De Vries lanceert ‘slotoffensief’ voor JSF

Recentelijk schreven zowel Simon Otjes als Tom Louwerse over de zwakte van het Kieskompas: politieke partijen positioneren zich niet consistent in het model van het Kieskompas. Dat maakt de posities van partijen in de ruimte onzeker. In dit derde deel onderzoeken we de posities van de partijen op een inductieve manier.

Er wordt door politici en opiniemakers veel waarde gehecht aan de posities die partijen zijn toegekend in het Kieskompas. Het dagblad Trouw berichtte uitgebreid over de posities van de partijen: de positie van de PVV week opvallend af van de VVD, de PVV staat namelijk links van de VVD. Ook de posities van de ChristenUnie (links en conservatief) en D66 (rechts en progressief) waren ‘uniek’ volgens de Trouw. Het model van het Kieskompas is echter opgelegd aan de politieke partijen, die zoals wij eergisteren zagen, inconsistent antwoord geven op de stellingen en dus onzekere posities hebben. Als we, in plaats van het ruimtelijke model op te leggen aan de posities van partijen, deze hierop baseren, krijgen we een veel preciezer beeld van de verschillen en gelijkenissen tussen politieke partijen.

Een inductieve methode gaat uit van deze gelijkenissen en verschillen tussen politieke partijen en bouwt op de basis daarvan een model op. Het figuur hiernaast (klik op het plaatje voor een grotere versie) is gemaakt op basis van multidimensionale schaling, die een visuele weergave van de verschillen en gelijkenissen tussen partijposities maakt. Dit is een twee-dimensionale weergave van de verschillen tussen partijen. Volgens de data is een drie-dimensionale weergave het meest correct. Maar met de beperkingen van de hedendaagse techniek is een twee-dimensionaal model vele malen handiger: daarom zal ik het drie-dimensionale model in drie stappen moeten weergeven. Eerst dus de eerste en de tweede dimensie. Zoals je kan zien, bevindt de meeste spreiding zich op de horizontale dimensie. De afstanden op de verticale dimensie zijn kleiner. Je kan grofweg drie clusters zien: