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Die Bundestagswahl als Daten-Wortschatz

Daten und Wahlen – längst gehören diese beiden Themen zusammen und betreffen ganz unterschiedliche Teilbereiche. Ob bei Umfragen und weiteren Erhebungen im Vorfeld einer Wahl oder im Nachgang, stets begegnen wir Daten, Zahlen und Statistiken in verschiedenster Form.

Wahlprogramme sind Datenschätze

Um die Wahlprogramme der verschiedenen Parteien schneller und kompakter greifen zu können, stellen wir Ihnen hier verschiedene Analysemöglichkeiten zur Verfügung und decken damit vielfältige Fragestellungen ab: Welche Wörter kommen im jeweiligen Parteiprogramm am häufigsten vor (Wordcloud)? Wie oft genau (Absolute Wortzahl)? Wie wichtig ist ein bestimmtes Wort im jeweiligen Parteiprogramm (Wortwichtigkeit und Stichwortanalyse)?

Diese und viele weitere Fragen beantwortet Ihnen WortWahl. Erforschen Sie explorativ die Wahlprogramme und sammeln Sie so Erkenntnisse über deren Inhalte.

Sie haben Fragen? Im Glossar finden Sie Antworten. Wie haben wir das gemacht? Unser Vorgehen .


Unser Vorgehen

WortWahl basiert auf der Idee, mithilfe einer interaktiven Applikation Texte via Text-Mining-Verfahren zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Dabei ist das Thema flexibel – aus aktuellem Anlass beschäftigt sich WortWahl mit den Wahlprogrammen der deutschen Parteien von 1949 bis einschließlich 2017.

Die Datengrundlage

Alle Wahlprogramme vor der Bundestagswahl 2017 beziehen wir aus dem Projekt „Manifesto“ . Die Forschungsgruppe analysiert die Wahlprogramme von mehr als 1000 Parteien aus über 50 Ländern und stellt diese Daten anderen Interessierten zur Verfügung. Ziel ist es, die Präferenzen und Inhalte der einzelnen Parteien zu filtern und so die Ziele der jeweiligen Partei leichter greifen zu können. Die Forschungsgruppe nutzt dafür die Data-Science-Programmiersprache R. Ganz im Sinne des Open-Source-Charakters sind sämtliche Daten frei zugänglich und werden um das R-Paket „manifestoR“ ergänzt, welches die Daten bereits codiert und für die Sprache verständlich zur Verfügung stellt.

Wahlprogramme 2017 ergänzt

Für das Jahr 2017 wurden die aktuellen Wahlprogramme der Parteien mit mehr als 10.000 Mitgliedern von uns ergänzt. Somit zeichnet sich nicht nur eine historische Entwicklung der länger etablierten Parteien ab, sondern auch neue Parteien, die 2017 zum ersten oder zweiten Mal antreten, stehen zur Analyse bereit.

Die Parteien

Insgesamt greifen wir die Wahlprogramme von 17 Parteien auf. Darunter sind Parteien, die heute überregional nicht mehr zur Wahl stehen oder sich aufgelöst haben, also im Jahr 2017 nicht zur Analyse zur Verfügung stehen, sowie Parteien, die zum ersten Mal im Jahr 2017 kandidieren. Eine vollständige Liste der Parteien und deren Abkürzungen finden Sie im Glossar .

Die Dataframes

Fast 1,5 Millionen Wörter der 92 inkludierten Wahlprogramme sind mithilfe verschiedener R-Pakete (u.a. dplyr, tm, Janeaustenr, tidytext, tidyr) bereinigt worden: Satzzeichen, inhaltslose Wörter sowie Füll- und Bindewörter wurden gelöscht und die Rechtschreibung in bestimmten Fällen vereinheitlicht. Die restlichen 774.023 Wörter bilden das Fundament der Analysen, die in fünf Dataframes für die einzelnen Funktionen aufbereitet wurden.

Die Methodik

Die vorliegende shiny-App wurde mit der Programmiersprache R programmiert. Dazu wurden verschiedene R-Pakete und Funktionen benutzt.

Zur Analyse der Texte wurden vor allem Verfahren des von Julia Silge und David Robinson entwickelten tidytext-Pakets verwendet.

Für die Sentimentanalysen bedienten wir uns bei dem Sentimentenwortschatz der Universität Leipzig.

Beginnen Sie sofort mit Ihrer eigenen Analyse

Dazu wählen Sie einfach die Analysemöglichkeit aus, mit der Sie beginnen wollen. In den unterschiedlichen Analysen finden Sie weitere Filter, um beispielsweise die Analyse partei- oder jahresübergreifend auszuführen. Wir empfehlen die explorative Nutzung unseres Tools – viel Spaß!

Sie haben Fragen zu den einzelnen Analysen und ihrer Interpretationsmöglichkeiten oder sind sich unsicher, weshalb in manchen Analysen nur eine begrenzte Auswahl an Parteien zur Verfügung steht?

Antworten finden Sie in unserem Glossar .



Wordcloud

Wählen Sie eine Partei und ein Jahr. Daraus wird eine Wordcloud mit den häufigsten Wörtern des ausgewählten Wahlprogrammes gebildet. Je häufiger ein Wort vorkommt, desto größer und zentraler ist es visuell dargestellt – damit lässt sich eine Tendenz erkennen, welche Wörter für die einzelnen Parteien in dem jeweiligen Wahljahr womöglich eine Priorität haben. Auch Vergleiche sind möglich: Wählen Sie dazu einfach bis zu vier unterschiedliche Parteien aus.


Absolute Wortzahl

Welche Wörter kommen am häufigsten im Textkorpus vor? Mit dieser Analyse finden Sie es heraus. Wählen Sie dazu nur noch die Partei und das Jahr und schon werden im Balkendiagram die absoluten Wortzahlen abgetragen. Auch Vergleiche sind möglich: Wählen Sie dazu einfach bis zu vier unterschiedliche Parteien aus.


Relative Worthäufigkeiten

Wähle Sie aus, ob Sie Jahre oder Parteien vergleichen wollen. Die rote Linie dient zum Vergleich der Wahlprogramme. Alle Wörter die darüber stehen gehören zu der Beschriftung auf der x-Achse, alle die darunter stehen, gehören zur y-Achse. Je näher die Wörter der roten Linie sind, desto ähnlicher sind sich die wichtigsten Wörter der verglichenen Wahlprogramme.


Wortwichtigkeit

Wählen Sie Jahr und Partei und den jeweiligen Vergleichswert. Die Wörter, die bei der gewählten Partei wesentlich öfter vorkommen als bei der Vergleichspartei, sind als Balkendiagramm dargestellt. So erfahren Sie, in welchen Punkten sich die Partei deutlich von der Vergleichspartei unterscheidet.


Sentiment-Analyse

Welche Wörter sind im gewählten Wahlprogramm positiv oder negativ konnotiert und wie häufig kommen Sie vor? Um dies herauszufinden wählen Sie das Jahr und die Partei. Um bis zu vier Parteien miteinander zu vergleichen, markieren Sie im Drop-Down-Menü die gewünschten Parteien.


Textgrößen

Auch wenn die Größe eines Textkorpus nicht unbedingt etwas über den Inhalt der Texte verrät, ist es dennoch eine spannende Stellschraube. Wie sehr unterscheidet sich die Länge eines Wahlprogramms einer bestimmten Partei von Jahr zu Jahr? Oder parteiübergreifend?


Gewichtete Sentiment-Analyse

Welche Stimmung der gesamte Text aufweist – darüber gibt uns diese Analyse Aufschluss. Sie zeigt die Anzahl der positiv, sowie der negativ konnotierten Wörter an und errechnet aus ihnen einen Mittelwert (rote Linie).


Stichwortanalyse

Mit der Stichwortanalyse haben Sie die Möglichkeit, nach einem ganz bestimmten Wort innerhalb eines ausgewählten Textkorpus zu suchen. Dazu geben Sie Ihr gewünschtes Wort ein und drücken auf „Enter“. Verschiedene weitere Analysemöglichkeiten stehen Ihnen anschließend zur Verfügung.

Laden Sie Ihren Plot herunter

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Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.
Skalierung: 1 = sehr positiv, -1 = sehr negativ Die Auswahl der Parteien und des Jahres bedingen sich gegenseitig. Wenn die gewünschte Jahreszahl oder Partei nicht angezeigt wird, heben Sie die vorherige Auswahl auf.

              

            

Vertiefen Sie Ihr Wissen

Weiterführende Informationen zu den Analysen oder zur Datengrundlage finden Sie in diesem Glossar. Und sollte eine Frage dennoch offenbleiben, freuen wir uns jederzeit über Ihr Feedback.



Wordclouds

Absolute Häufigkeiten können auf unterschiedlichste Weise visualisiert werden, z.B. in einer Wordcloud. In einer Wordcloud wird das häufigste Wort in Relation zu den weniger häufigen Wörtern nach einer ganz einfachen Logik dargestellt: Je öfter das Wort im Textkorpus vorkommt, desto größer und zentraler ist es in der Wortwolke zu finden. Verschiedene Wordclouds sind nicht unbedingt miteinander vergleichbar, da die zu vergleichenden Texte womöglich unterschiedlich lang sind - für eine erste Annäherung an den Textkorpus eignet sich eine Worcloud aber bereits ganz gut.

Absolute Worthäufigkeit

Welche Worte werden am häufigsten genannt? Die Analyse zur absoluten Worthäufigkeit gibt uns genau darüber Aufschluss. In einem Balkendiagramm werden die zumeist genannten Worte abgetragen und sortiert. Im Gegensatz zur Wordcloud ist hier eine Vergleichbarkeit eher gegeben, da die auf der y-Achse abgetragenen Wortzahlen eine größere Orientierung bieten.

Wortwichtigkeit

Wie wichtig ist ein Wort im Text? Für diese Analyse wird das tf_idf-Maß angewandt. Dieses berücksichtigt sowohl die relative Häufigkeit der Wörter innerhalb eines Textkorpus als auch die Häufigkeiten in Proportion zu allen anderen Textkorpussen. Kommt ein Wort in dem einen Text im Vergleich zu anderen Texten häufiger vor, bekommt es einen hohen Wert. So kann ermittelt werden, welche Bedeutung das einzelne Wort im ausgewählten Text trägt.

Textgrößen

Verschiedene Texte haben unterschiedliche Merkmale – eines davon ist ihre Textlänge. Wie viele Wörter gehören zum jeweiligen Textkorpus? Verschiedene und vielfältige Vergleiche sind hier möglich.

Stichwortanalyse/Stichwortsuche

Sie möchten herausfinden, wie oft ein bestimmtes Wort in den Texten vorkommt? Mit der Stichwortanalyse ein Kinderspiel. Geben Sie dazu einfach Ihr gewünschtes Stichwort ein und wählen Sie aus verschiedenen Analysemöglichkeiten. Achtung: Hier kommt es auf die genaue Formulierung Ihres Wortes an.

Relative Worthäufigkeit/Wortvergleich

Die relativen Worthäufigkeiten zeigen die prozentualen Anteile der Wörter an, die in den Wahlprogrammen am häufigsten vorkommen. In der vorliegenden Analyse können sowohl die Programme unterschiedlicher Parteien, oder die Programme derselben Partei über eine Zeitspanne hinweg verglichen werden. Je näher ein bestimmtes Wort an der roten Linie steht, desto ähnlicher sind sich die Wahlprogramme hinsichtlich dieses Wortes. Es lässt sich nicht nur die Ähnlichkeit, sondern auch die Häufigkeit der unterschiedlichen Wörter bestimmen. So kommen Wörter, die unten rechts vorkommen, weniger häufig vor als die Wörter, die sich links oben im Plot befinden.

Sentiment-Analyse

Die Sentiment-Analyse ist eine Funktion zur Auswertung der Stimmung in Texten. Die Wörter werden dazu als positiv oder negativ eingeordnet. Der Anwendung liegt die Liste des Sentimentenwortschatzes der Universität Leipzig zu Grunde. Die Wörter werden auf einer Skala von -1 (negativ) bis 1 (positiv) bewertet. Um die Wörter einzuordnen, werden ihnen von der Forschungsgruppe der Uni Leipzig positive und negative Adjektive zugeteilt, wie bspw. gut/schlecht oder lieb/mies. Aktuell sind im Sentiment-Wortschatz ca. 32.000 Wörter der deutschen Sprache enthalten. Die Sentiment-Analyse enthält die Worte, die am häufigsten vorkommen und stellt diese in verschiedenen Größen, ähnlich der Wordcloud, dar: Je häufiger die Wörter vorkommen, desto größer sind sie. Zusätzlich teilt die Analyse die einzelnen Wörter in positiv und negativ ein und gibt Aufschluss darüber, welche Wörter des analysierten Textes eher als positiv oder negativ einzuschätzen sind. Die gewichtete Sentiment-Analyse bezieht sich auf den gesamten ausgewählten Textkorpus. Hier wird mithilfe einer roten Linie dargestellt, welche Stimmung der Text im Durchschnitt aufweist. Dazu bezieht er alle Wörter mit ein und errechnet daraus den Mittelwert.

R

Die Programmiersprache R ist eine Lösung zur Analyse und Visualisierung von Daten. R ist besonders leistungsfähig und im Vergleich zu den großen kommerziellen Softwarepaketen zur Datenanalyse sehr flexibel. Die Data-Science-Sprache ist Open Source und wird vor allem von einer weltweiten Entwicklergemeinde im wissenschaftlichen Umfeld weiterentwickelt. Allein dadurch setzt R einen nie erreichten Maßstab an Funktionalität, Qualität und Aktualität. Das Involvement der wissenschaftlichen Community in Verbindung mit dem zunehmenden Engagement großer Unternehmen wie Microsoft und Oracle schafft eine hohe Investitionssicherheit für die Nutzer von R. https://www.r-project.org/about.html

R-Pakete

Die verwendeten R-Pakete sind ggplot2, dplyr, stringr, tm, scales. janeaustenr, grid, wordcloud, reshape2, tidytext, tidyr, shiny, gridExtra, shinyjs, shinythemes, ggpubr, gtable und png.

Text Mining

Eine Familie von Analyseverfahren, welche Bedeutungen und Zusammenhänge in Textdaten erkennt. Es basiert auf Analysen, die Sie als Nutzer dabei unterstützen, die für Sie interessanten Informationen aus den Texten zu extrahieren.

Datengrundlage

Die Datengrundlage sind die Parteiprograme der Parteien seit 1949. Diese Daten stammen aus der Datenbank des Manifesto Project und für das Jahr 2017 von den jeweiligen Parteien.

Sentiment-Wortschatz der Universität Leipzig

Eine Forschungsgruppe der Universität Leipzig bewertet Wörter der deutschen Sprache, um sie als positiv oder negativ einordnen zu können. Dazu werden den Wörtern bestimmte Adjektive zugeteilt. Daraus ergibt sich ein Wert, der das Wort dann auf einer Skala zwischen -1 und 1 einordnet. Insgesamt sind im Sentiment-Wortschatz ca 32.000 Worte der deutschen Sprache enthalten. Quelle: R. Remus, U. Quasthoff and G. Heyer: SentiWS - a Publicly Available German-language Resource for Senti-ment Analysis. In: Proceedings of the 7th International Language Ressources and Evaluation (LREC'10), pp. 1168-1171, 2010 http://wortschatz.uni-leipzig.de/de/download

Manifesto

Das Manifesto Project sammelt seit 2009 Partei- und Wahlprogramme, um diese für politische Analysen zur Verfügung zu stellen. Es sind über 1000 Parteien aus über 50 Ländern enthalten. Die Wahlprogramme erstrecken sich auf ein Archiv von mehreren Jahrzehnten. Zweimal pro Jahr wird die Datenbank aktualisiert. https://manifestoproject.wzb.eu/

Die Parteien

Insgesamt 17 Parteien werden in den Analysen berücksichtigt. Wir beziehen die Wahlprogramme aus dem „Manifesto“-Projekt. Darin finden sich Parteien ab 1949, die bis zum heutigen Jahr mind. einmal für den Bundestag kandidiert haben. Diese Parteien gibt es heute nicht mehr zwangsläufig. Wir haben zusätzlich die Wahlprogramme der Parteien ergänzt, die im Jahr 2017 zur Bundestagswahl antreten und mehr als 10.000 Mitglieder haben. So kann es beispielsweise vorkommen, das für bestimmte Parteien nur ein Wahlprogramm aus einem bestimmten Jahr zur Analyse bereit steht, während andere Parteien auf eine Wahlprogramm-Historie referieren können. Es besteht kein Anspruch auf Vollständigkeit.

Aus Gründen der Übersichtlichkeit wurden manche Parteien in den Drop-Down-Menüs der Analysen abgekürzt dargestellt. Das vollständige Verzeichnis der Parteien inklusive Abkürzungen finden Sie folgend:

  • Alternative für Deutschland (AFD)
  • Christlich Demokratische Union (CDU – hier wurde die CSU (Christlich-Soziale Union in Bayern) inkludiert)
  • Die Grünen (Aus Datenaufbereitungsgründen ist unter „Die Grünen“ ab 1993 auch „Bündnis 90/Die Grünen“ gemeint)
  • Die Linke
  • Die Partei
  • Freie Demokraten (FDP)
  • Sozialdemokratische Partei Deutschlands (SPD)
  • Partei des Demokratischen Sozialismus (PDS)
  • Deutsche Partei (aufgelöst)
  • Deutsche Zentrumspartei
  • Gesamtdeutscher Block (aufgelöst 1961)
  • Bayernpartei (BP)
  • Deutsche Rechtspartei (aufgelöst)
  • Kommunistische Partei Deutschlands (KPD)
  • Südschleswigscher Wählerverband (SSW)
  • Wirtschaftliche Aufbau-Vereinigung (WAV, aufgelöst)

tf_idf

Das Maß wird zur Berechnung der Relevanz von einem Dokument in einem ganzen Dokumentenkontext eingesetzt. Das Ergebnis sind Worte, die in dem ausgewählten Text eine größere Bedeutung haben, als in allen anderen Texten. Diese Worte werden also wesentlich mehr von der ausgewählten Partei genutzt, als von allen anderen.

Plot

Ein Plot ist eine grafische Darstellung. In der WortWahl-Anwendung enthält sie die ausgewählte statistische Anwendung, die Angabe der Partei und weitere relevante Meta-Informationen.

Sie haben Anmerkungen oder Fragen? Sprechen Sie uns an.

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