Wie funktioniert das?
Wahlen sind unsicher. Scroll nach unten, um in sieben Szenen zu sehen, was das Modell tut — und was es bewusst nicht tut.
Das Grundproblem
Niemand weiß, wie die nächste Wahl ausgeht. Eine einzelne Umfrage ist eine Momentaufnahme — und sie wackelt, je nach Stichprobe, Institut und Tag.
10.000 Würfe statt einer Zahl
Statt einer einzelnen Prognose würfeln wir die Wahl 10.000 Mal durch — mit unterschiedlichen, realistischen Werten. Jeder Punkt ist eine Simulation. Zusammen zeigen sie, was plausibel ist.
Was steckt drin
Am stärksten zählen die aktuellen Umfragen — je näher die Wahl, desto mehr. Dazu kommt ein Struktur-Anker: das letzte Wahlergebnis, angepasst um den Amtsinhaber-Effekt (Regierungsparteien bekommen einen Malus, das Spitzenpersonal je nach Beliebtheit einen Bonus) und — bei Landtagswahlen — die regionale Lage wie Arbeitslosigkeit und Bundestrend. Je weiter die Wahl weg ist, desto mehr Gewicht bekommt dieser Anker; am Wahltag dominieren die Umfragen. Medien-Tonalität (GDELT) zeigte im Rücktest keinen verlässlichen Mehrwert und fließt nicht in die Prognose; Echtzeit-Wirtschaftsdaten stehen als Kontext daneben, statt die Zahl zu treiben.
Warum Unsicherheit wichtig ist
Das Ergebnis ist kein einzelner Wert, sondern eine Wahrscheinlichkeitsverteilung. Die Breite zeigt, wie sicher wir sind — schmale Bänder: stabile Mehrheit; breite Bänder: alles offen.
Wie oft sind wir richtig?
Wir haben das Modell an 34 vergangenen Wahlen getestet — jedes Mal als ob die Wahl noch bevorstünde (Leave-One-Out). Mittlere Abweichung: 1,27 Prozentpunkte. Sieger korrekt getippt: 91 % (31 von 34).
Was wir NICHT machen
Das ist eine Momentaufnahme, keine Wahlprognose im rechtlichen Sinn. Wir machen keine kausalen Aussagen („weil X, deshalb Y") und keine Einzel-Wahlkreis-Wunder, die wir nicht durch Daten absichern können.
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Das war die Kurzfassung. Für die Tiefe: