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Negative Parteiidentifikationen als (neue) Chance zur Wählermobilisierung?

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Rechtspopulismus in Deutschland

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Zusammenfassung

In vielen etablierten Demokratien nehmen positive Identifikationen der WählerInnen mit den politischen Parteien ab. Gleichzeitig steigt die Relevanz von negative campaigning im Wahlkampf. Dabei werden häufig gezielt negative Parteiidentifikationen der WählerInnen angesprochen. Doch welches Mobilisierungspotential auf der Basis negativer Parteiidentifikationen zeigt sich für die deutsche Parteienlandschaft? Nach unserer Analyse lassen sich in Deutschland auf der Basis sowohl alter als auch neuer Konfliktlinien WählerInnen mobilisieren. Während sich die negativen Parteiidentifikationen von WählerInnen der SPD und der Linkspartei noch immer sehr stark an der Links-Rechts-Konfliktlinie orientieren, zeigen sich die Muster bei der Union, den Grünen und der AfD etwas differenzierter. Während Grünen-WählerInnen zwischen CSU und CDU differenzieren, spielen negative Parteiidentifikationen bei AfD-WählerInnen vor allem gegenüber CDU, SPD und Grünen eine wahlentscheidende Rolle. Aus den Ergebnissen lassen sich spannende Implikationen möglicher Wahlkampfstrategien und Regierungskoalitionen ableiten.

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Notes

  1. 1.

    Unter hostilities sind negative Motivationsgründe insbesondere gegenüber politischen Parteien zu verstehen, die in einem bestimmten Wahlverhalten münden (vgl. Weßels 1994).

  2. 2.

    Politische Sachfragen, die sich auf Wahlverhalten auswirken können.

  3. 3.

    Das zeigt alleine die Anzahl verschiedener komplexer Theorien zum Wahlverhalten: Wahlgeografie, Mikro- und Makrosoziologie, Sozialpsychologie, Rational Choice Ansätze (vgl. Rudi und Schoen 2014; Roth 2008).

  4. 4.

    Für eine Übersicht vgl. Schoen und Weins (2014, S. 262 f.).

  5. 5.

    Die Standardfrage lautet: „In Deutschland neigen viele Leute längere Zeit einer bestimmten politischen Partei zu, obwohl sie auch ab und zu eine andere Partei wählen. Wie ist es bei Ihnen: Neigen Sie – ganz allgemein gesprochen – einer bestimmten Partei zu?“ (Schoen und Weins 2014, S. 265).

  6. 6.

    Vgl. Vehrkamp und Bischoff (2020) für einen Überblick der unterschiedlichen Messkonzepte. Für Beispiele unterschiedlicher Messkonzepte vgl. Rose und Mishler (1998); Medeiros und Noel (2013); Caruana et al. (2014); Iyengar und Westwood (2015); Meléndez und Rovira Kaltwasser (2017); Abramowitz (2018); Vehrkamp und Merkel (2018, 2020); Boonen (2019); Rovira Kaltwasser et al. (2019).

  7. 7.

    Das Panel umfasst derzeit 200.000 Panelisten, die von YouGov auf mehreren unterschiedlichen Wegen rekrutiert, verwaltet und online befragt wurden.

  8. 8.

    Bei den Nielsen-Regionen handelt es sich um eine in der Marktforschung übliche Aufteilung Deutschlands in verschiedene Regionen. Für Deutschland gibt es sieben Nielsen-Regionen: Nielsen I (Bremen, Hamburg, Niedersachsen, Schleswig-Holstein), Nielsen II (Nordrhein-Westfalen), Nielsen IIIa (Hessen, Rheinland-Pfalz, Saarland), Nielsen IIIb (Baden-Württemberg), Nielsen IV (Bayern), Nielsen V + VI (Berlin, Brandenburg, Mecklenburg-Vorpommern, Sachsen-Anhalt) und Nielsen VII (Sachsen, Thüringen).

  9. 9.

    Logistische Regressionen unterliegen bestimmten Anforderungen an die Daten- und Modellstruktur: Neben einer ausreichenden Fallzahl sowie einer möglichst einheitlichen Skalierung der unabhängigen Variablen, sollte die Verteilung der abhängigen Variablen nicht zu ungleich sein. Neben diesen A-priori-Bedingungen reliabler Modellschätzungen erfordern logistische Regressionen einige Ex-post-Diagnostiken. Dazu wurde neben den Modellfits über McFaddens Pseudo R2 die Multikollinearität kontrolliert.

  10. 10.

    „Welche Partei würden Sie wählen, wenn am kommenden Sonntag Bundestagswahl wäre oder würden Sie nicht an der Wahl teilnehmen?“

  11. 11.

    Für Deutschland vgl. Hambauer und Mays (2018); Lux (2018); Lengfeld (2017); Schmitt-Beck (2017).

  12. 12.

    Ergebnisse der CFA: CFI: 0,927; TLI: 0,876; RMSEA = 0,099; SRMR: 0,052.

  13. 13.

    Ergebnisse der CFA: CFI: 0,985; TLI: 0,969; RMSEA = 0,066; SRMR: 0,021.

  14. 14.

    Ergebnisse der CFA: CFI: 0,992; TLI: 0,977; RMSEA = 0,038; SRMR: 0,013.

  15. 15.

    Ergebnisse der CFA: CFI: 0,981; TLI: 0,943; RMSEA = 0,088; SRMR: 0,033.

  16. 16.

    Ergebnisse der CFA: CFI: 0,996; TLI: 0,987; RMSEA = 0,052; SRMR: 0,020.

  17. 17.

    Zu ähnlichen Ergebnissen kommen Vehrkamp und Merkel (2018, 2020).

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Authors and Affiliations

  1. Programm Zukunft der Demokratie, Bertelsmann Stiftung, Gütersloh, Deutschland

    Robert Vehrkamp & Lars Bischoff

Authors
  1. Robert Vehrkamp
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  2. Lars Bischoff
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Corresponding author

Correspondence to Robert Vehrkamp .

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Editors and Affiliations

  1. Alfter, Deutschland

    Heinz Ulrich Brinkmann

  2. Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, Düsseldorf, Deutschland

    Karl-Heinz Reuband

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Vehrkamp, R., Bischoff, L. (2022). Negative Parteiidentifikationen als (neue) Chance zur Wählermobilisierung?. In: Brinkmann, H.U., Reuband, KH. (eds) Rechtspopulismus in Deutschland. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-33787-2_4

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-33787-2_4

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  • Publisher Name: Springer VS, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-658-33786-5

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