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Die Bundestagswahl 2017. Welchen Einfluss hatten Strukturdaten auf die Wahlkreisergebnisse der Parteien?
Fabian Haggerty, Tom Hartl, Christian Ramspeck, et al.
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Geisteswissenschaften, Kunst, Musik / Allgemeines, Lexika
Beschreibung
Projektarbeit aus dem Jahr 2018 im Fachbereich Politik - Grundlagen und Allgemeines, Note: 1,0, Hochschule für Politik München (Hochschule für Politik München), Veranstaltung: Political Data Science, Sprache: Deutsch, Abstract: In der vorliegenden Arbeit wird der Zusammenhang zwischen den sozioökonomischen Strukturen der Wahlkreise und den unterschiedlichen Wahlergebnissen der Parteien in diesen Wahlkreisen untersucht. Dabei werden die Zusammenhänge zwischen den Strukturvariablen und den Wahlkreisergebnissen anhand einer Lasso-Regression mit Cross-Validation erklärt. Die Ergebnisse zeigen, dass Strukturdaten zu einem hohen Grad die unterschiedlichen Wahlergebnisse erklären können. Zudem deutet das Modell daraufhin, dass einige der klassischen Konfliktlinien der Cleavage-Theorie nach Lipset/Rokkan sich in den Strukturvariablen mit dem größten Einfluss wiederfinden. Die Modelle für die einzelnen Parteien bestätigen zudem Erkenntnisse der bisherigen Wahlforschung. Am 24. September 2017 fand die Wahl zum 19. Deutschen Bundestag statt. Soziodemographische Faktoren stellen wichtige Variablen für die Bestimmung und Analyse von eben solchen Wahlergebnissen dar. In dieser Arbeit wird untersucht, welchen Einfluss Strukturdaten, insbesondere soziodemographische und (sozio-)ökonomische Variablen auf die unterschiedlichen Wahlergebnisse der Wahlkreise bei der Bundestagswahl 2017 hatten. Dieses Thema ist höchst relevant, sowohl in der Politik als auch in der Wissenschaft: Jede politische Partei strebt bei einer Wahl nach maximalen Erfolg durch Erhalt von Stimmen. Durch Erläuterung der womöglich wichtigsten abhängigen Variablen für die unterschiedlichen Wahlergebnisse kann ermittelt werden, welche Wählergruppen mehrheitlich für welche Parteien gestimmt haben und in welchen Wahlkreisen die Ergebnisse besonders stark von den Erwartungen abweichen, möglicherweise aufgrund von Wahlkreiskandidaten, lokaler Wahlkampfstrategien etc. Die Forschungsfrage soll außerdem aufwerfen, inwiefern anhand von Strukturdaten sich die unterschiedlichen Wahlkreisergebnisse der Parteien erklären lassen. Dafür werden am Beispiel der CSU die stärksten Einflussvariablen untersucht. Zusätzlich schauen wir uns an, welche Cleavages sich nach der Cleavage-Theorie in diesen wiederspiegeln.
Kundenbewertungen
Wahlergebnis, Political Data Science, BTW 2017, Berechnung, Bundestagswahl 2017, R, Strukturdaten