Einträge über Dimensionsreduktion

Datenanalyse für die Frankfurter Oberbürgermeisterwahl

In Frankfurt wird demnächst ein*e Oberbürgermeister*in gewählt. Die Frankfurter Rundschau hat dazu den FR Wahlhelfer veröffentlicht, der bei allen Kandidat*innen Stellungnahmen zu gewissen Fragen enthält und analog zum Wahl-o-Mat der Bundeszentrale für politische Bildung funktioniert. Ich habe hier auf die Antworten meine Datenanalyse angewandt und erhalten hier die gleichen Grafiken, natürlich mit anderen Inhalten.

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Data Science mit Wahl-o-Mat NRW 2022

Zur Bundestagswahl 2021 hatte ich die Antworten der Parteien zu den 38 Fragen des Wahl-O-Mats analysiert, siehe den Blogeintrag. Das ganze habe ich jetzt mit den Antworten der Parteien zur Landtagswahl in NRW 2022 wiederholt. Dieser Eintrag ist daher kürzer und zeigt nur noch die Ergebnise, erklärt aber nicht mehr alle Details, die im alten Artikel stehen.

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Data Science mit Wahl-o-Mat

Als ich mal den Wahl-o-Mat ausprobiert hatte und mir danach die Stellungnahmen der einzelnen Parteien angeschaut habe, so wirkten einige Parteien ziemlich redundant. So fragte ich mich, ob man anhand der Fragen wirklich alle Parteien ausdifferenzieren kann, oder ob die teilweise fast das gleiche geantwortet hatten. Also habe ich die Positionen der Parteien vom Wahl-o-Mat genommen und mit $-1$, $0$ und $+1$ kodiert als Tabelle gespeichert.

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