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Methode und Quellen

Wie dieser Test dein Ergebnis berechnet

Wo die sieben Parteien bei 29 Thesen stehen, haben wir Satz für Satz aus ihren Wahlprogrammen zur Bundestagswahl 2025 kodiert. Deine Antworten vergleichen wir mit jeder Partei und erhalten so die „Übereinstimmung“. Daraus berechnen wir ein „Spektrum“, das zusammen 100 % ergibt. Jeden Schritt erklären wir unten. Datenstand: 27. September 2026.

1. Wie wir die Thesen auswählen

Der Test hat 29 Thesen zu 11 Themen. Ausgewählt haben wir sie nach vier Grundsätzen:

Die politikwissenschaftliche Forschung weist immer wieder darauf hin, dass die Auswahl der Thesen das Ergebnis des Abgleichs beeinflusst (Walgrave u. a. 2009; Lefevere und Walgrave 2014). Deshalb zeigt die vollständige Ergebnisseite jede These, jede kodierte Parteiposition und das Originalzitat dazu.

2. Wie wir die Parteipositionen kodieren

Quelle sind die Wahlprogramme, mit denen die Parteien zur Bundestagswahl am 23. Februar 2025 angetreten sind. Jede Zelle (eine Partei bei einer These) kodieren wir auf einer fünfstufigen Skala:

Wenn ein Wahlprogramm zu einer These nichts sagt, suchen wir zuerst nach anderen offiziellen Äußerungen der Partei aus dem Jahr 2025: Pressemitteilungen der Bundestagsfraktion, Interviews mit den Spitzenkandidatinnen und -kandidaten auf der Jugendwebsite des Bundestags, Reden in Bundestagsdebatten. Bei 6 der 203 Zellen stützen wir uns auf eine solche Quelle; die Ergebnisseite nennt sie jeweils. Finden wir auch dort nichts, steht in der Zelle „nicht im Wahlprogramm“. Das betrifft 14 der 203 Zellen. Die Partei mit den meisten: BSW (5 Zellen).

Zitatprüfung: Die Ergebnisseite zitiert 187 Sätze aus den Wahlprogrammen im deutschen Original. Ein Skript gleicht jeden Satz mit der Textebene der PDF-Datei des jeweiligen Wahlprogramms ab, bestätigt, dass er Wort für Wort übereinstimmt, und hält die Seitenzahl im PDF automatisch fest.

Seit der Wahl: Union und SPD haben in einigen Punkten anders gehandelt, als ihre Wahlprogramme es vorsahen. Zum Beispiel haben beide Parteien im März 2025, bevor die neue Regierung gebildet war, zusammen mit den Grünen das Grundgesetz geändert und die Schuldenbremse gelockert; nach dem Regierungsantritt im Mai haben sie die doppelte Staatsbürgerschaft beibehalten. Gewertet wird weiter nach den Wahlprogrammen; Änderungen seit der Wahl markiert die Ergebnisseite gesondert bei der jeweiligen These.

Wir haben keine Daten des Wahl-O-Mat verwendet. Laut den Nutzungsbedingungen der Bundeszentrale für politische Bildung (bpb) darf der Datensatz nicht für den Bau ähnlicher Tools zum Abgleich mit Parteien genutzt werden, und daran halten wir uns. Beim Wahl-O-Mat tragen die Parteien ihre Antworten selbst ein; unsere Kodierung stammt aus dem Originaltext der Wahlprogramme. Die Methoden unterscheiden sich, und beide haben eigene, voneinander unabhängige Thesen.

Links zu den sieben Wahlprogrammen

3. Wie die Übereinstimmung berechnet wird

Damit folgen wir den von der bpb veröffentlichten Grundsätzen, nach denen der Wahl-O-Mat rechnet: gleiche Meinung 2 Punkte, eine Seite neutral 1 Punkt, entgegengesetzte Meinung 0 Punkte; als wichtig markierte Thesen zählen doppelt, übersprungene zählen nicht. Der Wahl-O-Mat nutzt eine dreistufige Skala, wir eine fünfstufige. Deshalb erweitern wir denselben Grundsatz zu „ein Viertel Abzug pro Stufe Abstand“. In der Forschung heißt diese Rechnung City-Block-Distanz; auch der Wahl-O-Mat nutzt sie (Gemenis 2024). Studien, die mehrere Rechenverfahren für den Abgleich gegenübergestellt haben, zeigen: Verfahren, die These für These vergleichen, geben meist dieselbe Empfehlung (Louwerse und Rosema 2014; Mendez 2012).

4. Wie das Spektrum auf 100 % kommt

Anteil im Spektrum = eβ × Übereinstimmung ÷ Summe dieses Werts über alle sieben Parteien, mit β = 10.

Das ist eine multinomiale Logit-Transformation (Softmax). Die Formel stammt aus dem Random-Utility-Modell des Ökonomen McFadden (1974), einem Modell für Entscheidungen zwischen mehreren Möglichkeiten. Die räumliche Theorie des Wählens in der Politikwissenschaft (Downs 1957; Enelow und Hinich 1984) beschreibt damit, wie sich Wählerinnen und Wähler zwischen mehreren Parteien entscheiden. Paul W. Thurner, Politikwissenschaftler an der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU), hat mit Kolleginnen und Kollegen solche Modelle genutzt, um frühere Bundestagswahlen zu untersuchen (Thurner 2000; Mauerer, Thurner und Debus 2015; Mauerer, Pößnecker, Thurner und Tutz 2015).

β = 10 bedeutet: Liegt deine Übereinstimmung mit einer Partei 10 Prozentpunkte höher, bekommt sie etwa den 2,7-fachen Anteil. Diesen Wert haben wir selbst festgelegt und nicht aus echten Wahldaten geschätzt. Das Spektrum zeigt deshalb „relative Nähe“ und lässt sich nicht als Wahrscheinlichkeit lesen, eine Partei zu wählen. Die Reihenfolge der Parteien hängt nur von der Übereinstimmung ab; β bestimmt nur, wie weit die Anteile auseinanderliegen.

5. Politische Landkarte und Abgleich mit einer Befragung von Fachleuten

Die horizontale Achse (Wirtschaft) nutzt 8 Thesen, die vertikale Achse (Gesellschaft, Migration, Klima) 15. Jede These wird nach der Richtung umgerechnet, für die Zustimmung steht; dann bilden wir den Durchschnitt und übertragen ihn auf eine Skala von 0 bis 10. Die 6 Thesen zu Außen- und Verteidigungspolitik, China-Politik, EU und Klimageld stehen nicht auf der Landkarte, zählen aber alle für das Spektrum. Der vertikalen Achse liegt das in der Politikwissenschaft verbreitete Konzept GAL–TAN zugrunde (grün, alternativ, libertär vs. traditionell, autoritär, nationalistisch; Hooghe, Marks und Wilson 2002).

Gegenprobe: Wir haben die Positionen der sieben Parteien, berechnet aus ihren Wahlprogrammen, mit dem Chapel Hill Expert Survey 2024 (CHES; Rovny u. a. 2025) verglichen. Das ist eine in der europäischen Politikwissenschaft weit verbreitete Befragung von Fachleuten zu Parteipositionen. Die Pearson-Korrelation liegt auf der Wirtschaftsachse (lrecon) bei 0,98 und auf der Gesellschaftsachse (galtan) bei 0,91; für CDU/CSU haben wir die Werte der CDU verwendet. Die beiden Datenquellen sind voneinander unabhängig und stimmen in der Grundrichtung überein. Es gibt zwei wesentliche Unterschiede. Unsere Positionen liegen näher an den Enden der Achsen als die Einschätzungen der Fachleute, weil Wahlprogramme meist pointierter formuliert sind als eine Gesamtbewertung. Und auf der Gesellschaftsachse ist die Reihenfolge von CDU/CSU und BSW sowie von SPD und FDP im CHES umgekehrt; diese beiden Paare liegen im CHES ohnehin nur 0,4 bis 0,5 Punkte auseinander.

Die Landkarte zeigt nur die grobe Richtung. Studien haben gezeigt: Ordnet man Menschen in einen ein- oder zweidimensionalen Raum ein, weicht die „nächste Partei“ dort oft vom Ergebnis des Vergleichs These für These ab (Louwerse und Rosema 2014). Dein Spektrum berechnen wir deshalb immer aus der Übereinstimmung These für These.

6. Grenzen

7. Literatur

  1. Downs, A. (1957). An Economic Theory of Democracy. New York: Harper. books.google.com/books/about/An_Economic_Theory_of_Democracy.html?id=kLEGAAAAMAAJ
  2. Enelow, J. M., & Hinich, M. J. (1984). The Spatial Theory of Voting: An Introduction. Cambridge University Press. books.google.com/books/about/The_Spatial_Theory_of_Voting.html?id=lXY6AAAAIAAJ
  3. McFadden, D. (1974). Conditional logit analysis of qualitative choice behavior. In P. Zarembka (Ed.), Frontiers in Econometrics (pp. 105–142). Academic Press. eml.berkeley.edu/reprints/mcfadden/zarembka.pdf
  4. Thurner, P. W. (2000). The empirical application of the spatial theory of voting in multiparty systems with random utility models. Electoral Studies, 19(4), 493–517. (der Autor war damals an der Universität Mannheim, seit 2008 Professor an der LMU) doi.org/10.1016/S0261-3794(99)00025-6
  5. Mauerer, I., Thurner, P. W., & Debus, M. (2015). Under which conditions do parties attract voters’ reactions to issues? Party-varying issue voting in German elections 1987–2009. West European Politics, 38(6), 1251–1273. doi.org/10.1080/01402382.2015.1026562
  6. Mauerer, I., Pößnecker, W., Thurner, P. W., & Tutz, G. (2015). Modeling electoral choices in multiparty systems with high-dimensional data: A regularized selection of parameters using the lasso approach. Journal of Choice Modelling, 16, 23–42. (alle vier aus den Instituten für Politikwissenschaft und Statistik der LMU) doi.org/10.1016/j.jocm.2015.09.004
  7. Hooghe, L., Marks, G., & Wilson, C. J. (2002). Does left/right structure party positions on European integration? Comparative Political Studies, 35(8), 965–989. doi.org/10.1177/001041402236310
  8. Walgrave, S., Nuytemans, M., & Pepermans, K. (2009). Voting aid applications and the effect of statement selection. West European Politics, 32(6), 1161–1180. doi.org/10.1080/01402380903230637
  9. Garzia, D., & Marschall, S. (2012). Voting Advice Applications under review: The state of research. International Journal of Electronic Governance, 5(3/4), 203–222. doi.org/10.1504/IJEG.2012.051309
  10. Marschall, S., & Schultze, M. (2012). Voting Advice Applications and their effect on voter turnout: The case of the German Wahl-O-Mat. International Journal of Electronic Governance, 5(3/4), 349–366. doi.org/10.1504/IJEG.2012.051314
  11. Mendez, F. (2012). Matching voters with political parties and candidates: An empirical test of four algorithms. International Journal of Electronic Governance, 5(3/4), 264–278. doi.org/10.1504/IJEG.2012.051316
  12. Wagner, M., & Ruusuvirta, O. (2012). Matching voters to parties: Voting advice applications and models of party choice. Acta Politica, 47(4), 400–422. doi.org/10.1057/ap.2011.29
  13. Gemenis, K. (2013). Estimating parties’ policy positions through voting advice applications: Some methodological considerations. Acta Politica, 48(3), 268–295. doi.org/10.1057/ap.2012.36
  14. Lefevere, J., & Walgrave, S. (2014). A perfect match? The impact of statement selection on voting advice applications’ ability to match voters and parties. Electoral Studies, 36, 252–262. doi.org/10.1016/j.electstud.2014.04.002
  15. Louwerse, T., & Rosema, M. (2014). The design effects of voting advice applications: Comparing methods of calculating matches. Acta Politica, 49(3), 286–312. doi.org/10.1057/ap.2013.30
  16. Rosema, M., & Louwerse, T. (2016). Response scales in voting advice applications: Do different designs produce different outcomes? Policy & Internet, 8(4), 431–456. doi.org/10.1002/poi3.139
  17. Garzia, D., & Marschall, S. (2019). Voting Advice Applications. Oxford Research Encyclopedia of Politics. Oxford University Press. doi.org/10.1093/acrefore/9780190228637.013.620
  18. Gemenis, K. (2024). Artificial intelligence and voting advice applications. Frontiers in Political Science, 6, 1286893. doi.org/10.3389/fpos.2024.1286893
  19. Rovny, J., Polk, J., Bakker, R., Hooghe, L., Jolly, S., Marks, G., Steenbergen, M., & Vachudova, M. A. (2025). The 2024 Chapel Hill Expert Survey on political party positioning in Europe: Twenty-five years of party positional data. Electoral Studies, 97, 102981. doi.org/10.1016/j.electstud.2025.102981

Grundsätze der Wertung im Wahl-O-Mat: Bundeszentrale für politische Bildung (bpb), „Häufig gestellte Fragen zum Wahl-O-Mat“ (6.2.2025) bpb.de. Die oben genannten Autorinnen, Autoren und Institutionen haben an diesem Test nicht mitgewirkt, ihn nicht geprüft und nicht befürwortet.

Quellen zu den Hintergrundtexten der Thesen

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