The aim of the LoneCovid project is to investigate how personal social networks in Germany evolved during and after the COVID-19 pandemic, and how these changes affected individuals’ mental health, trust in political and scientific institutions, and compliance with political measures. We conducted a two-wave longitudinal ego-centered network survey with participants from the GESIS Panel.pop. From a stratified random sample of 961 online panel members, 159 took part in 2023 and 118 in 2024. One-on-one video interviews were conducted via Zoom using Network Canvas. Participants (“egos”) listed up to 20 people (“alters”) they had interacted with in the past two months and provided information on each alter’s characteristics, their relationship, and connections among alters. In 2023, a short online pre-survey collected demographic and mental health information, followed by a retrospective module reconstructing pre-pandemic networks. The 2024 interviews repeated the network survey to capture post-pandemic networks and changes over time. Interviews were conducted by trained researchers.
Each data collection wave included measures on (1) Ego-level variables: demographics, loneliness, depressive symptoms, pandemic-related behaviors, and life events, (2) Ego–alter variables: characteristics of each contact (e.g., age, gender) and relationship-specific information between ego and alter (e.g., frequency of contact, closeness) and (3) Network structure: interconnections among alters, allowing calculation of structural indicators such as network density. In the first wave, a retrospective module captured changes in participants’ personal networks during the COVID-19 pandemic. For data publication, all information was aggregated at the ego level to ensure anonymity and data protection.
Das Ziel des LoneCovid-Projekts ist es, zu untersuchen, wie sich persönliche soziale Netzwerke in Deutschland während und nach der COVID-19-Pandemie entwickelt haben und wie sich diese Veränderungen auf die psychische Gesundheit der Menschen, ihr Vertrauen in politische und wissenschaftliche Institutionen und die Einhaltung politischer Maßnahmen ausgewirkt haben. Es wurde eine zweistufige, egozentrierte Netzwerkumfrage mit Teilnehmern aus dem GESIS Panel.pop durchgeführt. Aus einer geschichteten Zufallsstichprobe von 961 Online-Panelmitgliedern nahmen 159 im Jahr 2023 und 118 im Jahr 2024 teil. Es wurden Einzelvideointerviews über Zoom unter Verwendung von Network Canvas durchgeführt. Die Teilnehmer („Egos“) listeten bis zu 20 Personen („Alter“) auf, mit denen sie in den letzten zwei Monaten interagiert hatten, und gaben Informationen zu den Merkmalen jedes Alters, ihrer Beziehung und den Verbindungen zwischen den Altern an. Im Jahr 2023 wurden in einer kurzen Online-Vorbefragung demografische Daten und Informationen zur psychischen Gesundheit erhoben, gefolgt von einem retrospektiven Modul zur Rekonstruktion der Netzwerke vor der Pandemie. In den Interviews von 2024 wurde die Netzwerkbefragung wiederholt, um die Netzwerke nach der Pandemie und die Veränderungen im Laufe der Zeit zu erfassen. Die Interviews wurden von geschulten Forschern durchgeführt.
Jede Datenerhebungswelle umfasste Messungen zu (1) Variablen auf Ego-Ebene: Demografie, Einsamkeit, depressive Symptome, pandemiebezogene Verhaltensweisen und Lebensereignisse, (2) Ego-Alter-Variablen: Merkmale jedes Kontakts (z. B. Alter, Geschlecht) und beziehungsspezifische Informationen zwischen Ego und Alter (z. B. Häufigkeit des Kontakts, Nähe) und (3) Netzwerkstruktur: Verbindungen zwischen Altern, die die Berechnung struktureller Indikatoren wie der Netzwerkdichte ermöglichen. In der ersten Runde wurden in einem retrospektiven Modul Veränderungen in den persönlichen Netzwerken der Teilnehmer während der COVID-19-Pandemie erfasst. Für die Veröffentlichung der Daten wurden alle Informationen auf Ego-Ebene aggregiert, um Anonymität und Datenschutz zu gewährleisten.
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Wahrscheinlichkeitsauswahl: Geschichtete ZufallsauswahlProbability.Stratified
Web-based interviewInterview.WebBased
Webbasiertes InterviewInterview.WebBased
