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Meinungsforschung

Lügenfilter soll Umfragen präziser machen

Von Holger Dambeck

Mit einer neuen Methode will ein US-Wissenschaftler genauere Umfrageergebnisse erreichen. Demoskopen wissen genau, dass längst nicht jeder Umfrageteilnehmer die Wahrheit sagt. Eine Mischung aus Psychologie und Statistik soll die ehrlichen Antworten herausfiltern.

Meinungsumfragen sind eine delikate Angelegenheit, vor allem, sobald es um Tabuthemen oder Statusfragen geht. Wenn Leute etwa gefragt werden, ob sie regelmäßig das Softpornomagazin "Blitz Illu" lesen, neigt mancher Leser zu einem Nein - weil er nicht zugeben will, dass er gern schlüpfrige Fotos ansieht. Bei seriösen Magazinen gibt es den gegenteiligen Effekt: Es bekennen sich mehr Befragte dazu, als es tatsächlich Leser gibt.

Auch Unentschlossene zeigen ein Verhalten, das Demoskopen die Arbeit erschwert: Sie tendieren dazu, sich der Mehrheitsmeinung anzuschließen. Dasselbe gilt für Fragen, auf die es ohnehin kaum eine objektive Antwort gibt. Menschen antworten dann das, was ihrer Meinung nach die Mehrheit sagen würde. "Es geht darum, eine Gewinnerposition einzunehmen", erklärt Dieter Roth, ehemaliger Leiter der Forschungsgruppe Wahlen, die das ZDF mit Prognosen und Hochrechnungen beliefert.

Die Konsequenz: Minderheitenmeinungen sind bei bestimmten Umfragen unterrepräsentiert. Ein amerikanischer Management-Professor will diese Schwäche jetzt mit ein wenig Psychologie und statistischer Mathematik ausgleichen.

Dra�en Prelec vom Massachusetts Institute of Technology versieht die ehrlich gegebenen Antworten mit einer höheren Gewichtung als von Erwartungshaltungen beeinflusste Äußerungen. Um eine solche Gewichtung vornehmen zu können, bedient sich Prelec eines Tricks: Er stellt nicht nur eine Frage, etwa: "Ist Picasso für Sie der größte Maler des 20. Jahrhunderts?" Der Wissenschaftler will auch die Meinung des Befragten über die anderen Umfrageteilnehmer wissen: "Was glauben Sie, wie viele der Befragten halten Picasso für den größten Maler des 20. Jahrhunderts?"

Aus den Antworten auf beide Fragen leitet Prelec die Gewichtung, das so genannte Scoring, der Antworten ab. Das Prinzip ist simpel: Antworten, die häufiger gegeben werden als im Mittel von allen vorhergesagt, werden stärker berücksichtigt, schreibt der MIT-Forscher im Wissenschaftsmagazin "Science" (Ausg. 306, S. 462).

Wähler sind vergesslich

Das Gewichten von Umfrageergebnissen ist unter Demoskopen gängige Praxis. Die Rohdaten werden in der Regel kräftig "frisiert", bevor das Ergebnis feststeht. Bei Wahlprognosen sehr verbreitet ist der so genannte Recall. Gefragt wird nicht nur nach der Partei, die man wählen würde, sondern auch nach der, die man bei der letzten Wahl gewählt hat. Der Vergleich mit tatsächlichen Wahlergebnissen gilt als Indiz für den Wahrheitsgehalt der Aussagen.

Doch was vernünftig klingt, ist durchaus fehleranfällig, meint Wahlforscher Roth: "Viele Wähler erinnern sich nicht wirklich an ihre damalige Entscheidung und passen diese vermeintliche Entscheidung ihrer heutigen an." Der Grund: Politik sei für sehr viele nicht besonders wichtig, so Roth.

Managementprofessor Prelec hat es mit seiner neuen Gewichtungsmethode weniger auf politische Wahlen abgesehen, sondern vor allem auf Fragen, bei denen das Abstimmungsverhalten weitgehend unbekannt ist.

Die Wahrheit herauskitzeln

Seine Methode, die auf der so genannten Bayes-Statistik beruht, gewichtet Antworten stärker, die häufiger gegeben werden als im Mittel von allen Befragten vorhergesagt. Gleichzeitig werden seltener gegebene Antworten untergewichtet und damit als potenziell unwahr eingestuft.

Ein einfaches Beispiel: 25 Prozent der Befragten halten Picasso für den größten Künstler. Zugleich werden sie gefragt, für wie hoch sie den Anteil der Picasso-Verehrer unter den anderen Teilnehmern halten. Liegt dieser Wert im Schnitt bei 40 Prozent, liegt der wahre Anteil der Picassoverehrer wohl noch unter 25 Prozent - weil das Modell davon ausgeht, dass viele Befragte sich der vermeintlichen Mehrheitsmeinung anschließen.

Letztlich ist Prelecs Methode ein Versuch, den Wahrheitsgehalt von Antworten statistisch zu bestimmen und somit Lügen auszufiltern. Die Methode soll generell bessere Umfrageergebnisse liefern. In der Praxis muss sie sich aber noch bewähren. Bislang haben die MIT-Forscher die Gewichtung nur am Schreibtisch getestet: mit alten Umfragen, bei denen die Teilnehmer keinen Grund zur Lüge hatten. Sobald die Wissenschaftler statt der wahren Antworten falsche verwandten, wurden diese Antworten statistisch unterbewertet - der Lügenfilter funktionierte.

Prelec glaubt, dass seine Methode vor allem in der Marktforschung Chancen hat und Unternehmen bessere Entscheidungsgrundlagen liefern könnte. Auch Wahlforscher Roth kann sich vorstellen, dass die vorgeschlagene Gewichtung sinnvoll sein kann, etwa wenn es um den nächsten Autokauf geht: "Die Leute sagen dann, weil es um ihren Status geht, etwas anderes, als sie denken".