Napoleon's Nightmare

Nach dem überraschenden Sieg bei den Präsidentschaftswahlen erhalten Meinungsforscher und Statistiker einmal mehr ein schlechtes Zeugnis ausgestellt. Doch wie sehr täuschten sie sich wirklich?

Hillary Clinton war nicht die einzige Verliererin bei den gestrigen Präsidentschaftswahlen in den USA.[1] Mit dem Sieg von Donald Trump wurden auch die allermeisten Meinungsforscher und Prognostiker auf dem falschen Fuss erwischt. Fast alle nationalen Umfragen sahen die demokratische Kandidatin auf Kurs ins Weisse Haus. Statistiker sahen die Chancen Clintons ausnahmslos bei über 50 Prozent, einige gar bei 99 Prozent.

Die New York Times gab Donald Trump in ihrer Prognose eine 15-Prozent-Chance, die Wahlen zu gewinnen. In der Wahlnacht musste sie diese Schätzung bald revidieren. (Grafik: New York Times)

Nun ist es keine Seltenheit, dass Umfragen und Prognosen über Wahlen und Abstimmungen danebenliegen. Das wissen wir in der Schweiz spätestens seit dem Ja zur Minarett-Initiative. Auch in Grossbritannien holten sich die Prognostiker in jüngster Vergangenheit keine Lorbeeren ab: Das Votum im Juni zum Austritt aus der EU stand im Kontrast zu den letzten Umfragen, welche die Remain-Seite leicht im Vorsprung gesehen hatten. Auch den klaren Sieg der Konservativen bei den Wahlen 2015 hatten die Umfragen nicht vorausgesehen (ebenso das letztlich klare Ja der Schotten zum Verbleib im Vereinigten Königreich 2014).

Allerdings gilt es in Bezug auf die USA zu differenzieren:

– Die nationalen Umfragen lagen nicht so weit daneben. Die letzten Umfragen sahen Clinton im Schnitt 3 bis 4 Prozentpunkte vor Trump. Die Tendenz stimmte hier sogar: Die Demokratin holte über das ganze Land gesehen mehr Stimmen als Trump. Die tatsächliche Differenz war mit 2.1 Prozentpunkten deutlich kleiner als von den Meinungsforschern dargestellt. Der «Fehler» liegt jedoch im Rahmen des langjährigen Durchschnitts der Abweichungen, welcher 2 Prozentpunkte beträgt.

– Allerdings sind bei Präsidentschaftswahlen in den USA nicht die nationalen Stimmenverhältnisse massgebend, sondern die Elektorenstimmen – die Wahlen werden in den einzelnen Bundesstaaten entschieden.[2] Und hier lagen die Umfragen teilweise weit daneben.

Diese Umfragen auf Bundesstaatsebene sind es auch, welche die Statistiker als Vorlagen für ihre Prognosen verwenden.[3] Die Interpretation der Daten ergab dabei beträchtliche Variationen. Nate Silver, der durch seine sehr genaue Voraussage des Wahlergebnisses vor vier Jahren Bekanntheit erlangt hatte, täuschte sich diesmal mit allen anderen. Mit einer errechneten Siegeschance von 71 Prozent lagen er uns sein Team bei Fivethirtyeight am unteren Ende der Optimismusskala in Bezug auf Hillary Clinton. Die New York Times sah die Wahrscheinlichkeit eines Clinton-Sieges bei 85 Prozent, Prognose-Märkte bei 89 Prozent, die Huffington Post und die Princeton University gar bei 98 beziehungsweise 99 Prozent. Tatsächlich musste sich Silver deswegen in den letzten Tagen von verschiedenen Seiten Kritik an seinem Prognose-Modell anhören. Es wurde ihm sogar vorgeworfen, er setze die Chancen Clintons absichtlich zu tief an, um das Rennen als spannend darzustellen und die Besucherzahlen auf seiner Webseite hochzuhalten.

Soziale Erwünschtheit? Online-Umfragen? Schweigende Mehrheit?

Wieso aber lagen die Umfragen falsch? Eine These ist, dass der Anteil der Trump-Wähler in den Umfragen unterschätzt werde, da sich viele von ihnen aufgrund sozialer Erwünschtheit nicht zu ihrer eigentlichen Präferenz bekennen würden. Dagegen spricht, dass die Umfragen bei den republikanischen Vorwahlen die Stimmenanteile von Trump relativ genau trafen, diese oft sogar überschätzten. Auch waren keine signifikanten Unterschiede zwischen Telefon-Umfragen und Internet-Umfragen zu sehen – letztere hätten aber, sollte die These stimmen, mehr Unterstützung für Trump zeigen müssen, denn in Internet-Umfragen haben die Leute in der Regel weniger Hemmungen, ihre wahre Meinung kundzutun.

Trump selber hatte im Wahlkampf verschiedentlich auf die «schweigende Mehrheit» verwiesen, die ihm zum Sieg verhelfen würde, aber in den Umfragen zu wenig berücksichtigt werde. Tatsächlich fand eine Umfrage unter jenen Wahlberechtigten, die sich nicht als «likely voters» bezeichneten, relativ grosse Sympathien für Trump. Natürlich wäre es falsch, in einer Umfrage Wahlberechtigte, die nicht zu Wählen beabsichtigen, für das Ergebnis zu berücksichtigen. Wenn aber Trump diese Wähler doch noch zu mobilisieren vermochte, wäre das eine mögliche Erklärung für die Abweichung von den Umfragen.

Auf jeden Fall ist die Mobilisierung einer der häufigsten Gründe, warum Umfragen vom tatsächlichen Wahlergebnis abweichen. Natürlich kann dieser Effekt in beide Richtungen spielen: Möglicherweise konnte Hillary Clinton trotz gross angelegter Mobilisierungsaktionen ihre Sympathisanten nicht in genügender Zahl an die Urnen bewegen. Nate Cohn von der New York Times räumte während der Wahlnacht ein, dass der Einfluss der Wahlbeteiligung die grosse Schwäche seines Modells sei.

Möglicherweise werden vertiefte Analysen noch andere Einflüsse offenlegen. Klar ist: Die Wahlen in den USA haben einmal mehr gezeigt, dass Umfragen lediglich einen Eindruck der Stärkeverhältnisse geben können und nicht mit dem Endergebnis gleichgesetzt werden sollten. Und dass eine Wahrscheinlichkeit von 70 oder 90 Prozent eben immer noch bedeutet, dass es zu 30 oder 10 Prozent anders herauskommt.

[1] Disclaimer: Der Autor hat 10 Euro auf Donald Trump gewettet und könnte daher in seiner Einschätzung beeinflusst sein.

[2] Zuletzt gewann George W. Bush im Jahr 2000 die Präsidentschaftswahlen, ohne die (relative) Mehrheit der Stimmen errungen zu haben. Die Aussicht, dass dies auch Barack Obama gelingen könnte, veranlasste Donald Trump 2012 zu scharfer Kritik am Wahlsystem, das ihm vier Jahre später zum Sieg verhelfen sollte.

[3] Auch die Prognosemärkte werden von den Umfragen beeinflusst – auch sie rechneten nicht mit Donald Trump.