{"id":2710,"date":"2010-12-13T15:28:49","date_gmt":"2010-12-13T14:28:49","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.zeit.de\/politik-nach-zahlen\/?p=2710"},"modified":"2010-12-13T15:28:49","modified_gmt":"2010-12-13T14:28:49","slug":"twitterprognosen-oder-warum-die-piratenpartei-beinahe-die-wahl-2009-gewonnen-hatte","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.zeit.de\/zweitstimme\/2010\/12\/13\/twitterprognosen-oder-warum-die-piratenpartei-beinahe-die-wahl-2009-gewonnen-hatte\/","title":{"rendered":"Twitterprognosen, oder: Warum die Piratenpartei beinahe die Wahl 2009 gewonnen h\u00e4tte"},"content":{"rendered":"

von Andreas Jungherr, Pascal J\u00fcrgens und Harald Schoen<\/em><\/p>\n

\"\"\"\"\"\"Die zunehmende Nutzung internetgest\u00fctzter Dienste wie zum Beispiel Google, Facebook oder Twitter hat f\u00fcr Sozialwissenschaftler den erfreulichen Nebeneffekt, dass sie auf immer gr\u00f6\u00dfer werdende Datens\u00e4tze zugreifen k\u00f6nnen, die menschliches Verhalten dokumentieren. So wurde zum Beispiel erfolgreich gezeigt, dass die H\u00e4ufigkeit von Google-Suchanfragen R\u00fcckschl\u00fcsse auf die Entwicklung von Verbraucherzahlen oder Grippeepidemien zul\u00e4sst. Mit Hilfe von Daten des Microblogging-Dienstes Twitter wurde versucht, den Kassenerfolg von Kinofilmen vorherzusagen oder die Struktur von Fernsehereignissen aufzuzeigen. Verschiedene Studien zeigen das Potential dieser neuen, durch Internetnutzung entstandenen Datens\u00e4tze. Die Art und Gr\u00f6\u00dfe dieser Datens\u00e4tze birgt neben der Chance eines tats\u00e4chlichen Erkenntnisgewinns \u00fcber gesellschaftliche Entwicklungen au\u00dferhalb des Internets f\u00fcr Forscher jedoch auch die Gefahr, zuf\u00e4llige Muster in den Daten als bedeutungsvolle Ergebnisse zu interpretieren.<\/p>\n

Wie schnell man solchen Fehlschl\u00fcssen aufsitzen kann, zeigt der Aufsatz \u201ePredicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment\u201c<\/a> von Andranik Tumasjan, Timm O. Sprenger, Philipp G. Sandner und Isabell M. Welpe. In ihrem Text versuchen die Autoren, das Ergebnis der Bundestagswahl 2009 mit Hilfe von Twitter-Nachrichten zu prognostizieren, die vor der Wahl gesendet wurden. F\u00fcr die sechs im Bundestag vertretenen Parteien gelingt das so gut, dass die Autoren folgern, \u201cthe mere number of tweets mentioning a political party can be considered a plausible reflection of the vote share and its predictive power even comes close to traditional election polls\u201d. Ein faszinierendes Ergebnis: Das einfache Z\u00e4hlen von Twitternachrichten f\u00fchrt zu sehr \u00e4hnlichen Resultaten wie kostspielige Erhebungen von Meinungsforschungsinstituten, die so gerne als Prognosen gelesen werden.<\/p>\n

Die anf\u00e4ngliche Freude \u00fcber dieses Ergebnis verfliegt allerdings schnell, betrachtet man sich die Analyse genauer. Eine einfache Replikation der Studie von Tumasjan und Kollegen ergibt Ergebnisse, die der Originalstudie sehr \u00e4hneln (Tabelle 1). In der Replikation der Studie stellten wir fest, dass f\u00fcr die Bundestagsparteien der mit Hilfe von Twitternennungen prognostizierte Stimmenanteil im Durchschnitt nur um 1,51 Punkte vom tats\u00e4chlichen Stimmenanteil ab. So weit, so gut.<\/p>\n

Tabelle 1: Anteile der Bundestagsparteien an den Stimmen und Twitternennungen<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

a In Anlehnung an Tumasjan et al. wurden nur die auf die betrachteten Parteien entfallenen Stimmen ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n

In ihrer Untersuchung entschieden sich Tumasjan und Kollegen daf\u00fcr, nur die Nennungen von Parteien zu z\u00e4hlen, die auch tats\u00e4chlich im Bundestag vertreten waren. Diese Entscheidung ist etwas \u00fcberraschend, da die Autoren so eine politische Prognose auf der Basis von Onlinekommunikation erstellen, aber diejenige Partei nicht ber\u00fccksichtigen, die von allen Parteien die meisten Unterst\u00fctzer im Internet sammeln konnte. Um zu \u00fcberpr\u00fcfen, wie robust die Ergebnisse von Tumasjan und Kollegen tats\u00e4chlich sind, beschlossen wir, die Piratenpartei in unsere Replikation der Originalstudie einzubeziehen. Abbildung 1 zeigt das Ergebnis.<\/p>\n

Abbildung 1: Anteile der Bundestagsparteien und der Piratenpartei an den Stimmen und Twitternennungen<\/p>\n

\u00a0\"\"<\/p>\n

*In Anlehnung an Tumasjan et al. wurden nur die auf die betrachteten Parteien entfallenen Stimmen ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n

Die Twitterprognose identifiziert hier eindeutig die Piratenpartei als st\u00e4rkste Kraft. W\u00e4re diese Prognose korrekt, so h\u00e4tte die Piratenpartei am Wahltag 35 Prozent der abgegebenen Stimmen erhalten und damit mit hoher Wahrscheinlichkeit den Kanzler gestellt. Dieses Szenario hat offensichtlich wenig mit den tats\u00e4chlichen Wahlergebnissen zu tun, da die Piratenpartei am Wahltag etwa 2 Prozent der abgegeben Stimmen erzielen konnte und damit nicht in den Bundestag einziehen konnte. Es scheint, als w\u00fcrde zumindest dieses Instrument versagen, sobald man internetgest\u00fctzte politische Bewegungen in die Analyse einbezieht.<\/p>\n

Nun k\u00f6nnte man die Twitterprognose mit dem Argument zu retten versuchen, es sei zu ambitioniert, ausgerechnet die Piratenpartei in die Analyse einzubeziehen, von der ja vor der Wahl 2009 jeder gewusst habe, dass sie nicht in den Bundestag einziehen w\u00fcrde. Auf den ersten Blick erscheint dieser Einwand \u00fcberzeugend, nicht jedoch auf den zweiten. Denn eine Methode, die Informationen dar\u00fcber voraussetzt, welche Parteien in den Bundestag einziehen werden, d\u00fcrfte schwerlich als eigenst\u00e4ndiges Prognoseinstrument akzeptiert werden.<\/p>\n

Dieses Beispiel zeigt, wie leicht es ist, sich von Mustern in Datenspuren menschlichen Online-Verhaltens irref\u00fchren zu lassen. Gerade die Reichhaltigkeit dieser Daten und ihre komplexen Zusammenh\u00e4nge legen es nahe, Muster zu erkennen. Schwierig wird es allerdings, wenn diese Muster auf ihren Realit\u00e4tsbezug \u00fcberpr\u00fcft werden sollen. Gerade hier entscheidet sich jedoch, ob die Ergebnisse einer solchen Untersuchung tats\u00e4chlich gesellschaftliche Entwicklungen au\u00dferhalb des Internets abbilden oder nur statistische Artefakte sind.<\/p>\n

Literatur:<\/p>\n

Tumasjan, Andranik, Timm O. Sprenger, Philipp G. Sander and Isabell M. Welpe. (2010). \u201cPredicting Elections with Twitter: What 140 Characters Reveal about Political Sentiment,\u201d Proceedings of the Fourth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media. Menlo Park, California: The AAAI Press. 178-185.<\/p>\n

Die Autoren:<\/p>\n

Andreas Jungherr <\/a>arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter<\/a>\u00a0am Lehrstuhl f\u00fcr Politische Soziologie an der Universit\u00e4t Bamberg. Dort promoviert er zur Dynamik politischer Twitternutzung. Er twittert unter dem Namen @ajungherr<\/a>.<\/p>\n

Pascal J\u00fcrgens ist Kommunikationswissenschaftler und promoviert demn\u00e4chst im Bereich der Online-Kommunikation. Seine Forschungsschwerpunkte liegen in empirischen Methoden, insbesondere bei Sozialen Netzwerken und Modellierung.<\/p>\n

Harald Schoen<\/a> ist Politikwissenschaftler und Professor f\u00fcr Politische Soziologie an der Otto-Friedrich-Universit\u00e4t Bamberg. Zu seinen Forschungsgebieten geh\u00f6ren Wahlverhalten, Wahlk\u00e4mpfe und ihre Wirkungen, Einstellungen zu au\u00dfen- und sicherheitspolitischen Themen sowie Fragen der politischen Psychologie.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

von Andreas Jungherr, Pascal J\u00fcrgens und Harald Schoen Die zunehmende Nutzung internetgest\u00fctzter Dienste wie zum Beispiel Google, Facebook oder Twitter hat f\u00fcr Sozialwissenschaftler den erfreulichen Nebeneffekt, dass sie auf immer gr\u00f6\u00dfer werdende Datens\u00e4tze zugreifen k\u00f6nnen, die menschliches Verhalten dokumentieren. 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