Erik Gahner Larsen

Smittede kommunalvalget af på partiernes opbakning?

I forlængelse af kommunalvalget har der været flere artikler om, at kommunalvalget har smittet af på partiernes nationale opbakning. Vi har således set historier som Kommunalvalgssejr smitter af på Mette Frederiksen, Dansk Folkepartis lokale lussing giver ekko på landsplan og Dansk Folkeparti taber terræn – S i medvind.

Fælles for disse artikler er, at de alle tager udgangspunkt i enkeltmålinger (de to førstnævnte bygger begge på tal fra Megafon). Derfor besluttede jeg mig for, at kigge nærmere på målingerne fra institutterne, hvor vi har en måling både før og efter kommunalvalget. Dette har vi fra fem institutter: Greens, Epinion, Gallup, Voxmeter og Megafon.

Figur 1 viser forskellen i opbakningen til de respektive partier hos de forskellige institutter før og efter kommunalvalget. På x-aksen vises forskellen mellem kommunalvalget i år (KV17) og sidste kommunalvalg (KV13). På y-aksen vises forskellen mellem målingen fra før kommunalvalget og efter kommunalvalget (hvor positive værdier indikerer fremgang).

Figur 1: Opbakning før og efter kommunalvalget

Hvad kan vi sige på baggrund af disse tal? Det mest iøjnefaldende er, at de fleste udsving er små og ikke statistisk signifikante fra den ene måling til den næste. Der er enkeltmålinger, der giver en stor fremgang til Socialdemokraterne, men her skal man bemærke følgende forbehold: Greens’ før-måling er fra begyndelsen af oktober (næsten to måneder før kommunalvalget), og den anden er fra Megafon.

I det store hele er der ikke de store tegn på, at kommunalvalget førte til store ændringer i partiernes nationale opbakning fra én måling til den næste. De fleste ændringer er små og fortjener blot, at man tager den statistiske usikkerhed in mente. Dette er selvfølgelig ikke det samme som, at kommunalvalget (og dækningen heraf) ikke kan have betydning på længere sigt, men man skal være meget varsom med at konkludere, at kommunalvalget har smittet af på partiernes landspolitiske opbakning.

Meningsmålinger og kommunalvalg

Én af de nationale tendenser, der er blevet fremhævet i kølvandet på kommunalvalget, er at Dansk Folkeparti ikke fik en national fremgang. Ikke nok med at den store fremgang udeblev: partiet gik tilbage. Dette kan der skrives mange politiske analyser om, men der har endnu ikke været nogen overbevisende af slagsen.

Det hele handler som altid om meningsmålinger, og det relevante spørgsmål er, hvad vi så kan konkludere om disse på baggrund af kommunalvalgkampen. Jeg vil argumentere for to ting i dette indlæg. For det første at journalisterne fortjener ros for en dækning, der formåede at balancere det lokale med det nationale uden at fokusere på meningsmålinger. For det andet at vi undgik en krise ved ikke at dække de analyser, der blev lavet med udgangspunkt i nationale meningsmålinger, mere end tilfældet var.

Udgangspunktet er, at det er pokkers besværligt at lave undersøgelser, der kan belyse tendenser som Dansk Folkeparti. Vi har ganske enkelt ikke de fornødne data. Derfor forfalder vi oftest til nationale meningsmålinger. Helt galt gik det som bekendt i 2013, da DR fejlagtigt kårede Socialdemokraterne til kommunalvalgets store taber på baggrund af den famøse exitprognose fra Epinion.

Der er ingen tvivl omkring, at mediernes dækning af kommunalvalget skal ses i skyggen af kommunalvalget i 2013. DR var eksempelvis ude i begyndelsen af oktober og proklamere, at de ikke ville skrive om meningsmålinger i forbindelse med kommunalvalgkampen. Denne beslutning blev rost af Kasper Møller Hansen: “Det lyder som en erkendelse af, at kommunalvalget består af 98 forskellige valg, og at man selvfølgelig ikke har mulighed for at lave meningsmålinger af tilstrækkelig høj kvalitet i hver eneste kommune”.

Det er så netop også, hvad vi har set i 2017. En ydmyghed og erkendelse af, at der er tale om 98 forskellige valg. Det er sjældent, at jeg roser journalister for deres arbejde, men i denne sammenhæng er det min klare vurdering, at det er på sin plads at rose journalisternes dækning af kommunalvalget. Det har overordnet været en sober og nuanceret valgdækning, hvor der har været plads til interviews med lokalpolitikere, nationale politikere, borgere, eksperter, kommentatorer osv. Selvfølgelig har der været artikler og indslag, der kan kritiseres, men det har i overvejende grad været en god valgkampsdækning.

Der har dog været nogle historier, der har været mindre attråværdige. I København, en kommune der har de fleste mediers bevågenhed, blev der foretaget nogle meningsmålinger af diskutabel karakter. Martin Justesen har skrevet om disse for Journalisten, og han kommer med fem gode grunde til, at man skal være ekstra varsom med meningsmålinger til kommunalvalg. Artiklen er hermed anbefalet.

Der blev også gjort forsøg på at anvende de nationale meningsmålinger til at forudsige, hvordan det ville gå partierne lokalt. Mest omtale fik de såkaldte valgvindsprognoser, der tager udgangspunkt i ændringen i de nationale partiers opbakning og bruger disse til at forudsige ændringen i partiernes opbakning på lokalt niveau. Altinget kunne derfor skrive: “Den største fremgang henter Dansk Folkeparti, der både er gået meget frem i de landspolitiske meningsmålinger og samtidig er et parti, hvor forskerne forventer, at effekten smitter direkte af.”

I modellen blev det forudset, at Dansk Folkeparti ville gå frem i alle 98 kommuner. I ikke så meget som én kommune ville partiet få et dårligere valg end i 2013. Figuren der bedst illustrerede dette kan ses her:

Som bekendt blev Danmark ikke urinfarvet ved kommunalvalget, og der har som nævnt ovenfor været nogle analyser omkring hvorfor (se her og her). Det interessante for mig at se er dog, hvor grueligt galt det kunne have gået, hvis et institut havde lavet en prognose à la Epinions i 2013 og kommet frem til en så stor fremgang til Dansk Folkeparti som nævnte model forudså.

Kommunalvalget 2017 er dermed ikke kendetegnet ved en god dækning på trods af fraværet af meningsmålinger, men på grund af dette fravær. Forsimplede analyser, der heldigvis ikke fik den store medieopmærksomhed, ville kunne have ændret fundamentalt på dette med fejlslagne konklusioner om, hvordan det ville gå især Dansk Folkeparti.

Meningsmålinger er et ubegribeligt fantastisk værktøj, men vi skal være ekstra påpasselige med at bruge nationale meningsmålinger til at sige noget om fænomener, de ikke er lavet med henblik på at kunne sige noget om – eksempelvis hvordan det vil gå partierne lokalt. Hvis vi ikke gør det, gør vi det blot endnu sværere at overbevise folk om, at de rent faktisk har en værdi (hvilket de har).

Potpourri: Statistics #41

Indlæg i Journalisten: En problematisk populær metode i journalistikforskningen

I anledning af at det snart er uge 46, har Kim Andersen og undertegnede et indlæg i Fagbladet Journalisten omkring netop uge 46 som metode i journalistikforskningen. Indlægget kan også findes online her.

Anker Brink Lund, professor ved Copenhagen Business School, giver en kommentar til vores indlæg, der også er at finde nederst på siden. Han indvender at vores alternative forslag, der er at findes i vores artikel, egner sig bedst til kvantitative analyser – og uge 46 er at anbefale, hvis man gerne vil ‘dybere ned i den journalistiske substans’.

For det første argumenteres der for, at uge 46 giver mulighed for at undersøge, hvordan ‘forudsigelige begivenheder’ dækkes i medierne hvert år. Dette er ikke decideret forkert, men det problematiske er blandt andet, at vi ikke kan tage højde for uforudsigelige begivenheder (som terrorangrebet i Paris i 2015). Udfordringen er, at når man taler om en normal, gennemsnitlig nyhedsuge, giver man udtryk for, at man tager højde for forudsigelige og uforudsigelige begivenheder, hvilket man ingenlunde gør. Derfor kan og bør man ikke tage udgangspunkt i uge 46 som en normal nyhedsuge.

For det andet fremhæves det, at metoden især kan anvendes til ‘dertil knyttede case-studier’, det være sig eksempelvis finanslovsforhandlingerne. I disse tilfælde har jeg dog vanskeligt ved at se, hvad der helt præcist er fordelen ved at bruge uge 46, hvis man gerne vil dybere ned i, hvordan finanslovsforhandlinger dækkes. Hvis man således har et specifikt casestudie, vil det alt andet lige være bedre først at undersøge, hvornår casen dækkes og ikke lade sig begrænse til én arbitrær uge. Med andre retorisk spørgende ord: Hvorfor skal man afgrænse sig til uge 46, hvis man har ambitioner om at komme dybere ned i den journalistiske substans?

Metoden – i det omfang vi bør omtale det som en egentlig metode – egner sig derfor hverken godt til statistiske analyser eller dybdegående casestudier. Uge 46 som metode placerer sig kort fortalt mellem to stole, hvor de metodiske problemer langt overstiger eventuelle fordele.

Introduktion til R

Tilbage i sommeren 2016 stablede jeg en endagsworkshop på benene for de af mine studerende, der gerne ville lære at bruge R. Da det er begrænset, hvor meget man kan lære i R over nogle timer en sommerdag i juni, valgte jeg at skrive en lille guide til de studerende, som de kunne tage brug af efter forgodtbefindende.

Denne udgave har været tilgængelig i nogen tid, men jeg har nu lavet en opdateret version. Den er stadig under udarbejdelse, så der er masser af ting, der mangler og skal tilføjes senere. Ikke desto mindre er der nu tale om en udgave, der kan være behjælpelig med at lære R (især hvis man allerede har kendskab til programmer som SPSS og Stata).

Guiden kan findes online såvel som PDF og EPUB. Har du idéer, forslag eller kommentarer modtages disse med kyshånd.

A dataset with political datasets

I am working on an overview of political datasets (as usual, old news for the people following me on Twitter). My aim is to collect as many datasets as possible of relevance to political science students and researchers. You can find the dataset here (in different file formats).

The dataset has datasets related to cabinets, parliaments, public opinion, constitutions, political institutions, parties, politicians, democracy, governance, economics, elections, international relations, news media, policy indicators, political elites and more.

There is a few points to keep in mind. First, the dataset has over 150 datasets but it is still work in progress and I need to collect relevant info for all datasets. Second, in line with the principles of open science, the overview, while not limited to, is overrepresented by datasets freely available online.

If you have any suggestions, feedback or comments, feel free to contact me or create an issue in the repository.

Nyt bogkapitel: Logistisk regression med binært udfald

Har skrevet et kapitel om binær logistisk regressionsanalyse til den nye bog, Videregående kvantitative metoder. Bogen er redigeret af M. Azhar Hussain og Jørgen Trankjær Lauridsen, der begge har gjort et fantastisk stykke arbejde.

Kapitel 3, Logistisk regression med binært udfald, giver en introduktion til, hvordan man gennemfører logistiske regressionsanalyser. Helt konkret beskrives tre procedurer, der bør gennemføres i forbindelse med en god logistisk regression: 1) estimering af en model, 2) udregning af forudsagte sandsynligheder og 3) visualisering af resultaterne.

Hele bogen er bygget op med et praktisk fokus på, hvordan tingene gøres i Stata. Do-filen til mit kapitel kan findes her.