Voorspellen van stemgedrag

Geplaatst op 04-07-2008 door Marina Lacroix | resultaten | tags: , , , | comment image Geen reacties »

De XML-metadata die de Political Mashup aan kamerstukken toekent maakt het mogelijk gericht te zoeken naar wie de indiener van een vraag is, of over welk thema – gebaseerd op trefwoorden uit de thesaurus van de Tweede Kamer-griffie – een vraag ging. Voor zijn Bachelor-scriptie gebruikte Nick Daems een algoritme dat de voorspellende waarde van dit soort factoren voor het stemgedrag van kamerleden vaststelde.

Voor de grote partijen CDA en VVD is het meest bepalend voor hun stemgedrag of zij zelf (mede)indiener waren van een motie. Was dat niet het geval, dan stemden deze twee partijen doorgaans tegen, terwijl ze vanzelfsprekend hun eigen moties steunden. Het stemgedrag van andere partijen was wat genuanceerder. Voor de ChristenUnie verklaarde het al dan niet zijn van (mede)indiener van een motie ruim 59% van het stemgedrag. Zodra er ook trefwoorden werden toegevoegd, liep dat op tot ruim 76%. Voor D66 gold iets vergelijkbaars: 66% van de uitgebrachte stemmen viel te verklaren op grond van het zijn van de indiener. Dat werd bijna 80% zodra er een aantal trefwoorden werd meegenomen in de berekening.

Trefwoorden zeggen op zichzelf natuurlijk niet zo veel, omdat ze door partijen uit het hele politieke spectrum worden gebruikt. De combinatie van trefwoorden met partijen levert daarentegen wel inzicht in de manier waarop partijen allianties vormen. In Nicks ruwe data valt hierover vanalles terug te vinden. Zo is te zien dat de ChristenUnie doorgaans het CDA volgt, maar niet wanneer het trefwoord ‘vluchtelingen’ aan de motie is gekoppeld. In dat geval volgt de ChristenUnie D66.

Er is nu gewerkt met de vijfenveertig meest voorkomende trefwoorden uit de thesaurus. Het nadeel daarvan is dat de handmatige annotatie die de Tweede Kamer-griffie gebruikt om deze trefwoorden aan de moties te koppelen door de tijd heen niet altijd consistent is. Bovendien zijn niet alle trefwoorden even betekenisvol (een term als ‘wetgeving’ is eigenlijk te algemeen). Maar met een nauwkeurige selectie aan trefwoorden kunnen de ruwe data die er nu liggen leiden tot leuke modellen van vrienden, vijanden en machtspolitiek.

Reageer

Je moet ingelogd zijn om te kunnen reageren.