Diese Grafik zeigt, welche Parteien laut Wahl-O-Mat ähnliche Positionen haben. Parteien, die nah beieinander liegen, haben oft ähnliche Antworten gegeben, während weit-entfernte Parteien größere Unterschiede in ihren Positionen haben. Die Pfeile zeigen die Richtung der wichtigsten Parteien. basiert auf den Wahl-O-Mat-Daten und wurde mit PCA erstellt.
AfD mit der größten Entfernung zum Ursprung. Ob das ein gutes Maß für Radikalität ist?
Was sind denn die Haptkomponenten 1 und 2 in der Grafik?
Was bedeutet Hauptkomponente 1 + 2 ?
….. Achsen vielleicht noch sinnvoll beschriften??
Edit: Ok Leute, ich habs verstanden. Statistische Analyse, sinnvollere Beschriftung nicht möglich. Danke!
Die AFD ist also linksextrem und die Linke rechtsextrem?!
SPD und Grüne hatten eine 89% Übereinstimmung, Union und FDP nur 67%. Gleichzeitig hatten Union und FDP jeweils >60% mit der AfD. Also ich glaube da fehlen ein paar Achsen, um das tatsächlich abzubilden.
Ich dachte CDU/CSU wäre richtig näher der AfD. Finde cool
So what name/interpretation would you give the principal components? I’d say “leftness” and “establishmentness”.
PS: why did you plot the lefty parts on the right?
Die Achsen sind richtig beschriftet.
Zur Erklärung: OP hat eine PCA (Hauptkomponentenanalyse/Principal Component Analysis) angewendet. Diese wird genutzt um Daten in hohen Dimensionen (hier zum Beispiel die 38 Thesen) in niedrigere darzustellen. Wir als Mensch können uns mehr als drei Dimensionen schwer vorstellen. Daher wurden die Daten so verarbeitet, dass die wesentlichen Informationen erhalten bleiben, aber nur noch zwei Dimensionen vorhanden sind.
Es handelt sich also NICHT um links/rechts oder ähnliches aus einem politischen Kompass.
Kann es jemand für ganz dumme erklären, werde aus dem Kommentar nicht schlau. Was gibt jetzt die Richtung und Länge der Pfeile an?
Mega!
Ich wundere mich, im welchem Sinne (außer Unterstützung der Ukraine, dafür gibt es in Wahl-O-Mat nur eine Frage) stehen AfD und die Linke so nah zueinander?
Wow. Wer hätte das gedacht. /s
Irgendwie schwer zu glauben, dass CDU/CSU und AfD hier so weit auseinander liegen sollen.
Okay, ich habe jetzt nochmal in die Antworten der Union geschaut und weiß es nun. Sie geben einfach nur gefällige Antworten im Wahlkampf. Zb wird sich für eine Begrenzung der Mieten ausgesprochen (die sie 16 Jahre lang hätten einführen können, aber nicht haben) oder es wird sich für den Ausbau erneuerbarer Energien ausgesprochen, den sie auf Kommunal- und Landesebene blockieren. Ansonsten sind sie für den Wiedereinstieg in die Kernenergie, nachdem sie selbst den Austritt beschlossen haben und sind gegen die Abschaffung der Frauenquote, während ihr Kanzlerkandidat gegen die paritätische Besetzung des Kabinetts ist, da man damit “auch den Frauen keinen Gefallen” täte.
Richtig spannend und cool aufbereitet. Danke dir.
Insbesondere freut mich zu sehen, dass CxU/ FDP in einem anderen Cluster als die AfD und – bitte hated mich nicht – Grün in einem anderen Cluster als die Linke ist.
Neben der Erklärten Varianz der ersten beiden Komponenten wäre es auch spannend PCA mit einem Autoencoder oder UMAP zu vergleichen. PCA kann problematisch sein, wenn die zusammenhänge in den Daten nicht linear sind.
Interessant, aber soviel unterschied zwischen AfD und CxU und FDP sind ja kaum noch zu erkennen. Hauptkomponente 2 muss sehr sensitiv auf Unterschiede reagieren.
Ich bin mir aber sicher man könnte auch ne Word Cloud aus den Begründungen machen und durch die sprachlichen Unterschiede einen Unterschied feststellen.
Cooles Data-Projekt, erinnert mich an meine Unizeit.
Die Linke ist und sarkastische die Partei haben so viel ähnliches lol.
Volt gamed mal wieder den Wahlomat. Man muss nur schauen in welcher EU-Fraktion die sitzen…
Seltsam ich habe starke Übereinstimmungen mit den Grünen und der FDP, aber nicht mit AFD, SPD und der Linken.
Wo ist sind die 1 Positionenparteien hier?
Ich weiß nicht, ob es die historischen Wahlomat Daten noch gibt, fände es aber spannend zu sehen, wie sich diese Grafik über die letzten Wahlen hinweg verändern würde.
Ich finde ja interessant, dass die beiden Personenkult-Parteien (BSW und Todenhöfer) nah beieinander liegen.
GPL 3 dafür ist wild
Ich finde es super, wie man in den Kommentaren lernen kann, was eine PCA ist 😀
Nice, ich wusste nicht, dass Team Todenhöfer noch am Start ist
Krass, wie die SPD mitten zwischen den ganzen Parteien ist die ich in Betracht ziehen würde und dennoch für mich völlig unwählbar ist. Naja, ihr wisst ja, traditionelles linkes Halbjahr und so…
Y-Achse: Russlandnähe (negativ) X-Achse: Empathie für arme Menschen
Warum ist der SSW ausgegraut?
Für wen auch immer es interessiert, PCA ist nicht das korrekte Verfahren um das darzustellen. Jede Dimension wird bei einer PCA als vollkommen akkurat und ohne Messfehler dargestellt, während gleichzeitig die zugrundeliegenden Cluster nicht betrachtet werden.
Das korrekte Verfahren (für Interpretierbarkeit) wäre eine Faktoranalyse und für eine grafische Darstellung eine multidimensionale Skalierung.
PCA ist für Clustering ungeeignet und wir wollen ja gerade nicht die Hauotkomponenten analysieren, und die Gesamtvarianz ist auch relativ gering bei den 2 HC. Würde daher dringend zu einer Dimensionsreduktion raten, die distanzgetreu ist, wie t-SNE
Wer sich zu Hauptkomponentenanalyse/PCA ein cooles (englisches) Video anschauen will, der Kanal “Computerphile” (gefilmt von Sean Riley als Schwesterprojekt zu Brady Harans “Numberphile”) hat vor einigen Jahren mit Dr. Mike Pound dazu ein Video als Teil einer Datenanalysereihe gemacht:
Wenn man die typischen politischen Koordinaten links/rechts (Position zu gesellschaftlichen Unterschieden), konservativ/progressiv und autoritär/liberal anschaut, dann überrascht das fast ein bisschen.
Es bildet links/rechts recht klassisch ab (wenn auch umgedreht), aber den Rest finde ich da wenig.
Hast du Zahlenwerte für die beiden Haupkomponentenvektoren?
Wäre cool zu sehen, mit welchen Schlagwörtern die Axen korrelieren, um ein besseres Verständnis der Dimensionen zu erhalten. Aber auch so rein Distanz-mässig interessant.
Würde hier nicht nur auf zwei Komponenten gehen.
Bei 38 Thesen ist die Reduktion schon sehr stark
Hast du mal geschaut wie die Ladungen aussehen bei 3/4 Faktoren?
Wahl-o-mat gibt mir die Piraten, Tierschutz, die Partei und die Linke als top Ergebnis. Nicht in der Reihenfolge aber alle so um die 80+%
Schon Mal überlegt die Analyse nochmal mit einem Autorencode durchzuführen, um die Leute hier noch mehr zu verwirren?
39 comments
Diese Grafik zeigt, welche Parteien laut Wahl-O-Mat ähnliche Positionen haben. Parteien, die nah beieinander liegen, haben oft ähnliche Antworten gegeben, während weit-entfernte Parteien größere Unterschiede in ihren Positionen haben. Die Pfeile zeigen die Richtung der wichtigsten Parteien. basiert auf den Wahl-O-Mat-Daten und wurde mit PCA erstellt.
zur Reproduzierbarkeit, vollständigen Code und Daten gibt es hier: [https://github.com/uioreanu/german-elections/tree/main](https://github.com/uioreanu/german-elections/tree/main)
mehr hier: [https://old.reddit.com/r/de/comments/1ij54lu/wahlomat_%C3%BCberschneidung_analyse/](https://old.reddit.com/r/de/comments/1ij54lu/wahlomat_%C3%BCberschneidung_analyse/)
AfD mit der größten Entfernung zum Ursprung. Ob das ein gutes Maß für Radikalität ist?
Was sind denn die Haptkomponenten 1 und 2 in der Grafik?
Was bedeutet Hauptkomponente 1 + 2 ?
….. Achsen vielleicht noch sinnvoll beschriften??
Edit: Ok Leute, ich habs verstanden. Statistische Analyse, sinnvollere Beschriftung nicht möglich. Danke!
Die AFD ist also linksextrem und die Linke rechtsextrem?!
SPD und Grüne hatten eine 89% Übereinstimmung, Union und FDP nur 67%. Gleichzeitig hatten Union und FDP jeweils >60% mit der AfD. Also ich glaube da fehlen ein paar Achsen, um das tatsächlich abzubilden.
Ich dachte CDU/CSU wäre richtig näher der AfD. Finde cool
So what name/interpretation would you give the principal components? I’d say “leftness” and “establishmentness”.
PS: why did you plot the lefty parts on the right?
Die Achsen sind richtig beschriftet.
Zur Erklärung: OP hat eine PCA (Hauptkomponentenanalyse/Principal Component Analysis) angewendet. Diese wird genutzt um Daten in hohen Dimensionen (hier zum Beispiel die 38 Thesen) in niedrigere darzustellen. Wir als Mensch können uns mehr als drei Dimensionen schwer vorstellen. Daher wurden die Daten so verarbeitet, dass die wesentlichen Informationen erhalten bleiben, aber nur noch zwei Dimensionen vorhanden sind.
Es handelt sich also NICHT um links/rechts oder ähnliches aus einem politischen Kompass.
Kann es jemand für ganz dumme erklären, werde aus dem Kommentar nicht schlau. Was gibt jetzt die Richtung und Länge der Pfeile an?
Mega!
Ich wundere mich, im welchem Sinne (außer Unterstützung der Ukraine, dafür gibt es in Wahl-O-Mat nur eine Frage) stehen AfD und die Linke so nah zueinander?
Wow. Wer hätte das gedacht. /s
Irgendwie schwer zu glauben, dass CDU/CSU und AfD hier so weit auseinander liegen sollen.
Okay, ich habe jetzt nochmal in die Antworten der Union geschaut und weiß es nun. Sie geben einfach nur gefällige Antworten im Wahlkampf. Zb wird sich für eine Begrenzung der Mieten ausgesprochen (die sie 16 Jahre lang hätten einführen können, aber nicht haben) oder es wird sich für den Ausbau erneuerbarer Energien ausgesprochen, den sie auf Kommunal- und Landesebene blockieren. Ansonsten sind sie für den Wiedereinstieg in die Kernenergie, nachdem sie selbst den Austritt beschlossen haben und sind gegen die Abschaffung der Frauenquote, während ihr Kanzlerkandidat gegen die paritätische Besetzung des Kabinetts ist, da man damit “auch den Frauen keinen Gefallen” täte.
Richtig spannend und cool aufbereitet. Danke dir.
Insbesondere freut mich zu sehen, dass CxU/ FDP in einem anderen Cluster als die AfD und – bitte hated mich nicht – Grün in einem anderen Cluster als die Linke ist.
Neben der Erklärten Varianz der ersten beiden Komponenten wäre es auch spannend PCA mit einem Autoencoder oder UMAP zu vergleichen. PCA kann problematisch sein, wenn die zusammenhänge in den Daten nicht linear sind.
Interessant, aber soviel unterschied zwischen AfD und CxU und FDP sind ja kaum noch zu erkennen. Hauptkomponente 2 muss sehr sensitiv auf Unterschiede reagieren.
Ich bin mir aber sicher man könnte auch ne Word Cloud aus den Begründungen machen und durch die sprachlichen Unterschiede einen Unterschied feststellen.
Cooles Data-Projekt, erinnert mich an meine Unizeit.
Die Linke ist und sarkastische die Partei haben so viel ähnliches lol.
Volt gamed mal wieder den Wahlomat. Man muss nur schauen in welcher EU-Fraktion die sitzen…
Seltsam ich habe starke Übereinstimmungen mit den Grünen und der FDP, aber nicht mit AFD, SPD und der Linken.
Wo ist sind die 1 Positionenparteien hier?
Ich weiß nicht, ob es die historischen Wahlomat Daten noch gibt, fände es aber spannend zu sehen, wie sich diese Grafik über die letzten Wahlen hinweg verändern würde.
Ich finde ja interessant, dass die beiden Personenkult-Parteien (BSW und Todenhöfer) nah beieinander liegen.
GPL 3 dafür ist wild
Ich finde es super, wie man in den Kommentaren lernen kann, was eine PCA ist 😀
Nice, ich wusste nicht, dass Team Todenhöfer noch am Start ist
Krass, wie die SPD mitten zwischen den ganzen Parteien ist die ich in Betracht ziehen würde und dennoch für mich völlig unwählbar ist. Naja, ihr wisst ja, traditionelles linkes Halbjahr und so…
Y-Achse: Russlandnähe (negativ) X-Achse: Empathie für arme Menschen
Warum ist der SSW ausgegraut?
Für wen auch immer es interessiert, PCA ist nicht das korrekte Verfahren um das darzustellen. Jede Dimension wird bei einer PCA als vollkommen akkurat und ohne Messfehler dargestellt, während gleichzeitig die zugrundeliegenden Cluster nicht betrachtet werden.
Das korrekte Verfahren (für Interpretierbarkeit) wäre eine Faktoranalyse und für eine grafische Darstellung eine multidimensionale Skalierung.
PCA ist für Clustering ungeeignet und wir wollen ja gerade nicht die Hauotkomponenten analysieren, und die Gesamtvarianz ist auch relativ gering bei den 2 HC. Würde daher dringend zu einer Dimensionsreduktion raten, die distanzgetreu ist, wie t-SNE
Wer sich zu Hauptkomponentenanalyse/PCA ein cooles (englisches) Video anschauen will, der Kanal “Computerphile” (gefilmt von Sean Riley als Schwesterprojekt zu Brady Harans “Numberphile”) hat vor einigen Jahren mit Dr. Mike Pound dazu ein Video als Teil einer Datenanalysereihe gemacht:
https://www.youtube.com/watch?v=TJdH6rPA-TI
Hier der Link zur ganzen Playliste:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLzH6n4zXuckpfMu_4Ff8E7Z1behQks5ba
Wenn man die typischen politischen Koordinaten links/rechts (Position zu gesellschaftlichen Unterschieden), konservativ/progressiv und autoritär/liberal anschaut, dann überrascht das fast ein bisschen.
Es bildet links/rechts recht klassisch ab (wenn auch umgedreht), aber den Rest finde ich da wenig.
Hast du Zahlenwerte für die beiden Haupkomponentenvektoren?
Wäre cool zu sehen, mit welchen Schlagwörtern die Axen korrelieren, um ein besseres Verständnis der Dimensionen zu erhalten. Aber auch so rein Distanz-mässig interessant.
Würde hier nicht nur auf zwei Komponenten gehen.
Bei 38 Thesen ist die Reduktion schon sehr stark
Hast du mal geschaut wie die Ladungen aussehen bei 3/4 Faktoren?
Wahl-o-mat gibt mir die Piraten, Tierschutz, die Partei und die Linke als top Ergebnis. Nicht in der Reihenfolge aber alle so um die 80+%
Schon Mal überlegt die Analyse nochmal mit einem Autorencode durchzuführen, um die Leute hier noch mehr zu verwirren?
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