Besser als die gefĂŒhlte Wahrheit: Eine Wahlprogrammanalyse von SPD und Union des Manifesto Projekts

Wie war das nochmal mit der gefĂŒhlten Wahrheit – die Parteien unterscheiden sich kaum und um Inhalte geht es ihnen nicht? Der aktuelle Wahlkampf ist vor allem ein Kampf gegen die Langeweile. Große Unterschiede zwischen SPD und Union sind kaum auszumachen. Kann unsere Analyse der Wahlprogramme dieses GefĂŒhl bestĂ€rken oder zeigt sie, dass sich die Parteiprogramme doch unterscheiden? Unsere Analyse kann zumindest einen kleinen Einblick geben, wo die SPD und Union sich auch heute unterscheiden und fĂŒr welche Themen sie sich einsetzen. Auch wenn sich die thematische Schwerpunktsetzung in den Wahlprogrammen beider Parteien Ă€hneln, zeigt ein detaillierter Blick, dass es besonders bei gesellschaftspolitischen Fragen große Unterschiede zwischen den Parteien gibt.

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Wahlprogramme sind besser als ihr Ruf

Wahlprogramme werden in der Öffentlichkeit oft kritisch beĂ€ugt: Sie enthielten leere Versprechungen, seien den WĂ€hlern nicht bekannt und die Unterschiede zwischen den Parteien marginal. Die empirische Forschung und das am WZB angesiedelte Manifesto­ Projekt hingegen zeigen, dass die Wahlprogramme die Politik nach der Wahl bestimmen, die In­halte der Programme ĂŒber unterschiedliche KanĂ€le den WĂ€h­lern bekannt gemacht werden und sich die Wahlprogramme der Parteien sehr wohl hinsichtlich der Themenschwerpunkte und Sachfragenpositionen unterscheiden.

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Ost versus West, arm versus reich, homogen versus heterogen? Eine Nachlese zur Abgeordnetenhauswahl in Berlin

Kurz gesagt: Die Abgeordnetenhauswahl in Berlin offenbarte große Unterschiede zwischen Ost und West bezogen auf das Abschneiden einzelner Parteien. Wir gehen in diesem Beitrag der Frage nach, ob es tatsĂ€chlich ein spezifisches Wahlverhalten in Ost- und Westberlin gibt, oder, ob eine ungleiche Verteilung von wahlentscheidungsrelevanten Strukturfaktoren zwischen den beiden Teilen der Stadt, wie etwa sozio-ökonomischer Status oder Anteil von Personen mit Migrationshintergrund im jeweiligen Wahllokalbezirk, fĂŒr diese Unterschiede verantwortlich ist. Unsere Analysen auf Basis der mehr als 1700 Wahllokalbezirke zeigen, dass das Wahlergebnis fĂŒr die SPD, CDU, Die Linke und die FDP maßgeblich durch spezifisches Verhalten in Ost und West bestimmt wird, wĂ€hrend sich Unterschiede fĂŒr die GrĂŒne und vor allem die AfD vor allem aufgrund der divergierenden Verteilung von Strukturfaktoren ergeben.

Konkret hĂ€ngt das Abschneiden der Parteien von vielen Faktoren ab; besonders relevant sind der sozio-ökonomische Status einer Wohngegend – ein hoher Status wirkt sich positiv auf die GrĂŒnen, die FDP und Die Linke aus, wĂ€hrend gerade die AfD von einem geringeren Status profitiert – und der Migrantinnenanteil im Kiez. Hier bestĂ€tigen sich Hinweise von kĂŒrzlich stattgefunden Wahlen, da erneut die AfD dort gut abschneidet, wo es wenig Personen mit Migrationshintergrund gibt. FĂŒr die GrĂŒnen gilt das Gegenteil. Schließlich zeigt ein Blick auf die Wahlbeteiligung, dass nur die AfD wirklich vom Anstieg der Wahlbeteiligung profitiert hat, sie aber gleichsam schlecht abschneidet, wenn das Niveau der Wahlbeteiligung relativ hoch war. Anders: die AfD mobilisiert dort, wo bei der letzten Wahl kaum Interesse an der Abgeordnetenhauswahl vorhanden war.

Eine gespaltene Stadt?

Berlin hat gewĂ€hlt. Wenn man ehrlich ist und die letzten Landtagswahlen, Bundestrends und Prognosen fĂŒr die Abgeordnetenhauswahl zur Kenntnis genommen hat, dann ĂŒberrascht das Ergebnis nicht wirklich. Vieles an dieser Wahl ist zwar einzigartig in der bundesdeutschen Geschichte, wie etwa der stimmanteilschwĂ€chste Wahlsieger aller Zeiten, oder, dass fĂŒnf Parteien jeweils fast 15 oder mehr Prozent der Zweitstimmen gewonnen haben. Aber eine Überraschung? Nein, dafĂŒr waren die Anzeichen im Vorfeld zu eindeutig.

Deutlich interessanter ist die Tatsache, dass scheinbar nicht Berlin, sondern augenscheinlich Ost- und Westberlin getrennt gewĂ€hlt haben. Zu klĂ€ren bleibt zudem, welche Faktoren letztlich ĂŒber das Abschneiden der einzelnen Parteien entschieden haben. Die nach Erststimmenerfolg eingefĂ€rbte Karte mit Wahlkreisgrenzen ging durch die Medien – und natĂŒrlich durch die sozialen Netzwerke. Kennt man sich ein wenig mit dem Verlauf der ehemaligen Grenze zwischen Ost- und Westberlin aus, so fĂ€llt vor allem eine lokale HĂ€ufung von Farben, etwa Schwarz fĂŒr die CDU im Nord- und SĂŒdwesten oder Lila fĂŒr Die Linke im Osten der Stadt auf. Und natĂŒrlich das Hellblau der AfD an den nord- und sĂŒdöstlichen RĂ€ndern der Stadt. Diese Verteilung deutet schon auf relevante Unterschiede zwischen Ost- und Westberlin hin. Wie auf Bundesebene hat die Zweitstimme fĂŒr die MehrheitsverhĂ€ltnisse im Parlament ein grĂ¶ĂŸeres Gewicht. Hier sind die Unterschiede noch deutlicher, da Stimmenkonzentrationen aus Sorge, eine Stimme an eine chancenlose Kandidatin zu „verschwenden“, keine große Rolle spielen. Zudem sind diese Unterschiede politisch relevanter, da ja auch die Verteilung zwischen den Parteien insgesamt und nicht nur wie bei den Erststimmen der Gewinn eines Wahlkreises von politischer Bedeutung ist.

In Abbildung 1 sind die Zweitstimmenunterschiede zwischen Ost- und Westberlin fĂŒr alle Parteien zu sehen, die den Einzug ins Abgeordnetenhaus geschafft haben. Die Berechnung erfolgt auf Grundlage der vorlĂ€ufigen, offiziellen Zweitstimmenergebnisse (Informationen zu den Datengrundlagen und den Analysemethoden, die in diesem Beitrag verwendet werden, finden sich unten). Es ergibt sich ein Bild, das den oben beschriebenen Unterschieden bei den Erststimmen Ă€hnelt und das wir auch von der Bundesebene oder frĂŒheren Wahlen zum Abgeordnetenhaus kennen. Insbesondere die CDU, aber auch die SPD, die GrĂŒnen und die FDP schneiden in Westberlin deutlich besser ab, wĂ€hrend Die Linke in Ostberlin deutlich erfolgreicher ist. Die AfD schnitt in Ostberlin ebenfalls deutlich besser ab.

Abbildung 1: Zweitstimmenunterschiede zwischen Ost- und Westberlin

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Ist Berlin also das perfekte Beispiel fĂŒr die Existenz zweier unterschiedlicher, geographisch bestimmbarer WĂ€hlerschaften – mehr als 25 Jahre nach der Wiedervereinigung? Abbildung 1 spricht klar fĂŒr eine solche Unterteilung Berlins. Die Feststellung, dass Berlin nicht gleich Berlin ist, macht man spĂ€testens nach 20 Minuten in der Ringbahn oder bei einer Fahrt mit dem M29. Was dabei aber eben auch auffĂ€llt ist, dass die HeterogenitĂ€t Berlins keineswegs auf einen Unterschied zwischen Ost und West reduziert werden kann, sondern eigentlich viel kleinteiliger beschrieben werden muss. In beiden Teilen der Stadt gibt es arme Kieze, aber genauso auch Reihenhaussiedlungen und Vorstadtvillen. Die Unterschiede zwischen der Bergmannstraße in Kreuzberg und der Kastanienallee im Prenzlauer Berg beschrĂ€nken sich auf Tramgleise, 50 Cent mehr fĂŒr den Milchkaffee und die Tatsache, dass man in letzterer den schwĂ€bischen Akzent nicht mehr verstecken muss. Das bedeutet nicht, dass bestimmte Wohnumfelder – und damit verbunden bestimmte Bevölkerungsgruppen – zufĂ€llig ĂŒber die Stadt verteilt sind. NatĂŒrlich gibt es bestimmte HĂ€ufungen in Ost- und Westberlin und ein Zusammenhang zwischen Charakteristika eines Kiezes und den Wahlergebnissen ist nicht von der Hand zu weisen. Liegt der Fokus auf allein Ost und West, ist dies trotzdem vielleicht eher irrefĂŒhrend als hilfreich. Die GrĂŒnen sind in Westberlin nicht per se erfolgreicher, sondern sie werden eher von Personen aus besseren Wohngegenden gewĂ€hlt, die eben wiederum in West- hĂ€ufiger als in Ostberlin zu finden sind. Das deckt sich auch mit anderen Studien, etwa einer Untersuchung zu Xenophobie von Peter Selb und Johannes MĂŒller, die letzterer in der ZEIT vorgestellt hat. AuslĂ€nderfeindlichkeit ist in Ostdeutschland weiter verbreitet und stĂ€rker ausgeprĂ€gt, weil sich die Bevölkerung anders zusammensetzt als im Westen. Xenophobie begĂŒnstigende Merkmale wie geringeres Einkommen sind leider in Ostdeutschland hĂ€ufiger vorhanden. Personen mit gleichen Merkmalen weisen aufgrund eines ost- oder westdeutschen Hintergrunds aber keine Unterschiede bezĂŒglich xenophober Einstellung auf.

Ost vs. West oder arm vs. reich bzw. homogen vs. heterogen?

Um der Frage auf den Grund zu gehen, ob wir es in Berlin tatsĂ€chlich mit zwei getrennten Elektoraten oder um die ungleiche Verteilung von bestimmten Wohngegenden zwischen Ost- und Westberlin zu tun haben, prĂ€sentieren wir im Folgenden die Ergebnisse einiger Analysen auf Ebene der mehr als 1700 Berliner Wahllokalbezirke. Unsere Analyse kann zudem dazu genutzt werden, die fĂŒr die Abgeordnetenhauswahl wirklich entscheidenden Faktoren fĂŒr das Abschneiden der einzelnen Parteien zu identifizieren. Es handelt sich dabei also um Aggregatdatenanalysen, weshalb es auch um den Nachweis von Mustern und nicht um KausalzusammenhĂ€nge geht. Der Einfachheit halber sprechen wir trotzdem von Effekten sowie abhĂ€ngigen und unabhĂ€ngigen Variablen.

Die Ergebnisse in den Abbildungen 2 bis 4 entstammen Regressionsanalysen mit dem jeweiligen Zweitstimmenanteil einer Partei in einem Wahllokalbezirke als abhĂ€ngige Variable (weiterfĂŒhrende Information finden sich unten). Wir nutzen sieben unabhĂ€ngige Variablen in diesen Modellen und ĂŒberprĂŒfen, inwiefern systematische ZusammenhĂ€nge mit dem Wahlerfolg einer Partei vorliegen. Alle unabhĂ€ngigen Variablen wurden standardisiert, so dass die EinflussstĂ€rke dieser Faktoren direkt verglichen werden kann. Im Einzelnen berĂŒcksichtigen wir einen Indikator, der den sozio-ökonomischen Status im Einzugsgebiet des Wahllokalbezirks misst (hohe Werte bedeuten einen hohen Status). Dieser berĂŒcksichtigt Kurz- und Langzeitarbeitslosigkeit, wohlfahrtsstaatliche TransferbezĂŒge und Kinderarmut. Wir verwenden zusĂ€tzlich einen Indikator, der den Entwicklungstrend dieses Status misst (hohe Werte bedeuten eine positive Entwicklung). Das Ausmaß von Altersarmut und den Anteil von Personen mit Migrationshintergrund (ohne BerĂŒcksichtigung der StaatsbĂŒrgerschaft) sind ebenfalls Bestandteile des Modells. Zwei weitere unabhĂ€ngige Variablen bilden die Wahlbeteiligung sowie die VerĂ€nderung dieser im Vergleich zur letzten Abgeordnetenhauswahl im Jahr 2011 (hohe Werte bedeuten eine höhere Wahlbeteiligung 2016). Schließlich beinhaltet das Modell auch eine binĂ€re Zuordnung zu Ost- und Westberlin.

Abbildung 2 gibt Auskunft darĂŒber, ob sich auch unter Kontrolle dieser Faktoren ein Ost-West-Effekt feststellen lĂ€sst. Dabei werden fĂŒr jede der sechs kĂŒnftig im Abgeordnetenhaus vertretenen Parteien die EffektstĂ€rke und eine Irrtumswahrscheinlichkeit angegeben (95%-Konfidenzintervall). Schneidet ein Konfidenzintervall die senkrechte Linie am Nullpunkt, ist davon auszugehen, dass fĂŒr diese Partei und die entsprechende unabhĂ€ngige Variable kein Zusammenhang besteht. In der Abbildung bedeuten positive Werte einen höheren Zweitstimmenanteil in Westberlin, weshalb wir von einem „Westberlineffekt“ sprechen.

Abbildung 2: Westberlineffekt

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Ein zu schneller Blick auf die Grafik könnte zu der Annahme fĂŒhren, dass wir es tatsĂ€chlich mit zwei unterschiedlichen Elektoraten zu tun haben. Das ist prinzipiell auch richtig: FĂŒr alle sechs Parteien ergeben sich signifikante ZusammenhĂ€nge und diese sind vor allem fĂŒr die CDU und Die Linke auch außerordentlich stark. Mit anderen Worten der „Westberlineffekt“ verschwindet nicht, wenn wir auf die anderen Faktoren im SchĂ€tzmodell kontrollieren.

Wieso ist es aber nur teilweise richtig, dass wir es in Ost und West mit einer unterschiedlichen WĂ€hlerschaft zu tun haben? Hier gibt das Ergebnis fĂŒr die GrĂŒnen und die AfD den entscheidenden Hinweis. Wie in Abbildung 2 zu sehen, gewinnt die AfD in Westberlin mehr Stimmen als in Ostberlin; bei den GrĂŒnen ist es andersherum. Wie wir aus Abbildung 1 wissen, ist dies aber natĂŒrlich realiter nicht der Fall. Diese Abweichung wird nicht durch eine geringe QualitĂ€t der Modelle hervorgerufen. Der Anteil an erklĂ€rter Varianz liegt in der Regel bei 60 Prozent oder mehr mit der Ausnahme des SPD-Modells (hier sind es nur knapp 40 Prozent). Vielmehr bilden die Koeffizienten den Einfluss von „Westberlin“ ab, wenn alle anderen Variablen ĂŒber alle Wahllokalbezirke hinweg auf ihrem empirischen Mittelwert liegen. Wenn sich also die Mittelwerte der Variablen zwischen Ost- und Westberlin stark unterscheiden, wie dies etwa beim Anteil von Personen mit Migrationshintergrund der Fall ist, und der Gesamtmittelwert eher dem Westberliner Mittelwert entspricht – was ebenfalls der Fall ist, da mehr Menschen in Westberlin leben und damit auch dort mehr Wahllokalbezirke existieren – dann kommen solche Effekte zustande. Mit anderen Worten: wir finden nicht fĂŒr jede der Parteien einen Hinweis auf zwei getrennte Elektorate, sondern zumindest Hinweise, dass die auf die unabhĂ€ngigen Variablen bezogene unterschiedliche Verteilung von Wohnumfeldsmerkmalen, also demographische und sozio-ökonomische Faktoren, ebenfalls eine Rolle spielt.

Diesem Hinweis kann man mithilfe einer Mittelwertdifferenzdekomposition nachgehen. Einfach ausgedrĂŒckt liefert diese Methode eine SchĂ€tzung ĂŒber die GrĂŒnde fĂŒr Mittelwertsunterschiede zwischen zwei Gruppen – hier also fĂŒr die Differenz der Stimmanteile in Ost- und Westberlin, jeweils fĂŒr die einzelnen Parteien. Dabei wird ĂŒberprĂŒft, ob diese Unterschiede auf ungleiche Verteilungen von Merkmalen zurĂŒckgehen oder ob der Effekt dieser Merkmale auf die Zielvariable zwischen den Gruppen unterschiedlich ist. In unserem Fall können wir damit etwa zeigen, ob der Unterschied im Zweitstimmenergebnis der SPD zwischen Ost und West maßgeblich auf eine ungleiche Verteilung von Wahllokalbezirken etwa bezĂŒglich sozio-ökonomischen Status, Wahlbeteiligung oder Migrantinnenanteil zurĂŒckzufĂŒhren ist (Verteilungseffekt) oder ob sich etwa eine hohe Wahlbeteiligung in Westberlin stĂ€rker auf die SPD auswirkt als im Osten der Stadt (Wirkungseffekt).

Abbildung 3

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Ein Blick auf Abbildung 3 bestĂ€tigt den Eindruck aus der vorangegangen Grafik. Je grĂ¶ĂŸer der rote Balken – also der Verteilungseffekt – desto mehr sind Stimmanteilsunterschiede zwischen Ost- und Westberlin auf Unterschiede in den Merkmalen der Wahllokalbezirke in Ost und West zurĂŒckzufĂŒhren. Offensichtlich ist dies bei den GrĂŒnen und bei der AfD mit Abstand stĂ€rker ausgeprĂ€gt als bei den anderen Parteien. WĂŒrden sich also Ost- und Westberlin stĂ€rker in Bezug auf die untersuchten Merkmale Ă€hneln, dann wĂŒrden sich auch die Wahlergebnisse dieser beiden Parteien zwischen den beiden Teilen der Stadt angleichen. Es ist also kein divergierendes Verhalten, dass die Unterschiede hervorruft, sondern eine Folge der zwischen Ost und West systematisch existierenden, strukturellen HeterogenitĂ€t. In ganz Berlin begĂŒnstigen dieselben Faktoren die Wahl etwa der AfD, diese Faktoren sind aber so verteilt, dass die AfD eher in Ostberlin erfolgreich ist.

FĂŒr die vier anderen Parteien gilt dies nicht. Hier kann man tatsĂ€chlich von einem divergierenden Verhalten am Wahlsonntag sprechen. In Wahllokalbezirken mit bestimmten Merkmalen wird in Ostberlin Die Linke bevorzugt, wĂ€hrend sich derselbe Bezirk in Westberlin eher z.B. fĂŒr die SPD ausspricht. Wir haben also teilweise ein getrenntes Elektorat und teilweise einen regionalen Verteilungseffekt. Das mag banal klingen, sollte aber helfen, die eher ĂŒberschaubare KomplexitĂ€t der Debatte um zum Beispiel Wahlerfolge von rechtspopulistischen Parteien wie der AfD produktiv zu bereichern.

Wo du lebst bestimmt wer gewinnt!

Zum Schluss noch ein kurzer Blick auf ein paar Faktoren, die mit einem Erfolg oder Misserfolg der einzelnen Parteien bei der Abgeordnetenhauswahl einhergehen. Diese Ergebnisse lassen sich leicht vergleichbar zum „Westeffekt“ aus den Regressionsanalysen auf Aggregatsebene ableiten und können helfen, das Wahlergebnis besser einzuordnen. Die Interpretationslogik ist identisch zu jener, die Abbildung 2 zugrunde liegt. Aus PlatzgrĂŒnden beschrĂ€nken wir uns auf die Rolle von sozio-ökonomischen Status des Wahllokalbezirks, den Migrantinnenanteil und die Wahlbeteiligung.

Der sozioökonomische Status wie auch der Migrantinnenanteil spielen fĂŒr die Wahl aller Parteien eine wichtige Rolle (Abbildung 4). GrĂŒne, FDP und etwas ĂŒberraschend Die Linke sind vor allem in Gegenden erfolgreich, die sozio-ökonomisch besser gestellt sind und einen höheren Migrantinnenanteil aufweisen. Die SPD gewinnt eher in sozial schwĂ€cheren Kiezen mit vielen Personen mit Migrationshintergrund. FĂŒr CDU und AfD ergibt sich letztlich ein identisches Muster: bei beiden hilft eine schlechtere sozio-ökonomische Situation und wenig Migrantinnen beim Wahlerfolg. Zumindest fĂŒr die AfD zeigt sich somit das altbekannte Muster von schlechter sozialer Lage und wenig Kontakt zu „Fremden“ als Motor fĂŒr eine rechtspopulistische Gesinnung. Diese ZusammenhĂ€nge sind in Berlin noch deutlicher als sie es bei der Wahl in Hamburg im letzten Jahr waren (s. Beitrag von Arndt Leininger) Auf der anderen Seite sieht man auch die Besonderheit Berlins, wo die sozio-ökonomisch besser gestellten Kieze eben nicht konservativ wĂ€hlen, sondern dann doch eher bei den GrĂŒnen verortet sind.

Abbildung 4

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Die Wahlbeteiligung war in den letzten Jahren eines der großen Themen der deutschen Demokratie. Zuerst ging es lang um die Frage, wie wenig Wahlbeteiligung eine Demokratie aushalten kann und ob die Selbstexklusion weiter Teile der Bevölkerung nicht das empirische PhĂ€nomen der Krise der modernen Demokratie sei. Seit kurzem hat sich der Diskurs etwas gedreht, da ein positiver Trend fĂŒr die Wahlbeteiligung zu beobachten ist, dies aber vor allem mit dem Erstarken der AfD einhergeht und in Verbindung gebracht wird. Das Bild der AfD-WĂ€hlerin als klassischer NichtwĂ€hlerin, die nun wieder oder erstmals zum Gang an die Wahlurne motiviert wurde, wurde der Bevölkerung am Wahlabend und den Tagen danach medial geradezu aufgedrĂ€ngt. Hat die AfD auch in Berlin von einer stark gestiegenen Wahlbeteiligung profitiert und welche Effekte haben solche Entwicklungen auf die anderen Parteien?

Abbildung 5

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Auch bezĂŒglich der Wahlbeteiligung ist die Antwort komplexer als der öffentliche Diskurs erwarten lĂ€sst (Abbildung 5). Eine hohe Wahlbeteiligung war bei der Abgeordnetenhauswahl prinzipiell eher eine Katastrophe fĂŒr die AfD. Dort wo viele Leute zur Wahl gingen, schneidet die AfD viel schlechter ab als andernorts. Dies gilt auch, aber deutlich weniger stark fĂŒr die SPD und Die Linke. Auf der anderen Seite profitieren vor allem die GrĂŒnen von einer hohen Wahlbeteiligung. Interessant ist aber, dass die AfD als einzige Partei von einem Anstieg der Wahlbeteiligung im Vergleich zur letzten Abgeordnetenhauswahl in einem Kiez profitiert. NichtwĂ€hlerinnen scheinen sich tatsĂ€chlich vor allem fĂŒr die AfD zu entscheiden. Wo die Wahlbeteiligung 2011 noch gering war, gab es natĂŒrlich auch mehr Potential fĂŒr einen Anstieg und dieser drĂŒckte sich vor allem in Stimmen fĂŒr die AfD aus. Dieser Effekt ist jedoch relativ klein im Vergleich zur Rolle, welche die Wahlbeteiligung an sich oder der Anteil an Personen mit Migrationshintergrund fĂŒr das Wahlergebnis der AfD spielen.

Was bleibt ist die Feststellung, dass wir es in Berlin tatsĂ€chlich mit einem zwischen Ost und West gespaltenen Elektorat zu tun haben. Gleichzeitig beeinflusst dies den Erfolg einzelner Parteien – der GrĂŒnen und der AfD – weit weniger als bei anderen Parteien. FĂŒr die GrĂŒnen und die AfD sind die kontextuellen Unterschiede zwischen Ost- und Westberlin entscheidend. TatsĂ€chlich sind Faktoren wie sozio-ökonomische Lage, Anteil an Migrantinnen und auch Wahlbeteiligung sehr gut in der Lage, die Wahlergebnisse der einzelnen Parteien auf Ebene der Wahllokalbezirke vorherzusagen. In Summe bestĂ€tigt dieser Beitrag also Annahmen ĂŒber die Quellen der rechtspopulistischen Wahlerfolge: geringer sozio-ökonomischer Status und geringer Anteil von Personen mit Migrationshintergrund sowie ein Anstieg der Wahlbeteiligung sichern Wahlerfolge der AfD. Auf der anderen Seite zeigen wir auch, dass ein differenzierterer Diskurs durchaus hilft. So ist Erfolg der AfD kein ostdeutsches PhĂ€nomen, sondern die Konsequenz von sozialen Lagen, die in Ostberlin bzw. Ostdeutschland hĂ€ufiger als im Westen vorkommen. Letztlich sollten diese Ergebnisse natĂŒrlich durch Umfragedaten untermauert werden, um tatsĂ€chlich Aussagen ĂŒber KausalzusammenhĂ€nge treffen zu können. Eine entsprechende Umfrage – durchgefĂŒhrt im Rahmen der Deutschen Wahlstudie GLES von Mitgliedern der Abteilung ‚Demokratie und Demokratisierung‘ des WZBs – liegt vor und die Ergebnisse werden Anfang Oktober unter anderem hier veröffentlicht.

Datengrundlage und Methoden

Datenquellen

Abgeordnetenhauswahlergebnisse 2016, Landeswahlleiterin fĂŒr Berlin; Umgerechnete Ergebnisse der Abgeordnetenhauswahlergebnisse 2011 auf die Wahlgebietseinteilung 2016: Amt fĂŒr Statistik Berlin-Brandenburg; Sozio-demographische Indikatoren auf LOR-Planungsraumebene, Bericht “Monitoring Soziale Stadtentwicklung Berlin 2015” der Senatsverwaltung fĂŒr Stadtentwicklung und Umwelt

Briefwahl

GrundsĂ€tzlich werden die Stimmen von BriefwĂ€hlerinnen ĂŒber Briefwahllokale erfasst, die fĂŒr jeweils ein bis mehrere Urnenwahlbezirke zustĂ€ndig sind. Die Briefwahlstimmen wurden fĂŒr diese Analyse auf die sie umfassenden Wahllokalbezirke entsprechend der GrĂ¶ĂŸe der jeweilig wahlberechtigten Bevölkerung in den Urnenwahlbezirken aufgeteilt. Also handelt es sich hier um NĂ€herungswerte, wobei ein systematischer Verzerrungseffekt fĂŒr die durchgefĂŒhrten Analysen nicht zu erwarten ist.

RĂ€umliche Daten/Integration der LOR-Planungsraumebene

Die 447 PlanungsrĂ€ume im System „Lebensweltlich orientierte RĂ€ume“ (LOR) sind nicht deckungsgleich mit den 1779 Wahllokalbezirken. Ihre sozio-demographischen Indikatoren wurden deshalb entsprechend der GrĂ¶ĂŸe der geographischen Überlappung auf die jeweilig umfassten Wahllokalbezirke umgerechnet. Erneut stehen also nur NĂ€herungswerte zu VerfĂŒgung.

Seemingly unrelated regression

FĂŒr die multivariate Identifikation der ZusammenhĂ€nge verschiedener Faktoren und dem Zweitstimmenergebnis der sechs Parteien wurden Regressionen berechnet. Da die Zweitstimmenergebnis logisch und mathematisch nicht unabhĂ€ngig voneinander sind – der Gewinn einer Partei bedeutet Verluste fĂŒr mindestens eine andere Partei – wurden die sechs Regressionen ĂŒber die jeweiligen Fehlerterme, also als seemingly unrelated regressions, miteinander verknĂŒpft. Dies erlaubt eine sinnvollere SchĂ€tzung der Effekte.

Konfidenzintervalle

Streng genommen bedarf es keiner Konfidenzintervalle, da es sich bei den untersuchten FĂ€llen nicht um eine Zufallsauswahl, sondern eine Vollerhebung der Wahllokalbezirke handelt. Wir verwenden nichtsdestotrotz Konfidenzintervalle, um die jeweiligen PrĂ€zision der EinflussgrĂ¶ĂŸen zu veranschaulichen.

Mittelwertdifferenzdekomposition

Dieses Verfahren wird oftmals in der Ungleichheitsforschung verwendet und ist auch unter dem Namen Oaxaca-Blender-Methode bekannt. Wir verwenden hier die von Ben Jann umgesetzte ‚gepoolte‘ Methode.

 

Der Manifesto Corpus: ein mehrsprachiges, annotiertes und digitales Wahlprogrammarchiv

dieser Beitrag ist bereits zuvor auf dem digital humanities Blog erschienen.

Der Berliner Digital-Humanities Preis ging dieses Jahr an den Manifesto Corpus. Der InterdisziplinĂ€re Forschungsverbund Digital Humanities in Berlin zeichnet mit diesem Preis „herausragende Berliner Projekte auf dem Gebiet der Digital Humanities“ aus. Doch, was ist der Manifesto Corpus eigentlich, wo kommt er her, was kann man mit ihm machen und wie kann man ihn nutzen?

Eine EinfĂŒhrung
Der Manifesto Corpus ist ein frei zugĂ€nglicher, digitaler, mehrsprachiger und annotierter Textkorpus von Wahlprogrammen. Er erlaubt die Analyse von Sprache, Positionen und PrioritĂ€ten von politischen Parteien in vielfĂ€ltiger Art und Weise. Die Textsammlung umfasst Wahlprogramme von Parteien aus ĂŒber 45 LĂ€ndern in 34 Sprachen. Dabei handelt es sich grĂ¶ĂŸtenteils um OECD-Demokratien. Damit hat die Sammlung einen starken Fokus auf europĂ€ische LĂ€nder (West und Osteuropa), doch sie umfasst auch zahlreiche außereuropĂ€ische Demokratien wie Australien, Neuseeland, USA, Mexiko und SĂŒdafrika. Insgesamt beinhaltet die Sammlung fast 2.000 maschinenlesbare Dokumente von mehr als 500 Parteien und 350 Wahlen seit 1945. Folgende Grafik veranschaulicht die Abdeckung des Manifesto Corpus: Je stĂ€rker ein Land eingefĂ€rbt, desto mehr Dokumente sind digital verfĂŒgbar.

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Wo kommt er her: Auf den Schultern von (analogen) Giganten

Die Wurzeln des Manifesto Corpus reichen bis in die spĂ€ten 1970er Jahre zurĂŒck. Damals wurde die Manifesto Research Group (MRG) als Forscher_innengruppe von Ian Budge initiiert mit dem Ziel, auf Basis einer inhaltsanalytischen Untersuchung von Wahlprogrammen lĂ€nderĂŒbergreifende vergleichbare Analysen ĂŒber die Positionen der Parteien machen zu können. Hans-Dieter Klingemann institutionaliserte das Forschungsvorhaben und siedelte das Projekt als Comparative Manifestos Project (CMP) ab 1989 am Wissenschaftszentrum Berlin fĂŒr Sozialforschung (WZB) an. Seit 2009 wird das Projekt als Manifesto Research on Political Representation (MARPOR) im Rahmen einer Langfristförderung durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft finanziert. Aktuell ist es unter der Leitung von Andrea Volkens am Wissenschaftszentrum Berlin fĂŒr Sozialforschung in der Abteilung Demokratie & Demokratisierung von Wolfgang Merkel angesiedelt.
Forschungsinteresse des Manifesto-Projekts sind Positionen und PrioritĂ€ten von politischen Parteien in Demokratien. Wie verĂ€ndert sich eine Partei ideologisch ĂŒber Zeit und welche Themen priorisiert sie: Gibt es Belege fĂŒr eine Sozialdemokratisierung der CDU? Wendet sich die SPD in den letzten Jahren stĂ€rker neoliberalen Wirtschaftspositionen zu? Zudem lĂ€sst sich auch untersuchen, wie sich Position und PrioritĂ€ten zwischen Parteien unterscheiden: Vertreten grĂŒne Parteien in unterschiedlichen LĂ€ndern nicht nur bei Umweltfragen Ă€hnliche Themen? Welche Rolle spielen Wirtschaftsthemen oder die EuropĂ€ische Union fĂŒr unterschiedliche Parteien? Um solche Fragen zu beantworten, analysieren LĂ€nderexpert_innen jedes Statement in den Wahlprogrammen nach einem 56 Kategorien umfassenden Analyseschema, das alle relevanten Politikbereiche und Themen umfasst. Damit können Aussagen darĂŒber gemacht werden, welche Themen wie oft in einem Wahlprogramm vorkommen und welche Positionen Parteien einnehmen. Die erhobenen Daten stellt das Manifesto-Projekt schließlich in einem frei zugĂ€nglichen Datensatz Wissenschaftler_innen und politisch Interessierten zur VerfĂŒgung.
In der Vergangenheit mussten die Wahlprogramme direkt vor Ort gesammelt werden und analog, mit Stift auf Papier, analysiert werden. Seit 2009 hat das Projekt alle vorhandenen Manifestos sowie schließlich auch den Prozess der Dokumentensammlung und -aufbereitung digitalisiert. Die Originaldokumente werden seitdem als PDFs gesammelt, maschinenlesbar gemacht und mit Metadaten zu Sprache, Partei und Wahljahr versehen. Im Anschluss annotieren Muttersprachler_innen digital jedes Statement eines Wahlprogramms nach dem vorgegeben Analyseschema.
Ein wesentliches Ergebnis dieses digitalen Prozesses ist der Manifesto Corpus. Er enthÀlt die Originaltexte sowie Annotationen, schafft somit eine hohe Transparenz der Datenerhebung und ermöglicht vollstÀndig reproduzierbare Analysen. Damit eröffnen sich neue Wege in der Nutzung der Daten und gestatten einen umfassenden Zugriff auf die Programmatik von Parteien.

Was kann man mit dem Corpus machen?
Die von LĂ€nderexpert_innen vorgenommenen Annotationen erlauben den Vergleich zwischen verschiedenen Parteien und welche Bedeutung sie einem bestimmten Thema in ihrem Wahlprogramm einrĂ€umen. Mit Hilfe des Corpus‘ und automatisierter Textanalyse lĂ€sst sich nun noch viel genauer beobachten, wie Parteien ĂŒber diese Themen sprechen und ob sie sich in der Art, wie sie Themen diskutieren, unterscheiden. Die menschlichen Kodierungen können beispielsweise genutzt werden, um aus einem Wahlprogramm alle Textstellen zu einem bestimmten Thema zu extrahieren. Eine beispielhafte Illustration findet sich in der folgenden Grafik:

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Die Grafik zeigt die WorthĂ€ufigkeiten in den Programmen von CDU/CSU und den GrĂŒnen zu den Themen Multikulturalismus und kulturelle Traditionen. Je grĂ¶ĂŸer die Wörter, desto hĂ€ufiger sind sie im Wahlprogramm zu finden. „Deutschland“ ist bei beiden Parteien das am meisten vorkommende Wort, aber darĂŒber hinaus gibt es deutliche Unterschiede. WĂ€hrend bei den GrĂŒnen Worte wie „Gesellschaft“, „Menschen“ und „Vielfalt“ im Vordergrund stehen, sind es bei CDU/CSU „Deutsche“, „Land“ und „unsere“. Dieser Vergleich der WorthĂ€ufigkeiten gibt einen ersten Eindruck darĂŒber, in welchem Zusammenhang Multikulturalismus von beiden Parteien diskutiert wird und eignet sich damit als Startpunkt fĂŒr detailliertere Analysen.
Die Forschungsfragen mĂŒssen dabei nicht auf Deutschland begrenzt sein, denn der Corpus beinhaltet Wahlprogramme aus 45 LĂ€ndern. Wir können uns also nicht nur den Diskurs ĂŒber Multikulturalismus innerhalb eines Landes anschauen, sondern auch wie dieses Thema in unterschiedlichen LĂ€ndern von Parteien diskutiert wird. Hier zum Beispiel in Deutschland, in den USA und in Finnland:
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In allen LĂ€ndern sind das eigene Land und die eigenen BĂŒrger die wichtigsten Worte im Zusammenhang mit Multikulturalismus: „Deutschland“, „Americans“, „America“ und „Suomen“. Es lĂ€sst sich erkennen, dass die Debatte in den USA besonders mit der nationalen Sicherheit verknĂŒpft ist, in Deutschland Integration und Gesellschaft eine wesentliche Rolle spielen und in Finnland der Name einer rechtspopulistischen Partei (perussuomalaisten, die „Wahren Finnen“) aber auch das Wort „sozial“ eine wichtige Rolle spielen.
Die Wahlprogramme lassen sich auch unabhĂ€ngig von der menschlichen Kodierung betrachten, um etwa die Konjunktur eines bestimmten Begriffs in dem politischen Diskurs zu beobachten. Aktuell ist „Flucht“ eines der bedeutendsten Themen in der öffentlichen Debatte in Deutschland. Bereits in der Vergangenheit hat das Thema schon eine wichtige Rolle gespielt. Die folgende Grafik zeigt, dass sich die deutschen Parteien auch in den 50er Jahren viel mit Fluchtthematiken beschĂ€ftigt haben – damals im Kontext der eigenen Fluchterfahrung vieler Deutscher.

Flucht_Digital

Ein ganz anderes Bild ergibt sich, wenn man sich die HĂ€ufigkeit des Wortes „digital“ in den Wahlprogrammen anschaut – ein Thema ohne das es Projekte wie den Manifesto Corpus nicht geben wĂŒrde. Lange Zeit kam es auf der politischen Agenda so gut wie nicht vor, bis seine Bedeutung in den neunziger Jahren exponentiell anstieg.

Wie kann man ihn nutzen: Vielseitiger Zugang
Über unsere Webseite und eine API (engl. application programming interface – dt. Programmierschnittstelle) stellen wir verschiedene Zugriffsmöglichkeiten auf die Daten bereit. So können Forscher_innen und politisch Interessierte unterschiedlichen Fragen zur thematischen Ausrichtung von Parteien nachgehen. Die Daten sind am einfachsten ĂŒber die Projektseite abrufbar. Sie können sowohl als Rohdaten heruntergeladen werden als auch auf unserer Website analysiert werden. Technisch versiertere Nutzer_innen können die API mit ihrer prĂ€ferierten Programmiersprache ansprechen. Zudem haben wir das Software-Paket manifestoR entwickelt, welches den Zugriff auf und den Umgang mit den Daten in R – einer der Standardsprachen fĂŒr statistische Problemstellungen – erleichtert und eine Integration in bestehende Textanalyse-Werkzeuge derselben erlaubt. Die Software ist frei zum Download verfĂŒgbar und quelloffen.

Der Manifesto Corpus ist die umfangreichste, mehrsprachige, annotierte, digitale Sammlung von Wahlprogrammen. Er wird stĂ€ndig erweitert, ist frei zugĂ€nglich und ermöglicht die Bearbeitung vielfĂ€ltiger Fragestellungen. Bereits in der Vergangenheit hat das Projekt zahlreiche Forschungsarbeiten angeregt und möchte zukĂŒnftig mit dem Manifesto Corpus Inspiration und Datengrundlage sein fĂŒr Forschung in Politikwissenschaft, Soziologie, Linguistik, Computer Science, Economics, etc.

Mehr Informationen zum Manifesto Corpus:
Website of the Manifesto Corpus
Explore Corpus Online
The Manifesto Corpus: A new resource for research on political parties and quantitative text analysis (Open-Access Artikel in Research & Politics)

And they do differ! An analysis of the German parties‘ election programs 2013

In the run-up to next Sunday’s  German Bundestag election, there is much speculation about the anticipated low voter turnout. One of the commonly cited reasons for the dwindling willingness of voters to cast their ballots is because the main political parties do not differ, positional, in their political programs. How true is this assumption? Weiterlesen

Und sie unterscheiden sich doch! Eine Analyse der Wahlprogramme zur Bundestagswahl 2013

Kurz vor der Bundestagswahl am nĂ€chsten Sonntag wird in vielen Medien ĂŒber die erwartete steigende Zahl der NichtwĂ€hler diskutiert. Eine immer wieder erwĂ€hnte BegrĂŒndung fĂŒr das Desinteresse der Bevölkerung an den Wahlen ist die Annahme, dass sich die Programmatiken der Parteien kaum voneinander unterscheiden. Aber stimmt diese Annahme? Die in der Regel umfangreichste Zusammenfassung der Programmatik findet sich in den Wahlprogrammen der Parteien. Eine Analyse dieser Programme fĂŒr die Bundestagswahl 2013 zeigt, dass der politische Wettbewerb in Deutschland gar nicht so grau ist und die Parteien sich in vielen Themen deutlich voneinander unterscheiden. Weiterlesen

Welche Positionen vertreten Parteien wirklich? – Das Manifesto-Projekt stellt sich vor

Eine der zentralsten, spannendsten und grundlegendsten Aufgaben der Parteienforschung besteht in der Analyse der Positionen, die Parteien zu unterschiedlichen politischen Themen und Politikfeldern einnehmen. Auf Basis dieser Positionen lĂ€sst sich ermitteln, welche Absichten Parteien verfolgen, ob sie entsprechend handeln und inwiefern sie die Interessen der BĂŒrger vertreten. Zwar haben politisch informierte BĂŒrger und Politikwissenschaftler möglicherweise eine rechte gute Kenntnis dieser Parteipositionen, jedoch beruht diese nicht nur auf dem was Parteien direkt kommunizieren, sondern ebenso auf subjektiven EinschĂ€tzungen und Vorlieben sowie der medialen Darstellung der Partei. Weiterlesen