Wahl-O-Mat und Political-Chart/Compass

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leoclid Auf diesen Beitrag antworten »
Wahl-O-Mat und Political-Chart/Compass
Hallo,

vielleicht kennt ihr ja Political-Charts. Also Koordinatensysteme, in denen Parteien auf verschiedenen Achsen eigeordnet werden. https://en.wikipedia.org/wiki/The_Political_Compass

Einfachstes Beispiel ist eine links-rechts Skala auf der die Reihenfolge dann in etwa so aussehen könnte: LINKE - Grüne - SPD - CDU/CSU - FDP - AfD.

Bekannt sind auch Diagramme mit mehreren Achsen. Zum Beispiel könnte eine Achse WIRTSCHAFT abbilden, ob die Partei wirtschaftlich eher auf Sozialstaat oder marktwirtschaftliche Freiheit ausgerichtet ist und eine Achse GESELLSCHAFT abbilden, ob die Partei gesellschaftlich eher progressiv/liberal oder konservativ eingestellt ist. Hier könnte sich folgendes ergeben:

Wirtschaftlich Sozialstaat und gesellschaftlich progressiv: Linke, Grüne, SPD
Wirtschaftliche Freiheit und gesellschaftlich progressiv: FDP
Wirtschaftliche Freiheit und gesellschaftlich konservativ: CDU/CSU.

Die zusätzliche Achse könnte also zwischen den beiden marktfreundlichen Parteien FDP und CDU/CSU anhand ihrer gesellschaftlichen Positionen unterscheiden.

Die Frage ist nun, wie man auf diese Achseneinteilung und insbesondere die Zuordnung einzelner Items zu unterschiedlichen Achsen kommt.
Als Items können wir Beispielsweise die Fragestellungen im Wahl-o-Mat nehmen.
Fragen wie: "Die Mietpreisebremse soll abgeschafft werden; Banken sollen verstaatlicht werden, ... " würden der wirtschaftlichen Achse, Fragen wie "Das christliche Weltbild soll Bestandteil des Schulunterrichts sein, Geflüchtete sollen schneller abgeschoben werden", der gesellschatlichen Achse zugeordnet werden.

Die Zuordnung der Achsen könnte man natürlich intuitiv vornehmen.

Oder man versucht anhand des Antwortverhaltens der Fragen im Wahl-O-Mat eine Einordnung vorzunehmen.

Meine erster Gedanke dafür war eine Faktoranalyse oder Hauptkomponentenanalyse. Das ist aber aufgrund mehrerer Gründe schwierig, bzw. statistisch schwamming bis Nonsense:

- Standarthauptkomponentenanalyse ist für intervallskalisierte Zieldaten (Wahl-o-Mat Antworten sind ordinalskaliert mit drei Antwortstufen)

- Die Schätzung der Kovarianzmatrix benötigt deutlich mehr Objekte als Items (Beim Wahl-O-Mat hat man aber rund 20-30 Parteien zu 38 Fragen)


Ich habe das ganze anhand der aktuellen Wahl-O-Mat Antworten trotzdem mal in R reingehauen und eine Hauptkomponentenanalyse vorgenommen. Und siehe da:

Reduziert man das Modell auf eine Variable erkennt man das klassische, intuitive LINKS-RECHTS Schema. Die erste Variable erklärt rund 50% der Gesamtvarianz.

Nimmt man eine zweite reduzierte Variable hinzu, so ist die Einstufung der Parteien auf dieser zweiten Achse nicht wirklich interpretierbar. Ab der zweiten Variablen ist aber auch die zusätzlich erklärte Varianz geringer als 10%.

Interessant ist, dass, je mehr Parteien in das Modell einbezogen werden, die Anteile der erklärten Varianzen geringer werden. Das ist wohl damit zu erklären, dass sich viele der Kleinparteien in keines der klassischen Schemata einordnen lassen.

Das Modell erkennt auch die unterschiedliche Formulierung der Fragen.
Beispielsweise wird auf der reduzierten Variable, die als wirtschaftliche links-rechts Skala interpretiert wird eine JA Antwort auf die Frage: "Die Mietpreisbremse soll abgeschafft werden" mit entgegengesetzem Vorzeichen als ein JA auf die Frage: "Betriebe, die nicht ausbilden, sollen eine Abgabe zahlen" gewichtet.

Anmerkung: Natürlich gerät sowohl das klassische links-rechts Schema, als auch die hinzunahme weiterer duale Kriterien zur Einordnung von Parteien zunehmend in Kritik.

Warum jetzt der Thread und der ganze Text?

Vielleicht habt ihr ja eine Idee, wie man das ganze vornehmen könnte, ob es überhaupt Sinn ergibt, da statistisch zu arbeiten, ...
Talsonum Auf diesen Beitrag antworten »
RE: Wahl-O-Mat und Political-Chart/Compass
Der Sinn des politischen Systems der Parteienkonkurrenz ist es, die echte Demokratie zu verhindern.
Unabhängige politische Fragen werden parteigebündelt. Das ist Bevormundung.
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