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Wahlprogramm-Analyse zur Bundestagswahl 2017

Wir haben ein Experiment gewagt: Ein lernender Algorithmus hat für uns die Wahlprogramme der großen Parteien zur Bundestagswahl analysiert. Per Machine-Learning haben wir 810 Textabschnitte automatisch bewertet und in Kategorien einsortiert. So lassen sich die Standpunkte der Parteien gegenüberstellen und vergleichen. Eine Analyse von BR Data.

Verwendung

  1. Repository klonen git clone https://...
  2. Erforderliche Module installieren npm install
  3. Projekt bauen mit npm run-script dist oder grunt dist
  4. Website über Apache oder einen ähnlichen HTTP-Server ausliefern

Daten

Grundlage der Auswertung sind die Wahlprogramme deutscher Parteien zur Bundestagswahl 2017. Die Wahlprogramme wurde automatisiert pro Absatz nach politischer Einstellung (links/rechts) und Politikfeld klassifiziert. Der Einordnung liegt ein Machine-Learning-Algorithmus zugrunde, welcher mit Daten des Manifesto-Projekts trainiert wurde.

Die Maschine-Learning-Klassifizierung und die Analyse finden sich hier.

Elemente

Die Website baut auf dem BR Data Longread Template auf. Eine detaillierte Dokumentation der Standard-Elemente findet sich dort. Die hier dokumentierten Elemente sind projektspezifisch:

Parteifarben

Die Farben für die einzelnen Parteien werden in scripts/init.js definiert und in allen Diagramme verwendet:

var colors = {
  'CDU/CSU': '#121212',
  'SPD': '#d71f1d',
  'Die Linke': '#be3075',
  'Grüne': '#0a8000',
  'FDP': '#ffdd00',
  'AfD': '#129ee6'
};

Die Reihenfolge der Parteien richtet sich nach dem Ergebnis bei der letzten Bundestagswahl.

Politische Ausrichtung im Zeitverlauf (Timeline)

Zeigt die politische Entwicklung der Parteien auf einer Links/Rechts-Achse. Die Daten finden sich in einer JSON-Datei unter data/rileTimeline.json.

HTML:

<div id="rile-timeline" class="chart"></div>

Initialisierung in scripts/init.js:

var timeline = new RileTimeline();

d3.json('./data/rileTimeline.json', function (data) {

  timeline.init({id: 'rile-timeline', data: data, colors: colors });
});

Politische Ausrichtung im Vergleich (Boxplot)

Boxplot-ähnliches Diagramm zum Vergleichen der unterschiedlichen politischen Positionen (Links/Rechts) in einem Politikfeld. Der Punkt in der Mitte gibt den Median wieder, die Balken die Standardabweichung nach Links oder Rechts.

HTML:

<div id="rile-economy" class="chart"></div>

Initialisierung in scripts/init.js:

var economy = new RileBoxPlot();

d3.json('./data/rileBoxPlot.json', function (data) {

  economy.init({id: 'rile-economy', data: data['Economy'], colors: colors });
});

Schwerpunkte der Parteiprogramme (Small Multiples)

Kleine Balkendiagramme, welche zeigen wie viele Aussagen die Parteien in jedem Politikfeld machen, gewichtet nach Textlänge.

HTML:

<div id="domain-comparison" class="chart"></div>

Initialisierung in scripts/init.js:

var comparison = new DomainComparison();

d3.json('./data/domainComparison.json', function (data) {

  comparison.init({id: 'domain-comparison', data: data, colors: colors });
});

Entwickeln

Das Longread-Template ist eine Web-Anwendung basierend auf HTML, Sass und JavaScript. Als Paketmanager kommt NPM zum Einsatz. Alle anderen Abhänigkeiten, wie Grunt und PostCSS, dienen nur dazu, einen optimierten Build zu erstellen.

Enwicklungsserver

Zum lokalen Entwickeln ist ein kleiner HTTP-Server integriert. Diesen kann man mit dem Befehl npm start starten. Der Server läuft unter http://localhost:8080. Beim Starten des Entwicklungsservers sollte automatisch ein neues Browserfenster aufgehen.

Stylesheets

Die Stylesheets sind modular in Sass angelegt:

  • custom: projektspezifische Stylesheets
  • layout: allgemeine Layout-Komponenten (Typo, Farben, Grid ...)
  • modules: komponentenspezifische Komponenten (Navigation, Footer, Zitate ...)

Um die Sass-Styles bei jeder Änderungen neu zu kompilieren, kann man den Sass-Watcher laufen lassen npm run-script watch oder grunt watch. Als Kompiler kommt LibSass zum Einsatz, welcher deutlich schneller ist als der alte Ruby-Sass-Kompiler.

Hinweis: Vendor-Prefixes können weggelassen werden, das diese im Grunt-Build-Task automatisch hinzugefügt werden.

Javascript

Das Javascript is ebenfalls modular aufgebaut. Es gibt einen zentralen Einstiegspunkt init.js, wo alle Module initialisiert werden. Auch globale Event Listener auf das window oder document-Objekt sollten hier registriert werden.

Die Module haben folgen dem Revealing Module Pattern und haben folgenden Aufbau:

var module = (function () {

  'use strict';

  function init() {

    doSomething();
  }

  function doSomething() {

    // Do something
  }

  // Export global functions
  return {
    init: init,
  };
})();

In der init.js würde man das Modul folgendermaßen aufrufen:

module.init()

Alle Module sind in Vanilla-Javascript (ohne andere Bibliotheken) geschrieben. Sollte man eine externe Bibliothek benötigen, kann man diese mit NPM installieren:

npm install d3 --save

Grunt (Build Task)

Mithilfe des Taskrunners Grunt kann eine optimierte Version der Seite gebaut werden. Dabei wird:

  • JavaScript wird minifiziert und in eine Datei zusammengefasst (uglify)
  • Stylesheet werden geprefixt, minifiziert und zusammengefasst (PostCSS)
  • HTML-Script und Style-Tags werden angepasst (Usemin)
  • Bilder und Daten werden kopiert (copy)

Ausführen den Grunt Tasks:

  • Erforderliche Module installieren npm install
  • Task ausführen mit npm run-script dist oder grunt dist

Die optimierte Version des Webseite liegt nach Ausführen des Grunt Tasks unter dist. Sollten neue Bibliotheken hinzugefügt werden, müssen diese auch im Gruntfile hinzugefügt werden:

concat: {

  dist: {

    options: {

      separator: '\n'
    },

    src: [
      'node_modules/d3/build/d3.min.js', // Neue Bibliothek
      'dist/scripts/main.min.js'
    ],

    dest: 'dist/scripts/main.min.js'
  }
}

Externe Stylesheet importiert man jedoch besser über CSS-Imports:

@import url(https://web.br.de/interaktiv/assets/libraries/leaflet/leaflet.v0.min.css)

Verbesserungen