Der Volksverpetzer Umfragetrend
Der Volksverpetzer-Umfragetrend! Ihr seht im Internet regelmäßig Wahlumfragen von verschiedenen Instituten mit teils unterschiedlichen Ergebnissen. Was stimmt wirklich?
Unser Umfragetrend berechnet aus den Umfragen des letzten Monats einen nach Zeit gewichteten Durchschnitt. Wenn ihr wissen wollt, was der Trend genau macht, schaut gern in den folgenden Erklärungen und FAQs!
Wir werden demnächst auch den Code dahinter veröffentlichen, denn der Umfragetrend soll ein Open-Source-Projekt sein. Wir freuen uns auf euer Feedback und gern auch Verbesserungsvorschläge!
Wie funktioniert der Umfragetrend?
Okay, wir könnten euch auch einfach immer die aktuellen Umfragen der Institute zeigen und es würde vermutlich ausreichen, um halbwegs abzubilden, in welchen Größenordnungen die Parteien unterwegs sind. Doch einzelne Umfrageergebnisse können verzerrt sein oder überinterpretiert werden. Nur weil eine Partei im Vergleich zu letzter Woche ein Prozentpunkt mehr hat, heißt das nicht, dass diese Partei direkt im Aufwärtstrend ist – es könnte theoretisch auch einfach statistisches Rauschen sein. Deswegen bieten wir euch etwas Besseres an: Den Volksverpetzer-Umfragetrend.
Wir berechnen dabei eine Art „Durchschnitt“ aller Umfrageergebnisse der letzten 31 Tage. Dabei berechnen wir aber nicht einfach nur den Mittelwert aller Umfrageergebnisse, sondern gewichten auch noch zeitlich, sodass aktuelle Umfragen den höchsten Einfluss haben und ältere Umfragen vor allem der „Glättung der Ergebnisse dienen
Warum zeitliche Gewichtung?
Auch die Zeit hat starken Einfluss darauf, wie viel Aussagekraft eine Umfrage hat. Es ist intuitiv leicht zu erkennen, dass ich besser vorhersagen kann, welche Partei jemand morgen wählen würde, als in einem Monat. Übertragen auf die Umfrageergebnisse heißt das: Ältere Umfrageergebnisse sagen schlechter vorher, wie jemand heute wählen würde, als neuere.
Aber könnte man dann nicht einfach nur das aktuelle Umfrageergebnis nehmen? Könnte man schon – aber dann ist die Gefahr, zu viel Vertrauen in eine einzelne (möglicherweise fehlerhafte) Umfrage zu stecken, hoch.
Hier gilt: Die Masse machts. Um solche Ausreißer zu „glätten“, berechnen wir auch viele ältere Umfrageergebnisse mit ein.
Damit diese aber weniger Einfluss auf den aktuellen Trend als neuere Umfragen bekommen, haben wir die zeitliche Gewichtung hinzugefügt.
Wie wir die zeitliche Gewichtung berechnet haben
Auch die Zeit hat starken Einfluss darauf, wie viel Aussagekraft eine Umfrage hat. Es ist intuitiv leicht zu erkennen, dass ich heute besser vorhersagen kann, welche Partei jemand morgen wählen würde, als in einem Monat. Deswegen haben wir auch eine zeitliche Gewichtung hinzugefügt.
Inhaltlich ist das deutlich einfacher zu verstehen, mathematisch wird es aber komplizierter. Denn wir wissen zwar, dass ältere Umfragen niedriger bewertet werden sollten als neuere – doch „wie viel“ schlechter sind ältere Umfragen? Wie genau setzt man das mathematisch um?
Unsere Lösung: Wir haben uns erst einmal wieder angeschaut, wie die zeitliche Entfernung von Umfragen in der Vergangenheit in die Qualität der Umfragen reingespielt hat. Dazu haben wir alle Umfragen, die in den vergangenen 16 Landtagswahlen sowie der letzten Bundestagswahl in den letzten 31 Tagen vor der Wahl durchgeführt wurden, analysiert. Wir haben jeweils berechnet, wie weit die Institute in Summe vom tatsächlichen Wahlergebnis abgewichen sind.
Mit Hilfe von etwas Regression und etwas mathematisch-kreativer Unterstützung durch ChatGPT haben wir dann eine Formel erarbeitet, die jeder Umfrage Punkte zuteilt, basierend darauf, wie lange sie zurückliegt. Die Formel sieht so aus:
Die mathematisch Bewanderten werden erkennen, dass es sich um eine Kombination aus einer linearen und einer quadratischen Formel handelt. Diese Formel ist nur eine Annäherung an die Realität – tatsächlich lässt sich kein perfekter Zusammenhang zwischen Zeit und Abweichung herstellen. Aber so sind wir ziemlich nah dran.
Mit dieser Formel wird jetzt für jede Umfrage der letzten 31 Tage eine Gewichtung berechnet. Dann wird zunächst pro Umfrageinstitut ein gewichteter Durchschnitt gebildet, in den alle Umfragen des Instituts entsprechend ihres Gewichts eingehen.
Final wird dann noch ein Schnitt aus all diesen Institut-Durchschnitten gebildet. Wie viel Einfluss der Schnitt jedes Instituts auf das Gesamtergebnis hat, hängt dabei davon ab, wie hoch die summierte Gewichtung aller Umfragen dieses Instituts ist.
FAQs
Empty
Your content goes here. Edit or remove this text inline or in the module Content settings. You can also style every aspect of this content in the module Design settings and even apply custom CSS to this text in the module Advanced settings.
Könnt ihr mir garantieren, dass euer Wahltrend das Ergebnis der nächsten Wahl exakt voraussagt?
Nein.
Es ist letztlich eine Prognose, die auf verschiedenen Annahmen beruht. Die Annahmen legen wir euch oben transparent dar. Doch sicherlich wird auch unser Wahltrend das Ergebnis einer Wahl nicht korrekt vorhersagen können.
Da sich der Wahltrend an aktuellen Umfragen orientiert, können wir zumindest garantieren, dass die Parteien grob in den Größenordnungen dargestellt werden, in denen sie sich auch realistisch befinden dürften. Doch gerade zu Fragen, bei denen es auf Genauigkeit ankommt (z.B.: Schafft eine Partei die 5-Prozent-Hürde?) können wir nicht immer mit Sicherheit antworten.
Was mache ich, wenn mir euer Wahltrend nicht gefällt?
Variante 1: Du hältst die Annahmen, die wir treffen, nicht für sinnvoll oder glaubst, dass unsere Berechnungsmethode schlecht ist
Dann schreib uns gern eine Mail an [email protected] und schlage uns Veränderungen vor. Wir werden auch immer weiter an diesem Prognosemodell arbeiten und lassen gern neues Wissen mit einfließen!
Variante 2: Dir gefällt einfach nicht, dass eine Partei, die du magst, hier schlechter dasteht als in irgendeiner einzelnen Umfrage
Das tut uns Leid, aber die Aufgabe des Wahltrends ist es nicht, einer gewissen Partei zu „helfen“ oder zu „schaden“. Unser Ziel ist es, faktenbasiert die Umfragen zu analysieren und ein möglichst realitätsnahes Ergebnis zu präsentieren.