Nepoznám asi pritom rozporuplnejší pokus. Tak ako mapa nie je terén, tak ani bežný politický kompas neponúka možnosť pochopiť politiku vo svojej komplexite. Podľa mojich prepočtov, má slovenská politika dimenzie aspoň 4.
Tento text vznikol ako vedľajší produkt článku o voličoch strany HLAS. Ten stále pripravujem, a do neho vkladám pohľad na dáta z volieb posledných rokov ako aj výsledky prieskumov. No a popri tom som narazil dáta, ktoré môžu pomôcť odhaliť nielen podrobné voličské správanie jednej strany, ale celého voličského spektra. Začnime však pri politickom kompase.
Čo je to politický kompas?
Politický kompas je pomôcka, ktorá vznikla na zorientovanie sa voličov v politických stranách a ich ideológiách. Viac o osiach pravica-ľavica, či dvoj-osiach od roku 1950, si môžete prečítať v článku od think-tanku Decision Lab. Politický kompas je obľúbená pomôcka médií a nezávislých inštitúcií pred voľbami, kedy pomocou série otázok pomáhajú zorientovať sa voličom v ich názorovej podobnosti s ustálenými politickými subjektami.
Klasický politický kompas obsahuje zväčša 2 osi, vyššie spomínaná pravica vs ľavica, ktorá je kolmá na os autoritárstvo vs libertariánstvo. Politika však má omnoho viac dimenzií.
Ilustráciou nech je zber dát dve dekády organizovaný Univerzitou v Severnej Karolíne v rámci projektu Chapel Hill Expert Survey. Chapel Hill zbiera dáta od expertov o politických stranách o postavení strán na desiatke dimenzií, vrátane tých klasických. Medzi ďalšie dimenzie patria postoj k Európskej únii, k NATO, (napr. pre členské štáty EU), ich postoj ku kľúčovým spoločenským a sociálnym otázkam, témam, prebiehajúcim konfliktom vo svete.
Sú však tieto všetky kategórie skutočne dôležité pre rozhodovanie sa ľudí vo voľbách? Pohľad na dáta, ktorý by som chcel predstaviť, mi potvrdzuje, že áno. Na Slovensku máme podľa mojich výsledkov dokonca 4 rôzne dimenzie, podľa ktorých sa ľudia rozhodujú. Niektoré významnejšie ako iné. Jasné mená však nemajú. Sú výsledkom analýzy hlavných komponentov nad výsledkami politických strán na Slovensku za posledných 12 rokov.
Analýza hlavných komponentov výsledkov politických strán
V článku o voličoch strany HLAS na blogu o-politike.sk píšem najmä o koreláciách. Pozerám sa na výsledky strany HLAS v predčasných voľbách 2023 po okresoch, a porovnávam ich s výsledkami iných strán v minulosti. Konkrétne výsledky všetkých strán na 0.01% vo voľbách 2020, 2016 a 2014. Výsledné korelácie nám vedia ukázať podobnosť výsledkov medzi stranami. Podobné strany oslovujú pravdepodobne podobné spektrum voličov. A na základe tejto podobnosti vieme strany medzi sebou kategorizovať.
Matica koeficientov korelácie (Pearson)
Pripravil som si maticu koeficientov korelácie, kde na jednej strane máme výsledky strán v roku 2023 a na druhej máme výsledky za roky predchádzajúce, teda 2020, 2016 a 2012. Vďaka metóde PCA (Principal Component Analysis) vieme tiež nájsť medzi koeficientami podobnosti. Vieme pomocou nej zistiť počet hlavných komponentov (dimenzií) aj skóre (prínos) jednotlivých strán k týmto komponentom.
V jednoduchosti môžeme povedať, že vieme zredukovať počet dimenzií, podľa ktorých sú výsledky strán na Slovensku správajú podobne alebo nepodobne. Mne sa ich podarilo zredukovať na 6, ale aj 4 stačia na vysvetlenie takmer 80% všetkých rozdielov v dátach.
Kumulatívny podiel vysvetlenej variace v dátach
Vizualizovať 3 a viac dimenzií, ako som písal už vyššie, je ale príliš redukujúci pohľad. Zároveň ide aj o veľkú výzvu jasne ukázať podobnosti a nepodobnosti medzi výsledkami strán na 4 a viac dimenziách. Preto som sa rozhodol tzv. záťaže komponentov (strán) zaradiť do klastrov, t.j. skupín, na základe podobných parametrov. 4 klastre na základe 4 hlavných komponentov (výsledkov PCA), ktoré od úvodu spomínam, pritom predstavujú takmer 90% rozdielov vo výsledkoch medzi stranami.
Pokus o 3D vizualizáciu hlavných komponentov PCA
Nižšie teda pripájam výsledok mojej analýzy: strany, ktoré sa zúčastnili volieb v 2023, ich výsledné skóre(váha záťaže) na komponentoch PCA analýzy, a zaradenie do jedného zo 4 klastrov, skupín, na základe podobnosti záťaží komponentov.
Spomínané 4 klastre strán dokážu jasne definovať rozdielne voličské skupiny. Klaster číslo 1 tvorí skupina strán, ktoré primárne oslovovali vo voľbách maďarskú menšinu na Slovensku a KDH. Klaster číslo 2 tvoria strany Progresívne Slovensko, SaS, Demokrati, ale aj SMER a ďalšie. Klaster číslo 3 tvoria strany SNS, LSNS, Republika ale aj KSS, a klaster číslo 4 spája strany HLAS so stranami Oľano, Sme rodina a ďalšími.
Pri PCA analýze treba mať na pamäti, že rozdiely medzi stranami sú v rozdielnych komponentoch rozdielne. Prvý komponent má najvyššiu váhu, vysvetľuje 49% variácie, nasledujúci už len 26%, tretí už len 7% a štvrtý 6%. Dokopy takmer 90% kumulatívnych rozdielov. Ak by sme chceli len prvé dve najdôležitejšie dimenzie zobraziť na 2D kompas, vznikol by graf z linku vyššie. Vyjadruje blízkosť strán, nie na základe názorov expertov, nie na základe prieskumov, ale na základe voličského správania strán v okresoch za posledných 12 rokov. Vysvetľuje blízkosť strán, na ktorej voličom najviac záleží. Vysvetľuje priamych konkurentov, ale aj úplne rozdielne pohľady na politiku.
4 dimenzie slovenskej politiky
Spomínané 4 dimenzie z nadpisu z mojej štatistickej analýzy môžeme označiť stranami, záťažami, ktoré sa nachádzajú na opačných póloch jednotlivých komponentov, (dve a niekedy tri strany sú spomenuté):
PC1: SAS, PS vs HLAS, LSNS
PC2: Koalícia MF, ODS, etc. + Koalicia OLANO, Za Ludi, etc. vs SAS, MySlovensko, PS
PC3: Aliancia, Modri + Most-Hid vs Olano, KDH
PC4: SHO, Republika vs Sme rodina, SMER
Prvé dva komponenty sú najdoležitejšie, a práve oni zaujímavo ukazujú podobnosť strán SAS a PS. Podobnosť, nie často deklarovanú odlišnosť týchto politických strán. Vďaka hre na podobnosť majú tieto strany práve najlepšiu možnosť získať voličov od tej druhej, relatívne jednoducho. Záleží len na kvalite argumentov.
Verím, že vás analýza zaujala. Netvrdím, že je akademicky exaktná, hoci dať ju dokopy v komplexnosti bola pre mňa výzva. Ponúka však priestor na zamyslenie sa nad skupinami podobných voličov, ktoré bežne k sebe nezaraďujeme. Ponúka priestor rozmýšlať nad dôležitými dimenziami odlišne než ukazuje klasický politický kompas. Ponúka priestor pozrieť sa politiku cez dáta.
Nový článok o voličoch strany HLAS výjde čoskoro.
Autor je tvorcom blogu OPolitike. Na blogu nájdete aj ďalšie texty, ktoré sa venujú prieskumom preferencií, volebným dátam a politickému marketingu všeobecne. A najnovšie aj linky na podcast #OPolitike. V prípade, že vás texty alebo podcast zaujmú, budem veľmi rád, ak ich budete šítiť ďalej. Vopred ďakujem.
