Online Special Wahlforschung Wahlforschung ist mehr als die Sonntagsfrage

Montag, 31. Juli 2017
Andreas Graefe, Wahlforscher von PollyVote
Andreas Graefe, Wahlforscher von PollyVote
© Andreas Graefe

Andreas Graefe ist Projektleiter von PollyVote, einer Plattform, die verschiedene Methoden kombiniert, um für eine Wahl die beste Prognose abgeben zu können. Die Sonntagsfrage ist für ihn nur eine Methode von vielen.

Sie sind Professor für Customer Relationship Management. Was haben Sie mit Wahlforschung zu tun?
Andreas Graefe:
 Ich beschäftige mich seit zehn Jahren mit Prognoseforschung und mache mir darüber Gedanken, wie künftige Entwicklungen besser vorhergesagt werden können. Und in diesem Zusammenhang bin ich 2008 zu PollyVote gekommen. Ziel des Projektes ist es zum einen, am Beispiel der Wahlforschung zu zeigen, wie Erkenntnisse aus der Prognoseforschung anzuwenden sind. Zum anderen gewinnen wir ständig neue Erkenntnisse darüber, welche Methoden unter welchen Bedingungen funktionieren. Im Gegensatz zu anderen akademischen Wahlforschern bin ich kein Politikwissenschaftler, sondern komme aus der Methodenforschung.

Was sind denn Prognosen?
Eine Vorhersage dessen, was zu einem bestimmten Zeitpunkt passieren wird. Streng genommen kann man Umfragen vor der Wahl also nicht als Prognose bezeichnen. Diese liefern lediglich aktuelle Stimmungsbilder. Die Wahlabsichtsfrage  - „Was würden Sie wählen?“ - ist aber nur eine von vielen Methoden, um Wahlergebnisse vorherzusagen. Und es ist ehrlich gesagt keine besonders gute.

Sie meinen die Sonntagsfrage?
Ja, genau. Die liefert eigentlich keine Vorhersagen, speziell lange vor der Wahl, sondern nur ein Stimmungsbild.

Welche Methode liefert gute Vorhersagen? 
Die besten Prognosen bekommt man, wenn Methoden kombiniert werden, die auf verschiedenen Informationen beruhen. Wenn man beispielsweise die Ergebnisse von Umfragen verschiedener Institute, welche im gleichen Zeitraum durchgeführt wurden, aggregiert, dann liefert die Kombination bessere Ergebisse als die einzelnen Umfragen. Das liegt daran, dass die Institute unterschiedlich vorgehen, beispielsweise in der Rekrutierung der Teilnehmer oder der Gewichtung der Rohdaten. Daraus resultierende systematische und auch zufällige Fehler werden durch die Aggregation ausgeglichen.

Und die Fehler können sich nicht potenzieren?
Potenzieren nicht, aber es kann schon sein, dass sich alle in die gleiche Richtung irren. Den Fall hatten wir ja letztendlich im vergangenen Jahr in den USA. Aber in der Regel ist es so, dass sich die Fehler ausgleichen. Der Effekt der Fehlerreduktion durch Kombination ist aber relativ gering, wenn alle Vorhersagen auf der gleichen Methode und den gleichen Daten beruhen.

Wahlforschung ist jedoch nicht nur die Sonntagsfrage. Eine andere klassische Methode in der Wahlforschung ist, nach den Erwartungen der Leute zu fragen. „Was glauben Sie, wer wird die Wahl gewinnen?“ Das ist meine Lieblingsfrage, aber sie wird derzeit in Deutschland meines Wissens von keinem Institut verwendet. Die Wahlerwartungsfrage ist übrigens älter als die Wahlabsichtsfrage. Die ersten Studien sind in den 30er Jahren in den USA erschienen, also noch vor Gallup. Und die Methode liefert sehr gute Prognosen.

Andreas Graefe

ist Inhaber der Sky Stiftungsprofessor Customer Relationship Management an der Hochschule Macromedia in München.
Wie kommt es, dass die Frage nach dem Wahlausgang eine bessere Prognose liefert als die Frage nach der Wahlabsicht?
Mal angenommen, bei allen Befragten ist der Wunsch der Vater des Gedanken. Dann würden alle Befragte auch in der Wahlerwartungsfrage angeben, für wen sie wählen würden, und die Frage würde die gleichen Ergebnisse liefern wie die Sonntagsfrage. Das ist aber nicht der Fall. Ein Teil der Befragten bezieht weitere Informationen mit ein, beispielsweise, was das persönliche Umfeld, die Familie, Freunde und Kollegen denken. Dies Teil erhöht die Genauigkeit der Methode. Die Theorie dahinter ist Schwarmintelligenz, die Weisheit der Vielen.

Eine ähnliche Methode, die ebenfalls auf den Erwartungen basiert, sind Prognosemärkte. Hier schließt man eine Wette auf den Wahlausgang ab. Aus Sportwetten weiß man, es ist wahnsinnig schwierig die Quote zu schlagen, weil die zu jedem Zeitpunkt die aggregierte Meinung aller Teilnehmer wiederspiegelt. Prognosemärkte haben ebenfalls eine sehr lange Tradition in der Wahlvorhersage und waren in den USA bereits im 19. Jahrhundert populär. Die Quoten dieser Wetten wurden regelmäßig in der New York Times als Prognosen veröffentlicht. Prognosemärkte funktionieren gut, aber nur, wenn echtes Geld im Spiel ist.

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Bild: Pixabay

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Welche anderen Methoden nutzen Sie?
Die älteste Methode überhaupt: Wir fragen Experten, in unserem Fall akademische Wahlforscher, was passieren wird. Und wir verwenden quantitative Modelle, entwickelt von Politikwissenschaftlern. Diese basieren meist auf der Theorie des retrospektiven Wählens. Demnach überlegen Wähler, wie gut es ihnen geht und wie gut die Regierung ihren Job gemacht hat, und treffen dann eine Wahlentscheidung. Solche Modelle verwenden eine Reihe von Indikatoren wie beispielsweise den Zustand der Volkswirtschaft oder die Zeit, wie lange eine Partei bereits an der Macht ist. Auf Basis historischer Daten wird dann ein Modell geschätzt, welches verwendet werden kann, um mit Beobachtungen der aktuellen Situation zu einer Prognose zu kommen.

Das hat auch Allan Lichtman bei der US-Wahl gemacht und damit richtig gelegen?
Lichtmans Modell ist ähnlich. Er nimmt zusätzlich noch andere Indikatoren mit ins Modell, wie politische Skandale oder das Charisma der Kandidaten. Richtig lag aber übrigens auch er nicht, da sein Modell prognostiziert hat, dass Trump die meisten Stimmen gewinnen würde, was ja bei weitem nicht der Fall war.

Welche Methode taugt denn am besten? 
Das ist aus meiner Sicht die falsche Frage. Jede Methode hat Vor- und Nachteile. Zudem schwankt die Genauigkeit der verschiedenen Methoden stark von Wahl zu Wahl. Daher ist es wahnsinnig schwierig im Vorfeld zu sagen, welche Methode die besten Ergebnisse liefern wird. Genau deshalb funktioniert die Kombination so gut. Durch die Kombination verschiedener Methoden, haben wir den Effekt, dass sich die Fehler ausgleichen, weil sich in der Regel nicht alle Methoden in die gleiche Richtung irren, speziell wenn diese auf verschiedenen Daten beruhen. Das ist die zentrale Erkenntnis aus der Prognoseforschung der vergangenen 50 Jahre.

Welche Ziele haben Sie für die Zukunft? 
Unser nächstes großes Ziel ist die EU-Parlamentswahl 2019 in 27 Ländern zu begleiten. Hierfür haben wir eine Förderung der Google Digital News Initiative bekommen. In verschiedenen Sprachen sollen automatisierte Texte – Stichwort Roboterjournalismus – zu den Prognosen veröffentlicht werden. Außerdem arbeiten wir stark an der Visualisierung der Prognosen. Die große Herausforderung ist es, die Unsicherheit, die selbst den besten Prognosen immer noch anhaftet, besser zu kommunizieren. Das war aus meiner Sicht im vergangenen Jahr das große Problem, sowohl beim Brexit als auch bei der US-Wahl. Niemand war in der Lage den Leuten zu erklären, welche Unsicherheit in den Vorhersagen enthalten ist. Die bessere Kommunikation von Unsicherheit ist ein großes Ziel des Projektes.

Herr Prof. Graefe, ich danke Ihnen für das Gespräch.

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