US-Wahlkrimi: Wahlvorhersage und Wahrscheinlichkeit(en) simulieren

Wenn der US-Wahlkrimi an den Nerven zerrt: Die Codecadamy hat vor drei Tagen ein einstündiges Video-Tutorial gestreamt, in dem sie zeigten, wie man eine Wahlvorhersage der aktuellen Präsidentenwahl in R simulieren kann: Auch wenn der aktuelle Wahlvorgang zeigt, daß Wahlvorhersagen und Kaffeesatzleserei oft nicht weit auseinanderliegen – zu oft ist der Wunsch der Vater der Vorhersage – ist es doch ein interessantes Tutorial, das zeigt, wie man so etwas programmieren kann (und auch darauf eingeht, warum Wahlergebnisse meist schwer vorhersagbar sind). Die Daten für die Vorhersage können hier heruntergeladen werden (es ist eine ziemlich fette JSON-Datei) und die Methodik der Simulation wird in Andrew Gelams Blogbeitrag beschrieben. Auch den R-Quellcode könnt Ihr unter diesem kryptischen YouTube-Link herunterladen.

In Anbetracht der Wahlen im kommenden Jahr juckt es mir natürlich in den Fingern, diese Wahlsimualtion in Python zu programmieren und auf deutsche Wahlen anzuwenden. Allerdings müßte ich dazu erst einmal eine einigermaßen zuverlässige Datenquelle finden. Falls jemand von Euch da draußen eine Idee hat … (Still digging!)

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