Wie muss zielgruppenspezifische Klimakommunikation gestaltet sein und wie sollte sie unterschiedliche Bevölkerungsgruppen berücksichtigen und auf diese eingehen?

Audience-Segmentierung gilt als operativer Standard. Leiserowitz et al. (2024) dokumentieren via Yale-Six-Americas-Framework sechs Einstellungs-Segmente (high confidence; robust evidence, high agreement) 2024-yale-six-americas-fall-2024-leiserowitzGlobal. Klinger, Metag & Schäfer (2022) replizieren für Deutschland (N=999, Latent-Class-Analyse): fünf Segmente, moderates DACH-Skepsis-Profil, kein reines Denier-Segment (medium-high confidence; medium evidence, high agreement) 2022-klinger-metag-schaefer-five-germanys-revisitedGlobal. Auf Wiener Ebene wird Klimakommunikation administrativ entlang Sprache, Lebenslage, Alter und Bezirk koordiniert; eine publizierte Wirkungs-Evaluation liegt nicht vor.

Für DACH-Skepsis liefert Hagedoorn et al. (2025) Empirie aus 6.254 FPÖ/AfD-Posts: vier Narrative (medium-high confidence; robust evidence, high agreement) 2025-hagedoorn-cassandra-far-right-fpoe-afd-climate-skepticismGlobal; FPÖ-Anteil 28,8 % (bundesweit, NR-Wahl 2024 laut BMI) macht das MA-53-Counter-Communication-relevant. Faktenkorrektur scheitert an identitätspolitischer Skepsis 2019-wood-porter-elusive-backfire-effectGlobal.

Vier Lücken. Achse A (Segmentation): Wien-spezifische Replikation der Five-Germanys-Typologie fehlt; empirisch-induktiver „Wiener Klima-Sinus" nicht etabliert 2022-klinger-metag-schaefer-five-germanys-revisitedGlobal. Eine Wien-BERTopic-Replikation auf Bezirkszeitungen (analog Schirmag et al.) ist methodisch reif, aber nicht durchgeführt 2025-schirmag-pik-neural-topic-modeling-german-tv-climateGlobal. Achse B (Wirkungs-Empirie): Wien-Wirkungs-Evaluation für unterrepräsentierte Gruppen (Migrant:innen, Wohnungslose, einkommensschwache Haushalte) fehlt; Mertens et al. (2022) quantifizieren 2–12 Prozentpunkte Shift (430 Studien), Information + Feedback schwächster Hebel 2022-mertens-pnas-nudging-meta-analysis-climateGlobal. Counter-Communication gegen identitätspolitisch verankerte Skepsis methodisch ungelöst; GenAI verschärft Content-Inflation und Credibility-Erosion, statt das Wirkungsproblem zu lösen 2025-schaefer-dialogues-social-media-climate-genaiGlobal.

Drei Drift-Vektoren prägen den Horizont 2025–2030. Erstens dokumentiert Schirmag et al. (2025) via BERTopic-Analyse von 28.000 Tagesschau-Items (2015–2023), dass 80 % der deutschen Klimaberichterstattung Klimapolitik adressiert, nur 10 % Klima-Impacts — ein strukturelles Diskurs-Defizit, das Reichweite-Priorisierung für MA 53 beeinflusst (high confidence; robust evidence, high agreement) 2025-schirmag-pik-neural-topic-modeling-german-tv-climateGlobal. Zweitens zeigen Hagedoorn et al. (2025), dass FPÖ/AfD-Skepsis-Narrative über den Zehn-Jahres-Zeitraum stabil und thematisch elaborierter werden — kein Rückgang trotz gestiegener Klimaaufmerksamkeit 2025-hagedoorn-cassandra-far-right-fpoe-afd-climate-skepticismGlobal. Drittens registriert Schäfer (2025) vier GenAI-Risiken: Content-Inflation, Credibility-Erosion, Dark-Platform-Wachstum, GenAI-Energie-Footprint 2025-schaefer-dialogues-social-media-climate-genaiGlobal.

Die KI-Eignung ist medium (medium, Sum=8: D1=2, D2=2, D3=2, D4=2). HYBRID-Boundary explizit: D2=2 trägt ausschließlich die Audience-Segmentation-Achse — LCA/LPA-basierte Wien-Audience-Segmentierung (Replikation Klinger et al. 2022 2022-klinger-metag-schaefer-five-germanys-revisitedGlobal) und BERTopic-Mediendiskurs-Auswertung (Replikation Schirmag et al. 2025 2025-schirmag-pik-neural-topic-modeling-german-tv-climateGlobal) sind methodisch reif. Die Wirkungs-Empirie-Achse — Verhaltensänderung, Misinformation-Counter, Reaktanz-Vermeidung — ist PASSIVE-Caveat: Mertens et al. (2022) begrenzen realistische Erwartungen auf 2–12 Prozentpunkte 2022-mertens-pnas-nudging-meta-analysis-climateGlobal; Schäfer (2025) schließt GenAI als Lösungstreiber aus 2025-schaefer-dialogues-social-media-climate-genaiGlobal.

Bei MA-53-Kampagnen mit GenAI-Anteil: EU-AI-Act Art. 50 Transparenz-Pflicht (Disclosure-Obligation ab 02.08.2026 — Watermarking/AI-Kennzeichnung von synthetic-content obligatorisch).

Datenschutz-Folgenabschätzung (DSGVO Art. 35): LCA/LPA-Audience-Segmentierung verschneidet Lebensqualitätsumfrage + Klimaschutz-Barometer + MA-53-Kampagnendaten — Behavioral-Profile × Bezirk × Soziodemographie bilden quasi-eindeutige Personen-Cluster bei Minderheiten-Milieus (high confidence; robust evidence, high agreement) 2013-de-montjoye-unique-crowd-mobility-privacyGlobal. Privacy-by-Design (k-Anonymität ≥20 auf Bezirks-Ebene, Differential Privacy bei Segment-Publikation, synthetische Ersatzdaten) ist Pflicht vor Modellierung; MA-53-Phone-Click-Through-Tracking erfordert separate DPIA. Sample-Bias: Survey-Plattformen unterrepräsentieren einkommensschwache und sprachliche Minderheiten 2–3× 2024-stadt-wien-diversitaet-strategieWien. NGO-Positionen (epicenter.works, noyb) zu Behavioral-Profiling sind als wissenschaftlicher Skeptizismus methodisch einzubeziehen.

Audit-Trail (Dimensionen-Scoring)