Wie man Wahlbetrug erkennt

Wiener Forscher finden auffällige systematische Abweichungen in Wahldaten und überführen Putin der Manipulation

Wien - "Das ist sicher eines unserer wissenschaftlich anspruchsloseren Papers", sagt der Physiker und Komplexitätsforscher Stefan Thurner mit einigem Understatement. Denn die neueste Publikation seines erfolgreichen Teams vom Institut für Wissenschaft komplexer Systeme der Medizinischen Universität Wien hat es immerhin in die angesehenen "Proceedings" der US-Nationalen Akademie der Wissenschaften (PNAS) geschafft. Und: der Artikel hat erhebliche politische Sprengkraft.

Thurner und seine Kollegen entwickelten nämlich eine statistische Methode, mit der sich deutliche Hinweise auf Wahlbetrug finden lassen - so etwa bei den russischen Präsidentenwahlen in diesem Frühjahr.

Auffällige systematische Abweichungen

Begonnen haben Erstautor Peter Klimek und Thurner ihre Arbeit, als sie im Vorjahr ein russischer Kollege gebeten hatte, einen Blick auf die Ergebnisse der umstrittenen russischen Parlamentswahlen 2011 zu werfen. Die Wissenschafter - geübt darin, in Daten systematische Trends zu entdecken - fanden in den russischen Wahldaten so auffällige systematische Abweichungen, "dass es wie ein Faustschlag ins Gesicht war", so Klimek. Nun haben sie auch bei den russischen Präsidentschaftswahlen ähnliche Anzeichen für Wahlbetrug gefunden, "das war gleich auffällig wie die Duma-Wahl 2011", sagte Thurner.

In der früheren Arbeit konzentrierten sich die Forscher noch auf eine gemäßigte Form des Wahlbetrugs ("ballot stuffing"), bei der eine begrenzte Zahl an vorausgefüllten Stimmzetteln in die Wahlurnen gesteckt wird. Nun haben sie die Methode auch um eine extreme Betrugsform ausgeweitet, bei der ganze Wahlurnen ausgetauscht oder schon vor der Wahl befüllt werden.

Das Modell der Wissenschafter analysiert für jeden Wahlkreis alle Möglichkeiten für diese beiden Parameter. "Das Ergebnis sind zwei Zahlen. Wenn beide Null sind, wurde nicht betrogen. Sind sie größer als Null, muss man genauer hinschauen", so Thurner. Denn es gibt auch natürliche Erklärungen von Abweichungen.

Natürliche Abweichungen

Als Beispiel nennt er die kanadische Provinz Quebec, wo es aufgrund des unterschiedlichen Wahlverhaltens der englisch- und französischsprachigen Bevölkerung zu "Ausschlägen" des statistischen Modells kommen kann, ohne dass Betrug im Spiel ist. "Wir können mit unserem Modell sagen, da gibt es eine Abweichung. Dann braucht es jemanden, der Verständnis für die Situation in dem betreffenden Land hat."

Warum der Komplexitätsforscher hervorhebt, dass es sich dabei um eine "wissenschaftlich anspruchslose Arbeit über das Zählen" handle, hat einen guten Grund: "Das Faktum, dass man im 21. Jahrhundert eine wissenschaftliche Arbeit über Zählen in einem guten Journal unterbringt, sagt etwas über den gegenwärtigen Umgang mit Demokratie aus", so Thurner, "eigentlich sollte man glauben, dass das Herzstück von Demokratien das bestgehütete, bestuntersuchte und am wenigsten korrumpierbare Ding ist." (APA, tasch, DER STANDARD, 25.9.2012)