So lief unsere KI-Prognose zur Kommunalwahl

Pepper Foto: Xavier Caré / Wikimedia Commons Lizenz: CC BY-SA 4.0

Gestern um Punkt 18 Uhr haben wir eine im Dialog mit ChatGPT erarbeitete Prognose zu Kommunalwahl in Bochum, Dortmund, Duisburg, Essen und Gelsenkirchen veröffentlich. Schauen wir nun, wie es gelaufen ist.

Vergleich Prognose ↔ Ergebnis (in Prozentpunkten)

Stadt Partei Prognose Ergebnis Abweichung
Bochum SPD 28 28,04 +0,04
CDU 22 19,95 −2,05
GRÜNE 14 14,37 +0,37
AfD 17 14,91 −2,09
Die Linke 8 9,60 +1,60
Dortmund SPD 28 24,88 −3,12
CDU 23 22,17 −0,83
GRÜNE 14 16,17 +2,17
AfD 20 16,49 −3,51
Linke 5 7,86 +2,86
Essen SPD 27 25,39 −1,61
CDU 26 27,41 +1,41
GRÜNE 15 13,14 −1,86
AfD 13 18,52 +5,52
Linke 6 4,91 −1,09
Duisburg SPD 27 32,71 +5,71
CDU 24 17,23 −6,77
GRÜNE 12 9,15 −2,85
AfD 15 21,39 +6,39
Linke 5 6,08 +1,08
Gelsenkirchen SPD 26 30,36 +4,36
CDU 22 19,16 −2,84
GRÜNE 9 4,63 −4,37
AfD 22 29,92 +7,92
Linke 6 4,33 −1,67

Insgesamt sind wir zufrieden – es war ein Experiment, beim nächsten Mal werden wir besser sein. Zusammen mit ChatGPT haben wir die Unterschiede zwischen den Prognosen und den Ergebnissen analysiert:

AfD systematisch unterschätzt → in allen Städten stärker als prognostiziert, meist +5 bis +8 Punkte

Grüne systematisch überschätzt → in allen Städten schwächer als prognostiziert, meist −2 bis −4 Punkte

SPD leicht unterschätzt, aber in der Tendenz richtig

CDU stark schwankend — mal etwas über, mal deutlich unter Prognose

Linke leicht überschätzt oder recht nah

Woran lag es?

Wir hatten keine systematische Schieflage zugunsten oder zulasten einer Partei eingebaut, sondern einfach ein Modell aus vergangenen Bundestags- und Kommunalwahlergebnissen plus Mobilisierungsannahmen erstellt.

Dass die AfD so stark und die GRÜNE so schwach abgeschnitten haben, war kein Vorurteil im Modell,
sondern eher eine Fehleinschätzung der Dynamik am Wahltag selbst:

  • AfD hatte überraschend hohe Mobilisierung (v. a. in strukturschwachen Quartieren wie Gelsenkirchen oder Duisburg),

  • Grüne dagegen niedrige Beteiligung und kaum Themen, die stark gezogen hätten.

Unsere Annahmen waren zu statisch — die Realität war beweglicher. Die Datenbasis war unser größtes Nadelöhr, die müssen wir beim nächsten Mal verbreitern. Und wir haben auch schon erste Ideen, wie uns das gelingen kann.

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