Vor der Wahl hatte ich bereits die Parteien anhand ihrer Antworten in Voto geclustert. Dabei konnte man erkennen, dass es drei Gruppen von Parteien gibt. Einen linksgrünen, einen rechten und einen dazwischen. Was passiert, wenn man eine ähnliche Analyse anhand der Ergebnisse in den Wahlbezirken tut?
Dazu nutzt man die Ergebnisse der Parteien pro Wahlbezirk und beschränkt sich auf diejenigen Parteien, die Fraktionsstärke erreicht haben. Diese Ergebnisse werden zunächst normalisiert, das heißt: Für jede Partei wird der Durchschnitt über alle Wahlbezirke auf 0 gesetzt. So lässt sich besser erkennen, in welchen Wahlbezirken einzelne Parteien über- oder unterdurchschnittlich stark abgeschnitten haben. Ohne diese Transformation wären beispielsweise Unterschiede bei den Ergebnissen der FDP zwischen den Wahlbezirken kaum sichtbar, während sie bei den Grünen deutlich stärker ins Gewicht fallen würden.
Im folgenden Plot sieht man von links nach rechts je eine Spalte pro Partei. In den Zeilen sind die Wahlbezirke abgebildet. Deren Nummern sind rechts geschrieben. Über dem Plot und links davon sieht man je ein Dendrogram, was die Ähnlichkeiten zwischen den Spalten bzw. Zeilen angibt. Anhand dessen kann man anschließend Cluster bilden.
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| Wie lassen sich die Parteien und Wahlbezirke clustern? |
Man erkennt sofort, dass sich die acht Parteien in zwei Gruppen zu je vier Parteien auftrennen. Die linksgrüne Gruppe mit Grünen, Volt und Linken findet sich wieder. UFFBASSE hat sich diesmal auch zu dieser Gruppe hinzu gesellt. Die andere Gruppe besteht aus dem rechten Block von FDP, CDU und der rechtsextremen AfD. Die SPD findet sich diesmal hier wieder. Einen dritten Block, wie bei der Analyse zu Voto findet man hier also nicht. Die zwei prominentesten Vertreter (SPD und UFFBASSE) sind in den anderen beiden Blöcken aufgegangen.
Bedeutet das jetzt, dass die SPD näher an der CDU oder gar AfD ist, als an UFBASSE und Grünen? Nein. Hier sind nicht die inhaltlichen Ähnlichkeiten der Parteien abgebildet. Vielmehr sieht man in welchen Wahlbezirken die Parteien für sie bessere und schlechtere Ergebnisse erzielt haben.
Schaut man sich nämlich die Gruppierung der Wahlbezirke an, so fällt auf, dass es zwei große Gruppen gibt und zwei weitere - übergeordnete - kleinere. Die kleineren Gruppen sind jeweil die Hochburgen der AfD und der FDP. Ansonsten sieht man zwei große Gruppen. In der einen sind die linksgrünen Parteien erfolgreicher und in der anderen die restlichen Parteien. Diese Cluster können auch geographisch abgebildet werden:
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| Urnenbezirke nach Cluster |
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| Briefwahlbezirke nach Cluster |
Die beiden Grafiken zeigen einmal die Urnenbezirke nach Cluster und einmal entsprechend die Briefwahlbezirke. Man erkennt sofort, wie sich die beiden Großen Cluster 3 (SPD, CDU, FDP, AfD) und 4 (Grüne, Volt, Linke, UFFBASSE) unterscheiden. Cluster 4 ist vor allem im Stadtkern erfolgreich und Cluster 3 in den Stadtteilen. In den urbanen Gebieten des Clusters 4 holten SPD und CDU beispielsweise 12% und 9,7%, während sie in Cluster 4 jeweils 19% holen konnten. Die Grünen konnten umgekehrt in Cluster 3 “nur” 18,8% gewinnen, dafür in Cluster 3 knapp 27%. Folgende Tabelle zeigt den durchschnittlichen Stimmenanteil der Parteien pro Cluster.
| CLUSTER | SPD | CDU | GRÜNE | FDP | AfD | LINKE | VOLT | UFFBASSE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 13.5 | 13.3 | 10.2 | 1.5 | 35.4 | 8.6 | 4.1 | 3.2 |
| 2 | 10.6 | 25.1 | 22.8 | 9.9 | 9.5 | 5.4 | 5.8 | 4.3 |
| 3 | 19.4 | 19.3 | 18.8 | 4 | 10.9 | 7.2 | 8.2 | 5.8 |
| 4 | 12.2 | 9.7 | 27 | 3.4 | 6.5 | 14.4 | 11.9 | 8.7 |
Die zwei kleinen Cluster 1 und 2 zeigen je die Hochburgen der AfD und FDP. Während die AfD besonders in den Hochhaussiedlungen in Kranichstein und Eberstadt punkten kann, ist die FDP besonders beliebt in den Villenvierteln im nördlichen Eberstadt.
Dies ist auch ein guter Cliffhanger für den nächsten - und vermutlich letzten - Teil zur Analyse der Kommunalwahl 2026 in Darmstadt. Dort wird es dann um die Zusammenhänge zwischen sozioökonomischen Faktoren und den Wahlergebnissen der Parteien gehen.


