Wahlen sind aus mehreren Gründen eine nervenaufreibende Angelegenheit, einschließlich ihres scheinbaren Mangels an Vorhersehbarkeit. Ergebnisprognosen, die mit großer Zuversicht vor den Wahlen abgegeben werden, werden regelmäßig auf den Kopf gestellt.
Für Journalisten und Wähler kann das Ganze verunsichern. Aber für Politikwissenschaftler liegen die Probleme tiefer. Schließlich sagen fehlerhafte Prognosemodelle etwas über ihr Verständnis davon aus, wie der gesamte Prozess funktioniert.
Eine Gruppe von Forschern, die an der Schnittstelle von Statistik und Sozialwissenschaften arbeiten, sagt, sie habe eine Antwort. In einem neu veröffentlichten Arbeitspapier stellt Gary King, Professor an der Albert J. Weatherhead III University und Direktor des Institute for Quantitative Social Science, ein neuartiges statistisches Modell vor und testet seine Zuverlässigkeit an mehr als 10.000 US-Kongresswahlen über mehr als sechs Jahrzehnte. Wichtiger für King und seine Co-Autoren – Professor Jonathan N. Katz und Doktorand Danny Ebanks vom Caltech – ist, dass ihre verbesserte Methode neue Erkenntnisse über die amerikanische Demokratie ans Licht brachte.
Wahlprognosen machen „oft Spaß, sind aber selten ein großes wissenschaftliches Thema“, bemerkte King, Politikwissenschaftler und Statistiker. Zu den wichtigsten Fragen für Politikwissenschaftler gehört, ob die Neuverteilung, Registrierung und Wahlregeln fair sind oder ob das Electoral College Wahlen zugunsten der einen oder anderen Partei beeinflusst. „In unserem Papier fragen wir auch, ob Amtsinhaber mit so konstant hohen Wahrscheinlichkeiten gewählt werden, dass sie sich nie um ihre Jobs sorgen müssen, und so die Reaktionsfähigkeit der Gesetzgeber gegenüber der Öffentlichkeit verschwindet“, fügte King hinzu.
Wenn Politikwissenschaftler Wahlen vorhersagen, besteht ihre Hauptmotivation darin, Modelle zu validieren, die zur Untersuchung dieser wissenschaftlichen Interessen verwendet werden. Nach Kings Einschätzung braucht es „ein wahnhaftes Maß an Optimismus“, um Modelle anzuwenden, die bei der Vorhersage von Wahlen schlecht abschneiden, „um etwas über äußerst wichtige Merkmale der amerikanischen Demokratie zu erfahren, die nicht direkt verifiziert werden können“.
Das Standardmodell wurde dennoch verwendet, um Reportern nachzugeben, die verzweifelt nach Prognosen suchen. „Politikwissenschaftler verwenden dieses Modell seit Jahrzehnten“, sagte King, der sich selbst zu diesem Lager zählt. Schließlich funktioniert das Standardmodell für bestimmte statistische Größen gut genug. „Aber wenn Sie sich vollständige probabilistische Vorhersagen von Wahlen ansehen, die zum Verständnis des Gesamtbildes der Demokratie erforderlich sind, ist es einfach schrecklich“, sagte er.
Wie das Papier betont, beginnt das Problem damit, dass das Standardmodell mehrere „bekannte Unbekannte“ nicht berücksichtigt, um einen Ausdruck des ehemaligen Verteidigungsministers Donald Rumsfeld zu zitieren, oder allgemein bekannte Faktoren, die Wahlen regelmäßig beeinflussen, während es schwierig ist, sie in die Modellierung einzubeziehen . Das alte Modell berücksichtigt nur einen dieser Faktoren, die so genannte „District Uniqueness“ – vielleicht vertritt ein langjähriger Vertreter eine eigenwillige Ideologie.
Das neue Modell, das King et al. auf der Jahrestagung der Gesellschaft für Politische Methodologie im letzten Sommer vorgestellt, fügt vier weitere „bekannte Unbekannte“ hinzu. Die eine ist für politische Überraschungen auf Distriktebene – sagen wir, eine plötzliche Anklage oder das, was Politikwissenschaftler ein „herästhetisches Manöver“ nennen, bei dem der strategische Schachzug eines Kandidaten die gesamte Agenda auf den Kopf stellt. Ein anderer ist für Schaukeln von Küste zu Küste, die das Gleichgewicht für die eine oder andere Partei verschieben.
Die Datenwissenschaftler verwendeten ihr Modell, um 10.778 US-Kongresswahlen auf Bezirksebene von 1954 bis 2020 zu analysieren, ein Ansatz mit seinem hochgradig abgestimmten Algorithmus, der „selbst vor ein paar Jahren rechnerisch nicht durchführbar gewesen wäre“. Die Co-Autoren haben für den Betrieb ihres Datensatzes einen neuen Hochleistungsserver angeschafft. Eine vollständige Analyse dauerte immer noch 48 Stunden.
Bestimmten Ergebnissen wurden vom Standardmodell Wahrscheinlichkeiten von eins zu 10.000 oder weniger zugeordnet. Dennoch kam es allein im Jahr 1958 bei 12 von 435 Wahlen zu Ereignissen mit diesen hohen Chancen. Im Gegensatz dazu wurden bei Verwendung des neuen Modells solche Diskrepanzen nur bei einer Wahl im gesamten Datensatz gefunden. Mit anderen Worten, das neue Modell generierte genauere Wahrscheinlichkeiten, sodass ein Ereignis, das insgesamt etwa bei einem von fünf Mal erwartet wurde, tatsächlich in 20 Prozent der Fälle eintrat.
King und seine Co-Autoren wendeten ihr Modell schnell auf die Untersuchung groß angelegter Muster bei Kongresswahlen und der amerikanischen Demokratie im Allgemeinen an. Ein Ergebnis war nicht gerade eine Offenbarung, abgesehen davon, dass es endlich zu einem statistischen Modell und seinen empirischen Ergebnissen passte. Sie fanden heraus, dass die letzten sechs Jahrzehnte in Bezug auf Wahlergebnisse und das Zweiparteiensystem in drei verschiedene Epochen eingebrochen sind.
Die Parteien schienen in den 1950er und 1960er Jahren und erneut nach 2000 stark aufeinander abgestimmt zu sein (was bedeutet, dass sie intern konsistent und voneinander verschieden waren). Standardmodell würde vorschlagen.
Die 1950er und 1960er Jahre unterscheiden sich jedoch in einem wesentlichen Punkt von heute. „In der Anfangszeit waren die Parteien ausgerichtet, aber sie waren nicht sehr polarisiert“, erklärte King. „Beide Parteien würden schießen, um Wähler in der Mitte zu erobern. Heute sind die Parteien immer noch stark verbündet. Sie sind nur zufällig polarisiert und so hoch parteiisch. Sie schießen nicht auf den Medianwähler, sie appellieren an ihre extremen Anhänger. “
Was ist in der Zeit dazwischen passiert? Die frühere Ausrichtung habe in den 1970er, 80er und 90er Jahren viel von ihrem Wert verloren, erklärte die Zeitung, möglicherweise aufgrund von Faktoren wie dem Bürgerrechtsgesetz von 1964 und der Opposition jüngerer Wähler gegen die Politik beider Parteien in Vietnam. Es überrascht nicht, dass die Wahlen in dieser Zeit unsicherer wurden.
Während die politischen Parteien darum kämpften, Wähler zu organisieren, arbeiteten die Amtsinhaber daran, mächtiger und unabhängiger zu werden. „Eine ganze Literatur ist entstanden, als man beobachtete, wie der durchschnittliche Vorteil der Amtszeit in den 80er und in den 90er Jahren zunahm“, sagte King. „Das bedeutete, dass die erwartete Stimmenzahl für die Amtsinhaber höher war. Eine große Überraschung, die wir fanden, war, dass dies nicht bedeutete, dass die Amtsinhaber eher gewählt wurden, denn wenn der erwartete Vorteil der Amtsinhaber höher war, war die Unsicherheit in Bezug auf die Vorhersage viel größer .“
Tatsächlich enthüllt das neue statistische Modell die allerersten richtig kalibrierten Wahrscheinlichkeiten in Bezug auf Gewinne und Verluste von Amtsinhabern. Es stellt sich heraus, dass die Wahrscheinlichkeit eines Amtsverlusts über alle drei Epochen hinweg relativ konstant und recht hoch blieb. Und es gibt ein Szenario, in dem es geradezu gefährlich ist, ein Amtsinhaber zu sein, mit einer Wahrscheinlichkeit von eins zu fünf, von den Wählern gefeuert zu werden.
„Wir zeigen, dass Amtsinhaber der Präsidentenpartei mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa 20 Prozent ihre Sitze bei Zwischenwahlen verlieren – und schon immer hatten“, sagte King. „Sie können in jeder anderen Zeit verlieren, aber dann sehen wir, dass viele von ihnen ausgelöscht werden, oder zumindest diejenigen, die nicht genau auf die Bedürfnisse und Vorlieben ihrer Wähler achten.“
Mehr Informationen:
Wenn ein statistisches Modell vorhersagt, dass gemeinsame Ereignisse nur einmal in 10.000 Wahlen auftreten sollten, ist es vielleicht das falsche Modell: gking.harvard.edu/files/gking/files/10k.pdf
Zur Verfügung gestellt von der Harvard Gazette
Diese Geschichte wird mit freundlicher Genehmigung von veröffentlicht Harvard Gazette, die offizielle Zeitung der Harvard University. Weitere Universitätsnachrichten finden Sie unter Harvard.edu.