Also erstmal: eine wirklich zuverlässige Methode Wahlergebnisse vorauszusagen gibt es nicht. Da sind immer und notwendigerweise immer Fehler drin. Wäre das anders, würden das erstens alle Institute so machen und man könnte sich zweitens die Wahlen an sich sparen.
Dann, was Du ansprichst sind ja zwei Dinge: die Vorhersagekraft von Umfragen per se zum einen, und zum anderen, ob man die Wirkung von Maßnahmen zur Voter-Surpression vorhersagen kann.
Zur Frage nach der Voter-Surpression, meines Erachtens gibt es dafür keine sinnvolle Erhebungsmethode. Du kannst halt nicht gültig voraussagen oder vorab schonmal fragen, wie viele Leute sich abschrecken lassen, wenn sie vor dem Wahllokal von ein paar martialisch gekleideten Ex-Bullen mit Knarre angebrüllt werden, dass es ein schweres Verbrechen ist, wenn man unberechtigt wählt, oder welche Einschüchterungsmaßnahmen auch immer da angewandt werden. Oder, wie viele Leute glauben wohl daran, wenn in einem Stadtteil Plakate und Handzettel auftauchen, wo drauf steht, dass die Wahlen für Weiße für den 3.11. terminiert sind, Afroamerikaner und Hispanics aber erst am 6.11. wählen sollen? Wie viele Leute nehmen das hin, wenn die Schlange vor dem Wahllokal 8 Stunden anstehen bedeutet, und wie viele drehen um, weil sie keine Lust haben oder arbeiten gehen müssen. Wie viele klagen, wenn sie unberechtigt aus dem Wählerverzeichnis gestrichen wurden? Die Wirkung solcher Dinge kann man nicht voraussagen, aber sie beeinträchtigen natürlich die Prognosegüte von Umfragen. Und ich glaube, dass hier eine ganz zentrale Gefahr liegt. Wenn sowas das Ergebnis um 2% verändert, dann kann das bei einer knappen Wahl entscheidend sein. Es gibt eine Zwischenerhebung, nach der in North-Carolina 2% der eingegangenen Briefwahlstimmen zurückgewiesen wurden, interessanterweise aber 7% der Stimmen von Afroamerikanern. Na, ob das wohl Zufall ist?
(Quelle: https://thegrio.com/2020/09/15/rejected-absentee-ballots-higher-minority-voters/)
Was die Prognosefähigkeit von Umfrageergebnissen angeht, wäre ich generell sehr sehr vorsichtig, den Vergleich mit 2016 zu ziehen. Es ist keine Frage, dass die Institute in 2016 ein paar Sachen falsch gemacht haben, dazu gleich nochwas. Aber ganz grundsätzlich gab es eben die berühmte October-Surprise in Form der tatsächlich aktiven Intervention des (als Republikaner registrierten) FBI-Direktors Comey. Der hatte 11 Tage vor der Wahl (!) öffentlich gemacht, dass ein weiterer Laptop mit E-Mails von Clinton aus ihrer Zeit als Außenministerin aufgetaucht ist. Der Rechner lag schon länger beim FBI, aber zu dem Zeitpunkt hatte die Veröffentlichung die größte Wirkung. Drei oder vier Tage vor der Wahl, als die Aufregung sich ein bisschen gelegt hatte, hat er dann bekannt gegeben, dass die E-Mails jetzt geprüft sind, und da nichts Aufregendes drinsteht, nichts Strafbares passiert, kein Grund sich aufzuregen – aber genau damit hat er das Thema dann nochmal aufgewärmt. Man kann in den Zahlen sehr genau ablesen, dass Clintons Daten innerhalb dieser 11 Tage in den freien Fall geraten sind und Trumps nach oben geschossen. Die letzten Zahlen hatten Clinton dann immer noch ein gutes Stück vorne, aber solche Daten werden dann eben trotzdem 3-4 Tage vor der Wahl erhoben und konnten die Dynamik dann nicht mehr abbilden. Heißt unter dem Strich, jede Analyse, die auf dem Gedanken beruht „heute vor vier Jahren …“ berücksichtigt einen entscheidenden Faktor nicht.
Als Beispiel: hier für Florida den Vergleich mit 2016 anzuführen zieht aus ebendiesem Grund nicht. https://www.realclearpolitics.com/ep...tein-5963.html
… hatte Trump im Schnitt der Polls einen hauchdünnen Vorsprung von 0,2%, gewonnen hat er dann tatsächlich mit 1,2%. In dem Graphen sieht man aber sehr schön, dass Clinton eigentlich den ganzen Oktober über mit 3-4% führt und erst ganz kurz vor der Wahl, eben vor allem durch Comeys Eingreifen abstürzt.
Grundsätzlich muss man bei all diesen Durchschnittsbetrachtungen aber immer anschauen, welcher Zeitraum abgebildet ist und wie viele Umfragen von welchen Instituten mit drin sind. Da hat auch jede dieser Seiten, realclear, fivethirtyeight, Cook, Larry Sabato usw. ein eigenes Vorgehen.
Ganz generell zu Florida, da scheint es so, als würde Biden derzeit mit 3-5% führen (also vermutlich innerhalb der Fehlertoleranz), aber ich würde da nicht drauf setzen und Florida ist einer der Staaten, auf den ich nicht gesetzt habe, weil sich da nunmal noch etwas tun kann und Florida traditionell eine sehr enge Kiste ist. Bei Quoten um die 2 kann ich da aber auch kein Value für eine Trump-Wette sehen.
Zu der Frage, ob die Institute Faktoren wie denkbare Wahlmüdigkeit usw. berücksichtigen: ja klar tun sie das. Grundsätzlich jedenfalls, wie gut das gelingt ist halt nicht immer so klar. Meines Erachtens macht sich die Frage, wie gut ein Meinungsforschungsinstitut ist an drei Fragen fest (und so ähnlich dürfte auch das Ranking bei fivethirtyeight zustandekommen).
Erstens, arbeiten die methodisch sauber? Das heißt, stellen die keine Suggestivfragen, ist die Reihenfolge der Fragen randomisiert usw.
Zweitens, auf welcher Basis ist die Stichprobe zusammengesetzt und wie ist die Datenerhebung erfolgt? Sind genug Mobilfunknummern enthalten usw. Für eine Weile gab es z.B. bei vielen Instituten einen sytematischen Bias, weil nur Festnetznummern angerufen wurden. Im Resultat führte das dazu, dass die Zahlen für die Demokraten um 1-2% zu niedrig geschätzt wurden, weil damals Handys überwiegend von jungen Leuten (= tendenziell Demokraten) genutzt wurden, die gar keinen Festnetzanschluss mehr hatten.
Drittens, wie sieht das Modell der Wählerschaft aus und wie wird die reale Wahlwahrscheinlichkeit geschätzt? Was da dahinter steck ist Folgendes: Es gibt x demographische Gruppen und die Frage ist, sind die in der Stichprobe korrekt abgebildet und wird da zutreffend abgeschätzt, mit welcher Wahrscheinlichkeit die auch tatsächlich wählen gehen. Ein Problem 2016 scheint gewesen zu sein, dass in den Samples der Institute die Zahl der Weißen ohne Hochschulstudium nicht groß genug gewesen ist bzw. dass man denen auf Basis von Vergangenheitsdaten eine relativ geringe Wahlwahrscheinlichkeit zugeordnet hat. Genau diese noncollege whites sind aber Trumps Kernzielgruppe. So ist es (zusammen mit dem oben genannten Comey-Faktor) dazu gekommen, dass man Trump Anteil systematisch unterschätzt hat. Natürlich haben die Institute inzwischen auch analysiert, was da 2016 schiefgelaufen ist und ihre Modelle angepasst. Aber wie genau die das Elektorat jetzt modelliert haben, ist natürlich die geheime Sauce jedes Instituts, das geben die natürlich nicht raus.
Sind Umfragen generell ein taugliches Instrument? Ja klar. Was denn sonst? Man muss halt berücksichtigen, dass die Ergebnisse eine Schwankungsbreite haben, normalerweise +/-2% oder +/-3%. Wenn eine Umfrage also sagt es steht zurzeit 46 zu 43 und am Ende geht es 43 zu 46 aus, dann war die Umfrage trotzdem korrekt. Und man muss berücksichtigen, dass es solche systematischen Biases geben kann, deshalb würde ich mich nie auf ein Ergebnis allein verlassen, sondern immer mehrere anschauen wollen. Und, am Ende ist sicher nochmal ein Faktor, wie viele Late deciders es gibt. Gut denkbar, dass die in den letzten Zahlen nicht korrekt abgebildet sind, war vor allem in Deutschland zuletzt oft ein Thema.
Das hier ist eine Übersicht von ABC-News, die mal die Daten der letzten Wahlen gegenübergestellt haben (nationwide).
[TABLE="class: Table"]
[TR]
[TD] [/TD]
[TD] [/TD]
[TD]Eine Woche vorher[/TD]
[TD]Letzte[/TD]
[TD]Reales Ergebnis[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2016[/TD]
[TD]Clinton-Trump[/TD]
[TD]45% - 46%[/TD]
[TD]47% - 43%[/TD]
[TD]48,2% - 46,1%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2012[/TD]
[TD]Obama-Romney[/TD]
[TD]48% - 49%[/TD]
[TD]50% - 47%[/TD]
[TD]51% - 47%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2008[/TD]
[TD]Obama-McCain[/TD]
[TD]52% - 45%[/TD]
[TD]53% - 44%[/TD]
[TD]53% - 46%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2004[/TD]
[TD]Kerry-Bush[/TD]
[TD]49% - 48%[/TD]
[TD]48% - 49%[/TD]
[TD]48% - 51%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]2000[/TD]
[TD]Gore-Bush[/TD]
[TD]45% - 48%[/TD]
[TD]45% - 48%[/TD]
[TD]48% - 48%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1996[/TD]
[TD]Clinton-Dole[/TD]
[TD]54% - 35%[/TD]
[TD]51% - 39%[/TD]
[TD]49% - 41%[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1992[/TD]
[TD]Clinton-Bush[/TD]
[TD]41% - 34%[/TD]
[TD]44% - 37%[/TD]
[TD]43% - 37%[/TD]
[/TR]
[/TABLE]
Schaut am Ende nicht so übel aus. Es ist nicht drin, ein Ergebnis korrekt vorherzusagen, aber in der Tendenz lagen die Zahlen (fast) immer ziemlich nah am Endergebnis. Ich finde, das ist ein ganz guter Beleg dafür, dass Umfragen eine geeignete Methode sind, Wahlergebnisse zu prognstizieren. Ich wüsste nicht, was sonst valide sein sollte.
