Politische Prädiktoren von Umfragefehlern

• Antragsteller: Professor Dr. Peter Selb
• Fachliche Zuordnung: Politikwissenschaft ; Empirische Sozialforschung
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 426500462

Die vermeintliche Häufung von Fehlprognosen richtungsweisender Wahlen und Abstimmungen wie der US-Präsidentschaftswahl oder dem Brexit-Votum 2016 haben das Vertrauen der Öffentlichkeit in Wahlumfragen und die Umfrageforschung allgemein erschüttert. Im Nachgang solcher Ereignisse werden zwar häufig Expertenkommissionen zur Ursachenforschung eingesetzt, allerdings bleiben dabei aufgrund der inhärenten Einschränkungen der Aussagekraft von Fallstudien Antworten auf die wesentliche Frage, warum solche Fehlprognosen in einer Wahl auftreten, in anderen aber nicht, häufig spekulativ.Ziel dieses Projekts ist es, ein kontextuelles Verständnis von Umfragefehlern und deren Auslösern zu entwickeln. Anders als viele bisherige Studien nehmen eine über Wahlen hinweg vergleichende Perspektive ein und legen den theoretischen Schwerpunkt auf Merkmale des politischen Wettbewerbs, die das Auftreten von Umfragefehlern möglicherweise begünstigen. Das Projekt baut auf andere aktuelle Initiativen auf und hat den Anspruch, die bisher größte globale Datenbank zu Wahlumfragen und Wahlergebnissen zusammenzustellen. Andere Datenquellen wie Medienarchive werden herangezogen, um schwer zu messende Kontextfaktoren zu erfassen. Wir knüpfen an kürzliche Entwicklungen in der statistischen Modellierung von Umfragefehlern an, die es erlauben systematische und zufällige Fehlerkomponenten auf der Ebene von Wahlen zu isolieren. Wir extrapolieren von unseren empirischen Resultaten und versuchen Umfragefehler (und, im Umkehrschluss, Wahlergebnisse) bei der US-Präsidentschaftwahl 2020 und bei der Bundestagswahl 2021 vorherzusagen. Die Ergebnisse werden durch geeignete Kanäle sowohl Experten als auch einem breiteren Publikum zugänglich gemacht.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen