Aufgenommen mit einer Linse, die sich nie ganz scharf stellen lässt. Vor welchen Problemen die Meinungsforscher im Bundestagswahljahr stehen.
Die politische Großwetterlage ist wolkig bis trüb. Donald Trump ist Präsident der Vereinigten Staaten von Amerika. Marine Le Pen stellt sich der Stichwahl um die französische Präsidentschaft. Großbritannien tritt aus der EU aus. Und Deutschland steht ein intensives Wahlkampfjahr bevor, das durch die Kanzlerkandidatur von Martin Schulz noch um ein paar Turbulenzen bereichert werden könnte. Im Vorfeld der Wahlen spielen Umfragen eine bedeutende Rolle: Sie spiegeln Erwartungen und Meinungen; und erlauben einen vermeintlichen Blick in die Zukunft. Die Süddeutsche Zeitung versucht sich deshalb in den kommenden Monaten an einer neuen Form, Umfragen zu visualisieren. Das Ziel ist, die Unsicherheit, die mit den Zahlen einhergeht, auf den ersten Blick deutlich zu machen. Mehr Informationen zu unserer Vorgehensweise finden Sie hier. Umfragen sind keine Prognosen Meinungsumfragen sind keine Vorhersagen, sondern lediglich Momentaufnahmen mit einer Haltbarkeit von höchstens ein paar Tagen. Um bei der Metereologie zu bleiben: Wenn es heute 22 Grad Celsius hat, dann lässt das kaum Rückschlüsse auf das Wetter in ein paar Monaten zu. Doch es ist recht wahrscheinlich, dass auch der nächste Tag warm sein wird. Ähnlich ist es mit Umfragen: "Je näher die Wahl rückt, desto stärker ihre Prognosekraft", sagt Andreas Graefe von der Macromedia-Hochschule in München. Steht eine Wahl in ein paar Tagen an, haben sich viele schon entschieden. Umfragen sind wie das Thermometer, ein Instrument also, um das Wetter zu messen. Aber sie sind nicht die exakte Wettervorhersage. Und die Institute sind die Wetterstationen der öffentlichen Meinung. Politikwissenschaftler Graefe erging es wie vielen anderen nach der US-Wahl: Seine Prognose war nicht korrekt. Zusammen mit Kollegen entwickelte er Pollyvote, ein Modell, mit dem er den Ausgang der Präsidentenwahl vorraussagen wollte. Er setzte - wie die allermeisten anderen - auf einen Sieg von Hillary Clinton, der zur Überraschung vieler ausblieb. Schuld an dieser falschen Erwartungshaltung waren auch Journalisten wie bei Fivethirtyeight, The Upshot oder Huffington Post: Zu 70, 80, gar 90 Prozent sicher, hieß es, sei die USA vor einem Präsidenten Trump. Was soll denn da bitte schön noch schiefgehen? Eine ganze Menge. Denn es war dem Publikum kaum zu vermitteln, dass ihre Vorhersagen Wahrscheinlichkeiten waren, die wiederum auf Simulationen basierten, die sich aus den jeweils aktuellsten Schnappschüssen der politischen Stimmung ergaben. Das Problem liegt am mathematischen Konzept von Wahrscheinlichkeiten. Andreas Graefe weiß aus der Forschung: "Menschen haben Probleme im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten: Sie verstehen null Prozent, es passiert auf keinen Fall; und 100 Prozent, es passiert auf jeden Fall. Alles dazwischen ist irgendwie wahrscheinlich." Dazu kommt die Psychologie. Wähler sind nicht unabhängig in ihrer Wahrnehmung. Die meisten Menschen halten das für wahrscheinlicher, das besser zu ihrer Weltanschauung passt. Psychologen nennen das Confirmation Bias. Wer zu Clinton hielt, rundete im Kopf schnell die 80 Prozent auf 100 auf. Und wer Trump gewinnen sehen wollte, konnte sich mit der Siegchance beruhigen. Eine 80-Prozent-Siegchance bedeutet eine Quote von 4:1. Zum Vergleich: Beim Würfeln eine Eins zu bekommen hat die Quote 1:5. Vielleicht haben deshalb viele großzügig übersehen, wie knapp die Umfragen beim Brexit-Referendum und der US-Wahl im Vorfeld tatsächlich waren. Zwar sahen in Großbritannien fast alle Umfragen direkt vor der Abstimmung "Remain" vorn, also den Verbleib in der EU. Dieser Vorteil war aber so klein, dass ein Sieg der "Leave"-Fraktion innerhalb der Fehlertoleranz lag, also beinahe genauso wahrscheinlich war wie ein Sieg von "Remain". Umfragen geben streng genommen keinen einzelnen Wert an, sondern eine Spanne, in denen das Ergebnis einer Partei höchstwahrscheinlich liegt. "Wie eine Kamera, die man nie ganz scharf stellen kann", sagt Thomas Petersen vom Allensbach-Institut. Umfragen und die Weisheit der Wenigen In Zeiten, in denen Big Data langsam zum Standardvokabular gehört, wirkt die Methodik von Meinungsumfragen fast wie aus der Zeit gefallen. Sie arbeiten nicht mit riesigen Datenmengen oder der Weisheit der Vielen, sondern mit der präzisen Auswahl. In Deutschland funktioniert das in der Regel so: Demoskopen zeichnen aus den Antworten von 1000 bis 2500 Befragten ein Bild der politischen Landschaft. Das sind deutlich weniger als 0,01 Prozent der ungefähr 60 Millionen Wahlberechtigten in Deutschland. "Umfragen zu erstellen, ist eine extrem schwierige Aufgabe", sagt Politikwissenschaftler Graefe. Nicht nur in den USA, auch in Deutschland ging das immer mal wieder daneben. Der Spiegel schrieb nach der Wahl 2005 von einem "Desaster für Demoskopen", einem "weiteren Tiefschlag für eine Branche". Alle großen Umfrageinstitute sahen damals die CDU/CSU bei etwa 40 Prozent, sie bekam aber tatsächlich nur 35,2 Prozent. 2013 war das anders, die Umfragen lagen knapp vor der Wahl erstaunlich richtig. "Das war ein richtig gutes Jahr für die Meinungsforscher", sagt Graefe. Die Institute halten sich an mathematische Vorgaben, um aus einem kleinen Kreis an Menschen Rückschlüsse auf Millionen ziehen zu können. Das Zauberwort lautet Zufall. Nur wenn jeder Wahlberechtigte die gleiche Chance hat, von den Instituten kontaktiert und nach seiner Meinung gefragt zu werden, ergibt die Arbeitsweise der Demoskopie Sinn. Sie stellt sicher, dass die Belegschaft mit den Ergebnissen - "CDU", "SPD", "CSU", "AfD", "Die Grünen", "Linke", "FDP", "Sonstige" - Hochrechnungen anstellen kann. Der Zufall wird simuliert, indem zum Beispiel eine Software aus Listen von Telefonnummern die letzten zwei oder drei Ziffern würfelt. Die Callcenter-Mitarbeiter fragen die wahlberechtigte Person im Haushalt, die als letztes Geburtstag hatte: "Wen würden Sie wählen, wenn am Sonntag Bundestagswahl wäre?" Theoretisch müssten die Befragten dann die gleichen Eigenschaften haben wie die Wahlberechtigten: Die gleiche Verteilung von Männern und Frauen, jungen und alten Menschen, mit Studium oder Ausbildung, aus der Stadt oder vom Land.