Für uns als Wissenschaftler:innen ist es zentral, dass unsere Prognosen transparent und nachvollziehbar sind. Seit 2017 entwickeln und evaluieren wir das Zweitstimme-Modell in peer-reviewed Fachzeitschriften und stellen Code sowie Replikationsdaten öffentlich bereit.
Zweitstimmenmodell
Strukturelle Langfristfaktoren (seit 1949) mit aktuellen Umfragen, bayesianisch geschätzt und als Wahrscheinlichkeiten kommuniziert.
Wahlkreismodell
Übertragung nationaler Trends auf die Wahlkreise – u. a. über Swing-Annahmen – und Vorhersage von Direktmandat-Wahrscheinlichkeiten.
Landtagswahlen
Bayesianische Prognosen für subnationale Wahlen, trainiert auf deutschen Landtagswahlen seit den 1990er Jahren.
Das Modell wurde für die Bundestagswahlen 2017, 2021 und 2025 weiterentwickelt, auf Landtagswahlen übertragen und methodisch zu Swing- und Sitzprognosen vertieft. Code und Replikationen finden Sie auf GitHub sowie in den Datensätzen zu den einzelnen Papers.
Das Zweitstimmenmodell
Die strukturelle Komponente nutzt Faktoren, die sich historisch als relevant erwiesen haben – etwa frühere Wahlergebnisse, historische Umfragen und die Information, ob eine Partei den Kanzler oder die Kanzlerin stellte. Früh verfügbare Informationen ermöglichen so bereits Monate vor der Wahl eine erste Prognose.
Um kurzfristige Stimmungsschwankungen abzubilden, mischen wir diese Strukturinformation mit veröffentlichten Sonntagsfragen. Je näher der Wahltag rückt, desto stärker gewichtet das Modell die Umfragekomponente. Über MCMC-Simulationen entstehen daraus Wahrscheinlichkeiten für Ereignisse wie Mehrheiten oder Koalitionsoptionen – nicht nur Punktprognosen.
Das Wahlkreismodell
Mit dem Wahlkreismodell schätzen wir, wer in welchem Wahlkreis das Direktmandat gewinnen kann und wie unsicher diese Prognose ist. Dazu übertragen wir simulierte Zweitstimmenergebnisse über Swing-Annahmen auf die Wahlkreise und modellieren das Verhältnis von Erst- und Zweitstimme, inklusive Kandidierenden- und Wahlkreisfaktoren.
Welche Swing-Annahme man wählt (z. B. uniform vs. proportional), beeinflusst die Präzision von Sitzprognosen – das untersuchen wir in unserer jüngsten Arbeit in Electoral Studies.
Landtagswahlen
Neben der Bundesebene erstellen wir Vorhersagen für Landtagswahlen. Das Modell kombiniert aktuelle Landesumfragen mit strukturellen Faktoren – etwa dem letzten Landtagswahlergebnis, dem Bundestrend und der Regierungsbeteiligung im Land – und ist auf einer großen Zahl vergangener Landtagswahlen trainiert.
So entstehen Punktschätzungen, Unsicherheitsintervalle und Szenario-Wahrscheinlichkeiten auch unterhalb der Bundesebene. Methodik und Evaluation sind in unserer Arbeit zu subnationalen Wahlprognosen in Electoral Studies (2025) dokumentiert; eine allgemeinverständliche Erklärung finden Sie im Blogbeitrag zur Landtagswahl-Vorhersage.
