Die Wahlprognosen der Zocker

Wahrscheinlich ist in keinem anderen Land die Vorhersage von Wahlergebnissen derart zu einer Art Kunstform erhoben worden wie in den USA. Ein Grund dafür ist zweifellos das überaus komplizierte Wahlsystem. Es liegt aber auch an einem stark diversifizierten Medienmarkt, in dem nach Möglichkeit jede:r eigene Zahlen, Daten und Prognosen präsentieren will.

Der Aufwand, mit dem in den USA Vorhersagen erstellt werden, ist immens. Wie fehleranfällig diese dennoch sind, zeigte sich am 8. November 2016. Der Wahlsieg Donald Trumps war nicht nur ein politisches Erdbeben, er erschütterte auch die Vorhersagebranche bis in ihre Grundfesten. Kein einziger der großen Anbieter hatte den Wahlausgang richtig vorhergesagt. Der ehemalige Pokerprofi Nate Silver war auf seiner Statistikseite Fivethirtyeight noch am vorsichtigsten gewesen. Doch auch er hatte die Wahrscheinlichkeit für einen Sieg Hillary Clintons mit 71 Prozent angegeben.

Viel ist anschließend diskutiert worden über Fehler und Probleme bei der Durchführung von Umfragen, über Vorhersagemodelle und Rechenmethoden. Die Lösungsvorschläge waren entsprechend zahlreich. Einer, der schnell an Zustimmung gewann, bestand darin, nicht länger wenige Expert:innen vorhersagen zu lassen, sondern mit Hilfe von prediction markets das Verhalten der Wettkundschaft zur Grundlage zur nehmen.

Im Jahr 2024 wetteten die Nutzer der Prognoseplattform Polymarket darauf, ob Kamala Harris vor August noch das Wort »brat« benutzen würde.

Prediction markets sind Plattformen, auf denen man darauf wetten kann, ob und wie bestimmte Ereignisse eintreten. Aus dem Wettverhalten und den darauf beruhenden Entwicklungen der Einsatzpreise ergibt sich dann ein Bild darüber, was die Teilnehmenden für am wahrscheinlichsten halten. Dabei wird freilich nicht ausschließlich auf Wahlausgänge gewettet. Im Jahr 2024 wetteten die Nutzer der Plattform Polymarket beispielsweise darauf, ob Kamala Harris vor August noch das Wort »brat« benutzen würde. Das kollektive Handelsvolumen für diese Wette betrug fast 67.000 US-Dollar.

Bereits 1988 gründete die University of Iowa die erste Plattform zum Handel mit Vorhersagen: Iowa Electronic Markets (IEM). Wirklich Fahrt aufgenommen hat das Phänomen jedoch erst in den vergangenen Jahren. Die beiden Marktführer in den USA, Polymarket und Kalshi, gingen 2020 beziehungsweise 2021 online.

Wenn man will, kann man prediction markets als eine konsequente Übertragung des Denkens Friedrich August von Hayeks auf den Markt der Vorhersagen betrachten. Der Vordenker des Neoliberalismus hatte 1945 in seinem Aufsatz »The Use of Knowledge in Society« sehr überzeugend erklärt, dass das zentrale Problem marktrationalen Handelns im Fehlen von Wissen besteht. Einzelne, erkannte Hayek, können irren. Auf einem freien Markt jedoch würden diese Irrtümer einander ausgleichen und zum bestmöglichen Ergebnis führen.

Hayeks Argumentation hat bis heute wenig von ihrer Überzeugungskraft verloren – jedenfalls solange man nicht versucht, sie an der Realität zu messen. So richtig seine grundlegende Erkenntnis in Bezug auf die Unkenntnis Einzelner ist, so illusorisch ist seine Vorstellung, ein Markt könne wirklich frei sein. Was Hayek übersieht oder vielleicht auch übersehen will, ist die Bereitschaft von Marktteilnehmer:innen, Informationen über den Markt zu ihren eigenen Gunsten zu beeinflussen. Unwissen mag vergleichsweise gerecht verteilt sein. Wissen hingegen ist es nicht.

Keine repräsentative Stichprobe

Das gilt auch für prediction markets. So wies der US-amerikanische Milliardär und Hedgefonds-Manager Bill Ackman im September darauf hin, dass New York Citys damals amtierender Bürgermeister Eric Adams viel Geld hätte verdienen können, wenn er kurz vor seinem Ausstieg aus dem Wahlkampf um den Bürgermeisterposten auf den unabhängigen Kandidaten Andrew Cuomo, den ehemaligen Gouverneur des Staats New York, gewettet hätte, weil dessen Kurswert mit Sicherheit steigen würde. An der Börse nennt man so etwas Insiderhandel, und der kann in den USA mit bis zu 20 Jahren Haft bestraft werden. Auf den prediction markets hingegen ist es vollkommen legal, denn sie unterstehen in dieser Frage keinerlei behördlicher Aufsicht.

In Sachen prognostischer Zuverlässigkeit gibt es jedoch ein noch viel grundlegenderes Problem mit Plattformen wie Polymarket oder Kalshi: Ihre Nutzer:innen stellen keine repräsentative Stichprobe dar – nicht einmal annähernd. Sie werden überwiegend von jungen Männern genutzt, die sich für Kryptowährungen und die Möglichkeit interessieren, schnell und einfach Geld zu verdienen, und die sich ihre Informationen fast ausschließlich über soziale Medien besorgen. Wenn sie alle den gleichen Mist auf X lesen, werden sie mit hoher Wahrscheinlichkeit auch die gleichen schlechten Vorhersagen treffen – garbage in, garbage out.

Hinzu kommt das für dieses Milieu konstitutive Phänomen des contrarianism, also das Einnehmen einer Gegenposition zur als vorherrschend wahrgenommenen Meinung nicht aus Überzeugung, sondern aus Prinzip. Auch die Risikobereitschaft ist in dieser Gruppe typischerweise höher als im Durchschnitt. All das macht es im Zweifelsfall äußert schwierig, die Wettquoten von prediction markets in Bezug zur gesellschaftlichen Realität zu setzen.

Die Analyst:in­nen waren auch nicht klüger

Ein Beispiel dafür lieferte die Gouverneurswahl in New Jersey Anfang November. Die Wahlsiegerin Mikie Sherrill von den Demokraten hatte dort in nahezu jeder Umfrage der vorangegangenen sechs Monate vorn gelegen. Nur eine einzige Umfrage, die zudem auch noch von einem den Republikanern nahestehenden Think Tank stammte, hatte ihren von US-Präsident Donald Trump unterstützten republikanischen Konkurrenten Jack Ciattarelli leicht vorn gesehen.

Dennoch haben bei Polymarket und Kalshi so viele Nutzer:innen ihr Geld auf Ciattarelli gesetzt, dass seine Siegchancen bis zum Wahltag mit 15 Prozent bewertet wurden. Die Frage ist, warum. Weil die Verlockung, im Falle eines Außenseitersieges den Einsatz mehr als zu verfünffachen, zu groß war? Oder schlicht und einfach, weil er politisch rechts steht und keine Frau ist? Wahrscheinlich ein bisschen von beidem.

Zur Wahrheit gehört jedoch auch: Die Analyst:innen und Expert:innen waren von einer engen Wahlentscheidung ausgegangen. Nate Silver sah Sherrill zwar als Favoritin, hatte aber auch von einem knappen Rennen gesprochen. Logan Phillips von der Vorhersage-Website »Race to the WH« hatte ihre Siegchancen bei 87,8 Prozent gesehen. Wirklich klüger waren die Analyst:in­nen also auch nicht.

Derzeit scheint es so, als wenn die Branche die Wahlbereitschaft nach rechts tendierender Wähler überschätzt – wahrscheinlich eine Form der Überkompensation aus Furcht, erneut falsch zu liegen.

Eine mögliche Erklärung dafür ist, dass die Branche den Schock ihrer Fehlprognosen vor Trumps erstem Wahlsieg noch immer nicht überwunden hat. Damals hatte sie kollektiv die Bereitschaft von Anhänger:innen der Republikaner unterschätzt, tatsächlich wählen zu gehen. Vorhersagen in den USA beziehen sich häufig auf »likely voters« (wahrscheinliche Wähler:innen). Gehen wie 2016 plötzlich reihenweise Menschen zur Wahl, von denen man es nicht erwartet hat, bricht das gesamte Vorhersagemodell zusammen. Derzeit scheint es eher so, als wenn die Branche die Wahlbereitschaft nach rechts tendierender Wähler überschätzt – wahrscheinlich eine Form der Überkompensation aus Furcht, erneut falsch zu liegen.

Wenn also klassische Modelle und prediction markets in ihren Vorhersagen gar nicht so weit auseinanderliegen, was spricht dann dagegen, sich auf die Wettplattformen zu beziehen?

Zum einen sind Letztere in ihrer Funktionsweise kaum vom Glücksspiel zu unterscheiden und können daher auch in ähnlicher Form zu Suchtverhalten führen. Die dauerhafte Verfügbarkeit der App auf dem Mobiltelefon erhöht diese Gefahr ähnlich wie bei Sportwetten noch einmal deutlich. Zum anderen jedoch besteht das Problem in dem, was die Medien daraus machen. Anfang Dezember verkündeten erst CNN und wenig später auch CNBC ihre offizielle Partnerschaft mit Kalshi. Damit werden in Zukunft leicht manipulierbare Wettquoten gleichberechtigt neben Nachrichtenmeldungen stehen.

Das ist bestenfalls Unsinn, schlimm­stenfalls eine offene Einladung zur Wählermanipulation. Denn der Einfluss von Umfragewerten auf Wahlentscheidungen ist wissenschaftlich gut belegt. Dass dieser Effekt auch greift, wenn Wettquoten wie Umfragewerte präsentiert werden, ist mehr als wahrscheinlich.