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Im Vorlauf zu den Volksabstimmungen am 22. September habe ich drei unterschiedliche Vorhersagen publiziert. Eine Vorhersage basierte auf den zwei Umfragewellen von GfS. Aus den Rohdaten von GfS habe ich versucht mit einem einfachen Modell die Entwicklung der Zustimmung bzw. Ablehnung zu einer Vorlage in den letzten Tagen zu antizipieren und damit zu einer genauen Vorhersage zu gelangen. Dieses Modell ergab sich aus dem Zusammenhang zwischen den Umfragewerten und dem Schlussergebnis bei den eidgenössischen Abstimmungen der letzten Jahre.
Zwei weitere Vorhersagen habe ich von den Daten des Prognosemarktes von politikprognosen.ch hergeleitet. Einerseits habe ich die Prognosen, welche der Markt generiert, in seiner Rohversion publiziert. Anderseits habe ich die Daten, wiederum basierend auf einem einfachen statistischen Modell, manipuliert. Der Sinn dieser Manipulation war für eine systematische Überschätzung des Ja-Stimmenanteils, welcher bei früheren Prognosemärkten beobachtet wurde, zu “korrigieren”.
Tabelle 1 zeigt die Abstimmungsergebnisse und die Vorhersagen, welche ich hier auf 50plus1 publiziert habe. Die vorhergesagten Ja-Stimmenanteile variierten zwischen 54 und 64 Prozent beim Epidemiegesetz, 24 und 37 Prozent bei der Initiative zur Aufhebung der allgemeinen Wehrpflicht, und zwischen 52 und 56 Prozent beim Referendum zur Liberalisierung der Öffnungszeiten von Tankstellenshops. Wie die zweite Tabelle zeigt wurde der tatsächliche Ja-Stimmenanteil mit allen Vorhersagemethoden durchschnittlich bis auf 4-5 Prozent genau prognostiziert. Für Abstimmungsergebnisse, welche aufgrund des kurzfristigen Meinungsbildungsprozesses recht schwierig vorher zu sagen sind, handelt es sich damit meines Erachtens um recht exakte Prognosen.
Interessant ist, dass meine drei Vorhersagen alle in etwa gleich exakt waren, obwohl sie sich relativ deutlich voneinander unterscheiden. Dies könnte darauf hinweisen, dass eine Kombination unterschiedlicher Datenquellen und Methoden die Vorhersagen noch verbessern könnten. Diese Triangulation wird für die Vorhersage von Wahlergebnissen (allerding basierend auf wesentlich mehr Quellen) immer häufiger unternommen. Wie Claude Longchamp kürzlich in seinem Blog verlauten liess vielleicht bald auch für die Nationalratswahlen 2015.