config.yml

text:
  title: "Wahl-O-Mat Analyse"
  intro: |
    Beim Blick auf den diesjährigen [Wahl-O-Mat](https://www.wahl-o-mat.de/europawahl2024/app/main_app.html) fiel mir auf, dass viele Parteien mir vollkommen unbekannt sind.
    So viele, dass ich keine Chance sehe bis zur Wahl alle Parteiprogramme zu lesen.
    Zum Glück stehen auch die Antworten aller Parteien als Datensatz [zum Download](https://www.bpb.de/themen/wahl-o-mat/europa-2024/547160/download/) bereit.
    Im Folgenden wollen wir uns diese Daten mal genauer anschauen.

    Im [Archiv](https://www.bpb.de/themen/wahl-o-mat/45484/archiv/#page-Archiv) finden sich auch noch viel mehr Datensätze.
    Der Fokus soll hier auf den letzten zwei *großen* Wahlen (Bundestag und EU-Parlament) liegen.
    Daher kann für die folgenden Analysen jeweils der Datensatz ausgewechselt werden.
    Die Beschreibungen beziehen sich aber in der Regel auf die Wahl für das EU-Parlament 2024.
  heatmap0: |
    Im ersten Schritt gilt es den Datensatz einmal zu sichten.
    Der ganze Datensatz enthält alle Thesen, Positionen und sogar Begründungen im Fließtext.
    Das alles darzustellen wird etwas zu viel.
    
    Für eine erste Übersicht stellen wir alle Thesen und die Positionen der Parteien als Heatmap dar.
    In dieser Darstellung entspricht jede Spalte einer Partei und jede Reihe einer These.
    Die Farbe jedes Punktes gibt dabei die Position an.
    Dabei steht blau für Zustimmung, orange für Ablehnung und schwarz entspricht einer Enthaltung.
  heatmap1: |
    Für die Darstellung der Heatmap wurden außerdem Parteien und Thesen nach *Ähnlichkeit* sortiert.
    Ganz losgelöst von tatsächlichen Inhatltichen Verwandschaften schaut der Algorithmus schlichtweg welche Parteien ähnlich abstimmen und zu welchen Thesen Parteien ähnlich abstimmen.
    Das resultiert dann in Flächen im Plot die verhältnismäßig gleichmäßig eingefärbt sind.
    
    Wie durch (mathematische) Zauberhand ergibt sich außerdem eine Anordnung der Parteien, die dem klassischen *Links-Rechts* Spektrum nicht unähnlich ist.
    Sicherlich mag der geneigte Poltikwisseschaftler über die Anordnung streiten.
    Und je nach gewähltem Jahr sind *Links* und *Rechts* sind auf der Plot-Achse auch gerne mal vertauscht.
    Es fällt aber auf, dass die Parteien, die man in den beiden Extremen des Spektrums vermuten würde, an entegegensetzten Enden des Plots zu finden sind.
    Ich würde daher der Anordung nicht zu viel Gewicht geben, aber es ist ein interessanter Nebeneffekt.
  
  clusters0: |
    Wenn man sich wirklich für die Ähnlichkeit der Parteien interessiert bietet sich eine andere Darstellung an.
    Für die folgenden *Kartendarstellung* wurden alle Antworten der Parteien in ein numerisches Format überführt:
    Das heißt, eine Zustimmung wurde zu einer 1 übersetzt, Ablehnung zu -1 und Enthaltung zu 0.
    
    Wir erhalten also für jede Partei einen Vektor mit so vielen Dimensionen wie beantwortete Thesen.
    So etwas ist für uns Menschen leider weder vorstellbar noch grafisch darstellbar.
    Hier kommt [UMAP](https://umap-learn.readthedocs.io/en/latest/how_umap_works.html) zur Hilfe.
    Mit dieser Technik zur Dimensionsreduktion können wir die Daten auf darstellbare 2 oder 3 Dimensionen herunterbrechen.
    Dabei sollen möglichst wenige der Informationen, Strukturen und Muster verloren gehen.
    Wen die Mathematik abschreckt - ein paar anschauliche und interaktive Beispiele finden sich [hier](https://duhaime.s3.amazonaws.com/apps/umap-zoo/index.html).
    

  clusters1: |  
    Nach einer UMAP-Transformation können wir uns mit einer 2 (oder 3) Dimensionalen Karten einen Überblick über inhaltliche verwandschaften verschaffen.
    Vielleicht reicht es schon aus in die Parteiprogramme der Parteien zu schauen, die räumlich nah an denen sind, die man in der Vergangeheit gewählt hat.
    
    Als Navigationshilfe wurden alle Partein die ins [aktuelle EU-Parlament](https://de.wikipedia.org/wiki/Liste_der_deutschen_Abgeordneten_zum_EU-Parlament_(2019%E2%80%932024)) gewählt wurden mit ihren Parteifarben markiert.
    Alle anderen bleiben grau.


datasets:
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    columns:
      party: "Partei: Kurzbezeichnung"
      topic: "These: Titel"
      opinion: "Position: Position"
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  2024 EU-Parlament:
    file: data/interim/2024/Wahl-O-Mat Europa 2024_Datensatz.xlsx
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      sheet_name: Datensatz EU 2024
  2021 Bundestag:
    file: data/interim/2021/Wahl-O-Mat Bundestag 2021_Datensatz_v1.02.xlsx
    kwargs:
      sheet_name: Datensatz Bundestag 2021