Ob Wahlen mehr dem Spektakel, der Belustigung und der Beruhigung des scheinbar demokratischen Gewissens dienen oder ob wir tatsächlich die Wahl haben alle paar Jahre mal die Weichen des Schicksals zu stellen, sei dahingestellt. Allein der Umstand, dass dieses Event regelmäßig ein beträchtliches Ausmaß gesellschaftlicher Ressourcen – von der (medialen) Aufmerksamkeit bis hin zum Zaster – bindet, lädt dazu ein hier mal etwas genauer hinzusehen.
Da sich Wahlanalysen und andere Interpretationen hier ohnehin schon tummeln, wie Urlauber*innenströme am Ballerman zu Vor-Corona-Zeiten, wollte ich mich lieber im pyhsical distancing üben, einen Schritt zurücktreten und das Phänomen etwas breiter betrachten. Neben Umfragewerten und Mandatsverteilung wollte ich daher auch einen Hauch des gesellschaftlichen Diskurses über die Wahl mitbekommen und das Ganze – zumindest rudimentär-willkürlich – in seinen Kontext (die Stadt) einbetten.
Sollte das alles so halbwegs funktionieren (ich hab die Gelegenheit genutzt mich erstmals etwas ernsthafter mit Dashboards auseinanderzusetzen), müssten am Ende
eine Reihe von Schlaglichtern auf Teilaspekte des Phänomens Wahl geworfen werden. Zudem sollten sich Interessierte am Eingang ihre eigene Taschenlampe schnappen und damit auf selbstbestimmte Erkundungstour gehen können.
Damit sich auf dem Weg hier dann auch niemensch verirrt, folgt gleich im Anschluss eine kleine Übersicht zu Struktur und Inhalt der einzelnen Tabs. Wer weniger lesen und mehr probieren will, kann demgegenüber einfach gleich zum Dashboard springen und in die Datenflut eintauchen.
Bleibt nur noch zu sagen: lasst euch nicht blenden und keine Angst vor der Dunkelheit 😉
Steckbrief
Als kleiner Einstieg, als Spielwiese und Rahmen um das Thema der Gemeinderatswahl findet sich hier die Möglichkeit die einzelnen Wiener Gemeindebezirke etwas besser kennenzulernen.
Neben der Altersstruktur und der räumlichen Verteilung Nicht-Wahlberechtigter, Arbeiter*innen, Singles oder Akademiker*innen, finden sich hier auch eine Reihe von Fun-Facts, die mensch nur schwer wieder aus dem Kopf bekommt.
Fun-Fact für alle Nerds da draußen: eine Umschlüsselung von Wahlsprengel auf Zählsprengel (mit der die Karte viel kleinräumiger und schöner hätte dargestellt werden können), ist scheinbar für normalsterbliche nicht so leicht zu ergattern. Weder Statistik Austria, noch das Bundesamt für Vermessungswesen oder die MA 62 (Wahlen und verschiedene Rechtsangelegenheiten) scheint so ein Verzeichnis zu fürhren. Die nächste Adresse wäre dann eine Anfrage beim BMI gewesen. Das wollte ich mir am Ende dann aber doch sparen …
Gemeinderatswahlen
Unter diesem Titel finden sich im Wesentlichen drei Perspektiven auf die Wiener Gemeinderatswahlen.
Zum Einen findet sich hier eine Sammlung und monatsweise Zusammenfassung verschiedener Wiener Wahlumfragen, die einen Eindruck davon geben, wie die einzelnen Parteien im Zeitverlauf in der Gunst der Wähler*innen stehen. Der Pool der Wahlumfragen erstreckt sich zeitlich von 2013 bis 2020 (und umfasst damit auch die Schreckensjahre 2015 bis 2017).
Auf einer zweiten Ebene lässt sich für die Wahljahre von 1996 bis 2020 die Mandatsverteilung im Wiener Gemeinderat darstellen. Was auf den ersten Koster recht fahl schmeckt, entwickelt durch die Möglichkeit selbst mal den Kochlöffel zu schwingen und ordentlich im Suppentopf der Mandatsverteilung umzurühren, vielleicht ein wenig mehr an Geschmack. Für alle Wahljahre kann hier jedenfalls an den zentralen Reglern, die die Vergabe der Mandate beeinflussen, gedreht werden. Wie wäre die Wahl 2015 ausgegangen, hätte sich der Gemeinderat schon früher auf eine Reduktion des Bonus zur Wahlzahl eingelassen? Und wer hätte alles den Sprung in den Gemeinderat geschafft, wäre da nicht die leidige Prozenthürde?
Wer nicht nur am Gemeinderat interessiert ist, sondern auch wissen will, wie die direkte Nachbarschaft so tickt, die*der hat im dritten Abschnitt die Chance alle Ergebnisse der Wahlen auf Ebene der Wahlsprengel anzusehen. Ob Sprengelsiege, Wahlbeteiligung oder der Anteil ungültiger Stimmen. Hier gibt es nichts, was es nicht gibt. Außer natürlich das, was es nicht gibt.
Twitter-Analysen
Seit 24.08.2020 wurden Tweets gesammelt, die bei der Suche nach den Hashtags wien2020, wienwahl und wienwahl20 gefunden wurden. Obwohl sich im Verlauf der Sammlung auch neue Hashtags aufgetan haben, wurde an dem Schema nichts mehr verändert, da die Ergebnisse bei einer dynamischen Erweiterung recht schnell recht beliebig wurden (v.a. auch, weil die ZIB schnell in die Top-Hashtags rutschte).
Allgemein
Wer einen groben Überblick über den Datenkorpus bekommen möchte, ist hier richtig. Hier sind Informationen zur zeitlichen Entwicklung des Tweet-Volumens und zu Twitter-Stoßzeiten ebenso angesiedelt wie Infos zur Sturktur der Tweets oder zu den Top-Locations und -User*innen.
Textanalyse
Etwas konkreter wird es auf einer inhaltlichen Ebene. Neben den Top 100 Tweets, die einen ersten Eindruck davon geben sollen, wovon hier überhaupt die Rede ist, finden sich hier auch Auswertungen zu den Top 10 verwendete Worten, Hashtags oder Emojis.
Die emotionalen Höhen und Tiefen der Twitteria lassen sich im Zeitverlauf anhand von Sentiment-Analysen und Emotionsverteilungen nachverfolgen. Zurückgegriffen wurde dabei auf das SentiWS-Lexikon und das Affektive Diktionär Ulm (wer diese Bezeichnung übrigens zehn Mal hintereinander schnell über die Lippen bekommt, der*dem spendiert marcopogo666 sicherlich einen Kasten Bier)
Wer etwas genauer an einzelnen User*innen interessiert ist und wissen möchte, was deren Tweets so speziell macht, der*dem sei ein Blick auf die Term Frequency – Inverse Document Frequency nahegelegt. Hier wird nämlich versucht den spezifischen Wortschatz der Top 3 User*innen etwas herauszuarbeiten.
Netzwerkanalyse
Was wäre Twitter, ohne Netzwerk? In der Panik diese Frage tatsächlich beantworten zu müssen, habe ich nicht nur ein, sondern gleich mehrere Netzwerke gebastelt.
Ein Interaktionsnetzwerk, das auf Mentions, Retweets, Replies und Quotes aufbaut sowie ein semantsiches Netzwerk, das demgegenüber eher in den Blick nimmt, wie Inhalte miteinander verbunden sind.
Neben ein paar netzwerkspezifischen Kennzahlen, gibt es hier auch eine Reihe von Reglern, die nur dazu einladen etwas mit den Daten zu spielen. Wer haut sich mit wem auf ein Packerl? Wo sind die wichtigen Akteur*innen? Und was heißt wichtig denn überhaupt? Wie sind die Tweets inhaltlich miteinander verbunden? Und gibt es eine sprachliche Nähe zwischen User*innen? All dem lässt sich hier – weitgehend in Eigenregie – nachgehen.
Zeitungs-Analysen
Obwohl SocialMedia zwar beständig an den Beinen des Throns klassischer Medien sägt, sind diese aber mit Blick auf ihre gesellschaftliche Meinungsmacht keinenfalls wegzudenken. Was in den Zeitungen steht, hat nach wie vor Gewicht. Auch wenn es das Anti-Gewicht der “Lügenpresse” sein sollte. Kurz: ohne Bezugnahme auf klassische Medien kommen wir auch hier dann doch nur schwer aus.
In diesem Abschnitt wird daher versucht, die herausgearbeitete Perspektive auf Twitter jener in klassischen Tageszeitungen (indirekt) gegenüberzustellen bzw. auch die klassischen Medien in die inahltliche Aufarbeitung einfließen zu lassen.
Die Auswahl der Titel erfolgte leider etwas willkürlich und orientierte sich primär an der Frage wie leicht die Beiträge der einzelnen Titel online zugänglich waren. Hier spielten Fragen mit, ob die Inhalte überhaupt kostenfrei zugänglich waren oder nicht, ob es eine Suchfunktion gab, die mich nicht überforderte bzw. die – auf den ersten Blick – weitgehend inhaltlich passende Beiträge filterte, etc.
Am Ende dieses Selektionsprozesses blieben vier Zeitungen übrig: Heute, die Krone, der Standard und die Wiener Zeitung. Wohlwollend interpretiert, eine Gegenüberstellung von Boulevard- und Qualitätsjournalismus. Praktisch betrachtet aber wohl weit mehr Zufall, als Konzept. Interessant sind die Vergleiche aber trotzdem 🙂
Allgemein
Neben der Entwicklung der Anzahl publizierter Beiträge im Laufe der Zeit, einer Sentiment- und Emotionsanalyse sowie der Herausarbeitung zeitungsspezifischen Wortgebrauchs, findet sich hier auch ein (Meta-)Vergleich der vier Zeitungen im Hinblick auf den Schreibstil. Verglichen werden dabei die Anzahl der Zeichen und der Absätze in Beiträgen sowie die Satzlänge.
Netzwerkanalyse
Im Gegensatz zu den Twitterdaten, kommt es in diesem Bereich nicht zur Darstellung eines Interaktionsnetzwerkes. Dafür gibt es hier wieder ein semanisches Netzwerk zu erkunden, das einerseits die sprachliche Nähe der Zeitungen zueinander in den Blick nimmt und andererseits auch Themenkomplexe herausarbeitet. Da die Volltexte die Analyse hier gesprengt hätten, flossen in die Darstellung des Netzwerks lediglich die Überschriften der einzelnen Beiträge mit ein.
Das Dashboard
Erreichbar ist das Dashboard entweder über die ShinyApps-Seite oder direkt hier weiter unten eingebettet. Viel Spaß beim Rumprobieren 🙂