Umfragen sind das eine, Ergebnisse das andere. Das zeigte nicht zuletzt die Saarland-Wahl am vergangenen Wochenende wieder.
Während die Umfrageinstitute die SPD bei 32 bis 34 Prozent sahen, erreichte sie nur 29,6 Prozent. Die CDU, laut Umfragen bei 34 bis 37 Prozent, siegte am Ende mit 40,7 Prozent. Ein eklatanter Unterschied. Statt des vorhergesagten Kopf-an-Kopf-Rennens lag die CDU mehr als zehn Punkte vor der SPD.
Nicht das erste Mal, dass sich Demoskopen so augenscheinlich irren. Besonders heftig war es beim Erfolg von Donald Trump. Von 67 Instituten sagten 63 kurz vor der Wahl einen Sieg von Hillary Clinton voraus. Selbst Superstar Nate Silver, der 2008 die Gewinner aller 35 Wahlen zum US-Senat und bei der Präsidentschaftswahl 2012 die Sieger aller 50 Bundesstaaten korrekt prognostizierte, lag daneben.
Zu dieser Zeit war auch der promovierte Umfragestatistiker Marcus Groß in Amerika und verfolgte den Wahlausgang. Der Berliner nahm sich Daten-Guru Silver zum Vorbild. „Aus statistischer Sicht lieferte er die präzisesten Prognosen“, sagt Groß der „Welt“. So twitterte Silver kurz vor der Wahl, dass diese drei Szenarien etwa gleich wahrscheinlich sind: solider Sieg für Hillary Clinton, erdrutschartiger Sieg für Clinton oder knappe Entscheidung zugunsten von Donald Trump.
Seine Vorhersage der Bundestagswahl im September
„Ich habe nachgeforscht, bei uns in Deutschland gab es seine Art von Metaanalyse noch nicht“, sagt Groß. Der Experte in Predictive Analytics entwarf deshalb ein Modell für Bundestagswahl-Prognosen.
Es ist nach seiner Aussage das erste in Deutschland, in das Umfragedaten verschiedener Institute seit 1994 einfließen, gewichtet danach, wie akkurat sie Wahlergebnisse bislang vorhergesagt haben, und danach, ob sie gewisse Parteien immer wieder über- oder unterschätzen.
Zudem erstellte er lang- und kurzfristige Prognosen, überprüfte, wie sich diese in der Wahlvorhersage schlugen, und gewichtete danach jeweils ihren Einfluss auf die Bundestagswahl. Sein Arbeitgeber, eine Berliner Agentur für Datenanalyse, gab ihm Raum für sein Projekt.
„Was ich gesehen habe, ist, dass kurzfristige Ereignisse wie Parteiskandale oder die Martin-Schulz-Euphorie sich über einen gewissen Zeitraum stark abschwächen“, sagt er.
Modell mindestens zehn Prozent besser als die Institute
Für ihn hat sein Modell drei entscheidende Vorteile: Die Langfristprognose erlaube eine Vorhersage des Wahlergebnisses am 24. September zur Bundestagswahl, während die Institute mit ihrer Sonntagsfrage nur die aktuelle Stimmung wiedergeben. Zweitens gebe er klare Unsicherheitsbereiche an und errechne drittens die Wahrscheinlichkeit für bestimmte Ereignisse, etwa, dass Angela Merkel wieder Bundeskanzlerin werde (66,8 Prozent).
„Das Modell ist in der Vorhersage zehn bis 20 Prozent besser als die Umfrageergebnisse“, ist sich Groß sicher. Jeden Montag gibt er ab jetzt auf seinem Blog eine aktualisierte Vorhersage ab.
Und wie ist nun seine Prognose für die Bundestagswahl? Die Union gewinnt nach seinem Modell mit deutlichen 35 Prozent, die SPD liegt bei nur 27,6 Prozent. Die Grünen wären drittstärkste Partei mit 9,7 Prozent. Knapp dahinter läge die AfD, sie würde 9,2 Prozent erreichen. Die Linke kommt laut der Prognose auf 8,3 Prozent. Die FDP würde den Einzug in den Bundestag knapp mit 5,6 Prozent schaffen.
Interessant sind auch seine Prognosen für bestimmte Koalitionen. „Dafür haben wir die Bundestagswahl 100.000 Mal simuliert“, erzählt Groß. Die Wahrscheinlichkeit für eine Mehrheit der Jamaika-Koalition (Schwarz-Grün-Gelb) liegt demnach bei 51 Prozent und für Rot-Rot-Grün bei 32,5 Prozent. 0,5 Prozent ist die Wahrscheinlichkeit, dass es für Schwarz-Gelb reicht.
Die Wahrscheinlichkeit jedoch einer Mehrheit für eine große Koalition liegt laut Modell bei – 100 Prozent.
