Populismus: Was historische Wahlkarten verraten
Die Kartierung politischer Phänomene ist ein Werkzeug in der politischen Analyse, da sie auf visuell eindrucksvolle Weise die Verteilung von Wahlergebnissen und politischer Unterstützung illustriert.
Bei den Landtagswahlen in Thüringen und Sachsen am 1. September 2024 verloren CDU, SPD, Grüne, FDP und Linke deutlich an Zustimmung. (Q10) Unmittelbar nach der Wahl wurden Karten erstellt, die zeigten, welche Parteien in den verschiedenen Wahlkreisen oder Regionen die Mehrheit der Stimmen erhalten haben.
Solche Karten bieten eine sofortige Übersicht über die Wahlergebnisse und machen es möglich, regionale Schwerpunkte zu erkennen.
Doch es stellt sich die grundlegende Frage, wie weit solche kartographischen Darstellungen tatsächlich über eine oberflächliche Momentaufnahme hinausgehen. Inwiefern können sie tiefere Einblicke in langfristige politische Trends und regionale Unterschiede im Wahlverhalten liefern? Wie können sie zur Analyse und zum Verständnis von Wählerverhalten beitragen?
In diesem Zusammenhang ist es sinnvoll, verschiedene Darstellungsformen zu untersuchen und die Verschiebungen in der Wahlbeteiligung über die letzten Jahrzehnte in Deutschland zu analysieren. Ein Vergleich zwischen politischen Karten und sozioökonomischen Karten kann aufschlussreiche Erkenntnisse darüber liefern, ob Wählerverschiebungen primär durch kurzfristige Stimmungen beeinflusst werden oder ob tiefere, strukturelle Faktoren, die zu den Veränderungen im Wahlverhalten erklären lassen.
Zunächst einmal ist es wichtig, die verschiedenen Formen von Karten zu kennen, da die visuelle Darstellung eine entscheidende Rolle bei der Vermittlung komplexer Informationen spielt. Die Wahl der richtigen Darstellungsform ist ein wichtiger Schritt bei der Kartierung politischer Phänomene. Unterschiedliche Kartenformate bieten jeweils spezifische Vorteile, um komplexe Daten verständlich zu machen. Besonders hervorzuheben sind dabei Choroplethenkarten, Kartogramme und Punktkarten, die sich besonders gut zur Darstellung verschiedener Aspekte politischer Daten eignen.
Eine der beliebtesten Methode Daten in Karten sind Choroplethenkarten. Diese Kartenart nutzt Farbschattierungen, um unterschiedliche Datenwerte in geografischen Regionen darzustellen.
Dabei wurden besonders dicht besiedelte Regionen in Rot und weniger dicht besiedelte Regionen in Grün markiert, wodurch sich leicht erkennen lässt, wo die stark bevölkerten Gebiete liegen. Ein Problem bei dieser Art der Kartendarstellung ist jedoch, dass es schwierig sein kann herauszufinden aus welchem Grund eine bestimmte Farbe für eine bestimmte Zahl gewählt wurde. Zum Beispiel sind Gebiete mit einer Population mit 150 bis 200 Personen pro Quadratkilometer mit Hellgrün dargestellt und alle Zahlen höher in einer Variation von Rosa. Dies könnte eine bestimmte Information implizieren.
Eine mögliche Lösung zur Verbesserung der Darstellung ist der Einsatz von Kartogrammen Kartogramme sind eine spezielle Art Karten, bei denen die Größe von geografischen Regionen proportional zu einem statistischen Wert verändert wird. Ein Beispiel hierfür ist die Darstellung der Bevölkerungsdichte. In einem Kartogramm erscheinen dicht besiedelte Regionen größer als dünn besiedelte Gebiete, was es ermöglicht, die Verteilung der Bevölkerung auf einen Blick zu erkennen.
Die obere Karte ist eine solche für Deutschland 2008, die bewusst von geografischen Realitäten abweicht, um die Bevölkerungsstärke deutlicher hervorzuheben. So wird klarer in welchen Teilen Deutschlands besonders viele Menschen leben. Was dann in späteren Analysen leichter in einen Zusammenhang gesetzt werden kann.
Allerdings kann dies auch zu Verwirrungen führen, da die Darstellungen nicht mehr den gewohnten geographischen Verhältnissen folgen. Auch lässt sich die genaue Anzahl von Ereignissen schwer darstellen, weshalb hierfür oft Punktkarten verwendet werden, um spezifische Ereignisse oder Datenpunkte mit einzelnen Markierungen zu visualisieren. Diese Methode ermöglicht es, geografische Verteilungen und Häufungen von Ereignissen anschaulich darzustellen.
Ein Beispiel für die Nutzung ist die abgebildete Punktkarte (oben), die die Demonstrationen gegen rechts von Januar bis März 2024 zeigt. Diese Karte macht deutlich, wo und wie oft solche Demonstrationen stattfanden. Vergleicht man die Punktkarte mit den durch das Kartogramm dargestellten Bevölkerungsdichten, wird eine starke Übereinstimmung ersichtlich. Dies lässt darauf schließen, dass die Demonstrationen kein lokales Phänomen darstellten, sondern grob der Bevölkerungsverteilung in Deutschland folgten.
2.) Erstellungen von Karten
Nicht nur die Formatauswahl der Karte kann beeinflussen, welche Rückschlüsse aus Karten gezogen werden können. Auch die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten, die für die Erstellung der Karten benutzt werden, muss überprüft werden. Hierbei beruhen die Daten für politischen Karten meist auf verschiedenen Quellen wie Volkszählungen, Wahlstatistiken, Umfragen und öffentlich zugänglichen Datenbanken. Solche Quellen bieten eine breite Basis an Informationen, die für die Kartenerstellung notwendig sind. Nach der Sammlung folgt die Verifikation der Daten, um deren Genauigkeit und Richtigkeit sicherzustellen.
Bei längerfristigen Betrachtungen in Deutschland entstehen hierbei größere Probleme, da es im Verlauf der Geschichte in den deutschsprachigen Raum viele verschiedene Staaten existiert haben, die gänzlich anderen Methoden zur Erfassung von Daten verwendet haben. Aber auch politische Motivationen können dazu führen, dass Staaten ihre statistisch erfassten Daten manipulieren, um so der Bevölkerung ein geschöntes Bild des Staates zu vermitteln. In der DDR war es beispielsweise üblich, „Ergebnisse der Statistik in besonderem Maße zur politischen Legitimation“ (Q1) einzusetzen.
Diese Faktoren stellen eine große Herausforderung für die Einordnung der Daten in übergeordnete Zusammenhänge dar. Neben diesen extremen Fällen, die aus einer Manipulation der Daten folgt, können auch Unterschiede im Wahlsystem zu gänzlich anderen Ergebnissen führen. So unterscheiden sich bei jeder Bundestagswahl die Ergebnisse der Erst- und Zweitstimmen stark, was darauf hinweist, dass das Wahlsystem die Entscheidungsfindung der Wähler beeinflusst. Deshalb ist es wichtig, die Daten sorgfältig zu überprüfen und die Informationen so aufzubereiten, dass sie möglichst vergleichbar sind. Rohdaten müssen bereinigt werden, um Unvollständigkeiten, Fehler oder Inkonsistenzen zu entfernen. Bei langfristigen Betrachtungen können Probleme auftreten, wenn Daten verschiedenen geografischen Ebenen, wie Wahlkreisen oder Städten, zugeordnet werden, da sich geografische Grenzen im Laufe der Zeit ändern können.
Nach der Datenanalyse beginnt die kartografische Gestaltung. Basierend auf den analysierten Daten wird der geeignete Kartentyp ausgewählt, sei es eine Choroplethenkarte, ein Kartogramm oder eine Punktkarte. Im letzten Schritt erfolgen die Visualisierung und das Design der Karte. Mithilfe von Softwaretools wie QGIS oder anderer Kartenerstellungssoftware wird die Karte erstellt. Dabei werden die Daten eingefügt, Farben und Symbole angepasst sowie eine Legende gestaltet.
4.) Ideologische Persistenz?
Doch welche Erkenntnisse lassen sich aus solchen Karten gewinnen? Eine Studie, die Wahldaten von 1928 bis 1933 mit denen von 2017 vergleicht, untersucht die Persistenz und Aktivierung rechter politischer Ideologie‘ (Q2). Diese Studie argumentiert, dass eine „langfristige kulturelle Persistenz rechter Ideologie den jüngsten Anstieg des rechten Populismus erklären kann“. Dazu vergleicht sie den Durchschnitt der Wahldaten aus den Jahren 1918–1933 mit den Wahldaten von 2017. Dabei liegt der Schwerpunkt auf den Wahlergebnissen der NSDAP und der AfD, um zu untersuchen, ob der Aufstieg neuer rechter Parteien in den ehemaligen Hochburgen des Nationalsozialismus besonders ausgeprägt ist.
Abb. 5 - 6) Wahlergebnisse NSDAP 1933 und AFD 2017
Die Karten oben zeigen einen Vergleich der Wahlergebnisse der NSDAP im Jahr 1933 und der AfD im Jahr 2017. Jede Gemeinde wird auf den Karten durch ein Sechseck dargestellt. Rheinland-Pfalz wird aufgrund der hohen Anzahl an Gemeinden separat hervorgehoben.
Auf der linken Karte wird der Stimmenanteil der NSDAP in einem Farbverlauf von hellgelb (3-37 % Stimmenanteil) bis dunkelbraun (62-92 %) dargestellt. Auf der rechten Karte sind die Stimmenanteile der AfD bei der Bundestagswahl 2017 abgebildet, mit einem Farbverlauf von hellblau (0-5 %) bis dunkelblau (über 21 %).
Beim Vergleich der beiden Karten fällt auf, dass es in Rheinland-Pfalz eine starke Ähnlichkeit zwischen den Wahlergebnissen gibt. In Schleswig-Holstein und einigen anderen Teilen Deutschlands hingegen sind die Unterschiede deutlicher: Während der Anteil der NSDAP-Wähler 1933 dort hoch war, war der Anteil der AfD-Wähler 2017 relativ gering. Um solche Zusammenhänge zu visualisieren haben die Verfasser eine Karte zur Persistenz erstellt.
Abb. 7) Darstellung von Persistenz
Auf dieser Karte werden Regionen hervorgehoben, in denen signifikante Ähnlichkeiten in der Unterstützung für rechtsextreme Parteien gibt. Dabei sind Wahlergebnisse, bei denen die NSDAP-Ergebnisse von 1933 nicht mit den heutigen AfD-Ergebnissen übereinstimmen – beispielsweise dort, wo die NSDAP früher stark war, die AfD heute jedoch schwach ist – in Grau eingefärbt. Ergebnisse, die in beiden Fällen niedrig waren, sind mit Hellblau dargestellt. Ergebnisse, die in beiden Fällen hoch sind, wurden mit dunkel Rot dargestellt. Aus diesen Ergebnissen geht hervor, dass eine historische Unterstützung der NSDAP signifikant mit stärkeren rechtsextremen Einstellungen heute korreliert, so die Verfasser der Studie.
Daraus lässt sich ableiten, dass eine bislang wenig erforschte historische Persistenz rechter Ideologien ein wesentlicher Faktor für die heutigen Wahlergebnisse in Deutschland sein könnte. Dies führt zu der Überlegung, dass rechte Überzeugungen nicht immer offen sichtbar sind und erst durch bestimmte Veränderungen reaktiviert werden können.
So können Mithilfe georeferenzierter Wahldaten potenzielle Zusammenhänge zwischen zuvor möglicherweise vernachlässigten historischen Ereignissen und aktuellen politischen Entwicklungen genauer untersucht werden.
5.) Historische Einordnung
Hierbei ist festzustellen, dass die NSDAP und die AfD, obwohl beide als rechtsgerichtete Parteien bezeichnet werden können, in völlig unterschiedlichen historischen Kontexten stehen und in vielen Bereichen verschiedene Ideologien vertretender NSDAP entstand nach dem Ersten Weltkrieg in einer Zeit extremer politischer und wirtschaftlicher Instabilität in Deutschland. Geprägt von einer demütigenden empfundenen Bedingung des Versailler Vertrags, der Hyperinflation und weit verbreiteter Armut, fand die NSDAP einen Nährboden für ihre radikale Ideologie. Ihre Ideologie war zutiefst rassistisch, antisemitisch und totalitär. Die Partei strebte eine autoritäre Herrschaft an, in der das Individuum vollständig dem Staat und insbesondere dem „Führer“ untergeordnet war. Die NSDAP propagierte eine völkische Gemeinschaft, die auf ethnischer Homogenität und der Überlegenheit der „arischen Rasse“ basierte. Politische Gegner wurden gnadenlos verfolgt, und die Partei nutzte eine Mischung aus Propaganda, Gewalt und Terror, um ihre Ziele durchzusetzen. (nach Q13)
Die AfD hingegen entstand in einem demokratischen Deutschland, das sich nach Jahrzehnten der Stabilität und des Wohlstands, aber auch der zunehmenden Globalisierung und Migration, mit neuen gesellschaftlichen Herausforderungen konfrontiert sah. Die AfD begann als eine eurokritische Partei, die sich gegen die Rettungspakete für Griechenland während der Eurokrise aussprach. Nach internen Machtkämpfen wandte sich die Partei jedoch zunehmend nationalistischen und anti-im migratorischen Positionen zu. Während die AfD teilweise auch rassistische und fremdenfeindliche Ansichten vertritt, ist ihre Ideologie weniger klar totalitär. Sie fordert zwar eine stärkere nationale Souveränität und lehnt die multikulturelle Gesellschaft ab, bewegt sich aber innerhalb des Rahmens der demokratischen Ordnung. (nach Q12)
Dennoch handelt es sich bei beiden Parteien um stark rechte politische Bewegungen, die in kurzer Zeit erhebliche Wahlerfolge in Deutschland erzielen konnten. Die NSDAP steigerte ihren Stimmenanteil von 6,5 % im Jahr 1920 auf 43,9 % im Jahr 1933, während die AfD nach ihrer Gründung im Jahr 2013 zunächst 4,7 % der Stimmen erreichte und diesen Anteil bis 2017 auf 12,7 % ausbauen konnte. In der untenstehenden Statistik sind die beiden Parteien als Antisemiten und Rechtsextreme zusammengefasst.
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Abb. 8) Wahlergebnisse von 1870-2017
Auch wenn diese Zahlen nicht die gleichen extremen Ausmaße wie bei der NSDAP aufweisen, kann es dennoch aufschlussreich sein, wie die Persistenz Studie gezeigt hat, verschiedene Einflüsse zu untersuchen, die zu den Wahlerfolgen rechter Parteien beigetragen haben könnten. Solche Analysen können dabei helfen, tiefere Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die den politischen Aufstieg rechter Parteien begünstigen.
6.) Explorative Untersuchung mit Karten
Für meine Analyse habe ich Karten aus der Studie „Deutschland in Daten – Zeitreihen zur historischen Statistik“ der Bundeszentrale für politische Bildung ausgewählt. Diese Karten zeigen verschiedene Faktoren wie Wahlbeteiligung, Konfessionszugehörigkeit, Bevölkerungsdichte und Arbeitslosenquoten am Ende der Weimarer Republik sowie dieselben Faktoren im Jahr 2017. Auf beiden Kartensätzen habe ich Regionen markiert, in denen die jeweiligen Parteien besonders starke Wahlergebnisse erzielten. Die Zahlen für die AfD stammen aus der interaktiven Karte des Tagesspiegels für das Jahr 2017. Die Wahlzahlen der NSDAP basieren auf einer Analyse der Princeton University, die den Zusammenhang zwischen den Kriegstoten des Ersten Weltkriegs und der späteren Unterstützung der NSDAP durch die Zivilbevölkerung untersucht (Q4). Ergänzend habe ich Karten von der Webseite Wahlen-in-Deutschland herangezogen (Q6).
In den Karten von 2017 habe ich Regionen mit blauen Punkten hervorgehoben, in denen die AfD besonders starke Ergebnisse errungen hat. Leider stammen nicht alle Karten der Weimarer Republik aus dem selbem Jahr. Aufgrund der Schwankungen in der Wahlbeteiligung habe ich hier zur Markierung die Karte aus dem Jahr 1930 (Abb. 17) genutzt. Die Bevölkerungsdichte und die Konfessionszugehörigkeit unterliegen jedoch weniger starken Schwankungen, weshalb ich für diesen Vergleich die Daten vom November 1932(Abb. 19) verwendet habe.
Abb.9) Wahlbeteiligung 1930 vs. 2017 (nach Abb. 13) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen (nach Abb.17,18)
Die erste Karte (Abb. 9) vergleicht die Wahlbeteiligung bei den Wahlen von 1930 mit der von 2017 und verdeutlicht einige interessante Trends. Auffallend ist der leichte Rückgang der Wahlbeteiligung. Während im Jahr 1930 eine hohe politische Beteiligung vorherrschte, ist die Wahlbeteiligung in vielen Regionen im Jahr 2017 merklich geringer.
Besonders in Gemeinden mit einer großen Zustimmung für die NSDAP im Jahr 1930 war die Wahlbeteiligung besonders hoch, was auf eine stärkere politische Mobilisierung und Radikalisierung der Wähler in diesen Regionen hindeuten könnte. Die AfD konnte im Jahr 2017 insbesondere in Gebieten mit vergleichsweiser niedriger Wahlbeteiligung, wie in Sachsen-Anhalt und im Nordosten Mecklenburg-Vorpommerns, Wahlerfolge verzeichnen. Dies könnte darauf hinweisen, dass sich in diesen Regionen bestimmte Bevölkerungsgruppen von der etablierten Politik abgewandt haben und daher für die Botschaften der AfD empfänglicher waren, ohne jedoch in allen Fällen aktiv zur Wahlurne zu gehen.
Insgesamt lässt sich jedoch kein eindeutiger Zusammenhang zwischen der Höhe der Wahlbeteiligung und dem Wahlverhalten erkennen. Sowohl in Regionen mit hoher als auch mit niedriger Wahlbeteiligung können populistische oder radikale Parteien Erfolge verzeichnen. Es zeigt vielmehr, dass die Mobilisierung von Wählern und der Erfolg politischer Parteien von einer Vielzahl von Faktoren abhängen, wie z. B. regionalen Besonderheiten und der Fähigkeit der Parteien, die jeweiligen Wählerschichten anzusprechen.
Abb. 10) Bevölkerungsdichte 1925 vs 2017 (nach Abb. 14) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen (nach Abb. 18,19)
Wie bereits bei der anfänglichen Betrachtung von Demonstrationen gegen rechts festgestellt, können viele Ereignisse durch die Bevölkerungsdichte einer Region erklärt werden. Bei der Analyse der Bevölkerungsdichte von 1925 bis 2017 zeigt sich, dass diese nicht gleichmäßig gestiegen ist. Besonders die Metropolregionen in Westdeutschland wie München, Stuttgart, Frankfurt und das Ruhrgebiet verzeichneten ein deutlich stärkeres Bevölkerungswachstum als andere Regionen. Dagegen gab es in Ostdeutschland und Teilen Bayerns ein geringeres Wachstum oder sogar einen leichten Rückgang de Bevölkerung.
Die Wahlergebnisse der NSDAP zeigen, dass Regionen mit einem besonders hohen Stimmenanteil tendenziell in Gebieten mit geringerer Bevölkerungsdichte lagen. Auch die AfD erzielte ihre stärksten Ergebnisse in ländlicheren Regionen, insbesondere in ostdeutschen Gebieten mit einem niedrigeren Bevölkerungswachstum. Allerdings gibt es auch in der Region um Stuttgart einige Gemeinden mit einer hohen AfD Zustimmung.
Dennoch lässt sich festhalten, dass sowohl die NSDAP als auch die AfD in Regionen mit geringerer Bevölkerungsdichte überdurchschnittlich gut abschnitten. Dies deutet darauf hin, dass politische Radikalisierung in solchen Gebieten möglicherweise begünstigt wird, während in Metropolregionen tendenziell weniger Unterstützung für
stark rechte Parteien bestanden hat.
Abb. 11) Konfessionszugehörigkeit 1925 vs. 2011 (nach Abb. 15) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen (nach Abb. 18,19)
Auch die Konfessionszugehörigkeit kann eine Rolle beim Aufstieg radikal rechter Parteien spielen, da Religion oft tief verwurzelte kulturelle und gesellschaftliche Werte widerspiegelt. Betrachtet man die Zeit von 1925 bis 2011, zeigt sich ein deutlicher Rückgang des Anteils religiöser Menschen, insbesondere in den Ländern der ehemaligen DDR. Die grundsätzlichen Gebiete, in denen die Mehrheit der Bevölkerung protestantisch ist, sind jedoch weitgehend gleichgeblieben. Diese protestantischen Gemeinden befinden sich vor allem in Norddeutschland, Mitteldeutschland (Sachsen, Sachsen-Anhalt, Thüringen) und Teilen Südwestdeutschlands (Württemberg).
Ein Vergleich mit den Wahldaten der NSDAP zeigt, dass diese besonders in evangelisch geprägten Gemeinden starken Zuspruch fanden. Zu einem ähnlichen Ergebnis vertritt auch eine explorative räumlichen Datenanalyse (ESDA) zur Unterstützung für die NSDAP in protestantischen Regionen (Q5).
Bei der Betrachtung der Ergebnisse der AfD zeigt sich, dass Gemeinden mit höherer Zustimmung ebenfalls eher in protestantischen Regionen liegen, jedoch tendenziell in Gebieten mit geringerer Religiosität. Eine mögliche Erklärung dafür könnte sein, dass in katholisch geprägten Gebieten während der Weimarer Republik eher die Zentrumspartei gewählt wurde und so rechte Strömungen aufgenommen werden konnten. Diese Tendenz könnte sich auch in der Bundesrepublik fortsetzen. So haben konservative christliche Parteien wie die CDU in stark säkularisierten und protestantischen Regionen tendenziell weniger Unterstützung und können so weniger effektiv solche rechte
Strömungen integrieren.
Abb. 12) Anteil der Erwerbslosigkeit an allen Erwerbspersonen 1933 vs.2017 (nach Abb. 16) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen (nach Abb. 18,19)
Ein weiterer Faktor für den Aufstieg radikal rechter Parteien ist die wirtschaftliche Lage, insbesondere die Arbeitslosigkeit. Der Aufstieg der NSDAP korrelierte stark mit der Weltwirtschaftskrise und den daraus resultierenden hohen Arbeitslosenzahlen. Die Karte vergleicht die Erwerbslosigkeit von 1933 mit der Situation 2017. Die Arbeitslosigkeit war 1933 insgesamt höher, aber es gab auch starke regional Unterschiede. Besonders in großen Städten und industriellen Zentren wie Berlin, Frankfurt, Leipzig und dem Ruhrgebiet waren die Arbeitslosenzahlen besonders hoch. 2017 gibt es keine so starken regionale Unterschiede, allerdings sind die Zahlen in Ostdeutschland, dem Ruhrgebiet und Teilen der Nord- und Ostseeküste etwas höher als im Rest Deutschland.
Vergleicht man die Gebiete mit den höchsten Wahlergebnissen der NSDAP 1933, wird deutlich, dass extreme Arbeitslosigkeit nicht immer mit starkem Wählerzuspruch einherging. Die höchsten NSDAP-Stimmenanteile fanden sich eher in Regionen mit erhöhter, aber nicht extremer Arbeitslosigkeit.
Die Betrachtung der Wahlergebnisse der AfD zeigt, dass diese ebenfalls oft in Regionen mit erhöhten Arbeitslosenzahlen liegen. Allerdings ist dies nicht durchgängig der Fall. Dies deutet darauf hin, dass Arbeitslosigkeit zwar ein Faktor ist, aber nicht der einzige ausschlaggebende Grund für den Erfolg stark rechter Parteien ist.
So kann festgestellt werden, dass eine Vielzahl von Faktoren zur politischen Radikalisierung beitragen kann, die stark Wahlergebnissen für rechte Parteien begünstigen. Dabei spielen sowohl wirtschaftliche, demografische als auch kulturelle Einflüsse eine Rolle. Allerdings können bei der Betrachtung dieser Faktoren auch Herausforderungen auftreten. Oftmals ist es schwierig, die genauen Auswirkungen einzelner Faktoren isoliert zu betrachten, da sie in komplexen Wechselwirkungen stehen. Beispielsweise kann wirtschaftliche Not in Kombination mit bestimmten demografischen und kulturellen Gegebenheiten unterschiedlich wirken und die politische Radikalisierung auf verschiedene Weise fördern.
7.) Fazit
Trotzdem bietet die Untersuchung von Wahlergebnissen mithilfe politischer Karten die Möglichkeit, politische Entwicklungen sowohl räumlich als auch zeitlich nachzuvollziehen. Politische Karten stellen hierbei ein wertvolles Werkzeug dar, da sie Wahldaten geografisch abbilden und so regionale Muster und Unterschiede sichtbar machen. Durch die Kartierung solcher Daten werden regionale Trends deutlich, die in rein numerischen Analysen möglicherweise verborgen bleiben. Karten erlauben es zudem, verschiedene Einflussfaktoren wie Bevölkerungsdichte, religiöse Zugehörigkeit und wirtschaftliche Bedingungen in Relation zu den Wahlergebnissen zu setzen. Dadurch können Zusammenhänge offengelegt werden, die sonst schwer zu erkennen bar sind.
Allerdings erfordert die Interpretation der Karten eine gewisse Vorsicht. Kartenbasierte Analysen können nur erste Hinweise auf politische Zusammenhänge liefern. Ähnlichkeiten zwischen historischen und aktuellen Wahlergebnissen oder anderen Faktoren können zwar auf potenzielle Verbindungen hinweisen, diese jedoch nicht vollständig erklären. Für ein tieferes Verständnis sind weiterführende, detaillierte Untersuchungen notwendig. Hierbei könnten qualitative Methoden sowie umfassendere historische Analysen helfen, die Ursachen und Hintergründe der beobachteten Muster besser zu verstehen.
Dennoch kann die Kartierung politischer Phänomene einen wertvollen Ausgangspunkt darstellen, um Hypothesen zu generieren und neue Forschungsansätze zu entwickeln. Gleichzeitig verdeutlicht sie die Notwendigkeit eines interdisziplinären Ansatzes, der geografische, historische, soziologische und politikwissenschaftliche Perspektiven miteinander verknüpft, um ein umfassendes Bild der politischen Landschaft zu zeichnen. So wird deutlich, dass die Untersuchung politischer Prozesse nicht auf eine einzelne Disziplin beschränkt werden kann, sondern verschiedene Ansätze integriert werden müssen, um die Komplexität der politischen Realität angemessen zu erfassen.
Davide Cantoni, F. Hagemeister, M.Westcott, Persistence and Activation Right-Wing Political Ideology, München 2019 (6.9.2024)
Statistik aus Thomas Rahlf, Deutschland in Daten Zeitreihen zur Historischen Statistik Bonn 2022, Bundeszentrale für politische Bildung/bpb
Karte der Wahlbeteiligung 1930 vs. 2017 (nach Abb. 13) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen nach Abb.16,17
Karte nach Bevölkerungsdichte 1925 vs 2017 (nach Abb. 14) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen nach Abb.17,18
Karte zur Konfessionszugehörigkeit 1925 vs. 2011 (nach Abb. 15) im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen nach Abb. 17,18
Karte zum Anteil der Erwerbslosigkeit an allen Erwerbspersonen 1933 vs.2017 im Vergleich mit Anteilen von NSDAP und AFD-Stimmen nach Abb. 17,18
Abb. 13-16) Statisik aus Thomas Rahlf, Deutschland in Daten Zeitreihen zur Historischen Statistik Bonn 2022 , Bundeszentrale für politische Bildung/bpb karten
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