Online Special Wahlforschung Den Wahlausgang besser vorhersagen

Donnerstag, 08. Juni 2017
INWT beschreibt Intervalle für die Wahrscheinlichkeit
INWT beschreibt Intervalle für die Wahrscheinlichkeit
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Predictive-Analytics-Spezialist INWT Statistics präsentiert eigenes Prognosemodell zur Wahlforschung. Der Spezialist will damit dem tatsächlichen Ausgang von Wahlen näher kommen als die etablierten Forscher.
Passend zur Bundestagswahl im September hat INWT Statistics ein eigenes Prognoseverfahren entwickelt, mit dem das auf Data & Analytics spezialisierte Unternehmen dem tatsächlichen Wahlausgang näher kommen will als die etablierten Wahlforscher. Das Modell basiert auf Umfrageergebnissen der großen Meinungsforschungsinstitute und reichert diese um Unsicherheitsintervalle, Erfahrungswerte, Trends und einen statistischen Fehlerausgleich an. INWT Statistics setzt mit dem Verfahren auf der Methode des US-Statistikers Nate Silver auf, der kurz vor den US-Wahlen die Wahrscheinlichkeit, dass Trump siegen könnte, immerhin mit einem Drittel angesetzt hat.

INWT Statistics arbeitet normalerweise für Unternehmen und berechnet auf Basis riesiger Datenmengen und statistischer Verfahren zum Beispiel Rücksendungsquoten von Neukunden der Online-Shops oder den Personalbedarf von Callcentern auf Wochen im Voraus. Predictive Analytics kommen nun auch bei Wahlen zum Einsatz. Die Prognose ist „aus einem Spaß-Projekt heraus entstanden“, erzählt Marcus Groß, Senior Data Analyst bei den Berliner Daten-Spezialisten. Mittlerweile hat INWT ein ausgefeiltes Modell, mit dem die Statistiker Wahrscheinlichkeiten für alle möglichen Wahlausgänge bestimmen können.

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Im Kern geht es darum, die Sonntagsfrage („Welche Partei würden Sie wählen, wenn am Sonntag Wahlen wären?“) in die Zukunft fortzuschreiben, denn mit diesem Ansatz werden in erster Linie aktuelle Befindlichkeiten abgebildet, nicht aber die Stimmung am Wahltag. Entsprechend werden Wahlforscher auch nicht müde zu betonen, dass es sich bei ihren Veröffentlichungen nicht um Prognosen handelt – vor allem dann, wenn die Abweichungen zum tatsächlichen Wahlergebnis mal wieder hoch waren. So gab es auch in Deutschland einige Überraschungen bei den letzten Landtagswahlen, wo die AfD deutlich besser (oder schlechter, wie im Saarland) abschneiden konnte, als in den Sonntagsfragen angedeutet.

Die Methodik

Um also dem tatsächlichen Wahlausgang näherzukommen, hat INWT eine vierstufige Modellierung vorgenommen:

Schritt 1: Basis sind die historischen Umfragewerte der Wahlforschungsinstitute Allensbach, Emnid, Forsa, Forschungsgruppe Wahlen, GMX, Infratest Dimap und Insa seit der Bundestagswahl 1998. Diese Werte haben die INWT-Analysten mit den tatsächlichen Wahlergebnissen abgeglichen, um die Vorhersagegenauigkeit der einzelnen Institute zu bestimmen. Demnach hat Allensbach durchschnittlich 12 Prozent besser abgeschnitten als Emnid. Ebenfalls berücksichtigt hat INWT dabei, wie weit die Prognosen zeitlich vor der Wahl lagen, denn tendenziell steigt die Treffgenauigkeit der Sonntagsfragen, je näher der Wahltag rückt. Jedes Institut hat anschließend einen Gewichtungsfaktor erhalten. Damit fließen die Prognosen der Institute, die in der Vergangenheit bessere Ergebnisse geliefert haben, mit einem höheren Wert ein.

Schritt 2: Neben den historischen Daten vergangener Bundestagswahlen betrachtet INWT auch die aktuellen Umfrageergebnisse. Sie werden zu einem Gesamttrend zusammengefasst, der nicht nur die historische Prognosegüte des Instituts beinhaltet, sondern auch mögliche Parteienvorlieben. So gibt es mitunter systematische Über- und Unterschätzungen einzelner Parteien. Außerdem gehen aktuelle Ereignisse in die Vorhersagen ein wie politische Entwicklungen und Skandale. Je näher diese am Wahltag liegen, umso höher ist ihr Einfluss.

Schritt 3: INWT ermittelt zudem ein „Unsicherheitsintervall“ für das Ergebnis der jeweiligen Partei (siehe Grafik oben). Der schattierte Bereich in der Grafik stellt dar, dass das tatsächliche Wahlergebnis mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 Prozent in diesem Bereich liegen wird. Einbezogen werden auch Korrelationen der Fehler zwischen den Parteien. Wenn die CDU in der Vergangenheit am Wahltag schlechter abgeschnitten hat als erwartet, hat sich dies meist in mehr Stimmen für die FDP widergespiegelt.

INWT Statistics

Das Berliner Unternehmen hat sich auf Data Science & Predictive Analytics spezialisiert. Es wurde 2011 aus der statistischen Beratungseinheit der Freien Universität Berlin heraus gegründet. Die Mitarbeiter kombinieren Statistikkompetenz mit neuen wissenschaftlichen Ansätzen aus Informatik, Psychologie, Physik, Mathematik und Wirtschaftswissenschaft. „Wir heben den Datenschatz, auf dem die Unternehmen sitzen“, lautet das Versprechen von Geschäftsführer Amit Ghosh.
Schritt 4: Zum Schluss simuliert INWT 100000 Wahlausgänge, um die Wahrscheinlichkeit für das Abschneiden der Parteien vorherzusagen. Dabei betont auch INWT, dass es sich um eine Wahrscheinlichkeitsaussage handelt „und keine in Stein gemeißelte Wahrsagung“. Die Prognose wird laufend bis zum Wahltag am 24. September 2017 fortgeschrieben.

Die Ergebnisse

Nach dieser Methode wird der SPD-Kandidat Martin Schulz nur mit einer Wahrscheinlichkeit von 33,1 Prozent Bundeskanzler und Angela Merkel kann das Amt mit 66,9 Prozent verteidigen (Stand: 27. März 2017). Der CDU/CSU sagen die Forscher rund 35 Prozent voraus, der SPD 27,6 Prozent. Die AfD wird mit einer Wahrscheinlichkeit von 99,7 Prozent in den Bundestag einziehen, die FDP wird zu 65,4 Prozent zurückkehren.

Die Wahrscheinlichkeit, dass es erneut zu einer großen Koalition kommt, liegt bei satten 100 Prozent, die für eine Jamaika-Koalition aus CDU/CSU, Grünen und FDP bei 50,9 Prozent, die für ein rot-rot-grünes Bündnis von SPD, Linken und Grünen bei 32,5 Prozent.

Der Beitrag ist zuerst erschienen in HORIZONT 14 vom 6.4.2017
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