23.07.2016

WahlenDer Präsident ist auch nur ein Algorithmus

Trump vs. Clinton: Das ist – nicht zuletzt – eine Schlacht um Zahlen. Mit teils fragwürdigen Methoden saugen Prognose-Gurus Daten ab, erstellen Psychogramme von Fremden – und haben eine Art Aktienmarkt für mögliche Wahlausgänge entwickelt. Von Philipp Oehmke
Die Zahlen scheinen an diesem Morgen zu spinnen. Nicht schon wieder, denkt Nate Silver und geht zu seinem Rechner. Politische Umfragen sind so etwas wie seine Nahrung, er studiert sie jeden Morgen, jeden Mittag, eigentlich immer. Er füttert seine Computerprogramme mit ihnen und erstellt so politische Vorhersagen, etwa darüber, wer die US-Wahlen im November gewinnen wird, ziemlich wichtige Frage. In der Vergangenheit hatte Silver meistens recht. Das hat ihn zu einem wichtigen Mann in den USA gemacht, zum Guru der Prognosen, zum "Gott der Algorithmen", wie er in Talkshows angekündigt wurde.
Bis er sich einmal irrte.
Es ist Mittwochfrüh vergangener Woche, kurz nach sechs, als die neuen Zahlen kommen. Sie stammen von der kleinen Quinnipiac-Universität in Connecticut und befassen sich mit den Chancen der Präsidentschaftskandidaten Clinton und Trump in den umkämpften Bundesstaaten Florida, Pennsylvania und Ohio.
Die Quinnipiac-Umfragen seien gute Umfragen, sagt Nate Silver. Ihre Genauigkeit habe in den letzten Jahren immer über dem Durchschnitt gelegen. Doch an diesem Morgen verblüffen sie ihn mit ziemlich verrückten Werten.
Allerdings ist es nicht das erste Mal, dass dieser Wahlkampf ihn, Nate Silver, den Allwissenden, den Meister der Wahrscheinlichkeiten, überrascht. Und Überraschungen kann einer wie Silver nicht leiden.
In allen drei Swingstates, Bundesstaaten also, in denen von Wahl zu Wahl mal die Republikaner, mal die Demokraten gewinnen, sehen die Quinnipiac-Erhebungen Trump plötzlich vor Clinton. Da amerikanische Präsidentschaftswahlen fast nur noch in den fünf bis zehn Swingstates entschieden werden, würden diese Ergebnisse – wenn sie denn stimmen – einen massiven Einfluss auf die Prognose für die Präsidentschaftswahl haben.
Dort lag bisher Clinton bei den meisten Instituten deutlich mit fünf Punkten vorn.
Wie passt das alles zusammen?
Silver läuft in den Räumen seiner Firma FiveThirtyEight zwischen dem Großraumbüro seiner Programmierer und seinem Einzelbüro hin und her. Der Name seines Unternehmens, "538", entspricht der Gesamtzahl der Wahlmänner in den USA; wer mehr als die Hälfte ihrer Stimmen erhält, wird zum mächtigsten Politiker der Welt. Die Firmenzentrale auf New Yorks Upper West Side besteht aus vielen Lounges und Sofas. Silvers Büro ist eher ein Glaskubus. Für jemanden, dessen Leben sich um Algorithmen dreht, ist es auffällig unaufgeräumt. Auf dem Schreibtisch liegen Zettelhaufen mit Graphen und Zeitschriften über Baseball.
"Außer Politik eignet sich nichts so gut für statistische Zukunftsprognosen wie Baseball", sagt Silver. "Da gibt es so viele Daten!" Seine Augen flackern, in einem Moment könnte er ein Genie sein, im nächsten ein Irrer.
Vielleicht muss man sich Silvers Orakel wie einen Küchenmixer vorstellen: Wie Gemüse werden oben die Daten reingeschmissen, in der Mitte werden sie gemeinsam mit vielen anderen Umfragen durch die Algorithmen geschreddert. Und unten kommt dann eine Prognose heraus. Klingt simpel, ist aberwitzig kompliziert.
Die Zutaten fertigt Silver dabei nie selber an, seine Firma führt keine eigenen Umfragen durch, sondern sammelt alle im Land, die sie kriegen kann. Und das sind Hunderte, wenn nicht Tausende.
Die Algorithmen, die Silver teils selbst geschrieben hat, sind Handlungsanweisungen für den Computer. Sie legen fest, wie und in welchem Maße das statistische Modell die eingespeisten Informationen gewichten soll. FiveThirtyEight hat eigene Bewertungen für jedes Umfrageinstitut: Wie lange gibt es das schon? Wie akkurat war es in der Vergangenheit? Welche Methodik kommt zur Anwendung? Arbeitet es mit offenen Fragen? Wie groß ist die Stichprobenmenge? Die Antworten auf diese Fragen entscheiden, wie ernst der Algorithmus eine bestimmte Umfrage nimmt. "Mit den neuen Daten wird das Modell heftig ausschlagen", sagt Silver. "Diesmal dürfen wir keinen Fehler mehr machen."
Leider hat Silver in diesem Wahljahr 2016 ziemlich viele Fehler gemacht.
Er ist derzeit so etwas wie ein gefallener Held der Datenwelt. Er galt als Wunderkind, seit er bei der Präsidentschaftswahl 2008 den Wahlausgang in allen US-Staaten außer Indiana richtig vorhergesagt hatte, genauso wie alle 35 in dem Jahr zu wählenden Senatoren. Die "New York Times" kaufte Silver und seine Rechenkünste daraufhin ein, und "Time" wählte ihn zu den 100 einflussreichsten Personen der Welt.
Nate Silver wurde zum schillernden Vertreter und Anführer des damals neuen Datenjournalismus, der den komplexer werdenden politischen Zusammenhängen durch computergenerierte Statistiken ihre geheime Ordnung entlocken wollte. Er und seine wachsende Schar an Jüngern belächelten die alten politischen Kommentatoren, die im Fernsehen rumstanden und nur Meinungen zu bieten hatten, Mutmaßungen, faktenfreie Thesen.
Sie aber setzten einem immer größer werdenden Chaos an Informationen und News mathematische Methoden entgegen.
So wie Silver es sah, ging es darum, die Welt zu beobachten, Hypothesen über sie aufzustellen und immer wieder zu versuchen, diese zu falsifizieren, bis am Ende im besten Fall die Wahrheit übrig blieb. Die politischen Kommentatoren hingegen behaupteten etwas, und wenn es sich irgendwann als falsch herausstellte, sagten sie eben etwas Neues.
So, fand Silver, bleibt man dumm.
Der Vorteil von Algorithmen bestand nicht darin, dass sie immer recht hatten. Sondern dass sie sofort in der Lage waren, Informationen neu zu bewerten, wenn sich eine Hypothese als unzulänglich erweist. "Fail forward", nannte Silver das, "nach vorn scheitern".
Silver fühlte sich ziemlich siegessicher.
Doch in diesem und im vergangenen Jahr, bei den durchgedrehten Vorwahlen, schienen plötzlich auch Silvers Computermodelle zu versagen. Für den Fall, dass Trump die Nominierung der Republikanischen Partei gewinnen würde, errechnete Silver zunächste eine Wahrscheinlichkeit von nur 2 Prozent (August 2015), dann 5 Prozent (September 2015) und schließlich 12 Prozent (Januar 2016).
In seinem Büro blickt Silver jetzt ratlos seine Pressesprecherin an, als hätte sie eine Antwort.
Die naheliegendste Erklärung für Silvers Versagen war: Die Computer waren schuld. Sie hatten keine Möglichkeit, die Irrationalität dieses Wahlkampfs miteinzuberechnen. Die Computerprogramme gingen davon aus, dass der Mensch vernünftig agieren würde, also in seinem eigenen besten Interesse. Computer haben offenbar noch nicht gelernt, die Rechnung mit dem Wahnsinn zu machen.
So war es ja schon einmal gewesen, auf ganz anderem Gebiet: 2008, auf dem Höhepunkt der Finanzkrise, trafen die Algorithmen der Hedgefonds zuhauf millionenschwere Fehlentscheidungen beim Aktienhandel und erkannten nicht, dass der Markt von Panik ergriffen war und plötzlich nach anderen Regeln funktionierte.
Der amerikanische Wahlkampf 2016 ist wie wohl noch keiner zuvor auch ein Kampf um Daten, um ihre Organisation, Interpretation und Manipulation.
Viele dieser Daten werden in den nächsten Monaten auch in Deutschland und in der ganzen Welt zu sehen sein, aufbereitet als Kurven, Prozentzahlen, Balkendiagramme, als Wahrscheinlichkeitsverteilungen, immer verbunden mit der bangen Frage, ob die Welt sich tatsächlich für Trump rüsten muss.
Die Basis für diesen Datenkrieg sind die Meinungsumfragen. In den USA gibt es Hunderte sogenannte Pollster, also Experten oder Firmen, die "Polls", also Umfragen, veröffentlichen. Nate Silver sagt, bei ihm kommen täglich bis zu 20 neue an. Oft gelangen sie bei denselben Themen zu unterschiedlichen Ergebnissen, je nachdem, welche Methode sie benutzen.
Polls werden traditionell telefonisch durchgeführt. Doch anders als vor 20 Jahren gehen Leute heute nicht mehr so ohne Weiteres ans Telefon. Viele junge Menschen haben überhaupt kein Festnetztelefon mehr. Und auf dem Handy nimmt fast niemand mehr ein Gespräch entgegen, bei dem er die Nummer des Anrufers nicht kennt. So besteht die Gefahr, dass die Pollster vor allem die Meinung von Pensionären einholen, die immer noch zu Hause neben dem Telefon sitzen.
Der Wert von Polls war fragwürdig geworden.
Stattdessen hörten die Leute jetzt auf sogenannte Forecaster, Vorhersager, die, wie Nate Silver, möglichst viele Polls zu Prognosen bündeln und so die Fehlermargen minimieren. Während Politik für den Einzelnen immer unübersichtlicher zu werden scheint, bedienen die Forecaster unsere Sehnsucht nach Ordnung und Vorhersehbarkeit. Trifft eine Prognose ein, stellt sich ein Gefühl von Überblick ein. Wenn nicht, fühlen wir uns dumm. Deswegen sind die großen Fehlprognosen der jüngeren Vergangenheit – Finanzkrise, Arabischer Frühling, IS, Trump, Brexit – so verstörend.
Gleichzeitig wirkt eine Vorhersage, obwohl ihr Bezugpunkt in der Zukunft liegt, immer auf die Gegenwart zurück: Der, von dem es heißt, er werde nächste Woche Sieger sein, sieht heute schon wie der Gewinner aus. So werden Prognosen in einer Art Rückkoppelung manchmal zu sich selbst erfüllenden Prophezeiungen.
Donald Trump hat schnell erkannt, dass Polls sich als Waffe einsetzen lassen – und dies gleich in zwei Richtungen.
Einerseits rückwirkend, als nachträgliche Legitimierung für umstrittene Positionen: Egal welchen Stuss Trump gerade von sich gab, sein Team fand immer irgendeine Umfrage, die zeigte, dass seine Ideen viele Unterstützer finden würden, und die ihn gerade irgendwo bei irgendetwas vorn sah. So falsch konnte er also nicht liegen. Andererseits als Waffe im Hinblick auf Zukünftiges: Je genauer man weiß, was der Wähler denkt, glaubt und will, desto eher gelingt es, seine Stimme zu bekommen.
Dafür stellt inzwischen jeder Kandidat, jedes Wahlkampfteam eigene Leute an und holt sich die Unterstützung von Datenfirmen. Diese unterhalten riesige Speicher, voll mit Wählerdaten. Darin steht, wo der Wähler wohnt und wie seine Telefonnummer lautet, was er in etwa verdient, wie oft er in den letzten Jahren zur Wahl gegangen ist, ob er als Demokrat oder Republikaner registriert ist, für welche Organisationen er Geld gespendet hat, auf welche Schulen die Kinder gehen, in welche Kirche, ob er eine Waffe besitzt und welche Zeitschriften abonniert werden und natürlich seine Aktivitäten in sozialen Netzwerken. Wer solche Daten hat, verfügt über Herrschaftswissen.
Mithilfe spezieller Computerprogramme und unter Anleitung von Verhaltenspsychologen erhält die Wahlkampfzentrale so die exakten Profile potenzieller Wähler. Nun kann die Message des Kandidaten daraufhin optimiert, nachjustiert werden. Man nennt das "Voter Targeting", etwa: den Wähler anpeilen.
Voter-Targeting-Firmen werben damit, dass sie wissen, was jemand wählt, bevor es der Wähler selbst weiß.
Auf der größten und ältesten Wählerdatenbank sitzt ein Mann namens John Phillips. Ronald Reagan, George Bush der Ältere, Bill Clinton, George Bush der Jüngere und Barack Obama – sie alle haben auf Phillips' Daten zurückgegriffen, um gewählt zu werden. In seinem Datenberg hat Phillips aktuell, wie er sagt, "irgendwas zwischen 175 und 180 Millionen" amerikanische Wähler gespeichert. Das sind rund 80 Prozent aller Wahlberechtigten.
Phillips hat seine Datenfirma Aristotle genannt. Nicht nach dem Vater des logischen Denkens, sondern nach sich selbst. Es ist sein zweiter Vorname, seine Eltern sind aus Griechenland eingewandert. 140 Leute, Informatiker, Analysten und Wahlkampfexperten, arbeiten für Aristotle. Man kann hier nicht nur Daten kaufen, die Firma hat auch die zugehörigen Werkzeuge und Experten im Angebot, die die Informationen bearbeiten.
Eigentlich trifft Phillips keine Journalisten, Öffentlichkeit schadet seinem Geschäft, auch hat er Angst vor Hackern. Der Wert seiner Datenbank lässt sich gar nicht ermessen. Es gibt ja nichts Gleichwertiges.
Wer sich das Aristotle-Hauptquartier als eine Hightech-Festung mit Computerservern in Tresorräumen vorgestellt hat, wird überrascht. Aristotle hat seine Räume in einem alten Townhouse in einer kleinen Straße direkt hinter dem Kapitol in Washington. Im Schatten des Parlaments.
Und wo sind nun all die Daten?
John Phillips lächelt mit leichtem Spott. Er ist inzwischen 60 und sammelt Daten seit fast 35 Jahren, ein großer Mann mit hoher Stirn und einem No-Bullshit-Gesicht. Er steht vor einer weißen Tafel, auf die jemand mit Filzstift lange, komplizierte Gleichungen mit vielen griechischen Buchstaben geschrieben hat.
"Die Daten sind off Site", sagt er: ausgelagert. Wo, kann er nicht sagen, nur so viel: in einem anderen Bundesstaat, irgendwo auf dem Land oder in der Wüste, in einer speziellen Speichereinrichtung.
Vor vielen Jahren, als 21-Jähriger, hat Phillips einmal eine Atombombe entworfen. Sie ähnelte der Bombe, die die Amerikaner auf Nagasaki abgeworfen hatten, es war eine Abschlussarbeit an der Princeton University, 1976. Experten sagten damals, die Baupläne würden funktionieren, Phillips wurde als das "A-Bomb-Kid" berühmt.
So eine Datenbank ist wie ein riesiger Garten, sie muss jeden Tag gepflegt und auf den neuesten Stand gebracht werden. Aus jedem Staat bezieht Aristotle die Wählerlisten von den Gemeinden, die den Grundstock der Aristotle-Datenbank bilden. Jetzt beginnt die eigentliche Kunst, die aus Daten Informationen macht. Aristotle kombiniert sie dann zum Beispiel mit den demografischen Daten der Volkszählungen, mit Zeitschriftenabos oder kommerziellen Marketingdaten.
Mit der Software "Voter Lists Online" kann dann jemand, der gewählt werden will, Eigenschaften und Parameter potenzieller Wähler eingeben, das Programm sucht die passenden Bürger. Zum Beispiel: Ein Präsidentschaftskandidat will, dass das Programm alle weiblichen Demokraten identifiziert, die zwischen 55 und 65 sind, in einem bestimmten Schulbezirk in einem Vorort von Atlanta wohnen, ein Haus besitzen und ein Haushaltseinkommen von 120 000 Dollar oder mehr haben; die außerdem in den letzten drei Primaries zur Wahl gegangen sind, außerdem katholisch und gegen verstärkte Waffengesetze sind. Aristotles Programm spuckt nun die entsprechende Liste aus, und der Präsidentschaftskandidat kann diese Wählerinnen mit einer speziellen Botschaft zielgenau ansprechen.
Aktuell, sagt Phillips, peilten mehr als tausend Wahlkampfteams und Interessengruppen mithilfe der von Aristotle aufgearbeiteten Daten potenzielle Wähler an. Überall im Land, auf allen politischen Ebenen, vom Bezirksabgeordneten bis zum Präsidentschaftskandidaten.
Phillips macht eine Pause und blinzelt ins Sonnenlicht. Er weiß, dass er mit so was gut ankommt. Die graue Eminenz der Daten, der Schattenmann, der Wahlen entscheidet, Big Brother.
Seine Firma, sagt er, sei längst nicht mehr die einzige, die Wählerdaten anbietet. Andere Unternehmen hätten vielleicht nicht so große Datenbanken, aber sie gingen weiter bei der Auswertung. Sie erstellten Psychogramme von Menschen, die sie nie getroffen haben.
Einer der umstrittensten Anbieter nennt sich Cambridge Analytica. Die Firma hat Verhaltenspsychologen angeheuert und bietet etwas an, was vorher noch keiner hatte: Wählerpsychogramme.
"Mir ist klar, dass das ein bisschen grenzwertig klingt", sagt Matt Oczkowski. Er ist Leiter für Produktentwicklung bei Cambridge Analytica und irgendwo mit dem Auto in Texas unterwegs. Ein persönliches Treffen hat er abgelehnt, aber am Telefon will er kurz erklären, was das Problem des in den letzten Jahren so hochgelobten "Voter Targeting" ist und wie Cambridge Analytica es gelöst hat. Durch die gut organisierten Daten wisse man zwar inzwischen relativ genau, wen ein Kandidat als potenziellen Wähler ansprechen soll und wer diese Person in etwa ist. "Aber man weiß immer noch nicht, was man ihm sagen muss, damit man ihn gewinnt", sagt Oczkowski.
Darum wenden die Verhaltensforscher von Cambridge Analytica den "Big Five Test" an, auch "OCEAN-Skala" genannt, ein Modell aus der Persönlichkeitspsychologie. Es geht davon aus, dass sich jeder Mensch psychisch ziemlich umfassend beschreiben lässt, indem man ihm je einen Wert für die folgenden Eigenschaften zuordnet: Offenheit für Erfahrungen, Gewissenhaftigkeit, Extravertiertheit, Altruismus und Neurotizismus.
Cambridge Analytica ist es so zudem gelungen, auf relativ dubiose Weise an Millionen Facebook-Profile zu kommen. Die Profile und Likes jagten sie durch die OCEAN-Skala und verkündeten voriges Jahr, sie säßen auf mehr als 40 Millionen fertigen Psychogrammen.
"Jeden Monat kommen 60 000 bis 90 000 hinzu", sagt Oczkowski und spricht dabei so schnell ins Telefon, als müsse er all diese Profile noch heute erstellen. Er redet mit großer Selbstverständlichkeit über Persönlichkeitsprofile anderer Menschen, als gehörten sie ihm. Bald sollen diese Psychogramme auch Donald Trump helfen. Er sei, heißt es aus seinem Umfeld, mit Cambridge Analytica im Gespräch.
Was wie eine orwellsche Dystopie klingt, kommt ausgerechnet vom amtierenden Präsidenten Barack Obama. Seine Wahlkampfleute haben das moderne datenbasierte Voter-Targeting im Wahlkampf 2008 erfunden, bei Obamas Wiederwahl 2012 haben sie es perfektioniert.
Sie waren die Ersten, denen es nicht mehr genügte, die Menschen zu kennen. Die neue Währung waren Voraussagen. Es ging darum, politisches Verhalten zu prognostizieren und dadurch zu wissen, wie sich ein Wähler in genau jenen Wähler verwandeln ließ, den man gern hätte.
Auch John Phillips hat sich viele Gedanken um Voraussagen gemacht. Er hat die Algorithmen von Nate Silver studiert. Aber er war sich nicht sicher, ob diese statistischen Modelle den Faktor Mensch nicht zu sehr vernachlässigten.
Phillips steigt in seinem Reihenhaus im Schatten des Kapitols die Stufen in den Keller hinab. Hier unten, in einem großen Raum ohne Fenster, hat er sein neuestes Projekt untergebracht. Es heißt PredictIt.
Phillips nennt es einen Aktienmarkt für politische Ereignisse, einen Marktplatz für Prognosen. Es ist, wenn man so will, der weltanschauliche Gegenentwurf zu Silvers Algorithmen. Nicht ein einzelnes Computerprogramm entscheidet, sondern ein menschliches Kollektiv, die Weisheit der vielen.
Bei PredictIt kann man Ja- oder Nein-Optionen auf zukünftige politische Ereignisse kaufen. Eine Option für das Ereignis "Hillary Clinton wird der nächste Präsident der Vereinigten Staaten" kostete vergangene Woche 69 Cent. Tritt das Ereignis ein, bekommt der Optionsinhaber einen Dollar pro Option, verdient also an jeder Wette 31 Cent. Tritt das Ereignis nicht ein, bekommt er null Cent. Wie auf dem Aktienmarkt verändern sich je nach Angebot und Nachfrage stündlich die Preise.
"Der Spaß ist das Traden", sagt Phillips. "Die meisten warten gar nicht, bis das Ereignis eintritt, sondern kaufen und verkaufen ständig." Zum Beispiel wird die Option auf "Hillary wird Präsidentin" wahrscheinlich während des Demokratischen Parteitags kommende Woche steigen, allein, weil sie drei Tage auf allen Sendern zu sehen sein wird. Man könnte also jetzt Hillary-Aktien kaufen und nach dem Parteitag wieder verkaufen. So würde man wahrscheinlich pro Option ein paar Cent verdienen.
Phillips sagt, es gehe nicht ums Geld. Es gebe eine Einsatz-Obergrenze für jeden Trader, die bei 850 Dollar liege. Es gehe um bessere Prognosen. John Phillips wäre nicht John Aristotle Phillips, wenn er dazu nicht auch ein paar Daten hätte. Sie zeigen, sagt er, dass Prognosemärkte wie PredictIt in den letzten 25 Jahren meist treffender vorhergesagt haben als herkömmliche Wahlprognosen, auch als die algorithmusbasierten Modelle.
Es ist kein anderes System bekannt, in dem Menschen ihr Wissen so zielgerichtet einsetzen wie auf einer Börse. "Sie riskieren Ihr eigenes Geld", sagt Phillips. "Da überlegen Sie anders als bei einer Umfrage."
In New York, am vergangenen Mittwoch, hält Nate Silver schließlich seine neuen Prognosen in der Hand. Inzwischen sind die verblüffenden Ergebnisse aus Quinnipiac mit eingerechnet. Trumps Aussichten, die Präsidentschaftswahl zu gewinnen, steigen von 23 auf 29 Prozent. Das ist massiv. Es ist, wie Silver es befürchtet hatte. In einem anderen Algorithmusmodell, das nicht nur Umfrageergebnisse, sondern auch wirtschaftliche Daten miteinbezieht, steigt der Wert sogar von 27 auf 33 Prozent.
"Es ist gut, dass das Modell so ausgeschlagen hat", sagt er. "Es zeigt, dass es schnell reagieren kann auf überraschende Ereignisse." Wenn er könnte, würde er seinen Algorithmus jetzt umarmen.
Mehr als in jedem Wahlkampf zuvor spielt in diesem das Unvorhergesehene eine Rolle. Anschläge in Nizza, erschossene Schwarze in Baton Rouge, Polizistenmorde in Dallas, FBI-Rüge für Hillary Clinton: Manchmal kommen die Polls einfach nicht mehr mit. Oft sind die Auswirkungen auch nur von kurzer Dauer oder brauchen eine Zeit, bis sie sich niederschlagen.
"Die Ungewissheit ist hoch, vielleicht sogar sehr hoch", schreibt Silver in einer seiner Analysen. "Es ist gut möglich, dass Clinton gegen Trump verliert, es ist aber ebenso gut möglich, dass sie haushoch gewinnt."
Ihm haben seine Fehlprognosen aus den Vorwahlen keine Ruhe gelassen. Er hat sich sogar öffentlich entschuldigt. Es sei kein Pech gewesen, sondern ein "big mistake", den er nun analysiert habe, kühl und emotionslos, fast so, als wäre er selbst ein Algorithmus.
Nein, die Computer waren nicht schuld.
Computer können sich nicht überschätzen. Er selbst war sich zu sicher. Er hatte im Falle von Trump erstmals geglaubt, auf Mathematik verzichten zu können. Die Analyse auf seiner Website schrieb er, ohne seine Statistiken überhaupt zu konsultieren. Stattdessen hat er Meinungen gehabt. Wie ein ordinärer Fernsehexperte. Zu Trump, zu den Republikanern, zum Nominierungsprozess. Er hat anekdotischem Wissen Wahrscheinlichkeiten zugeordnet. Das ist die Todsünde.
Am Ende hatte Nate Silver einfach geglaubt, dass man kein statistisches Modell brauchte, um zu erkennen, dass Donald Trump ein Idiot ist.
Lesen Sie auch Das Desaster des Republikaner-Parteitags von Cleveland

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Von Philipp Oehmke

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