Wissenschaftlicher Beleg für Wahlbetrug bei den US-Präsidentschaftswahlen
Es gibt die ersten wissenschatflichen Beiträge, die zeigen, in welchem Ausmaß im Rahmen der US-Präsidentschaftswahl von den US-Demofrauds betrogen wurde.
John R. Lott, promovierter Ökonom, ehemaliger Präsident des Crime Prevention Research Center in den USA, ehemaliger Dozent an den Universitäten von Chicago, Yale und Pennsylvania, hat eine der ersten Arbeiten vorgelegt, die das Ausmaß an Wahlbetrug in den USA quantifizieren [Wir danken einem Leser für den Hinweis auf die Studie].
Und es kommt noch besser: Lott’s Nachweis von Wahlbetrug basiert auf einer simplen und eben deshalb sehr guten Idee, die leicht vermittelbar, weniger leicht umsetzbar und sehr schwer bis gar nicht kritisier- und widerlegbar ist.
Lott hat sich zwei Counties in Georgia und Pennsylvania angesehen, in denen es nach allem, was bislang bekannt ist, ein erhebliches Ausmaß an Wahlbetrug gegeben hat: Fulton County (Atlanta und rund herum) für Georgia und Allegheny (Pittsburgh und Umgebung) in Pennsylvania, und zwar auf Ebene der Wahlkreise.
Das fast schon Geniale an der Idee von Lott: Er hat die Wahlkreise, die Wahlbetrug gesehen haben, mit umliegenden Wahlkreisen (auf der anderen Straßenseite) verglichen und diesen Vergleich standardisiert: nach Geschlecht, nach ethnischer Zugehörigkeit). Das ist der erste Schritt. Der zweite Schritt besteht darin, die jeweiligen Anteile persönlich abgegebener Stimmen am Wahltag mit den Anteilen von Briefwahlen zu vergleichen, und das ganze noch in der Zeit mit den entsprechenden Ergebnissen aus dem Jahre 2016, also von der letzten Präsidentschaftswahl zu vergleichen.
Eine wirklich gute Idee, denn man kann mit Recht erwarten, dass Wahlkreise, die aneinander angrenzen, die im Hinblick auf Demographie und die jeweiligen Anteile von Stimmen, die persönlich abgegeben wurden, standardisiert werden, dann, wenn man zeitliche Veränderungen und Veränderungen, die sich seit 2016 in der Demographie ergeben haben, einrechnet, in Relation zueinander dieselben Ergebnisse zeigen, die schon 2016 zu sehen waren.
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