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Computergestützte Textanalyse ergibt mögliche Regierungskoalitionen

Gemeinsam mit Kollegen der TU Dortmund und der Universität Heidelberg hat Henrik Müller, Professor für wirtschaftspolitischen Journalismus am IJ, inhaltliche Schnittmengen und Gegensätze der Parteien untersucht.

Programmatische Differenzen sollten keine unüberwindlichen Hürden für die Bildung einer Regierungskoalition nach der Bundestagswahl darstellen. Dies ist das Kernergebnis einer Analyse der Wahlprogramme, die ein Team des Dortmund Center for data-based Media Analysis (DoCMA) der TU Dortmund mit Kollegen der Universität Heidelberg vorgenommen hat.

Mithilfe statistischer Textmining-Verfahren haben die Forscher inhaltliche Schnittmengen und Gegensätze der Parteien untersucht. Die größte Übereinstimmung hätte demnach eine „Deutschland“-Koalition aus Union, SPD und FDP. Aber auch eine „Ampel“ (SPD, Grüne, FDP), „Jamaika“ (Union, Grüne, FDP) sowie „Kenia“ (Union, SPD, Grüne) erreichen „Konsens-Scores“, die höher sind als jemals zuvor in den vergangenen drei Jahrzehnten. Eine rot-rot-grüne Koalition hätte hingegen im Mittel deutlich niedrigere programmatische Übereinstimmungswerte.

Die Studie wurde von einem Autorenteam erarbeitet, an dem die Dortmunder Forscher Carsten Jentsch (Professor für Wirtschafts- und Sozialstatistik), Henrik Müller (Professor für Wirtschaftspolitischen Journalismus am IJ) und Jonas Rieger (Fakultät für Statistik) sowie Professor Enno Mammen und Christof Schötz von der Universität Heidelberg beteiligt waren.

Die aufwändige Datenanalyse, die sämtliche Wahlprogramme der im Bundestag vertretenen Parteien seit 1990 umfasst, zeigt, dass die möglichen Koalitionspartner SPD, Union, Grüne und FDP sich in den vergangenen Legislaturperioden tendenziell angenähert haben. Die Autoren deuten dies als Reaktion auf die Zersplitterung und Polarisierung des Parteiensystems, wodurch Dreier-Koalitionen wahrscheinlicher geworden sind. Hingegen hat sich die Partei Die Linke programmatisch kaum bewegt, während die AfD auf größtmögliche Distanz zu allen anderen Parteien gegangen ist.

Bei aller generellen Übereinstimmung von Union, SPD, Grünen und FDP in vielen Themenfeldern ist die Wirtschafts- und Sozialpolitik das potenziell größte Konfliktfeld. Dort konkurrieren messbar zwei gegensätzliche Ansätze miteinander, einer links (SPD, Grüne) und einer rechts der Mitte (Union, FDP). Bei einer rot-rot-grünen Regierung wären diese Gegensätze geringer, dafür gäbe es in einem solchen Bündnis Differenzen in der Außen-, Sicherheits- und Europapolitik.

Ausgangspunkt der Untersuchung war die Wortwahl der Parteien, in der sich inhaltliche Schwerpunkte und Positionierungen widerspiegeln. Die Autoren haben initial keinerlei inhaltliche Vorgaben gemacht. Erst bei der Analyse der Ergebnisse bekam die menschliche Fähigkeit zur Interpretation eine tragende Rolle. Die Algorithmen suchen danach, welche Worte zusammen in einem Text auftauchen. Die Forscher haben dazu zwei Verfahren (Poisson reduced rank Modell, Latent Dirichlet Allocation) kombiniert. Diese Vorgehensweise ermöglicht sowohl Aussagen über die sprachliche Nähe und Distanz der Programme insgesamt, als auch das Aufspüren von thematischen Schwerpunkten und Tendenzen. Derartige Textmining-Verfahren sind für sozialwissenschaftliche Fragestellungen interessant, weil sie vorurteilsfrei Sprache in Zahlenreihen fassen können und damit eine wertvolle Ergänzung zu anderen Methoden bieten.

Das vollständige Papier finden Sie hier.

Ein Beitrag über zentrale Ergebnisse wurde im Spiegel (digital) veröffentlicht.

Bild: Thomas Stockhausen / iStock

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