US-Wahl: Wieso Wahlumfragen wieder falschliegen könnten oder dieses Mal endlich richtig-

Hier ein halber Prozentpunkt, da ein leichter Vorsprung – in den vergangenen Wochen zeigen die Wahlumfragen ein Kopf-an-Kopf-Rennen zwischen Donald Trump und Kamala Harris. Aber ist es am Ende wirklich so eng? Diese acht Fakten helfen zu verstehen, wieso dieses Mal die Umfrageinstitute und Wahlexperten-Runden richtigliegen könnten – oder wieder mal deutlich daneben. So können Sie vor oder am Wahlabend als echter Besserwisser überzeugen. 1 von 5 Besserwisserpunkten Die USA haben mit dem Electoral College ein spezielles Wahlsystem. Und dieses System führt dazu, dass die Verteilung der Stimmen aus dem Volk und die Verteilung der Wahlmänner mitunter massiv auseinanderliegen. Im Extremfall zum Beispiel kann jemand die Wahl verlieren, der eigentlich die Mehrheit des Wahlvolks hinter sich hat. So geschehen in den Jahren 2000 und 2016. Statistiker gehen davon aus, dass Kamala Harris in den nationalen Umfragen ungefähr bis zu drei Prozent vorn liegen müsste, um komfortabel das Electoral College und damit die Präsidentschaft zu gewinnen. Weil aber das Wahlsystem so kompliziert ist, könnte es auch anders kommen. Harris könnte am Ende das Electoral College gewinnen und damit die Präsidentschaft – obwohl sie bei den Volksstimmen zurückliegt. Diesen eher unwahrscheinlichen, aber nicht völlig abseitigen Fall hat der Statistiker Nate Cohn von der „New York Times“ analysiert. Und das macht es so schwierig, den Ausgang der Wahl vorherzusagen. 3 von 5 Besserwisserpunkten Lange gab es die These der „Shy Trump Voters“. Diese würden bei Umfragen nicht zugeben, dass sie für Donald Trump sind, und dadurch die Umfragen verzerren. Inzwischen geht man aber davon aus, dass Trump-Anhänger generell selten an Umfragen teilnehmen. Sei es, weil sie der Arbeiterschicht angehören, lange Arbeitstage haben und so weniger Zeit für Umfragen haben. Oder weil sie Umfragen als Ausdruck des Establishments sehen. Das ist ein Problem. Wenn Wahlforscherinnen und Wahlforscher einen ganzen Teil der Wählerschaft nicht erreichen, lässt sich wenig darüber aussagen, wie sie abstimmen könnten. Es gibt aber einen Hoffnungsschimmer: Geld. Einige Umfrageinstitute setzen für einzelne Umfragen auf finanzielle Anreize, was in der Regel funktioniert. Die Hoffnung ist, dass das auch für die schwer zu erreichende Trump-Wählerschaft gilt. Deshalb werden diese „teuren“ Umfragen genutzt, um sie mit „billigen“ zu vergleichen und entsprechend die billigen Umfragen nachzujustieren. 5 von 5 BesserwisserpunktenUmfrageinstitute lassen sich von anderen Umfrageinstituten beeinflussen, für dieses Phänomen gibt es einen eigenen Begriff: „Herding“. Und dieser „Herdentrieb“ führt dazu, dass aktuell von weniger Ausreißern in den Swing-States-Umfragen berichtet wird, als zu erwarten wäre. Zustande kommt das so, wie wir anhand eines erfundenen Beispiels zeigen: Große, renommierte Institute sagen, dass in Pennsylvania Harris mit einem Prozentpunkt vor Trump liegt. Aber was passiert, wenn gleichzeitig ein kleineres Institut in seiner Umfrage zu dem Ergebnis kommt, dass Trump fünf Prozentpunkte vorn liegt? Dann kann es sein, dass das kleine Institut sein abweichendes Ergebnis nicht veröffentlicht. Stattdessen passt es seine Modellierung so an, dass sein Resultat näher an dem Konsens liegt. Die Folge für das kleine Institut ist erst einmal positiv. Entweder steht es dank der Annäherung im Zweifel nicht viel schlechter da als alle anderen, oder es kann sogar leicht bessere Resultate vorweisen. In jedem Fall verhindert es das Risiko einer Blamage, als einziges Institut völlig danebengelegen zu haben. Die Folge für die Umfragelandschaft als Ganzes ist aber negativ. Anstatt die tatsächliche Bandbreite der Umfragen zu zeigen, scheinen sich alle auf ein Ergebnis festzulegen. Wenn die großen Institute richtigliegen, dann liegen alle richtig. Liegen aber die großen Institute daneben, gilt dies auch für den künstlichen Konsens. So bildet sich gewissermaßen ein Klumpenrisiko, das es mit den echten Ausreißern nicht gegeben hätte. 3 von 5 Besserwisserpunkten Eine andere Methode, die einige Umfrageinstitute für bessere Ergebnisse nutzen, sind Panelbefragungen. Es werden dafür immer dieselben Menschen befragt, wie sie dieses Mal abstimmen würden. Hat man beispielsweise das Panel so zusammengestellt, dass es die Wählerschaft von 2016 widerspiegelt, so muss man weniger nachjustieren, als es bei anderen Umfrageformen der Fall ist. Man hat schließlich die damals unentdeckten Trump-Wähler in der Stichprobe. Die Nachteile sind subtiler. Zum einen steigen naturgemäß Leute aus Befragungen aus. Wenn nun aber deutlich mehr Wähler der Republikanischen Partei von 2016 aus dem Panel aussteigen, verlieren die Institute Informationen. Sind das Menschen, die nicht mehr wählen gehen? Oder sind es Menschen, die keine Lust auf Befragungen haben, aber Trump die Treue halten? Zum anderen werden in einem solchen Panel Leute basierend auf ihrem Wahlverhalten von 2016 ausgewählt. Was ist aber mit denen, die 2024 das erste Mal wählen dürfen? Die Tatsache, dass andere Umfragen zeigen, dass Trump bei jungen Männern mehr Zuspruch erfährt als bei jungen Frauen, wird dann zum Problem. Bei solchen Panelbetrachtungen könnte es passieren, dass gewisse Wählertrends nicht zu sehen sind. 4 von 5 Besserwisserpunkten Hand aufs Herz. Wer weiß, dass 2020 die Fehlermarge zwischen Umfragen und Ergebnis noch größer war als 2016, als überraschend Donald Trump gewann? Einer der möglichen Gründe für diese hohe Abweichung könnte sein, dass das Wahljahr 2020 mitten in die Hochphase der Pandemie fiel. Und Donald Trump hatte den Umgang mit dem Virus zu einer politischen Frage gemacht. Die Folge: Vor allem Demokraten blieben wohl öfter zu Hause, hatten Zeit und beantworteten mit einer höheren Wahrscheinlichkeit die Anrufe von Umfrageinstituten als Republikaner. Das könnte eine gute oder schlechte Nachricht für die kommenden Wahlen sein. Entweder werden dieses Mal die Umfragen genauer sein, weil draußen kein Virus wütet, auf das Republikaner und Demokraten unterschiedlich reagieren. Oder Umfrageinstitute haben ihre Berechnungen zu sehr wegen der Fehler von 2020 angepasst und kompensieren jetzt einen Effekt, der dieses Jahr gar nicht existiert. 2 von 5 Besserwisserpunkten „Und wen haben Sie letztes Mal gewählt?“ Diese Frage ist ein grober Fehler der Wahlforschung. Denn Menschen erinnern sich schlecht oder neigen dazu zu glauben, dass sie für den Gewinner oder zumindest nicht für den Verlierer gestimmt haben. Vor Trump galt es darum als schlechte Idee, die Gruppe der Befragten gemäß dieser Antworten zu modellieren. Weil aber nach den großen Abweichungen 2016 und 2020 Umfrageinstitute Angst haben, wieder die Zahl der Trump-Wählerinnen und -Wähler zu unterschätzen, sind einige dazu übergegangen, anhand dieser Frage zur letzten Wahl ihre Berechnungen anzupassen. Im besten Fall gleicht diese Strategie dieses Mal die Tatsache aus, dass viele Trump-Wähler Umfragen scheuen. Im schlechtesten Fall führt das aber dazu, dass die Zahl der potenziellen Trump-Wähler überschätzt wird. 4 von 5 Besserwisserpunkten Wer geht am Ende tatsächlich wählen? Und wer sagt nur, dass er für X stimmt – und bleibt am Wahltag dann doch zu Hause? Das ist eine Frage, die Wahlforscher in den Modellierungen zu berücksichtigen versuchen, indem sie eine „wahrscheinliche Wählerschaft“ errechnen. Traditionell waren es in den USA immer die Republikaner, die konsequenter ihrem Wahlrecht folgten. Sprich: Selbst wenn sich 50 Prozent der Befragten für die Republikaner und 50 Prozent für die Demokraten aussprachen, war es plausibler, dass mehr Republikaner tatsächlich ihre Stimme abgaben. Das war eine Gewissheit, die Umfrageforscher auch in ihren Modellen zeigen konnten. Diese Gewissheit hat sich in der Trump-Ära zerschlagen. Zum einen, weil die Demokraten aufholen konnten und vor allem in der gebildeten, zuverlässig wählenden Mittelschicht mehr Anhänger finden. Zum anderen, weil Trump es schafft, Leute für seine Kandidatur zu mobilisieren, die sich für lokale und regionale Wahlen keinen Deut interessieren. Diese Effekte führen nun zu einem Kuriosum, auf das der Statistiker Nate Silver hinwies. In nationalen Umfragen performt Harris besser, als man es ohne diese rechnerische Anpassung erwarten würde. In den Swing States dagegen stand Trump in der „wahrscheinlichen Wählerschaft“ besser da. Am Ende könnte das dem tatsächlichen Ergebnis entsprechen. Oder die Umfrageforscher treffen aktuell falsche Annahmen darüber, wer wirklich zur Wahl geht, und verzerren unnötig das Ergebnis. 2 von 5 Besserwisserpunkten Frauen wählen eher Harris als Trump. Katholiken sind eher republikanisch als demokratisch. Schwarze fühlen sich tendenziell bei den Demokraten zu Hause. Aber immer wieder wird den Republikanern eine höhere Wirtschaftskompetenz zugeschrieben. Und zugleich stimmen Menschen mit College-Abschluss eher für die Demokraten. Wie wählt also eine schwarze Frau, die Unternehmerin ist, studiert hat und katholisch getauft wurde? Geht sie vielleicht gar nicht wählen? Und wie repräsentativ ist ihr Wahlverhalten bei all diesen spezifischen Merkmalen? Umfrageinstitute müssen versuchen, all diese Fragen zu beantworten. Und das in einem Wahlkampf, der zutiefst widersprüchlich ist. Donald Trump hetzt gegen mexikanische Einwanderer und umgarnt gleichzeitig die Latinos in der Wählerschaft. Kamala Harris könnte die zweite „schwarze Präsidentschaft“ einläuten, aber erfährt besonders viel Skepsis aus der schwarzen, männlichen Wählerschaft. Am Ende kann es sein, dass es den Demoskopen gelungen ist, all diese Faktoren auszubalancieren und die Wahlergebnisse gut vorherzusagen. Oder sie haben einen entscheidenden Faktor zu wenig oder zu viel gewichtet. Mehr: Angst vor den „Doomsdays“ – Nach den US-Wahlen droht eine Welle der Gewalt