Unser Faktencheck zur Landtagswahl in Rheinland-Pfalz: 37 von 52 Wahlkreisen korrekt projiziert

Am 22. März wurde in Rheinland-Pfalz gewählt — Zeit für den Faktencheck. Wie gut war unsere Wahlkreis-Projektion?

Die kurze Antwort: In 37 von 52 Wahlkreisen (71%) hat das Modell die stärkste Partei bei der Erststimme korrekt projiziert. Die durchschnittliche Abweichung pro Partei und Wahlkreis lag bei 2,1 Prozentpunkten — besser als in Baden-Württemberg (2,6 PP), obwohl die Trefferquote etwas niedriger ausfiel.

Der Grund für diese scheinbare Diskrepanz: 12 der 15 Fehler betrafen Wahlkreise, in denen der Vorsprung im Nowcast unter 5 Prozentpunkten lag. Das Modell hat die Parteistärken insgesamt präziser geschätzt als in BW — aber in den vielen engen Rennen zwischen CDU und SPD reichten kleine Abweichungen, um die Führung kippen zu lassen.

Wichtig zur Einordnung: Der Nowcast war eine Projektion für den Zeitpunkt der Datenerhebung (15. März) und keine Wahlkreisprognose für den Wahltag.

Das Ergebnis auf einen Blick

Die auffälligste Verschiebung: Die SPD hat fast doppelt so viele Wahlkreise gewonnen wie projiziert (13 statt 7). AfD und Grüne gingen komplett leer aus — obwohl das Modell 3 bzw. 1 Wahlkreis für sie vorhergesagt hatte.

Der zentrale Befund: SPD- und CDU-Mobilisierung auf Kosten der Kleinen

Das Modell hat die SPD systematisch um 2,8 Prozentpunkte unterschätzt — die größte Einzelabweichung. Gleichzeitig wurden die Freien Wähler um 2,2 PP und die Linke um 1,6 PP überschätzt. Das Bild ist klar: In der letzten Woche des Wahlkampfs hat die Zuspitzung auf das Duell CDU gegen SPD den beiden großen Parteien Stimmen zugeführt — auf Kosten der kleineren.

Die CDU wurde ebenfalls leicht unterschätzt (+1,9 PP), während die Grünen leicht überschätzt wurden (-1,3 PP). Die AfD wurde mit +0,8 PP nahezu korrekt eingeschätzt — doch selbst dieser kleine Fehler reichte in drei Wahlkreisen nicht aus, um den CDU-Zugewinn zu kompensieren.

In Summe haben SPD und CDU bei der Erststimme zusammen rund 5 PP mehr erhalten als projiziert. Diesen Zugewinn verloren fast vollständig FW (-2,2 PP), Linke (-1,6 PP) und Grüne (-1,3 PP). Das Muster ist typisch für eine Wahl, in der die Schlussphase des Wahlkampfs von einem klaren Zweierduell dominiert wird: Wähler kleinerer Parteien schwenken taktisch auf die großen um — auch bei der Erststimme, wo die Wahlkreiskandidaten im Vordergrund stehen.

Wo das Modell richtig lag

In 37 von 52 Wahlkreisen hat der Nowcast die stärkste Partei korrekt projiziert. Die durchschnittliche Abweichung von 2,1 PP pro Partei und Wahlkreis ist besser als in BW (2,6 PP) und nahe an unserer Europawahl-Referenz (1,9 PP).

Die besten Einzelprojektionen: Wörth am Rhein (1,1 PP durchschnittliche Abweichung), Bitburg-Prüm (1,4 PP), Mainz III und Rhein-Selz / Wonnegau (je 1,6 PP), Bernkastel-Kues (1,7 PP).

Die Erst-/Zweitstimmen-Korrektur auf Basis historischer Daten — hat im Prinzip funktioniert. Das zeigt der Vergleich mit BW: Die systematische CDU-Unterschätzung lag bei nur +1,9 PP (in BW waren es +6,2 PP). Die Grünen-Überschätzung sank von -1,2 PP (BW) auf -1,3 PP — vergleichbar, aber ohne den dramatischen Split, der in BW die meisten Fehler verursacht hatte.

Wo das Modell daneben lag

Die 15 falschen Projektionen verteilen sich auf vier Muster:

8 Wahlkreise: CDU projiziert, SPD gewonnen. Der häufigste Fehler. In Neuwied, Alzey, Donnersberg, Rhein-Selz / Wonnegau, Worms, Mainz II, Landau und Birkenfeld lag die CDU im Nowcast vorn, doch die SPD holte am Wahltag das Direktmandat. In fast allen Fällen war der Nowcast-Vorsprung gering (< 5 PP) — die SPD-Mobilisierung in der Schlussphase reichte, um knappe CDU-Führungen zu kippen.

3 Wahlkreise: SPD projiziert, CDU gewonnen. Das umgekehrte Bild — in Diez / Nassau (unser knappster Toss-Up, NC-Margin <1 PP), Koblenz / Lahnstein und Kusel gewann überraschend die CDU. Auch hier waren die Margen im Nowcast eng.

3 Wahlkreise: AfD projiziert, CDU gewonnen. In Ludwigshafen I, Ludwigshafen II und Germersheim — den drei Wahlkreisen, in denen die AfD im Nowcast führte — gewann am Ende überall die CDU. Die AfD hat damit bei dieser Wahl kein einziges Direktmandat in Rheinland-Pfalz gewonnen. Die Ursache: CDU-Kandidaten profitierten vom Fokus auf das CDU-SPD-Duell und zogen Stimmen, die in den Umfragen noch der AfD zugerechnet wurden.

1 Wahlkreis: Grüne projiziert, SPD gewonnen. In Mainz I — dem einzigen Wahlkreis, in dem die Grünen im Nowcast führten — gewann die SPD. Auch die Grünen gingen damit bei der Erststimme komplett leer aus. Der SPD-Zugewinn (+5,7 PP über Nowcast) und der Grüne-Verlust ergaben in Summe einen Führungswechsel.

AfD und Grüne: null Direktmandate

Das vielleicht überraschendste Ergebnis: Weder die AfD noch die Grünen haben ein einziges Direktmandat in Rheinland-Pfalz gewonnen. Das Modell hatte 3 AfD-Wahlkreise und 1 Grünen-Wahlkreis projiziert. In allen vier Fällen hat die Fokussierung des Wahlkampfs auf CDU vs. SPD den beiden großen Parteien einen entscheidenden Vorteil bei der Erststimme verschafft — ein Effekt, der in Umfragen, die primär die Zweitstimme messen, nicht sichtbar ist.

Vergleich mit Baden-Württemberg

Die Erst-/Zweitstimmen-Korrektur, hat funktioniert: Die CDU-Unterschätzung sank von 6,2 PP auf 1,9 PP. Aber ein weiterer Aspekt trat auf — die Mobilisierung der SPD und der CDU auf Kosten der kleineren Parteien, die durch die Umfragen nicht abgebildet wurde.

Fazit

Über beide Wahlen hinweg hat poll.graphics 91 von 122 Wahlkreisen (75%) korrekt projiziert, bei einer durchschnittlichen Abweichung von 2,3 PP pro Partei und Wahlkreis. Die beiden zentralen Fehlerquellen — das neue Wahlrecht in BW und die Schlussphase-Mobilisierung in RLP — sind unterschiedlich, haben aber eine gemeinsame Ursache: Das Modell bildet Umfragedaten ab, nicht Wahlkampfdynamik. Kandidateneffekte, taktisches Stimmensplitting und Last-Minute-Mobilisierung sind systematische Unsicherheiten, die ein reines Trendmodell nicht erfassen kann.

Genau dafür haben wir diese Analysen öffentlich gemacht: um die Grenzen des Modells transparent zu benennen und die Methodik weiterzuentwickeln.