Umfragen US Wahl 2024 Viele Grafiken auch von deutschen Datenanbietern wie Statista – basieren auf Zahlen des amerikanischen Anbieters „RealClearPolitics“ (RCP). Eines der Grundprobleme dabei ist, dass RCP eigentlich keine Umfragen selbst erstellt, sondern einen Durchschnitt anderer US Wahl Umfragen zusammenfasst und dabei seine eigenen, unbekannten heuristischen Algorithmen verwendet. Diese Algorithmen basieren ausschließlich auf dem Trial and Error Prinzip und sind in keiner mathematischen Hinsicht zuverlässig. Aber viel schlimmer noch: In den Diagrammen dazu sieht man überhaupt nicht, dass die Linie sich aus unterschiedlichen Quellen speist. Je nachdem welche Umfrage gerade zur Verfügung steht.
Was besonders schwierig ist: Die zwei gewichtigsten Effekte lassen sich durch keine Wahlumfrage vorhersehen und wirken aber umso deutlicher, je umkämpfter die Wahl ist:
- Am stärksten wird der Ausgang einer Wahl davon beeinflusst, wie es den Parteien gelingt ihre eigene Wählerschaft zu motivieren auch tatsächlich an die Wahlurne zu gehen, also von der Wahlbeteiligung. Während die Zustimmungswerte zu den Kandidaten meist um ca. 4-5 Prozent maximal auseinander liegen, schwankt die Wahlbeteiligung zwischen 45 bis 70 Prozent!
- Auch der zweit einflussreichste Aspekt, die Mobilisierung der bisherigen Nichtwähler, zahlt auf die Wahlbeteiligung an sich an. Diese beiden Faktoren sind in den Prognosen nicht abzubilden. Je umstrittener die Wahl, desto stärker weichen die Ergebnisse daher von den Prognosen ab.
Auch wenn es noch weitere immanente Fehlerquellen in den US Wahl Umfragen gibt, die am Ende des Artikels aufgeführt sind, möchten wir hier darauf eingehen, wie die Ergebnisse einer Umfrage zu einem reinen Bauchgefühl verkommen, selbst wenn die Wahlumfrage dahinter so präzise wie möglich ausfällt und von allen Umfragekritikern gemeinhin ignoriert wird: Es ist die verfälschende Art und Weise der Diagramme.
Umfragen US Wahl 2024 – Verfälschende Diagramme führen in die Irre
Werfen wir einen Blick darauf, was wir zu sehen bekommen und worüber wir sprechen wollen. Hier sind einige Beispiele von vergangenen Umfrageergebnisgrafiken von Statista, The New York Times, Spiegel Online und schließlich RCP selbst zu den nationalen US-Präsidentschaftswahlen 2016 (auch wenn dies hier veraltet anmuten mag, ist es 2024 immer noch aktuell):
Allen diesen Diagrammen ist gemeinsam, dass sie die Vorstellung einer exakten numerischen Unterstützung für einen Kandidaten (in diesem Fall Donald Trump oder Hillary Clinton) zu einem bestimmten Zeitpunkt nahelegen, indem sie durch ein eindeutiges Liniendiagramme veranschaulicht werden (vielleicht will man den Lesern einfach nicht zu viel zumuten).
1. Fehler: US Wahl Umfragen dramatisieren und verzerren oft die tatsächliche Unterstützung erheblich
Während alle Diagramme standardmäßig eine abgeschnittene x-Achse zeigen, wird impliziert, dass das Rennen um das Weiße Haus, durch eine überzeichnete Auf- und Abwärtsbewegung der Linien, scheinbar mit einer schnell wechselnden Wählerunterstützung verbunden ist. Das stimmt allerdings überhaupt nicht!
Tatsächlich gibt es nur etwa 4-5 Prozent aller Wähler, die sich bereits Monate zuvor noch nicht entscheiden können, wie sie am Wahltag abstimmen werden. Und es gibt eine große Masse an Stammwählern, eine solide Unterstützungsbasis für jeden Kandidaten, die sich über denselben Zeitraum hinweg nicht verändern wird! Man kann es in den verzerrenden Diagrammen so aber einfach nicht sehen.
Erst wenn man die Diagramme zumindest auf den Nullpunkt bezieht, wird das sehr deutlich.
2. Fehler: Verschiedene Quellen werden oft im Hintergrund zu einer Zahl kombiniert
Obwohl die Linien der Diagramme so tun, als würden sie die Ergebnisse einer Umfrage zeigen, sind die Linien tatsächlich Ergebnis eines irgendwie generierten Durchschnitts vieler verschiedener Quellenumfragen mit absolut unterschiedlichen und oft sogar gegensätzlichen Ergebnissen, Abweichungen und befragten Gruppen.
3. Fehler: Diagramme von US Wahl Umfragen ignorieren häufig die Unsicherheiten „repräsentativer“ Gruppen
Wenn Sie beim Anblick des Diagramms jetzt schon denken: Was für ein Durcheinander, dann haben Sie Recht! Aber es ist die Grundlage für unsere Prophezeiungen und es ist immer noch nicht richtig.
Jede Umfrage hat eine Fehlerspanne und innerhalb dieser Fehlerspanne ist es sehr wahrscheinlich, dass das korrekte Ergebnis der Umfrage irgendwo innerhalb dieses möglichen Intervalls liegt und nicht genau in der Mitte. In dem Moment, wo man eineandere repräsentative Gruppe befragen würde, würde man irgendein Ergebnis erhalten, das sich sehr wahrscheinlich in diesem breiten Korridor befindet und eben nicht an dem Punk mit der allerhöchsten Wahrscheinlichkeit.
Wenn das Ergebnis einer Umfrage beispielsweise mit einer ± Fehlerquote von 3% angegeben wird, ist es sehr wahrscheinlich, dass die tatsächliche Punktzahl 43% oder sogar 37% beträgt, wenn der Wert der Linie bei 40% liegt. Es ist einfach nicht möglich, eine genauere Aussage zu erhalten, wenn man nur die begrenzte Anzahl der für diese spezielle Umfrage befragten Wähler berücksichtigt.
Und denken Sie an die schnell wechselnden Wähler, die Wähler die nicht zur Wahl gehen wollen (wobei sie nicht wiesen welcher Teil der Wählerschaft nicht wählen gehen wird) oder die angesprochene Größe der bisherigen Nichtwähler: Die Fehlerquote bei der Umfrage addiert sich auf diese Unsicherheit auf. Die Aspekte zusammen ergeben also eine wesentlich, erhöhte Unsicherheit. Mit den genannten, empirisch basierten Algorithmen versuchen RCP und andere nun, die wahre Verteilung der Stimmen zu ermitteln, statt all dieser Unsicherheiten, in der Darstellung deutlich zu machen.
Zugebenen, es würde eben so aussehen, als wären die Prognosen kaum belastbar. So etwas will man einfach so nicht darstellen.
Und was logisch erscheinen mag, ist in Wirklichkeit keine Lösung für die erhöhte Unsicherheit: Selbst wenn Sie auf magische Weise viele ungenaue Ergebnisse mitteln, um ein korrektes und besseres Ergebnis mit weniger Unsicherheit zu erhalten, wird die gemittelte Punktzahl immer noch nicht genauer! Im oberen Diagramm finden Sie eine Reihe repräsentativer Umfragen, die die Unterstützung für Hillary Clinton und Donald J. Trump innerhalb ihrer gegebenen Unsicherheit bzw. ihrer Fehlermarge zeigten:
Und ganz korrekt: Wenn man Prozentwerte vergleicht, sollte man sich immer auf 100 Prozent beziehen. Und nun liegt es an Ihnen, was Sie von der Meinungsumfragezeile halten.
Richtig gezoomt und um alle Unsicherheiten ergänzt, zeigt das Diagramm genau das was die Wahlumfragen darstellen: Eine grobe, unbestimmte Prognose der Ergebnisse einer Grundstimmung vor einer tatsächlichen Wahl, mit kleinen Tendenzen, die unsicher und unklar sind.
Warum Wahlumfragen aber in sich bereits sehr fehlerbehaftet sind
- Es ist schwierig, eine Gruppe notwendiger repräsentativer Wählergruppen zusammenzustellen, und Abweichungen werden von den Meinungsforschern immer wieder „erfahrungsgemäß angepasst und korrigiert“.
- Je kleiner die politische Gruppierung ist, der ein Befragter angehört, desto ungenauer ist die Befragung. Gerade bei neuen oder umstrittenen Gruppierungen sind die Abweichungen oft besonders hoch, da diese über keinen festen Wählerstamm verfügen und besonders anfällig für spontane Zustimmung und Ablehnung sind. Je mehr Unterstützer einer Gruppierung befragt werden können, desto geringer ist die zu erwartende Abweichung von der Gesamtwählerschaft.
- Wahlumfragen werden häufig auf 95 % aller Stimmen berechnet, aber die tatsächliche Wahlbeteiligung schwankt in der Regel stark und umfasst nur zwischen 45 und 70 Prozent aller Wähler, was die Wahl erheblich verzerren kann, da man nicht weiß, welcher Teil der Wählerschaft am Wahltag tatsächlich abstimmt.
- Einige Meinungsforscher mitteln die Zahlen ausgewählter Wähler, da sie diese einfach nicht kontaktieren konnten, z. B. in ihren Telefonumfragen. Allerdings weiß ein Meinungsforscher ja nicht, wen er nicht erreicht hat. Das „Mitteln“ ist daher ein reines Raten, das sehr falsch liegen kann, je weniger repräsentativ Ausgewählte nicht erreicht werden.
- Das Wahlverhalten wird am Wahltag vor der Wahlurne gerade bei Wechselwählern, oft völlig anders sein, als das empfundene, prognostizierte Verhalten Wochen zuvor.
- Es gibt immer eine große Gruppe von Wählern, über alle politischen Richtungen verteilt, die einfach keine feste Meinung zu ihrer zukünftigen Stimmabgabe hat und nur eine zufällige Schätzung ihrer eigenen Stimme abgeben. Diese kann erheblich von der tatsächlichen Entscheidung abweichen.
- Antworten, die in einer öffentlichen oder selbst privateren Situation gegeben werden, unterscheiden sich von geheimen Entscheidungen, die in einer Wahlkabine getroffen werden. Dieser Effekt ist umso größer, je extremer die eigene politische Haltung ist. Öffentlich neigen Menschen dazu, ihre unpopuläre Haltung eher zu verbergen.
- Bei einer Direktwahl (wie auch dem Electoral College in den USA) erhält ein Kandidat oder die jeweiligen Wahlmänner bei einer einfachen Mehrheit alle Stimmen und alle anderen Stimmen – im Gegensatz zur reinen Verhältniswahl – verfallen komplett (The winner takes it all). Je ungleicher Wähler über die verschiedenen Wahldistrikte verteilt sind, desto stärker weicht das Ergebnis zum Teil erheblich von den reinen Wahlumfragen ab, da diese fast immer nur die reine Verteilung einer Verhältniswahl widerspiegeln. Hillary Clinton hatte 2016 über 2 Millionen Stimmen mehr als Donald Trump und aufgrund dieser Tatsache dennoch die US Wahl verloren.
- Doch unabhängig von diesen oben erwähnten immanenten Fehlerquellen in den US Wahl Umfragen möchten wir hier darauf eingehen, wie die Ergebnisse einer Umfrage zu einem reinen Bauchgefühl verkommt, selbst wenn die Wahlumfrage dahinter so präzise wie möglich ausfällt und von allen Umfragekritikern gemeinhin ignoriert wird: Es ist die verfälschende Art und Weise der Diagramme.
- Doch unabhängig von diesen oben erwähnten immanenten Fehlerquellen in den US Wahl Umfragen möchten wir hier darauf eingehen, wie die Ergebnisse einer Umfrage zu einem reinen Bauchgefühl verkommt, selbst wenn die Wahlumfrage dahinter so präzise wie möglich ausfällt und von allen Umfragekritikern gemeinhin ignoriert wird: Es ist die verfälschende Art und Weise der Diagramme.
