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
Jeder Wurf nutzt vier Inputs: aktuelle Umfragen, politische Stimmung (Telegram, GDELT), Wirtschaftsdaten (Inflation, Leitzins, Geschäftsklima) und den Amtsinhaber-Bonus. Die Gewichtung verschiebt sich mit dem Abstand zur Wahl.
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: 1,6 Prozentpunkte. Sieger korrekt getippt: 82 %.
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: