorative Faktorenanalyse nur als sekundäre diagnostische Maßnahme zur Item-Clustering-Prüfung durch, unter Verwendung der Hauptachsenfaktorenanalyse mit Oblimin-Rotation.
  8. Tabelle 5 fasst die vorab festgelegten Schwellenwerte zusammen, die für Reliabilität, Item-Beibehaltung, CFA-Anpassung, diskriminante Validität, Screening gemeinsamer Methoden, Korrelationsprüfung, Modell-Diagnostik, Test indirekter Effekte und Sensitivitätsprüfungen verwendet wurden.
  9. Berichten Sie die vollständigen Ergebnisse der Item-Ebene zur Reliabilität, die standardisierten CFA-Ladungen, die zusammengesetzte Reliabilität, die AVE-Werte, die HTMT-Matrix, das Einfaktoren-Vergleichsmodell und die diagnostischen Ergebnisse zur explorativen Item-Clustering-Analyse in Zusatzdatei 3.
    PAUSE-PUKT: Stoppen Sie nach der Messprüfung, wenn mehr als ein Konstrukt ein Cronbachs Alpha unter 0,65 aufweist, wenn CA, CW und RTB im Messmodell nicht getrennt werden können oder wenn ein HTMT-Wert die vorab festgelegte Schwelle überschreitet.

7. Deskriptive Diagnosen erstellen und Modelle schätzen

  1. Berechnen Sie Häufigkeit und Prozentangabe für kategoriale Variablen. Berechnen Sie Mittelwert, Standardabweichung, Median, Minimum, Maximum, Schiefe und Wölbung für alle Konstruktscores.
  2. Behandeln Sie eine absolute Schiefe unter 2,00 und eine absolute Wölbung unter 7,00 als akzeptabel für die geplanten Modelle. Markieren Sie ein Konstrukt, wenn mehr als 60 % der gültigen Teilnehmer dieselbe gerundete Antwortkategorie wählen oder wenn seine Standardabweichung unter 0,50 liegt.
  3. Berechnen Sie die Pearson-Korrelationen zwischen den Konstruktscores. Behandeln Sie Korrelationen über 0,70 als mögliche Redundanz der Konstrukte und überprüfen Sie vor der Modellierung erneut die Item-Codierung, Umkehrungscodierung und die Berechnung der Konstrukte.
  4. Standardisieren Sie die stetigen Konstruktscores und codieren Sie kategoriale Kontrollvariablen als Dummy-Variablen. Verwenden Sie Altersgruppe, Geschlecht, Bildungsniveau, monatliches persönliches Einkommen, Erstbesuch und Reisemodus als Kontrollvariablen.
  5. Schätzen Sie drei Regressionsmodelle. Regredieren Sie CA auf HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW und die Kontrollvariablen. Regredieren Sie CW auf HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA und die Kontrollvariablen. Regredieren Sie RTB auf HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW und die Kontrollvariablen.
  6. Notieren Sie den standardisierten Koeffizienten, den Standardfehler, den t-Wert, den p-Wert, das 95 %-Konfidenzintervall, R2, das adjustierte R2 und den VIF für jedes Regressionsmodell.
  7. Schätzen Sie ein Pfadmodell gemäß der Konstruktsequenz: ortsbezogene Prädiktoren → CA → CW → RTB. Testen Sie indirekte Effekte von ortsbezogenen Prädiktoren auf CW und RTB über CA sowie von CA auf RTB über CW unter Verwendung von 5.000 Bootstrap-Stichproben.
  8. Berichten Sie standardisierte direkte Effekte, indirekte Effekte, totale Effekte, Bootstrap-95 %-Konfidenzintervalle und Modellanpassungsindizes. Behandeln Sie p < 0,05 als statistisch signifikant und p-Werte zwischen 0,05 und 0,10 als marginal.
  9. Beschreiben Sie nicht signifikante Pfade nicht als bestätigte Effekte und leiten Sie keine Mediation ohne Test indirekter Effekte ab.
  10. Stellen Sie im Text nur die zusammenfassende Messung und Modell-Diagnosen dar. Berichten Sie die vollständige Korrelationsmatrix, Regressionskoeffizienten, Pfadmodelle-Schätzungen, indirekten Effekte und totalen Effekte in Supplementary File 3.

8. Bewertung der Modell-Diagnose und -Empfindlichkeit

  1. Berechnen Sie den Varianzinflationsfaktor für jeden Prädiktor in jedem Regressionsmodell. Werte mit VIF < 3,00 gelten als akzeptabel, Werte zwischen 3,00 und 5,00 sollten überprüft werden, und jedes beibehaltene Modell mit VIF > 5,00 muss begründet werden.
  2. Kennzeichnen Sie Fälle mit absoluten standardisierten Residuen größer als 3,00. Berechnen Sie die Cooks-Distanz für jedes Regressionsmodell und kennzeichnen Sie Fälle mit einer Cooks-Distanz größer als 4/n, wobei n die Anzahl der gültigen Fälle im Modell angibt.
  3. Werte von R2 zwischen 0,15 und 0,35 gelten als plausibel für Querschnittsdaten zum Besucherverhalten. Überprüfen Sie die Daten erneut, wenn alle postulierten Pfade signifikant sind, alle standardisierten Koeffizienten 0,40 überschreiten oder ein R2 größer als 0,60 ist.
  4. Wiederholen Sie die drei Regressionsmodelle, nachdem Sie Fälle mit einer Bearbeitungsdauer von mehr als 1.800 s ausgeschlossen, Teilnehmer organisierte Gruppentouren ausgeschlossen, die Konstruktscores mithilfe der medianen Itemscores neu berechnet und Fälle ausgeschlossen haben, die durch die Cooks-Distanz markiert wurden.
  5. Wiederholen Sie das Pfadmodell nach Ausschluss der durch die Cooks-Distanz markierten Fälle.
  6. Behandeln Sie die Ergebnisse als stabil, wenn die Hauptkoeffizientenrichtungen unverändert bleiben und die wesentlichen signifikanten oder marginalen Pfade in derselben Richtung verlaufen. Berichten Sie über jede Änderung der Koeffizientenrichtung, jeden Verlust an Signifikanz oder große Veränderungen des adjustierten R2 in den repräsentativen Ergebnissen.
  7. Berichten Sie die vollständigen Ergebnisse der Sensitivitätsprüfung in Supplementary File 3.

9. Führen Sie die Analyse durch und archivieren Sie die Studiendateien

  1. Führen Sie die Datensäuberung in kopierten Arbeitsdateien durch und schließen Sie die statistische Analyse mit der in der Materialtabelle aufgeführten R-Version und den angegebenen Paketversionen ab.
  2. Führen Sie das Analyseskript ausschließlich mit dem anonymisierten, gültigen Datensatz aus. Legen Sie den Zufallsstartwert (random seed) vor jeder Neuestichung, Bootstrap-Schätzung oder Sensitivitätsprüfung auf 20260401 fest.
  3. Speichern Sie die R-Sitzungsinformationen mithilfe von sessionInfo(), nachdem das Analyseskript abgeschlossen wurde.
  4. Exportieren Sie den anonymisierten gültigen Datensatz, das Codebuch, das Ausschlussprotokoll, die Zusammenfassung des Feldarbeitsprotokolls, die Aufzeichnung der Rollenzuweisung, das Analyseskript, die Sitzungsinformationen, die vollständigen Modellergebnisse sowie die Quelldaten für Abbildungen und Tabellen unter Verwendung der im Codebuch aufgeführten Dateinamen.
  5. Überprüfen Sie, ob die exportierten Dateien die endgültige gültige Stichprobengröße, Konstruktscores, Reliabilitätsergebnisse, CFA-Indizes, HTMT-Werte, Regressionskoeffizienten, Pfadmodelleschätzungen, indirekten Effekte und Ergebnisse der Sensitivitätsprüfungen exakt reproduzieren.
  6. Erstellen Sie einen Studienarchivordner, nachdem alle Analysen abgeschlossen sind. Fügen Sie den anonymisierten gültigen Datensatz, das Codebuch, das Ausschlussprotokoll, die Zusammenfassung des Feldarbeitsprotokolls, die Aufzeichnung der Rollenzuweisung, das Analyseskript, die Ausgabe von sessionInfo(), die vollständigen Modellergebnisse sowie die Quelldaten für Abbildungen und Tabellen in diesen Ordner ein.
  7. Bewahren Sie den gesperrten Rohdatensatz getrennt in einer verschlüsselten, institutionellen Speicherlösung fünf Jahre nach der Veröffentlichung auf. Platzieren Sie keine gesperrten Rohexportdateien, plattformgenerierten Identifikatoren, IP-Adressen, GPS-Koordinaten, Geräteidentifikatoren, für Mitarbeiter identifizierbaren Feldnotizen oder potenziell identifizierbare Freitextinformationen im Studienarchivordner.
  8. Stellen Sie sicher, dass jede Variable im anonymisierten Datensatz im Codebuch definiert ist und jeder ausgeschlossene Fall einer Ausschlusskategorie im Ausschlussprotokoll zugeordnet ist. Tragen Sie das Archivierungsdatum, die Dateiversion, die Dateigröße und die Prüfsumme für den anonymisierten gültigen Datensatz im Datenmanagementprotokoll ein.
  9. Reichen Sie das anonymisierte Reproduzierbarkeitspaket vor der endgültigen Veröffentlichung in einem dauerhaften öffentlichen Repository ein. Das Paket sollte den anonymisierten Item-Level-Datensatz, den endgültigen Fragebogen, die Einwilligungserklärung, die Screening-Fragen, die Aufmerksamkeitsprüfungsitems, das Codebuch, die Zusammenfassung des Feldarbeitsprotokolls, das Ausschlussprotokoll, das Datenmanagementprotokoll, die Aufzeichnung der Rollenzuweisung, das Analyseskript, die Sitzungsinformationen, die vollständigen Modellergebnisse sowie die Quelldaten für Abbildungen und Tabellen enthalten. Reichen Sie das Paket bei Zenodo ein (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).
  10. Zusatzdatei 3 und Zusatztabellen 1–7 enthalten das Analyseskript, die Ausgabe von sessionInfo(), die Arbeitsmappe mit den Messergebnissen, die Arbeitsmappe mit den Modelergebnissen, die Ausgaben der Sensitivitätsprüfungen sowie die Checkliste für die Quelldaten von Abbildungen und Tabellen.
    PAUSE-PUKT: Teilen Sie keine analytischen Dateien, bevor direkte Identifikatoren, plattformgenerierte Identifikatoren, Standortspuren, für Mitarbeiter identifizierbare Notizen und potenziell identifizierbarer Text entfernt wurden.

Ergebnisse

Teilnehmerbindung und Feldarbeitsprofil

Insgesamt wurden 480 Fragebögen während der formalen Feldarbeit an den Longmen-Höhlen gesammelt. Nach der Eignungsprüfung und Qualitätskontrolle der Daten blieben 430 Fragebögen für die Analyse ein, was einer Rate an gültigen Antworten von 89,6 % entspricht. Die endgültige gültige Stichprobe übertraf die vorab festgelegte Mindestanforderung von 400 gültigen Fragebögen. Ausgeschlossene Fälle umfassten Nichterfüllung der Eignungskriterien, Fehlschlagen der Aufmerksamkeitsprüfungen, zu schnelle Bearbeitung, geradlinige oder nahezu invariable Antwortmuster, doppelte Antworten sowie sonstige Probleme während der Feldarbeit. Wenn ein Fragebogen mehr als eine Ausschlussbedingung erfüllte, wurde die zuerst zutreffende Protokollregel als primäre Ausschlusskategorie verwendet. Der Ausschlussfluss von 480 rohen zu 430 gültigen Fragebögen ist in Abbildung 2 dargestellt.

Die erfassten Fälle verteilten sich auf die drei geplanten Befragungspunkte in öffentlichen Bereichen. Der Besucherausgangsbereich trug 139 gültige Fälle bei, der öffentliche Ruhebereich außerhalb der Hauptbesuchsroute 146 Fälle und der Servicebereich für Besucher in der Nähe des Verkehrsknotenpunkts 145 Fälle. Erstbesucher machten 55,6 % der gültigen Fälle aus, Wiederholungsbesucher 44,4 %. Teilnehmer an organisierten Gruppenführungen machten 23,0 % aus, was unterhalb der vorgegebenen Überwachungsgrenze blieb. Die Verteilung der Feldarbeit und das Besucherprofil sind in Tabelle 6 dargestellt.

Konstruktverteilung und Messdiagnose

Die Konstruktwerte wiesen eine ausreichende Streuung für die Analyse auf. Die mittleren Werte lagen zwischen 3,258 und 3,415, und die Standardabweichungen variierten zwischen 0,837 und 0,892. Kein Konstrukt zeigte einen starken Deckeleffekt basierend auf den vorab festgelegten Streuungsprüfungen. Die wahrgenommene Überfüllung wurde in ihrer ursprünglichen Richtung beibehalten, sodass ein höherer Wert eine stärkere wahrgenommene Überfüllung anzeigte und nicht eine positivere Besuchererfahrung.

Cronbachs Alpha lag zwischen 0,699 für wahrgenommene Überfüllung und 0,812 für selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten. Alle Konstrukte erfüllten entweder die akzeptable Reliabilitätsschwelle oder die Regel der grenzwertigen Reliabilität. Wahrgenommene Überfüllung wurde als grenzwertig reliabel eingestuft, da ihr Alpha-Wert knapp unter 0,70 lag. Es wurde beibehalten, da die korrigierten Item-Gesamtskala-Korrelationen die Protokollschwelle erfüllten und das Konstrukt erforderlich war, um Besucherdruckbedingungen an einem stark frequentierten Kulturerbestättenstandort abzubilden.

Die neunfaktorielle Bestätigungsanalyse unterstützte die geplante Messstruktur. Die Modellanpassungsindizes waren akzeptabel: χ2 (398) = 712,4, CFI = 0,932, TLI = 0,918, RMSEA = 0,043 und SRMR = 0,052. Die standardisierten Faktorladungen lagen zwischen 0,56 und 0,84. Die Werte für die zusammengesetzte Reliabilität reichten von 0,702 bis 0,842. Die durchschnittlich erklärte Varianz lag zwischen 0,453 und 0,575, wobei der niedrigste Wert für wahrgenommene Überfüllung auftrat.

Diskriminanzvaliditätsprüfungen deuteten nicht auf eine starke Konstruktoverlappung hin. Der maximale HTMT-Wert betrug 0,642 und lag unterhalb der vorab festgelegten Grenze für die Überprüfung. Erhaltungseinstellung, Erhaltungsbereitschaft und selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten blieben im Messmodell unterscheidbar. Der erste unrotierte Faktor erklärte 18,7 % der gesamten Varianz, was unterhalb der üblichen Schwelle von 40 % für die Prüfung auf gemeinsame Methodenverzerrung liegt. Dieses Ergebnis wurde lediglich als Screening-Ergebnis betrachtet und nicht als Beleg dafür, dass eine Verzerrung durch gemeinsame Methoden fehlte. Die stärkste Konstruktkorrelation bestand zwischen Erhaltungseinstellung und Erhaltungsbereitschaft, r = 0,432, und kein Konstruktpaar überschritt die Redundanzschwelle von 0,70. Die wichtigsten Messdiagnosen sind in Tabelle 7 zusammengefasst. Vollständige Ergebnisse zur Item-Reliabilität, CFA-Ladungen, CR, AVE, HTMT sowie Inter-Konstrukt-Korrelationen finden sich in zusätzlicher Tabelle 1, zusätzlicher Tabelle 2 und zusätzlicher Tabelle 3.

Modellergebnisse und Sensitivitätsprüfungen

Das Protokoll lieferte interpretierbare Ergebnisse der Regressions- und Pfadmodellanalysen ohne schwerwiegende Multikollinearität. Die drei Regressionsmodelle zeigten ein moderates Erklärungsvermögen. Das Modell für die Einstellung zum Naturschutz wies ein R2 = 0,267 und ein adjustiertes R2 = 0,224 auf. Das Modell für die Bereitschaft zum Naturschutz hatte ein R2 = 0,333 und ein adjustiertes R2 = 0,292. Das Modell für das selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten wies ein R2 = 0,275 und ein adjustiertes R2 = 0,228 auf. Diese Werte lagen innerhalb des vorab festgelegten plausiblen Bereichs für querschnittliche Besucherverhaltensdaten.

Das Pfadmodell folgte der geplanten Abfolge: ortsbezogene Prädiktoren → Erhaltungseinstellung → Erhaltungsbereitschaft → selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten. Die Modellanpassung war akzeptabel: CFI = 0.927, TLI = 0.904, RMSEA = 0.049 und SRMR = 0.041. Die zentralen Pfadschätzungen waren interpretierbar. Die Erhaltungseinstellung war positiv mit der Erhaltungsbereitschaft assoziiert, β = 0.276. Die Erhaltungseinstellung und die Erhaltungsbereitschaft waren jeweils positiv mit dem selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten assoziiert, β = 0.232 bzw. β = 0.271. Der indirekte Effekt von der Erhaltungseinstellung auf das selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten über die Erhaltungsbereitschaft betrug 0,075, mit einem Bootstrap-95%-KI von 0,036–0,122. Die vollständigen Regressionskoeffizienten, Pfadschätzungen, indirekten Effekte, Gesamteffekte und Modellergebnisdateien sind in Zusatzdatei 3, Zusatztabelle 4 und Zusatztabelle 5 enthalten.

Die Regressionsdiagnose deutete keine schwerwiegende Multikollinearität an. Die VIF-Werte lagen zwischen 1,012 und 1,422, unterhalb des vorab festgelegten Schwellenwerts von 3,00. Die Diagnose einflussreicher Fälle rechtfertigte nicht deren Entfernung aus den primären Modellen. Die durch Cooks Distanz markierten Fälle blieben in der primären Analyse enthalten und wurden in Sensitivitätsprüfungen evaluiert.

Die Sensitivitätsprüfungen bestätigten die Stabilität der Protokollergebnisse. Kein gültiger Fragebogen überschritt die Zeitgrenze von 1.800 s für die Bearbeitungsdauer. Nachdem Teilnehmer organisierte Gruppenreisen entfernt wurden, nachdem die Konstruktscores auf Basis des Medians verwendet wurden und nachdem Fälle mit auffälligen Cook’schen Distanzwerten ausgeschlossen wurden, blieben die Hauptkoeffizientenrichtungen erhalten. Über verschiedene Sensitivitätsanalysen hinweg variierte der standardisierte Koeffizient für Erhaltungseinstellung → Erhaltungsbereitschaft zwischen 0,261 und 0,290, für Erhaltungseinstellung → selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten zwischen 0,198 und 0,260 und für Erhaltungsbereitschaft → selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten zwischen 0,243 und 0,298. Die vollständigen Ergebnisse der Sensitivitätsprüfungen sind in Supplementary Table 6 enthalten.

Zusammenfassung der Protokollergebnisse

Der Arbeitsablauf erzeugte eine gültige analytische Stichprobe oberhalb der vorgegebenen Mindeststichprobengröße, wobei ausgefüllte Fragebögen über alle geplanten Erhebungspunkte verteilt waren. Die verwendete Stichprobe umfasste Variationen im Hintergrund der Besucher und in der Reiseart, und der Anteil organisierte Gruppenreisen blieb innerhalb der Überwachungsgrenze. Die Messüberprüfungen stützten die Verwendung von Konstruktebene-Scores: Die meisten Konstrukte erfüllten die Zuverlässigkeitschwelle, die wahrgenommene Überfüllung wurde als marginal zuverlässig eingestuft, das Neun-Faktor-CFA zeigte eine akzeptable Passung, und die Diskriminanzvaliditätsprüfungen bestätigten die Unterscheidung zwischen Konservierungseinstellung, Konservierungsbereitschaft und selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten.

Die Modellergebnisse wurden verwendet, um zu zeigen, dass das Protokoll analysierbare und nachvollziehbare Belege zum Besucherverhalten erzeugen konnte. Die Ergebnisse der Regressions- und Pfadmodelle waren interpretierbar, der Test für indirekte Effekte stand für die geplante Abfolge Einstellung–Bereitschaft–Verhalten zur Verfügung, und die Sensitivitätsprüfungen änderten die Richtung der zentralen Assoziationen nicht. Diese Ergebnisse stützen die prozedurale Anwendung des Workflows für Besucherbefragungen an Kulturstätten mit minimalem Störungspotenzial, anstatt als direkter Beobachtungsnachweis des Besucherverhaltens zu dienen. Der anonymisierte Datensatz, die Fragebögen, unterstützenden Studiendokumente, das Analyse-Skript, die vollständigen Modellergebnisse sowie die Quelldaten für alle Abbildungen und Tabellen wurden in Zenodo hinterlegt (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066).

Diagramm des Fragebogenablaufs: Schritte umfassen Vorbereitung, Pilotierung, Datenausgabe und Validierung.
Abbildung 1: Protokollablauf für die Besucherbefragung an den Longmen-Höhlen. Der Ablauf zeigt die in diesem Protokoll verwendete Abfolge, beginnend bei der Erstellung des Fragebogens, Pilotierung, Ansprache der Besucher in öffentlichen Bereichen, Durchführung der Befragung und Sperren der Rohdaten bis hin zur Qualitätsprüfung, Berechnung der Konstrukte, Überprüfung der Messqualität, Schätzung des Modells, Sensitivitätsanalysen und Archivierung der Studiendateien. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzusehen.

Ausschlussworkflow für Umfragedaten; Diagramm; Eignungsprüfung; Rate gültiger Antworten; Fragebogenanalyse
Abbildung 2: Ablauf der Fragebogenauswahl für die endgültige analytische Stichprobe. Das Diagramm zeigt den Übergang von 480 Rohfragebögen auf 430 gültige Fragebögen nach Eignungsprüfung, Überprüfung der Aufmerksamkeitsfragen, Prüfung der Bearbeitungsdauer, Erkennung von Geradeaus-Antworten, Identifikation doppelter Antworten sowie qualitätssichernden Maßnahmen während der Feldarbeit. Ausschlüsse werden nach dem primären Ausschlussgrund gezählt, wenn mehr als eine Warnbedingung vorliegt. Bitte klicken Sie hier, um eine vergrößerte Version dieser Abbildung anzusehen.

Tabelle 1: Konstruktübersicht und Fragebogenstruktur für die Besucherbefragung an den Longmen-Höhlen. Diese Tabelle fasst die Definitionen der Konstrukte, Abkürzungen, Item-Codes, Anzahl der Items, Bewertungsrichtung, analytische Position sowie die Quelle oder Anpassungsgrundlage zusammen, die zur Erfassung der Besucherbereitschaft zum Erhalt und des selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhaltens verwendet wurden. Die vollständige Formulierung der Items ist in der Zusatzdatei 1 enthalten. Alle inhaltlichen Items wurden von 1 = stimme überhaupt nicht zu bis 5 = stimme voll und ganz zu bewertet. PC wurde in seiner ursprünglichen Richtung beibehalten; ein höherer PC-Wert deutet auf stärkere empfundene Überfüllung hin. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 2: Feldarbeitszeitplan und systematischer Interzept-Stichprobenplan. Diese Tabelle zeigt den formalen Zeitraum der Datenerhebung, öffentliche Befragungspunkte, tägliche Zeitfenster, Stichprobenintervall, angestrebte Rohstichprobengröße, Mindestanforderung an gültige Stichproben, Überwachungsbereiche zur Besucherzusammensetzung, Aussetzungsregeln und Variablen zur Erfassung der Feldarbeit. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 3: Eignungskriterien, Aufmerksamkeitsüberprüfungen und Qualitätskontrollregeln. Diese Tabelle zeigt die Eignungskriterien, Regeln zur Überprüfung der Aufmerksamkeit, Schwellenwerte für die Bearbeitungsdauer, Regeln zur Erkennung linearer Antworten, Prüfungen auf doppelte Antworten, Ausschlusskriterien und Entscheidungen zur Datennutzung vor der Berechnung der Konstruktscores. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 4: Variablenkodierung und Plan zur Berechnung von Konstruktscores. Diese Tabelle definiert die Kodierungsregeln für die Teilnehmer-ID, demografische Variablen, reisebezogene Variablen, Umfrageaufzeichnungen, Aufmerksamkeitsprüfung-Variablen, Likert-Skalen-Items, Konstruktscores und Ausschlussstatus. Alle Konstruktscores verbleiben auf der ursprünglichen 1–5-Skala. Die Imputation fehlender Werte auf Item-Ebene wurde nicht verwendet, da alle inhaltlichen Fragebogenitems Pflichtfelder waren. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 5: Vorab festgelegte diagnostische Schwellenwerte, die vor der Modellinterpretation verwendet wurden. Diese Tabelle enthält die Schwellenwerte für Zuverlässigkeit, Item-Beibehaltung, Bestätigungsfaktoranalyse, diskriminante Validität, Prüfung auf gemeinsame Methodenverzerrung, Verteilungsüberprüfungen, Korrelationsanalyse, Multikollinearität, Diagnose einflussreicher Fälle, Modellplausibilität, Signifikanztests und Interpretation indirekter Effekte. CFA = Bestätigungsfaktoranalyse; CFI = vergleichender Fit-Index;
TLI = Tucker-Lewis-Index; RMSEA = Wurzel des mittleren quadratischen Approximationsfehlers; SRMR = standardisiertes Wurzel-quadratisches Residuum; CR = zusammengesetzte Reliabilität; AVE = durchschnittlich erfasste Varianz; HTMT = Heterotrait-Monotrait-Verhältnis; VIF = Varianzinflationsfaktor. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 6: Verteilung der Feldarbeit und demografische Merkmale der gültigen Stichprobe. Diese Tabelle fasst die Verteilung der gültigen Fragebögen nach Erhebungspunkt, Zeitfenster, Erhebungszeitraum, Geschlecht, Altersgruppe, Bildungsniveau, monatlichem persönlichen Einkommen, Besuchsstatus und Reisemodus zusammen. Die Prozentsätze wurden anhand der endgültigen analytischen Stichprobe (n = 430) berechnet. Aufgrund von Rundungen können die Prozentsätze sich nicht exakt zu 100,0 summieren. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Tabelle 7: Zusammenfassung der Konstruktverteilung, Messdiagnosen, Modellergebnisse und Sensitivitätsprüfungen. Diese Tabelle fasst deskriptive Statistiken auf Konstruktebene, Cronbachs Alpha-Werte, CFA-Anpassungsindizes, zusammengesetzte Reliabilität, durchschnittlich erklärte Varianz, HTMT, Ergebnisse der Prüfung auf Common-Method-Bias, Regressionsmodellanpassung, Pfadmodellanpassung, Tests indirekter Effekte, Multikollinearitätsdiagnosen und Stabilität bei Sensitivitätsprüfungen zusammen. Vollständige Ergebnisse zur Item-Reliabilität, CFA-Ladungen, HTMT-Matrix, Interkonstrukt-Korrelationen, Regressionskoeffizienten, Pfadschätzungen, indirekten Effekten, Gesamteffekten und Ausgaben der Sensitivitätsprüfung sind in Zusatzdatei 3 enthalten. HK = Erbe-Wissen; PHV = wahrgenommener Erbe-Wert; PA = Ortsbindung; PMQ = Qualität pro-umweltfreundlicher Botschaften; PC = wahrgenommene Überfüllung; FSW = Unterstützung durch Einrichtungen und Dienstleistungen; CA = Erhaltungseinstellung; CW = Erhaltungsbereitschaft; RTB = selbstberichtete verantwortungsvolle Reisepraxis. PC wurde in seiner ursprünglichen Richtung beibehalten; ein höherer PC-Wert deutet auf stärkere wahrgenommene Überfüllung hin. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Zusatzdatei 1: Fragebogen und Einwilligungsmaterialien. Diese Datei enthält den endgültigen Fragebogen, die Einwilligungserklärung, Fragen zur Überprüfung der Teilnahmeberechtigung, Aufmerksamkeitskontrollaufgaben, eine Aufzeichnung der Darstellung im Fragebogen-System sowie eine Aufzeichnung der Pilotüberprüfung.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatzdatei 2: Feldforschungs- und Datenverwaltungsunterlagen. Diese Datei enthält das Feldforschungs-Protokollformular, die Aufzeichnung der Rollenzuweisung, das Datenverwaltungs-Protokoll, das Ausschluss-Protokollformular sowie die Struktur des Codebuchs.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatzdatei 3: Unterlagen zur Analyse und Reproduzierbarkeit. Diese Datei enthält den anonymisierten Datensatz für die Analyse, das Analyse-Skript, die Ausgabe von sessionInfo(), Ergebnisse zur Item-Reliabilität, CFA-Ergebnisse, die HTMT-Matrix, die Inter-Konstrukt-Korrelationsmatrix, Regressionsausgaben, Pfadmodell-Ausgaben, Ergebnisse zu indirekten Effekten, Ergebnisse der Sensitivitätsanalysen, das vollständige Arbeitsblatt mit Modellergebnissen sowie eine Checkliste mit den Quelldaten für Abbildungen und Tabellen.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 1: Deskriptive Statistiken und Reliabilitätskennwerte auf Item-Ebene. Alle korrigierten Item-Gesamtskala-Korrelationen betrugen ≥0,30. PC = wahrgenommene Beengtheit.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 2: Standardisierte CFA-Ladungen, CR und AVE. CFA = konfirmatorische Faktoranalyse; CR = zusammengesetzte Reliabilität; AVE = durchschnittlich erklärte Varianz.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 3: Interkonstrukt-Korrelationsmatrix. HK = Erbe-Wissen; PHV = wahrgenommener Erbe-Wert; PA = Ortsbindung; PMQ = Qualität pro-umweltfreundlicher Botschaften; PC = wahrgenommene Überfüllung; FSW = Unterstützung durch Einrichtungen und Dienstleistungen; CA = Erhaltungseinstellung; CW = Erhaltungsbereitschaft; RTB = selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 4: Vollständige Regressionsausgaben. Kontrollvariablen umfassten Geschlecht, Altersgruppe, Bildungsniveau, monatliches persönliches Einkommen, Erstbesuchsstatus und Fortbewegungsart. VIF = Varianzinflationsfaktor.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Erweiterte Tabelle 5: Ergebnisse des Pfadmodells und indirekte Effekte. CA = Erhaltungseinstellung; CW = Erhaltungsbereitschaft; RTB = selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Zusatz-Tabelle 6: Sensitivitätsprüfungen für die Hauptmodellergebnisse. CA = Erhaltungseinstellung; CW = Erhaltungsbereitschaft; RTB = selbstberichtete verantwortungsvolle Reisepraxis.Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Ergänzende Tabelle 7: Checkliste für Quelldaten zu Abbildungen und Tabellen. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterzuladen.

Diskussion

Dieses Protokoll befasst sich mit einem methodischen Problem der Forschung zum Kulturerbetourismus: Besucher stimmen zwar grundsätzlich dem Schutz des Kulturerbes zu, ihr berichteter Verhaltensweisen während eines Besuchs werden jedoch gleichzeitig durch Interpretationsbotschaften, Wegführung, Andrang, Unterstützungsangebote und Konservierungsregeln beeinflusst. Daher betrachtet das Protokoll für die Longmen-Grotten das selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten nicht als isoliertes Ergebnis. Vielmehr integriert es ortsbezogene Wahrnehmungen, Einstellungen zum Erhalt, Bereitschaft zur Konservierung und das selbstberichtete verantwortungsvolle Reiseverhalten in eine standardisierte Befragungssequenz vor Ort. Der Hauptbeitrag ist eher prozedural als ausschließlich inhaltlich: Das Protokoll verbindet in fester Reihenfolge die Befragung in öffentlichen Bereichen, die anonyme Durchführung von Fragebögen, vorab festgelegte Ausschlusskriterien, die Bewertung von Konstrukten, Messdiagnosen, Regressions- und Pfadmodellierung, Sensitivitätsprüfungen sowie die Archivierung zur Reproduzierbarkeit.

Das Messdesign orientiert sich eng an dem tatsächlichen Besuch. Der Fragebogen erfragt, was die Besucher über die Longmen-Höhlen verstanden haben, wie sie die Stätte bewerteten, ob sie sich mit ihr verbunden fühlten, wie sie Schutzbotschaften aufnahmen, ob sie Überfüllung empfanden und ob Einrichtungen und Dienstleistungen ihnen halfen, die Regeln der Stätte einzuhalten. Diese standortspezifische Struktur ist besser geeignet, als nur allgemeines Umweltbewusstsein abzufragen, da verantwortungsvolles Verhalten an einer Kulturstätte teilweise durch die Bedeutung geprägt wird, die Besucher der Stätte beimessen, und durch die Art und Weise, wie diese Bedeutung während des Besuchs aktiviert wird. Aktuelle Forschung zu Kulturerbe hat verantwortungsvolles Besucherverhalten ähnlich mit Authentizität, Identität, Verbundenheit und der Bedeutung von Kulturerbe verknüpft, anstatt es als losgelöste persönliche Merkmale zu betrachten17,18. Das Protokoll unterscheidet zudem zwischen Erhaltungseinstellung, Erhaltungsbereitschaft und selbstberichtetem verantwortungsvollem Reiseverhalten. Erhaltungseinstellung bezeichnet die Überzeugung, dass Schutz wichtig ist; Erhaltungsbereitschaft bezieht sich auf die Bereitschaft, Erhaltungsanforderungen zu akzeptieren oder zu unterstützen; selbstberichtetes verantwortungsvolles Reiseverhalten bezieht sich auf das berichtete Verhalten während des Besuchs. Diese Unterscheidung verringert das Risiko, Zustimmung zum Erhaltungsschutz als gleichbedeutend mit verhaltensmäßiger Einhaltung zu betrachten.

Die repräsentativen Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Messstruktur funktionsfähig ist, ohne künstlich geglättet zu sein. Die meisten Konstrukte wiesen eine akzeptable innere Konsistenz auf, und die Bestätigungsfaktoranalyse, Diskriminanzvaliditätsprüfungen sowie Kontrollen auf gemeinsame Methodenverzerrungen stützten die Verwendung separater Konstruktscores. Die wahrgenommene Überfüllung lag nahe an, jedoch leicht unterhalb der konventionellen Reliabilitätsschwelle von 0,70. Dies sollte nicht einfach als Messfehler interpretiert werden. Überfüllung ist ein konkreter, jedoch ungleichmäßig erlebter Zustand: Besucher, die während einer belebten Zeit durch enge Betrachtungsbereiche gehen, können die Überfüllung anders beurteilen als Besucher, die in ruhigeren Zeiten ankommen oder sich unabhängig fortbewegen. Die Beibehaltung der wahrgenommenen Überfüllung als marginales Konstrukt macht diese Feldbedingung sichtbar, anstatt sie lediglich zu entfernen, um die Reliabilitätstabelle übersichtlicher zu gestalten. Die Pfadmodell-Logik trägt zudem zur Klarstellung der Interpretation der repräsentativen Ergebnisse bei. Die Qualität pro-umweltfreundlicher Botschaften könnte zunächst dazu beitragen, dass Besucher verstehen, warum eine Regel wichtig ist und warum die Einhaltung legitim ist, anstatt das selbstberichtete Verhalten direkt zu verändern. Ähnliche Untersuchungen zur Erbeinterpretation haben darauf hingewiesen, dass Interpretation pro-umweltfreundliche Reaktionen über kognitive und affektive Mechanismen beeinflussen kann19.

Das Protokoll benennt auch, was es nicht erfasst. Besucher der Longmen-Höhlen können Konservierungsinformationen über feste Hinweisschilder, Routenhinweise, Erklärungen durch Führer, Hinweise des Personals, Audioguides oder digitale Inhalte erhalten, doch der vorliegende Fragebogen misst die Gesamtqualität der umweltfreundlichen Botschaften, ohne diese Kommunikationskanäle zu unterscheiden. Zukünftige Anwendungen könnten ein Modul für führerbezogene oder digitale Vermittlung hinzufügen, während die gleiche Screening-, Bewertungs- und Diagnosesequenz beibehalten wird. Forschungsergebnisse zum Vergleich kultureller und natürlicher UNESCO-Welterbestätten zeigen, dass die Interpretation durch Führer das umweltfreundliche Verhalten von Touristen beeinflussen kann, wobei die Stärke dieses Zusammenhangs je nach Art der Stätte und Besuchererfahrung variiert20. Auch bei der Besucherdrängte ist eine ähnliche Abgrenzung erforderlich. Das Protokoll erfasst die wahrgenommene Besucherdrängte, nicht die objektive Besucherdichte. Dies ist für einen Besucherfragebogen angemessen, da die wahrgenommene Drängte das Wohlbefinden, die Aufmerksamkeit und die Bereitschaft, Regeln zu befolgen, beeinflussen kann, jedoch nicht die räumlich-zeitliche Überwachung von Menschenmengen ersetzen kann. Untersuchungen zur Besucherströmung und räumlichen Verteilung an UNESCO-Welterbestätten zeigen, dass die Besucherdrängte direkter anhand von Bewegungsmustern und Dichtedaten untersucht werden kann21. Das Umfrageprotokoll sollte daher als eine Ebene von Beweisen verstanden werden, nicht als alleinige Beurteilung der Tragfähigkeit.

Eine weitere Stärke des Protokolls besteht darin, dass die Datensichtung vor der Konstruktbewertung und vor der Modellinterpretation erfolgt. Diese Reihenfolge verringert das Risiko, den Datensatz gezielt im Hinblick auf bevorzugte statistische Ergebnisse zu bereinigen. Einige ortsbezogene Variablen können im endgültigen Verhaltensmodell schwach oder statistisch nicht signifikant werden, und einige konstruktbezogene, feldsensitive Parameter könnten lediglich eine geringe Reliabilität aufweisen; solche Ergebnisse werden jedoch beibehalten, statt als Fehler betrachtet zu werden. Dies ist für einen Protokollartikel wichtig, da das Verfahren in der Lage sein sollte, ungleichmäßige Felddaten zu verarbeiten, nicht nur idealtypische Muster. Die Verwendung von selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten ist ebenfalls praktikabel, jedoch begrenzt. Sie ermöglicht die Datenerhebung an mehreren öffentlichen Befragungsstellen, ohne Besucher zu verfolgen, ihr Verhalten zu filmen oder nachvollziehbare Bewegungsspuren aufzuzeichnen. Selbstberichtete umweltfreundliche Verhaltensweisen können jedoch durch soziale Erwünschtheit beeinflusst werden, insbesondere wenn das Verhalten an öffentliche Normen und moralische Erwartungen geknüpft ist. Aktuelle Forschung im Bereich Tourismus argumentiert, dass dieses Risiko auf der Ebene spezifischer Verhaltensweisen bewertet werden sollte, anstatt als einheitliche Verzerrung über alle umweltfreundlichen Maße hinweg betrachtet zu werden22. Aus diesem Grund wurden die RTB-Items als konkrete Besuchsverhaltensweisen formuliert, einschließlich des Beachtens von Schildern und Absperrungen, des Vermeidens schädlicher Berührungen mit Denkmalflächen, der Verringerung von Störungen und der ordnungsgemäßen Entsorgung von Abfällen.

Das Protokoll eignet sich am besten für Kulturerbestätten, die strukturierte Besuchernachweise benötigen, jedoch keine invasiven Beobachtungen, Videoaufzeichnungen, Bewegungsverfolgung oder identifizierbare Verhaltensüberwachung einsetzen können. Es kann an andere Kulturerbe-Kontexte angepasst werden, indem standortspezifische Konstrukte, Erhebungspunkte, Sprachversionen und Feldarbeitseinschränkungen modifiziert werden, wobei die gleiche Kernelemente der Abfolge beibehalten werden. Auch seine Grenzen sollten klar sein. Es wurde auf eine einzelne Kulturerbestätte und ein definiertes Datenerfassungsfenster angewandt; saisonale Veränderungen, Besucheransturm zu Feiertagen, eingeschränkte Wegeführungen, Witterungsbedingungen, Ticketing-Regelungen, Aktualisierungen der Vermittlungsinhalte sowie vorübergehende Managementrichtlinien können die Besucherreaktionen beeinflussen. Die Regressions- und Pfadmodelle sind querschnittlich, daher sollten positive Zusammenhänge zwischen Erhaltungseinstellung, Erhaltungsbereitschaft und selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten nicht als kausale Effekte interpretiert werden. Wenn das Forschungsziel darin besteht, zu prüfen, ob eine neue Vermittlungsbotschaft, eine neue Besucherführung oder ein Schutzintervention tatsächlich das Verhalten verändert, liefern Feldexperimente oder quasi-experimentelle Feldstudien stärkere Evidenz23. Innerhalb dieser Grenzen bietet das Protokoll einen reproduzierbaren Weg, von der vor-Ort-Besucherbefragung zu interpretierbaren Ergebnissen zu gelangen, und unterstützt eine fundiertere Fragestellung: Unter welchen Standortbedingungen entwickelt sich Unterstützung für den Erhalt zu Erhaltungsbereitschaft und selbstberichteten verantwortungsvollen Reiseverhalten?

Offenlegungen

Die Autoren erklären, dass keine konkurrierenden finanziellen oder nichtfinanziellen Interessen im Zusammenhang mit dieser Arbeit bestehen. KI-gestützte Werkzeuge wurden zur Sprachkorrektur, Übersetzungsprüfung, Sicherstellung der Formatierungskonsistenz und Unterstützung bei der Überarbeitung des Manuskripts verwendet. KI-gestützte Werkzeuge wurden nicht für die Rekrutierung von Teilnehmern, die Durchführung des Fragebogens, die Festlegung der Teilnahmeberechtigung, die Anwendung von Ausschlusskriterien, die Erstellung des Datensatzes, die Durchführung der statistischen Analyse, die Generierung numerischer Ergebnisse, die Datenmanipulation oder die endgültige wissenschaftliche Interpretation genutzt. Alle Fragen des Fragebogens, Analyseentscheidungen, numerischen Ergebnisse, Tabellen, Abbildungen, ergänzenden Dateien und Manuskriptüberarbeitungen wurden von den Autoren geprüft und genehmigt.

Danksagungen

Die Autoren danken den Besuchern, die freiwillig an der anonymen Umfrage teilgenommen und ihre vor-Ort-Erfahrungen an den Longmen-Höhlen geteilt haben. Die Autoren danken auch den Feldassistenten für die Unterstützung bei der Ansprache von Besuchern in öffentlichen Bereichen, der Durchführung der Fragebogenbefragung, der Dokumentation der Feldarbeit sowie der Überprüfung der Datenqualität. Diese Studie erhielt keine spezifische externe Förderung.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
car (Paket für Regressionsdiagnostik)Comprehensive R Archive Networkversion 3.1–5Wird verwendet, um Varianzinflationsfaktoren zu berechnen und Regressionsdiagnosen zu unterstützen.
dplyr Comprehensive R Archive Networkversion 1.2.1Paket zur Datenmanipulation; dient zum Filtern gültiger Fälle, Umkodieren von Variablen, Erstellen von Ausschlusskennzahlen, Berechnen von Konstruktscores sowie Zusammenfassen von Feldarbeit- und Modellvariablen.
Elektronische FragebogenplattformWenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, ChinaWebbasierte Plattform; Zugriff über registriertes Konto; genutzt im April–Mai 2026; dient zum Erstellen des elektronischen Fragebogens, Festlegen von Pflichtfeldern, Einfügen von Screening- und Aufmerksamkeitsprüfungsitems, Generieren des Umfrage-QR-Codes, Aufzeichnen der Bearbeitungsdauer und Exportieren der Rohdaten im .xlsx-Format.
Tablet für die FeldbefragungApple Inc., Cupertino, CA, USAiPad, 10. Generation; 10,9-Zoll-Display; 64 GB; Wi-Fi-Modell; wird verwendet, wenn Teilnehmer den Fragebogen auf einem Gerät des Forschungsteams am Erhebungsort ausfüllen.
ggplot2 Comprehensive R Archive Networkversion 4.0.3Paket für Abbildungen und Diagnoseplots; dient zum Erstellen von Diagnoseplots und zur Aufbereitung der Datenquellen für Abbildungen, wenn grafische statistische Ausgaben erforderlich sind.
lavaanComprehensive R Archive Networkversion 0.7–2 Paket für Bestätende-Faktor-Analyse und Pfadmodelle; verwendet für die neunfaktorielle Bestätende-Faktor-Analyse, Modellanpassungsindizes, standardisierte Faktorladungen, Pfadmodell und Bootstrap-Indirekte-Effekte.
lm.beta Comprehensive R Archive Networkversion 1.7–3Paket für standardisierte Regression; dient zum Ermitteln standardisierter Koeffizienten aus linearen Regressionsmodellen.
Microsoft ExcelMicrosoft Corporation, Redmond, WA, USA2021Wird verwendet für die tägliche Überprüfung der Rohdateien, Benennung von Dateien, Erstellung des Ausschlussprotokolls, Erstellung des Codebuchs und manuelle Überprüfung der .xlsx-Exporte.
openxlsx Comprehensive R Archive Networkversion 4.2.8.1Paket zum Export von Tabellenkalkulationen; dient zum Exportieren bereinigter Datensätze, Codebücher, Ausschlussprotokolle, Reliabilitätstabellen, Korrelationstabellen, Regressionsausgaben und Tabellen zur Sensitivitätsprüfung.
Zugriff über mobile Endgeräte der TeilnehmerVon Teilnehmern besetztes Smartphone oder TabletNAWird verwendet, wenn Teilnehmer den Fragebogen ausfüllen, indem sie den QR-Code scannen oder den Umfragelink auf ihrem eigenen Gerät öffnen.
psych Comprehensive R Archive Networkversion 2.6.5Paket für Reliabilitäts- und explorative Faktoranalyse; dient zum Berechnen von Cronbach’s Alpha, korrigierten Item-Gesamt-Korrelationen, deskriptiven Statistiken, Kaiser-Meyer-Olkin-Wert, Bartlett’s Test, explorativer Faktoranalyse und Harman’s Einzelfaktor-Test.
R-StatistikumgebungR Foundation for Statistical Computing, Wien, Österreichversion 4.6.1Wird verwendet für Reliabilitätsprüfungen, Messdiagnostik, deskriptive Statistiken, Regressionsanalysen, Pfadanalysen, Sensitivitätsprüfungen und Export der Ergebnisse.
readxl Comprehensive R Archive Networkversion 1.5.0Paket zum Import von Tabellenkalkulationen; dient zum Importieren von .xlsx-Rohdaten, Codebüchern und Ausschlussprotokollen in R.
semTools (Hilfspaket für Strukturgleichungsmodelle)Comprehensive R Archive Networkversion 0.5–9Wird verwendet, um die zusammengesetzte Reliabilität, die durchschnittlich erklärte Varianz und HTMT-Werte aus dem angepassten Messmodell zu berechnen.

Referenzen

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  23. Dolnicar S, Viglia G, Kurtaliqi F. Field experiments: overcoming the limitations of survey experiments for actionable behavioural insights. Ann Tour Res. 2026;116:104080.

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