Kann der Ausgang eidgenössischer Abstimmungen auf der Basis des ‘Abstimmungsbüchleins’ vorausgesagt werden? Und wenn ja, wie?

Mit Machine Learning (ML) Modellen (auch Künstliche Intelligenz oder KI genannt), trainiert auf der Basis der Abstimmungsbüchlein seit 1979, welche die Argumente für und gegen eine bestimmtes Vorlage sowie den Gesetzestext enthalten, kann der Abstimmungsausgang verlässlich  vorausgesagt werden.

Wie ist dies möglich? Hintergrundinformationen zu dem jedermann online zur Verfügung stehenden ‚Abstimmungstester‚ findet man hier.

Der ‘Abstimmungstester’: Für jedermann zugängliche Anwendung zur Vorhersage des Ausgangs eidgenössischer Abstimmungen auf der Basis des Inhalts des ‚Abstimmungsbüchleins‘ oder ‚Bundesbüchlein‘ und einem Machine Learning Modell.

Aktuelle Resultate verglichen mit den Prognosen für die eidgenössischen Abstimmungen vom 19. Mai 2019 (‚Bundesgesetz über die Steuerreform und die AHV-Finanzierung (STAF)‘ und ‚Umsetzung einer Änderung der EU-Waffenrichtlinie (Weiterentwicklung von Schengen)‘.

Poster, vorgestellt an den Applied Machine Learning Days, vom 26-29, Januar 2019, EPFL in Lausanne). Vier verschiedene Machine Learning Modelle (logistische Regression und drei verschiedene Deep Learning Modelle/neuronale Netze) zur Vorhersage eidgenössischer Abstimmungen werden verglichen.

FAQs (auf Englisch) zum ‚Abstimmungstester‘ und zum Poster, welches verschiedene Machine Learning Modelle zur Vorhersage von Abstimmungsresultaten vergleicht.