Die mediale Erfindung des politischen Geschlechtergrabens

Die Sonntagsmedien berichten von einem immer grösser werdenden Geschlechtergraben in der Politik. Ein «Graben» bei der politischen Selbsteinschätzung von Männern und Frauen ergibt sich aber nur, wenn man die Daten künstlich in zwei Lager teilt. Verzichtet man darauf, verschwindet auch der Graben und es ergeben sich zwei sich überlappende Hügel um die Mitte.

In der «NZZ am Sonntag» ist ein lesenswerter Artikel von Ladina Triaca erschienen zur politischen Selbsteinschätzung von jungen Frauen und Männern [1]. Nun hat sich beim Blick auf die letzten zehn Jahre offenbar ergeben, dass junge Frauen stärker nach links gewandert sind, junge Männer stärker nach rechts. Der (verkürzte) Schluss daraus, den auch verschiedene andere Medien wie «Watson» [2], «Tages-Anzeiger» [3] oder «Swissinfo» [4] weiterverbreitet haben: Der Geschlechter«graben» werde grösser.

Das Problem an diesem Schluss: Es handelt sich um eine Erfindung, die auf der Dichotomisierung der Daten beruht. Die politische Selbsteinschätzung erfolgte auf einer Skala von 0 (ganz links) bis 10 (ganz rechts). Als «Mitte» wurden bloss Einschätzungen mit einer 5 betrachtet. Alles darunter galt als links der Mitte, alles darüber als rechts der Mitte.

Nimmt man nun diese Einteilung als Grundlage, dann zeigt sich tatsächlich, dass junge Frauen tendenziell nach links, junge Männer tendenziell nach rechts gewandert sind. Es zeigt sich aber auch, dass Männer auch nach links gewandert sind. Das klingt widersprüchlich, heisst aber letztlich nur, dass junge Männer in den letzten Jahren statt einer 5 (= Mitte) vermehrt etwas anderes als eine 5 angegeben haben.

Was sich bei alledem nicht zeigt, ist ein Graben. Ein Graben im Sinne einer trennenden Lücke zwischen den politischen Einstellungen von Männern und Frauen entstünde nur dann, wenn die Wanderbewegungen zu den politischen Extreme stattfänden. Dafür fehlen aber die Belege im Artikel.

Auch ein Blick in jene Daten, auf die sich der Artikel stützt, offenbart keinen solchen Graben, sondern legt nahe, dass die individuellen politischen Wanderbewegungen wohl eher bescheiden ausgefallen sind. So oder so sind weiterhin die meisten befragten Menschen um die politische Mitte herum zu verorten, wie die untenstehende Grafik zeigt.

Politische Selbsteinschätzung der Befragten aller Jahrgänge nach der Abstimmung über das AHV-Gesetz vom 25. September 2022, aufgeschlüsselt nach Geschlecht. Die Höhe der Balken zeigt an, wie häufig in der entsprechenden Gruppe (Mann/Frau) jemand einen bestimmten Wert gewählt hat, um sich politisch selbst einzuschätzen. Lesebeispiel: Den Wert von 4 haben etwas über 100 Frauen und etwas unter 100 Männer gewählt.

Die obige Grafik zeigt die Verteilung der politischen Selbsteinschätzung derjenigen Männer und Frauen, die im Nachgang an die Abstimmung über das AHV-Gesetz vom 25. September 2022 befragt wurden [5]. Dabei konnten sie ihre politische Haltung von 0 (ganz links) bis 10 (ganz rechts) angeben.

Zwar tendieren Frauen eher nach links, Männer eher nach rechts, aber von einem Graben ist weit und breit nichts zu erkennen. Tatsächlich bilden die Verteilungen der politischen Selbsteinschätzungen bei Frauen und Männern zwei überlappende Hügel, die beide um die politische Mitte konzentriert sind.

Auch wenn man den Blick nur auf die Jungen (18 bis 29 Jahre) einschränkt, die im oben erwähnten Artikel der «NZZ am Sonntag» im Zentrum gestanden sind, zeigt sich ein ähnliches Bild.

Politische Selbsteinschätzung der Befragten von 18 bis 29 (Jahrgänge 1993 bis 2004) nach der Abstimmung über das AHV-Gesetz vom 25. September 2022, aufgeschlüsselt nach Geschlecht.

Auch hier zeigen sich zwei überlappende Hügel statt eines Geschlechtergrabens. Zwar tendieren junge Frauen noch stärke nach links und junge Männer noch stärker nach rechts als ihre Geschlechtsgenossen höheren Alters, doch in beiden Fällen konzentrieren sich die Verteilungen um die Mitte herum.

Es ist wie immer beim Umgang mit statistischen Daten: Wer sich auf allzu verkürzte Darstellungen verlässt, läuft Gefahr, falsche Schlüsse zu ziehen oder das Gesamtbild aus den Augen zu verlieren (siehe dazu auch hier [6] und hier [7])

Nachtrag vom 29. Mai 2023: Unterschiede im Mittel sind noch keine «Gräben»

Der Politologe Claude Longchamp hat auf Twitter kritisiert [8], dass die obige Darstellung die Entwicklung über die Zeit unberücksichtigt lasse und deshalb nicht dazu tauge, das Narrativ des Geschlechter«grabens» zu widerlegen. Die Kritik läuft jedoch ins Leere. Denn: Die Behauptung war ja, dass die Entwicklungen der letzten Jahre zu einem Graben zwischen den Geschlechtern geführt habe. Wenn das stimmt, dann müsste dieser Graben auch bei der Abstimmung über die AHV-Revision vom letzten Herbst klar erkennbar sein. Ist er aber offensichtlich nicht. Dennoch habe ich nun die Verteilung der Selbsteinschätzungen von 2001 bis 2020 unten aufgetragen, basierend auf den VoxIt-Daten [9] und den Voto-Daten [10]. Auch hier verschwindet der Graben, wenn man die gesamte Häufigkeitsverteilung betrachtet. Eine andere, ebenfalls empehlenswerte Übersicht hat Sean Müller erstellt auf Twitter geteilt [11].

Politische Selbsteinschätzung der Befragten aller Jahrgänge nach den Abstimmungen von 2001 bis 2020, aufgeschlüsselt nach Geschlecht. Die Höhe der Balken zeigt an, wie häufig in der entsprechenden Gruppe (Mann/Frau) jemand einen bestimmten Wert gewählt hat, um sich politisch selbst einzuschätzen. Lesebeispiel: Den Wert von 5 haben im Jahr 2020 knapp 45% der befragten Frauen und etwas über 30% der befragten Männer gewählt.

Politische Selbsteinschätzung der Befragten von 18 bis 29 nach den Abstimmungen von 2001 bis 2020, aufgeschlüsselt nach Geschlecht.

Eine weitere Visualisierung der gleichen Daten wie oben von Sean Müller [11]. Es handelt sich hierbei um sogenannte «Violin-Plots», bei denen die Häufigkeitsverteilung über die Skala der politischen Selbsteinschätzung dargestellt wird. Da die Skala konkret ist, die Häufigkeitsverteilung jedoch kontinuierlich, muss zur Berechnung eine «Glättungsfunktion» berechnet werden. Es handelt sich also nicht 1:1 um eine Darstellung der ursprünglichen Daten, sondern um eine leichte Transformation derselbigen.

Bei den Werten, bei denen die Plots in die Breite gehen, hat es mehr Angaben der Befragten gegeben. Dort, wo die Plots dünn sind, gibt es weniger Antworten von den Befragten. Die rote Linie bezeichnet den Modus, also den häufigsten Wert innerhalb der Verteilung. Lesebeispiel: Im Jahr 2020 war sowohl bei den jungen Männern als auch bei den jungen Frauen der häufigste Wert die 5. Bei den Männern verteilen sich die Antworten einigermassen symmetrisch um den Modus und fallen gegen die Extreme stark ab. Bei den Frauen zeigt sich ein leichtes Übergewicht der Antworten links der Mitte.

Ein zweiter Einwand war, u.a. vorgebracht vom Journalisten Marc Brupbacher [12], von der Ökonomin Dina Pomeranz [13] und dem Politologen Sean Müller [14], dass sich im Mittel durchaus Geschlechterunterschiede bei der politischen Orientierung ergeben würden. Das stimmt, wird von mir aber auch nicht bestritten. Meine Kritik richtet sich gegen die medial und politikwissenschaftlich befeuerte Reduktion von Häufigkeitsverteilungen auf einzelne Punktschätzer, um diese dann als kategorisierende Eigenschaften von Gruppen zu verwenden. Dies gilt sowohl für den Mittelwert, wie auch für die im Artikel der «NZZ am Sonntag» vorgenommenen Einteilung in links (0 bis 4), Mitte (5), rechts (6 bis 10). Nur diese Einteilung, die den Polen künstlich zusätzliches Gewicht gibt, ist es, die den «Graben» mittels einer arbiträren Reduktion der Daten auf zwei Punktschätzer (Prozentualer Anteil «links» und «rechts» der «Mitte») auszuheben vermag.

In beiden Fällen, d.h. sowohl beim Mittelwert als Punktschätzer wie auch bei der obigen Einteilung in prozentuale Anteil links und rechts der «Mitte», treten die Unterschiede nur dann hervor, wenn man die Haltungen der beiden Gruppen («Männer» und «Frauen») auf eben diese Punktschätzer reduziert. Damit werden aber eben diese statistische Punktschätzer essentialistisch aufgeladen und auf Individuen übertragen. In dem darauf aufbauenden medialen Narrativ wird der Mittelwert nicht mehr bloss als statistische Zusammenfassung betrachtet, sondern als etwas behandelt, das Aufschluss gibt über das Wesen der Angehörigen der jeweiligen Gruppe. Sehr schön lässt sich das im oben erwähnten Artikel in der «NZZ am Sonntag» erkennen, in der ein rein statistischer Befund auf Ebene der statistischen Population auf das Individuum reduziert wird. Dementsprechend verzerrt werden auch diejenigen ausgewählt, die den Artikel narrativ illustrieren sollen: Die Frau muss klar links zu verorten sein, der Mann klar rechts.

Löst man sich von den Punktschätzern und betrachtet man die zugrundeliegenden Häufigkeitsverteilungen, dann zeigt sich eine grosse Überlappung zwischen den politischen Einstellungen der Geschlechter — keine Gräben. Würde man die «typischen» Jungen interviewen wollen, müsste man je einen Mann und eine Frau in der Mitte wählen. Selbstverständlich ist auch diese Form der Typisierung problematisch, und zwar aus den genau gleichen Gründen wie oben aufgeführt, aber sie kann zumindest für sich in Anspruch nehmen, basierend auf einer vollständigen Betrachtung der Daten erfolgt zu sein.

Die oben kritisierte Gleichsetzung von Punktschätzern mit typisierenden Eigenschaften von gesellschaftlichen Gruppen ist auch in anderen Bereichen problematisch. Ein gutes Beispiel dafür ist die Debatte über «Ausländerkriminalität». Auch dort werden statistische Beschreibungen über eine Essentialisierung derselbigen dazu benutzt, gesellschaftspolitische Wirklichkeiten zu schaffen: «Ausländer sind krimineller als Schweizer», heisst es dann mit Verweis auf die Kriminalitätsstatistik schnell. Doch auch hier werden statistische Punktschätzer auf Ebene der statistischen Population in problematischer Weise auf Individuen dieser Population angewendet. Die Statistiken dienen dann nicht mehr dazu, bestehende Wirklichkeiten abzubilden, sondern neue Wirklichkeiten zu schaffen, sodass Individuen ohne Schweizer Staatsbürgerschaft dem Generalverdacht ausgesetzt sind, per se krimineller zu sein als Individuen mit Schweizer Staatsbürgerschaft.

Ein anderes Beispiel liefert die jüngst durch die Schweizer Medien galoppierte Kontroverse um die unterschiedlichen Karrierpräferenzen von Männern und Frauen. Auch hier wurden die Daten dazu benutzt, aus Punktschätzern essentialistische Eigenschaften von Männern und Frauen zu konstruieren [15].

Nachtrag vom 30. Mai 2023: Um Daten auszuwerten, braucht es theoretisch überzeugende Kriterien

Letztlich zeigt die Debatte über den politischen Geschlechtergraben ein fundamentales Problem beim Umgang mit statistischen Daten auf: Wenn theoretisch überzeugende Kriterien fehlen, anhand derer die Daten ausgewertet und bewertet werden, dann sind Kontroversen die Folge. Es ist ja nicht so, als würden diejenigen, die den Graben verteidigen, und diejenigen, die ihn in Abrede stellen, unterschiedliche Daten verwenden. Die Daten sind dieselben, aber die Schlüsse gehen in unterschiedliche Richtungen. Das ist kaum überraschend, denn Daten können nicht für sich selbst sprechen (siehe dazu auch hier [6]).

Jene, die sich auf Punktschätzer wie den Mittelwert oder den prozentualen Anteil von Männern und Frauen links bzw. rechts der Mitte stützen, verweisen auf die Unterschiede, die dadurch hervortreten. Meine Darstellungen oben betonen hingegen die Gemeinsamkeiten, indem sie den Blick auf die sich überlappenden Häufigkeitsverteilung der Selbsteinschätzungen lenken. Beides ist legitim und beides ist wahr: Es gibt auf der Ebene der statistischen Population erkennbare Unterschiede im statistischen Mittel, die aber durch den Blick auf zugrundeliegende Häufigkeitsverteilung wiederum stark relativiert werden.

Um die Debatte voranzubringen, braucht es also erste einmal überzeugende Kriterien. Jene, welche basierend auf Unterschieden bei Punktschätzern einen «Graben» behaupten, müssten also aufzeigen, ab wann ein «Unterschied» zum «Graben» wird. Offensichtlich reichen kleine Unterschiede nicht aus, um von einem Graben zu reden, wenn die zugrundeliegenden Häufigkeitsverteilungen stark überlappen. Umgekehrt wäre ein Graben offensichtlich vorhanden, wenn Männer ausschliesslich rechts der Mitte und Frauen ausschliesslich links der Mitte vorzufinden wären. Leider ist die Wirklichkeit etwas komplexer, weshalb sich Simulationen anbieten, um ein Gefühl für überzeugende Kriterien zu entwickeln.

Wo ist der Graben? Simulierte Häufigkeitsverteilungen, die folgendermassen entstanden sind: Verteilung 1 und Verteilung 2 sind Mischverteilungen. Sie bestehen aus je 1000 Datenpunkten, die aus einer Normalverteilung mit Mittelwert 0 und Standardabweichung 2 stammen. Hinzu kommen bei Verteilung 1 500 Datenpunkte aus einer Normalverteilung mit Mittelwert +d/2 und Standardabweichung 2 hinzu. Bei Verteilung 2 kommen 500 Beobachtungen aus einer Normalverteilung mit Mittelwert -d/2 und Standardabweichung 2 hinzu. Mit d ist damit die mittlere Differenz zwischen den beiden kleineren «Hügeln» bezeichnet.

Oben dargestellt sind zwei sich in der Mitte stark überlappende Häufigkeitsverteilungen. Je weiter man von oben links nach unten rechts geht, desto stärker bilden sich links und rechts der Mitte zwei «Hügel» aus. Was jedoch bleibt, ist der stark überlappende Teil in der Mitte. Die Frage ist nun: Wo beginnt der Graben? Ab wann kann man von einem «Graben» zwischen Verteilung 1 und Verteilung 2 sprechen? Diese Frage lässt sich allein mit Blick auf die Daten nicht beantworten. Es braucht ein theoretisch überzeugendes Kriterium, anhand dessen sich beurteilen lässt, ob ein «Graben» besteht oder nicht. Hierbei sind diejenigen in der Bringschuld, welche die Existenz eines solchen Grabens behaupten.

Daten und Methoden

Die ersten beiden Darstellungen basieren auf den ungewichteten Daten, die unter via Swissvote abrufbar sind [5]. Die nächsten beiden Darstellungen basierend auf den Daten von VoxIt [9] und VOTO [10]. Fehlende Einträge oder Einträge, die nicht im Codebook angegeben waren, wurden jeweils entfernt. Bei der Aufschlüsselung der Darstellung nach Geschlecht wurden nur «Mann» und «Frau» berücksichtigt, weil dies auch der Fokus der medialen Berichterstattung war.

Die fünfte Illustration stammt von Sean Müller und basiert ebenfalls auf den VoxIt und den VOTO-Daten. Die sechste Illustration stellt eine Simulation dar (Details in der Beschreibung der Illustration).

Relevante Interessenverbindungen

Ich arbeite in der Gruppe für Angewandte Statistik an der Universität Zürich, bin Mitglied der Schweizerischen Statistischen Gesellschaft. Ich bin Mitglied der politischen Partei «Die Mitte». Siehe hier für eine vollständige Liste aller Interessenverbindungen.

Referenzen und Fussnoten

[1] Ladina Triaca (27.05.2023). Junge Frauen werden linker, junge Männer rechter. Warum eigentlich? NZZ am Sonntag (https://magazin.nzz.ch/nzz-am-sonntag/schweiz/gendergraben-junge-frauen-werden-linker-maenner-rechter-warum-ld.1739446, abgerufen am 28. Mai 2023).

[2] Watson (28.05.2023). «Debatte vergiftet sich»: Junge Frauen werden immer linker, Männer immer rechter (https://www.watson.ch/schweiz/gesellschaft%20&%20politik/153864886-junge-frauen-werden-linker-maenner-rechter-geschlechtergraben-ist-real, abgerufen am 28. Mai 2023).

[3] Tages-Anzeiger (28.05.2023). Junge Menschen driften politisch auseinander (https://www.tagesanzeiger.ch/junge-menschen-driften-politisch-auseinander-890106425724, abgerufen am 28. Mai 2023).

[4] Swissinfo (28.05.2023). Politischer Geschlechtergraben vergrössert sich (https://www.swissinfo.ch/ger/politischer-geschlechtergraben-vergroessert-sich-seit-1990/48547594, abgerufen am 28. Mai 2023).

[5] Swissvotes, AHV-Gesetz (https://swissvotes.ch/vote/660.00, abgerufen am 28. Mai 2023).

[6] Servan Grüninger (02.02.2021). Datenkompetenz: Wer Zahlen sprechen hört, sollte zum Arzt gehen. Medienwoche (https://www.servangrueninger.ch/blogcomplete/datenkompetenz-wer-zahlen-sprechen-hrt-sollte-zum-arzt-gehen, abgerufen am 28. Mai 2023)

[7] Servan Grüninger (21.07.2015). Weg mit dem Durchschnittsschweizer! NZZ Campus (https://www.servangrueninger.ch/blogcomplete/weg-mit-dem-durchschnittschweizer, abgerufen am 28. Mai 2023).

[8] Claude Longschamp (28.05.2023). Twitter. https://twitter.com/claudelongchamp/status/1663058347543724032?s=20

[9] Hanspeter Kriesi, Matthias Brunner, François Lorétan: Standardisierte Umfragen VoxIt 1981-2016 [Dataset]. Université de Genève - Faculté des Sciences de la Société - SdS - Département de science politique et relations internationales, Universität Zürich - Philosophische Fakultät - Institut für Politikwissenschaft - IPZ - Lehrstuhl für Vergleichende Politikwissenschaft, FORS - Centre de compétences suisse en sciences sociales. Distributed by FORS, Lausanne. https://doi.org/10.23662/FORS-DS-689-2

[10] FORS (2020). VOTO Studies: Standardized Post-Vote Surveys, 2016-2020 [Dataset]. Distributed by FORS, Lausanne. https://doi.org/10.23662/FORS-DS-1231-1

[11] Sean Müller (29.05.2023). Twitter. https://twitter.com/seanstmllr/status/1663122085781164032?s=20).

[12] Sean Müller (28.05.2023). Twitter. (https://twitter.com/SGruninger/status/1662852381128663041?s=20).

[13] Dina Pomeranz (29.05.2023). Twitter. (https://twitter.com/DinaPomeranz/status/1663100540014690304?s=20).

[14] Marc Brubpacher (29.05.2023). Twitter. (https://twitter.com/MarcBrup/status/1663051915683409921?s=20).

[15] Sarah Scheidmantel (13.05.2023). «Frauen wollen Mann statt Karriere»: Eine Studie bedient Klischees. Das ist wissenschaftlicher Standard und problematisch zugleich (https://reatch.ch/publikationen/equal-but-different, abgerufen am 29. Mai 2023).