Wahlprogramm-Check 2019 40 Jahre Europawahlen: Die Europawahlprogramme 1979-2019 im Vergleichstest Mai 2019 Eine Studie der Universität Hohenheim, www.komm.uni-hohenheim.de
Inhalte der Untersuchung 1. Verständlichkeits-Analyse der Wahlprogramme 2. Begriffs-Analyse 3. Tonalitäts-Analyse 4. Hintergrund: Wahlprogramme 5. Anhang: Methodensteckbrief Begriffs- und Tonalitäts-Analyse
Hintergrund Politik gilt als bürgerfern, unverständlich und intransparent das trifft auf alle politischen Ebenen zu, aber ganz besonders auf die EU. Die Komplexität und die Distanz europäischer Politik erfordern eine klare Sprache, um überhaupt bei Wählern anzukommen. Die Europawahlprogramme sind dabei ein Mittel, mit dem Parteien ihre Positionen auf der europäischen Ebene darlegen und den Wählern näher bringen können. Dabei gilt: Nur wer verstanden wird, kann auch überzeugen. Forschungsfragen Wie verständlich sind die Wahlprogramme der Parteien zur Europawahl 2019? Sind die Programme seit 1979 verständlicher geworden? Gibt es Verständlichkeits-Unterschiede zwischen den Parteien? Welches Vokabular verwenden die Parteien? Welche Tonalität weisen die Wahlprogramme der Parteien auf?
Studie Für unsere Langzeitstudie haben wir die Europawahlprogramme zentraler deutscher Bundesparteien von 1979 bis 2019 untersucht. Diese sind: AfD (2014-2019) CDU (1979-2019) CSU (1979-2014) FDP (1979-2019) Die Grünen (1979-1989) bzw. Bündnis 90/Die Grünen (1994-2019) PDS (1994-2004) bzw. Die Linke (2009-2019) SPD (1979-2019). Wir haben die Wahlprogramme der deutschen Parteien analysiert. Falls kein Wahlprogramm der Bundespartei vorhanden war, wurden stattdessen Wahlaufrufe, Leitsätze, Manifeste oder ähnliche Dokumente der Bundespartei gewählt. Waren auch solche Dokumente nicht zu finden, haben wir das Programm der entsprechenden europäischen Partei untersucht.
Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick (I) Vorweg: Die von uns gemessene formale Verständlichkeit ist natürlich nicht das einzige Kriterium, von dem die Güte eines Wahlprogramms abhängt. Deutlich wichtiger ist der Inhalt. Unfug wird nicht dadurch richtig, dass er formal verständlich formuliert ist. Und unverständliche Formulierungen bedeuten nicht, dass der Inhalt falsch ist. Formale Unverständlichkeit stellt aber eine Hürde für das Verständnis der Inhalte dar. Mit einem Durchschnitt von 8,1 Punkten sind die Europawahlprogramme 2019 in etwa so verständlich wie 2014. Das formal verständlichste Wahlprogramm 2019 kommt von der CDU. Es folgen die Linke und die SPD. Am formal unverständlichsten schreibt die FDP. Das längste Programm stammt wieder einmal von den Grünen (fast 200 Seiten mit rund 48.000 Wörtern). Das kürzeste Programm präsentiert die CDU (knapp 30 Seiten mit rund 7.600 Wörtern). Die häufigsten Verstöße gegen Verständlichkeits-Regeln: Fremdwörter und Fachwörter, Wortkomposita und Nominalisierungen, Anglizismen und Denglisch, lange Monster- und Bandwurmsätze.
Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick (II) Für alle Parteien geht es auch auf europäischer Ebene schwerpunktmäßig um Deutschland. Neben dieser allgemeinen Einigkeit sind aber auch Unterschiede zwischen den Parteien erkennbar. Sie folgen dem klassischen Muster: Die AfD betont überdurchschnittlich häufig Migrationsthemen und nationale Identität, die FDP spricht über Wirtschaftsthemen, die Grünen widmen sich der Umweltpolitik und die Linke und die SPD sprechen häufiger als andere Parteien über Arbeit und Soziales. In den Wahljahren 2014 und 2019 finden sich die Europawahlprogramme mit dem größten Anteil negativer Formulierungen seit 1979. Erwartungsgemäß verwenden insbesondere die Parteien abseits der Mitte die negativste Sprache.
Wörterzahl der Europawahlprogramme 2019 DE_CDUCSU_EU_2019 7.632 DE_SPD_EU_2019 15.460 DE_AfD_EU_2019 16.943 DE_FDP_EU_2019 26.578 DE_LINKE_EU_2019 28.988 DE_Grüne_EU_2019 47.836
Wahlprogramm-Check 2019 Verständlichkeits-Analyse der Wahlprogramme eins
Hohenheimer Verständlichkeitsindex Die formale Verständlichkeit der Europawahlprogramme wurde mit Hilfe der vom Communication Lab und von der Universität Hohenheim entwickelten Verständlichkeitssoftware TextLab ermittelt. Diese Software berechnet verschiedene Lesbarkeitsformeln sowie eine Vielzahl von Verständlichkeits-Parametern (z.b. Satzlängen, Wortlängen, Schachtelsätze, Anteil abstrakter Wörter). Die Software berechnet auch den Hohenheimer Verständlichkeitsindex. Er reicht von 0 (schwer verständlich) bis 20 (leicht verständlich). Zum Vergleich: Doktorarbeiten in Politikwissenschaft haben eine durchschnittliche Verständlichkeit von 4,3. Hörfunk-Nachrichten haben eine durchschnittliche Verständlichkeit von 16,4.
Hohenheimer Verständlichkeitsindex 0 (schwer verständlich) bis 20 (leicht verständlich) Lesbarkeitsformeln Verständlichkeitsparameter Amstad-Formel 1. Wiener Sachtextformel SMOG-Index Lix Lesbarkeitsindex durchschnittliche Satzlänge Anteil Sätze über 20 Wörter Anteil Schachtelsätze durchschnittliche Wortlänge Anteil Wörter mit mehr als sechs Zeichen
Die Verständlichkeit der Wahlprogramme Mit einem Durchschnitt von 8,1 Punkten sind die Europawahlprogramme 2019 in etwa so verständlich wie 2014 (8,5 Punkte). Und sie sind immer noch deutlich verständlicher, als in den meisten früheren Europawahljahren. Das Jahr 1999 war das unverständlichste aller Europawahljahre (5,8 Punkte). Das formal verständlichste Programm zur Europawahl 2019 hat die Union (10,3 Punkte). Damit steigert die CDU in ihrem gemeinsamen Programm mit der CSU ihre Verständlichkeit im Vergleich zum Jahr 2014 um fast einen Punkt. Auf Platz zwei und drei folgen die Linke (9,5) und die SPD (8,2). Dabei setzt die Linke ihren Trend fort: Seit 1999 hat sie ihre Verständlichkeit stetig verbessert. Grüne, AfD und FDP liegen unter dem Durchschnitt von 8,1 Punkten. Im Schnitt über alle Europawahljahre hinweg ist die Linke vor allem aufgrund der eher geringen Verständlichkeit in den ersten Jahren die unverständlichste Partei (5,5 Punkte). Auf dem ersten Platz liegt die CSU (9,0 Punkte), die dieses Jahr allerdings kein eigenes Wahlprogramm präsentiert.
Die formale Verständlichkeit der Europawahlprogramme 2019 Æ politikwiss. Doktorarbeiten Æ Hörfunk- Nachrichten DE_CDUCSU_EU_2019 10,3 DE_LINKE_EU_2019 9,5 DE_SPD_EU_2019 8,2 DE_Grüne_EU_2019 7,7 DE_AfD_EU_2019 6,6 DE_FDP_EU_2019 6,2 0 5 10 15 20 schwer verständlich leicht verständlich
Die formale Verständlichkeit der Europawahlprogramme 1979-2019 leicht verständlich 20 15 10 5 AfD CDU CSU SPD FDP PDS/Linke Die Grünen/Bündnis 90/Die Grünen Durchschnitt schwer verständlich 0 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019
Die formale Verständlichkeit der Europawahlprogramme 1979-2019 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019 AfD 6,4 6,6 6,5 CDU 7,2 11,0 4,4* 7,5 5,7 7,3 6,7 9,5 10,3 7,7 CSU 7,6 5,8 10,4 8,8 9,0 7,4 10,2 13,0 9,0 SPD 4,9 5,3 4,6* 11,4* 5,6* 8,4 4,9 8,9 8,2 6,9 FDP 9,0 10,5 7,2 5,9 7,0 8,6 6,3 7,5 6,2 7,6 PDS/Die Linke 5,5 2,4 3,4 5,2 6,8 9,5 5,5 Die Grünen 7,7 6,8 7,8 4,0 4,9 6,6 6,2 7,7 7,7 6,6 Parteidurchschnitt Jahresdurchschnitt 7,3 7,9 6,9 7,2 5,8 6,9 6,6 8,5 8,1 * Programme der jeweiligen europäischen Parteien
Verstöße gegen Verständlichkeits-Regeln Die häufigsten Verstöße gegen Verständlichkeits-Regeln gibt es in folgenden Kategorien: Fremdwörter und Fachwörter Wortkomposita und Nominalisierungen Anglizismen und Denglisch Satzlänge. Im Folgenden finden Sie Beispiele.
Gebrauch von Wortkomposita, Nominalisierungen, Fachwörtern und Anglizismen Die Wahlprogramme der Parteien enthalten zahlreiche Wortkomposita (zusammengesetzte Wörter), Nominalisierungen (Substantivierung von Verben und Adjektiven), Fachwörter und Anglizismen. Durch Wortkomposita werden aus einfachen Einzelwörtern komplexe Wortungetüme. Dies erschwert nicht nur die Lesbarkeit, sondern schränkt auch die Verständlichkeit ein. Auch häufige Nominalisierungen führen zu einem abstrakten und komplexen Sprachstil. Vor allem für Leserinnen und Leser ohne politisches Fachwissen oder ohne akademische Ausbildung stellen unerklärte Fremd- und Fachwörter eine Verständlichkeits-Hürde dar.
Gebrauch von Wortkomposita, Nominalisierungen, Fachwörtern und Anglizismen in den Programmen zur Europawahl 2019 Einlagensicherungs-Verbundlösungen (AfD) Währungs-Wiedereinführungsprozess (AfD) Friedensfaszilität (AfD) Greening-Auflagen (AfD) Interbankenforderungen (AfD) Kohäsionsfonds (AfD), Kohäsionspolitik (SPD) Post-Abortion-Syndrom (AfD) Seigniorage-Programme (AfD) Körperschaftsteuer-Bemessungsgrundlage (Union) Fingerabdruckidentifizierungssystem (Union) Luftschadstoffqualitätsbestimmung (FDP) Wirtschaftspartnerschaftsabkommen (FDP) Mobility-on-Demand-Angebote (FDP) ICAO-Klimazertifikatehandel (FDP) Aquafarming (FDP) Back-up-Kapazitäten (FDP) Bottom-up-Ansatz (FDP) E-Privacy (FDP) Elektrolyseuren (FDP) EU-E-Residency (FDP) Think-Small-Frist-Prinzip (FDP) Konditionalisierung (FDP) Carbon Leakage (FDP) One in, two-out-regelung (FDP) Power-to-X (FDP) Sandbox-Verfahren (FDP) Sunset-Klausel (FDP) Dual-Use-Verordnung (Grüne) Leistungsbilanzungleichgewichte (Grüne) Notice-and-take-down-Verfahren (Grüne) Effektivierung (Grüne) Push-and-pull-Techniken (Grüne) Cum-Fake-Deals (Linke) Rechteverwertungsgesellschaften (Linke) Fair-Use-Regelung (Linke) Flexicurity (Linke) Out-of-commerce-Regelung (Linke) Keylogger (Linke) Decarbonisierungsmöglichkeiten (SPD) Folgenbeseitigungsverfügungen (SPD) Informations-Intermediäre (SPD) Inhousevergaben (SPD)
Gebrauch zu langer Sätze und Fachsprache Zu lange Sätze erschweren das Verständnis, vor allem für Wenig-Leser. Ein Satz sollte möglichst nur eine Information vermitteln. Aber bei allen Parteien finden sich überlange Sätze. Sätze mit mehr als 30 und 40 Wörtern pro Satz sind keine Seltenheit. Nicht nur zu lange Sätze, sondern auch ein komplexer Sprachstil kann eine Barriere für die Verständlichkeit sein. Dies gilt insbesondere im Falle von Experten-Laien-Kommunikation. Typische Eigenschaften von Fachsprache sind: komplexer Satzbau (Schachtelsätze) hohe Informationsdichte Häufung von Fremd- und Fachwörtern, Nominalisierungen und Wortkomposita fehlende Erklärungen für Laien.
Beispiele: Gebrauch zu langer Sätze Die EU muss das auf unser Drängen beschlossene europäische Ein- und Ausreiseregister (EES) sowie das in der Entstehung befindliche Europäische Reisegenehmigungssystem, ETIAS, schnellstmöglich scharf schalten, damit wir zum einen wissen, welche Drittstaatsangehörigen sich bei uns aufhalten, und zum anderen um terroristischen Gefährdern und Schleppern leichter das Handwerk zu legen. (49 Wörter) Statt eines kalten und neoliberalen Europas, bei dem die Schwachen unter die Räder kommen, wollen wir ein modernes und solidarisches Europa in dem technischer und gesellschaftlicher Fortschritt Hand in Hand gehen, wo wirtschaftliche Dynamik und ökologische Vernunft zusammengehören, wo Bildungs- und Berufschancen für die Jüngeren nicht gegen eine auskömmliche Rente für die Älteren ausgespielt werden, wo es einen Wettbewerb um die besten Innovationen für die Realwirtschaft gibt, nicht einen Wettbewerb um die schädlichsten Steuervermeidungsmodelle, die riskantesten Finanzkonstruktionen oder schlechtesten Arbeitsbedingungen. (80 Wörter)
Beispiele: Gebrauch zu langer Sätze Bis dahin sollte im Falle einer anhaltenden Blockade des Sicherheitsrats die Generalversammlung der UN das Recht beanspruchen, nach dem Vorbild der Uniting For Peace-Resolution 377 von 1950 mit qualifizierter Mehrheit den Sicherheitsrat für blockiert zu erklären und an seiner Stelle friedenserzwingende Maßnahmen, also diplomatische Maßnahmen, Sanktionen oder militärische Maßnahmen, gemäß Kapitel VII der UN-Charta zu beschließen. (56 Wörter) Die nicht ständige Mitgliedschaft Deutschlands in den Jahren 2019-2020 sollte genutzt werden, um durch eine möglichst enge Abstimmung mit dem ständigen Mitglied Frankreich und den anderen EU- Mitgliedstaaten zu demonstrieren, wie ein europäischer Sitz in der Praxis aussehen könnte, um so den Weg für eine Reform des Sicherheitsrates zu ebnen. (50 Wörter)
Beispiele: Gebrauch zu langer Sätze In einer Zeit, in der nicht nur die Europäische Union als Institution von rechts bedroht ist, sondern auch das friedliche Zusammenleben der Menschen auf dem Kontinent Europa, wo Nationalisten nach der Macht in den einzelnen Nationalstaaten, aber auch auf der Ebene des Europäischen Parlaments greifen, in der einzelne Nationalstaaten gültiges internationales Recht oder auch die demokratischen und menschenrechtlichen Grundprinzipien außer Kraft setzen, braucht es eine starke, einige und entschlossene Linke, die für ein demokratisches und weltoffenes Europa kämpft. (78 Wörter) Sollten sich unsere grundlegenden Reformansätze im bestehenden System der EU nicht in angemessener Zeit verwirklichen lassen, halten wir einen Austritt Deutschlands oder eine geordnete Auflösung der Europäischen Union und die Gründung einer neuen europäischen Wirtschafts- und Interessengemeinschaft für notwendig und werden die Entscheidung über den DEXIT bei den Bürgern einholen, so wie es nach unserem Modell der direkten Demokratie selbstverständlich ist. (61 Wörter)
Wahlprogramm-Check 2019 Begriffs-Analyse zwei
Begriffs-Analyse Die Begriffswahl der Parteien haben wir in Wortwolken abgebildet. Grundsätzlich wurden bei der Analyse nur Substantive, Eigennamen, Adjektive und Verben berücksichtigt. Die Wortwolken zeigen drei Informationen (Details zum Vorgehen finden sich im Anhang): 1) Aus jedem Programm wurden die 150 häufigsten Begriffe extrahiert. 2) Als gemeinsamer Wortschatz wurden solche Begriffe definiert, die im Gesamtkorpus besonders häufig vorkommen. Hierbei wurden die 25 häufigsten Begriffe berücksichtigt. Sie sind in den Wortwolken dunkelgrau gefärbt. 3) Zusätzlich haben wir für jedes Wahlprogramm die 30 spezifischsten Begriffe identifiziert. Diese Begriffe sind in der jeweiligen Parteifarbe eingefärbt. Begriffs-Analyse: Die wichtigsten Ergebnisse Alle Parteien haben zur Europawahl gemein, dass es auch auf Europaebene um Deutschland geht. Neben der EU und Europa gehört Deutschland zu den am häufigsten verwendeten Wörtern. Wenig überraschend ragt auch das Adjektiv europäisch als gemeinsames Wort in allen Wortwolken hervor. Denn es wird stets auf die europäische Ebene ( europäische Mitgliedsstaaten, europäische Politik ) verwiesen oder es werden entsprechende Institutionen (Europäische Union, Europäische Zentralbank) benannt. Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Begriffs-Analyse: Die wichtigsten Ergebnisse Alle Parteien wollen stärken, sprechen über soziales und neues. Und alle Parteien sollen, wollen, müssen. Damit sind sie sich erstaunlich ähnlich anders als sonst bei nationalen und regionalen Wahlen. Die Parteien sprechen unterschiedlich oft über sich selbst. Bei der AfD, der FDP und der Linken ragen die Eigenbezeichnungen eindeutig hervor. Bei den restlichen Parteien spielen die Eigenbezeichnungen eine geringere Rolle. Eine Betrachtung der für die Wahlprogramme typischen Substantive, Eigennamen, Adjektive und Verben deutet auf die klassischen Themenschwerpunkte der Parteien hin. Begriffe wie Volk, Nationalstaat, Massenzuwanderung und Familienpolitik sind für die AfD typischer als für andere Parteien. Die Union spricht eher über Volksgruppen, die Stabilitätsunion und Transitzentren. Die FDP spricht eher über Marktwirtschaft, Unternehmen, Finanzierungsmöglichkeiten und Freihandelsabkommen. Die Grünen sind klassisch ökologisch und sprechen eher über Ressourceneffizienz, Lebensgrundlagen, Gerechtigkeit und Energieeffizienz. Bei der Linken stechen insbesondere Lohn und Beschäftigte heraus. Letztere sind auch für die SPD relevant. Die Sozialdemokraten sprechen über unterschiedlichste Themen, die sich grob den Bereichen Arbeit und Umwelt zuordnen lassen. Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: CDU/CSU-Programm Wahlprogramm-Check 40 Jahre Europawahlen Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter CDU-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: SPD-Programm Wahlprogramm-Check 40 Jahre Europawahlen Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter SPD-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: FDP-Programm Wahlprogramm-Check 40 Jahre Europawahlen Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter FDP-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: Programm der Europawahlen Grünen Wahlprogramm-Check 40 Jahre Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter Grünen-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: Programm der Europawahlen Linken Wahlprogramm-Check 40 Jahre Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter Linken-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Die zentralen Wörter im2019: AfD-Programm Wahlprogramm-Check 40 Jahre Europawahlen Farblegende häufigste Wörter gemeinsame Wörter AfD-spezifische Wörter Erstellt mit dem R-Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018). Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Begriffs-Analyse befindet sich im Anhang.
Wahlprogramm-Check 2019 Tonalitäts-Analyse drei
Tonalitäts-Analyse: Für die Messung der Tonalität der Wahlprogramme haben wir auf das Sentiment-Wörterbuch von Rauh (2018) zurückgegriffen (Details finden sich im Anhang). Darin sind positive und negative Begriffe verzeichnet. Die Tonalität eines Programms wird wie folgt berechnet: (Anzahl der positiven Wörter Anzahl der negativen Wörter) / Gesamtzahl der Wörter Tonalitäts-Analyse: Die wichtigsten Ergebnisse Die positivste Sprache verwenden bei der Europawahl 2019 die FDP und die CDU, gefolgt von der SPD. Auch im Schnitt über alle Wahljahre hinweg verwenden diese Parteien eine positivere Sprache als die restlichen Parteien. Die Wahljahre 2014 und 2019 gehören insgesamt zu den Europawahljahren mit der negativsten Sprache seit 1979. Bei den meisten Parteien Ausnahmen sind die CDU und die AfD ist aber eine leichte Tendenz zu einer positiveren Sprache als 2014 zu beobachten. Erwartungsgemäß verwenden insbesondere die Parteien abseits der Mitte die negativste Sprache. Sie liegen im jeweiligen Wahljahr in der Regel unter dem Tonalitätsdurchschnitt. Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Tonalitäts-Analyse befindet sich im Anhang.
0,14 Die Tonalität der Europawahlprogramme 1979-2019 0,12 0,1 0,08 AfD CDU CSU 0,06 SPD FDP 0,04 0,02 PDS/Linke Die Grünen/Bündnis 90/Die Grünen Durschschnitt 0 1979 1984 1989 1994 1999 2004 2009 2014 2019-0,02 Eine genauere Erläuterung der Vorgehensweise bei der Tonalitäts-Analyse befindet sich im Anhang.
Wahlprogramm-Check 2019 Hintergrund: Wahlprogramme vier
Wahlprogramme erfüllen mehrere Funktionen Auf den ersten Blick wirken Wahlprogramme wie Relikte aus vergangenen Zeiten. Wahlprogramme sind keine Massenlektüre. Nur sehr wenige Menschen lesen Wahlprogramme komplett von vorne nach hinten durch. Dennoch erfüllen sie wichtige Funktionen. Das Wahlprogramm soll dazu dienen, Wähler zu gewinnen oder zu halten. Dazu muss es sich zumindest teilweise von den Programmen der anderen Parteien unterscheiden was häufiger der Fall ist, als gemeinhin angenommen wird. Und es muss verständlich sein. Vor allem soll das Programm auf Themen hinweisen, die für die Partei erfolgversprechend sind. Andere Funktionen sind nach innen gerichtet an die Parteimitglieder, teilweise auch an die Parteiführung. Das Programm soll der Selbstverständigung einer Partei dienen: Während der Arbeit am Programm klären die Mitglieder innerparteiliche Positionen und sie bündeln verschiedene Interessen. Der Parteiführung dient das Programm nach der Wahl als Grundlage für Koalitionsverhandlungen oder für die Arbeit in der Opposition. Entgegen landläufigen Behauptungen halten sich Parteien nach Wahlen häufig an ihre Programm-Aussagen. Aus den Programmen leiten sich andere Kommunikationsmaßnahmen der Parteien ab: Wahlplakate, Broschüren, Web-Seiten. Insofern kommen Menschen auch dann mit den Inhalten der Programme in Kontakt, wenn sie sie gar nicht lesen. Selbst wenn Wählerinnen und Wähler nicht das gesamte Programm lesen, so schauen sich einige von ihnen doch zumindest die Passagen an, die sich auf Themen beziehen, die ihnen wichtig sind.
Wahlprogramme aus Sicht von Parteimitgliedern Wie Parteimitglieder Wahlprogramme wahrnehmen, ist bislang kaum erforscht. Wir haben im Jahr 2010 eine Online-Umfrage unter baden-württembergischen Parteimitgliedern durchgeführt. An ihr haben 828 Parteimitglieder teilgenommen. Demnach halten die Parteimitglieder vor allem die Kurzversion des Wahlprogramms für ein wichtiges Wahlwerbemittel. Die Kurzversion wird von den Mitgliedern aller Parteien als nützlicher, besser gestaltet, überzeugender, interessanter und verständlicher bezeichnet als die Langfassung. Die Langversion wird hingegen vor allem von den Mitgliedern der Grünen als sehr wichtig eingestuft. Fast 50 Prozent der befragten Parteimitglieder geben an, die Kurzversion ihres Wahlprogramms vollständig gelesen zu haben. Von der Langversion behaupten das nur 16 Prozent. Zwölf Prozent der Mitglieder geben aber auch zu, die Langversion noch nicht einmal in Auszügen gelesen zu haben; bei der Kurzversion sind dies nur vier Prozent. Zwischen den den Lang- und den Kurzfassungen gibt es eine klare Arbeitsteilung. Parteiübergreifend werden die Kurzfassungen als ein wirksames Wahlwerbemittel gesehen: Sie erfüllen aus Sicht der Parteimitglieder am stärksten die Funktion, die Wähler von der Wahl der jeweiligen Partei zu überzeugen. Diese Funktion wird den Langfassungen am wenigsten zugesprochen. Sie gelten unter den Mitgliedern als Instrument, um dem Wahlkampf eine Richtung zu geben und um in eventuellen Koalitionsverhandlungen eine Richtlinie zu haben. Diese Funktion wird den Kurzfassungen am wenigsten zugesprochen.
Universität Hohenheim Kommunikationswissenschaft Fruwirthstraße 46 70599 Stuttgart Tel. 0711 / 459-24030 komm@uni-hohenheim.de http://komm.uni-hohenheim.de
Wahlprogramm-Check 2019 Anhang : Methodensteckbrief Begriffs- und Tonalitäts-Analyse
Begriffs-Analyse: Vorgehen Für die Analyse der Wortwahl der Parteien haben wir unterschiedliche Analysen durchgeführt. Dafür haben wir das Statistik-Programm R (R Core Team, 2017) sowie schwerpunktmäßig die Pakete quanteda (Benoit, Watanabe, Nulty, Obeng, Wang, Lauderdale & Lowe, 2017) und korpus (Michalke, 2017) eingesetzt. Grundsätzlich wurden bei der Analyse nur Substantive, Eigennamen, Adjektive und Verben berücksichtigt. Die Wortartklassen wurden mit Hilfe des Part-of-Speech-Taggers TreeTagger (Schmid, 1999, 2003) identifiziert, der über korpus aufgerufen werden kann. Soweit möglich, wurden alle Wörter in ihre Grundform überführt (Lemmatisierung). Parteinamen bzw. -bezeichnungen wurden vereinheitlicht und ebenfalls auf eine Grundform reduziert (z. B. sind sämtliche Bezeichnungen der Grünen auf die Grundform GRÜNE reduziert worden). Die Wortwolken wurden mit dem Paket wordcloud2 (Lang & Chien, 2018) erzeugt und zeigen drei verschiedene Informationen: 1) Aus jedem Programm wurden die 150 häufigsten Begriffe extrahiert. Da manche Begriffe mit gleicher Häufigkeit vorkommen, kann die Gesamtzahl der Begriffe von 150 abweichen.
2) Als gemeinsamer Wortschatz wurden solche Begriffe definiert, die in allen Programmen besonders häufig vorkommen. Hierbei wurden die 25 häufigsten Begriffe berücksichtigt. Sie sind in den Wortwolken dunkelgrau gefärbt. 3) Zusätzlich haben wir mittels tfidf-gewichtung die für die einzelnen Wahlprogramme spezifischsten Begriffe identifiziert (konkret: solche Begriffe, die in einem einzelnen Dokument in einer Dokumentsammlung besonders häufig vorkommen). Berücksichtigt wurden die 30 spezifischsten Begriffe. Auch hier kann die Gesamtzahl der Begriffe aufgrund von mehrfachen, identisch gewichteten Begriffen von 30 abweichen. Diese Begriffe sind in der jeweiligen Parteifarbe eingefärbt. Da die typischsten Begriffe nicht notwendigerweise auch zu den häufigsten Begriffen zählen, wurden sie unabhängig von ihrer Zugehörigkeit zu den Top- 150-Begriffen berücksichtigt. Die Gesamtzahl der in den Wortwolken abgebildeten Begriffe variiert demnach von Partei zu Partei. Partei Anzahl der Begriffe AfD 171 CDU/CSU 185 FDP 179 Grüne 188 Linke 176 SPD 226
Tonalitäts-Analyse: Vorgehen Für die Messung der Tonalität der Wahlprogramme haben wir auf das Sentiment-Wörterbuch von Rauh (2018) zurückgegriffen. Es basiert auf den beiden Wortlisten SentiWS (Remus, Quasthoff & Heyer, 2010) und GermanPolarityClues (Waltinger, 2010a, b). Dabei haben wir die Wortliste mit Hilfe von Korpusdaten der Leipzig Corpora Collection (Goldhahn, Eckart & Quasthoff, 2012) um weitere Wortformen ergänzt. Zusammen mit den negierten Formen der Begriffe (z. B. nicht gut = -1; nicht schlecht = 1), umfasst die Liste so insgesamt 135.892 negative Einträge und 151.004 positive Einträge. Im Vorgehen orientieren wir uns grob an Rauh (2018). Die Texte werden dafür zunächst in Kleinschreibung überführt. Satzzeichen werden entfernt. Danach wird das Vorkommen von positiven und negativen Sentiment-Begriffen gezählt. Die Tonalität eines Programms wird dann berechnet als: (Anzahl der positiven Wörter Anzahl der negativen Wörter) / Gesamtzahl der Wörter. Die Ergebnisse der Analyse unterschiedlicher Texte mit unterschiedlicher Länge sind aufgrund der Normalisierung des Sentiment-Wertes um die Gesamtlänge der Texte miteinander vergleichbar. Theoretisch möglich sind Werte zwischen 1 (alle Wörter sind positiv) und -1 (alle Wörter sind negativ), wobei aufgrund der Normalisierung Werte dazwischen realistischer sind: Es ist sehr unwahrscheinlich, dass ein Programm nur aus positiven oder nur aus negativen Begriffen besteht.
Literatur Benoit, K., Watanabe, K., Nulty, P., Obeng, A, Wang, H., Lauderdale, B. & Lowe, W. (2017). quanteda: Quantitative Analysis of Textual Data (Version 0.9.9-65, http://quanteda.io.) [Software]. Goldhahn, D., Eckart, T. & Quasthoff, U. (2012). Building Large Monolingual Dictionaries at the Leipzig Corpora Collection: From 100 to 200 Languages. In N. Calzolari, K. Choukri, T. Declerck, M. Uğur Doğan, B. Maegaard, J. Mariani, A. Moreno, J. Odijk, S. Piperidis (Hrsg.), Proceedings of the 8th International Language Ressources and Evaluation (LREC'12) (S. 759-765). Istanbul: European Language Resources Association (ELRA). Lang, D. & Chien, G. (2018). wordcloud2: Create Word Cloud by htmlwidget (Version 0.2.1, https://cran.rproject.org/package=wordcloud2). Michalke, M. (2017). korpus: An R Package for Text Analysis (Version 0.10-2, https://reaktanz.de/?c=hacking&s=korpus) [Software]. R Core Team. (2017). R: A language and environment for statistical computing. (R Version 3.3.3, http://www.rproject.org/) [Software]. Wien: R Foundation for Statistical Computing. Rauh, C. (2018). Validating a sentiment dictionary for German political language a workbench note. Journal of Information Technology & Politics, 15(4), 319-343. Remus, R., Quasthoff, U. & Heyer, G. (2010). SentiWS A Publicly Available German-language Resource for Sentiment Analysis. In N. Calzolari, K. Choukri, B. Maegaard, J. Mariani, J. Odijk, S. Piperidis, M. Rosner & D. Tapias (Hrsg.), Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC '10) (S. 1168-1171). Valletta: European Language Resources Association (ELRA).
Literatur Schmid, H. (1999). Improvements in Part-of-Speech Tagging with an Application to German. In S. Armstrong, K. Church, P. Isabelle, S. Manzi, E. Tzoukermann & D. Yarowsky (Hrsg.), Natural Language Processing Using Very Large Corpora (S. 13-25). Dordrecht: Springer Netherlands. Schmid, H. (2003). Probabilistic part-of-speech tagging using decision trees. In D. B. Jones & H. L. Somers (Hrsg.), New Methods in Language Processing (S. 154-164). London: Routledge. Waltinger, U. (2010a). GermanPolarityClues: A Lexical Resource for German Sentiment Analysis. In N. Calzolari, K. Choukri, B. Maegaard, J. Mariani, J. Odijk, S. Piperidis, M. Rosner & D. Tapias (Hrsg.), Proceedings of the 7th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC '10) (S. 1638-1642). Valletta: European Language Resources Association (ELRA). Waltinger, U. (2010b). Sentiment Analysis Reloaded - A Comparative Study on Sentiment Polarity Identification Combining Machine Learning and Subjectivity Features. In J. Filipe & J. Cordeiro (Hrsg.), Proceedings of the 6th International Conference on Web Information Systems and Technologies (WEBIST '10) (1 Band, S. 203-210). Valencia: Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC).