Stimmverhalten: Aufschlüsselung pro Berührungsgruppe #166

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tobias · 2026-04-29T22:41:02+02:00

tobias commented

2026-04-29 22:41:02 +02:00

Folge-Issue zum Stimmverhalten-Feature (siehe Umbrella).

Idee

Analog zur „Pro GWÖ-Wert"-Heatmap (Spalten 1–5 der gwoe_matrix) eine zweite Heatmap pro Berührungsgruppe (Zeilen A–E):

A: Ausgelagerte Betriebe, Lieferant:innen, Dienstleister:innen
B: Finanzpartner:innen, Steuerzahler:innen
C: Politische Führung, Verwaltung, Ehrenamtliche
D: Bürger:innen und Wirtschaft
E: Staat, Gesellschaft und Natur

Pro Antrag: gruppen_score(G) = Ø(rating der Felder G1..G5) für jede Zeile G.
Pro (Fraktion, Gruppe) ein Stimm-Index analog zur Werte-Variante.

Erwartete Aussagen

„CDU stimmt häufiger Anträgen zu, die Lieferant:innen-Effekte adressieren (Gruppe A) als solchen, die das gesellschaftliche Umfeld stärken (Gruppe E)"
Pro Fraktion sieht man, welche Gruppen sie inhaltlich priorisiert

Implementierung

In app/auswertungen.py:

_gruppen_score_for_assessment(matrix) analog zu _wert_score_for_assessment, aber gruppiert nach field[0] (A–E) statt field[-1] (1–5).
aggregate_stimm_index_pro_gruppe(...) analog zu aggregate_stimm_index_pro_wert.

In app/main.py:

GET /api/auswertungen/stimm-index-pro-gruppe

In app/templates/v2/screens/auswertungen.html:

Vierte Sub-Sektion im Stimmverhalten-Tab — fünfte Heatmap; oder die bestehende Pro GWÖ-Wert-Heatmap auf Tabs umstellen (Werte/Gruppen).

Warum nicht in Phase 1?

Bei N=35 Assessments × 5 Gruppen × 5 Fraktionen sind die Zellen zu dünn besetzt. Lohnt sich erst nach Issue #44 Batch-Bewertung.

Folge-Issue zum Stimmverhalten-Feature (siehe Umbrella). ## Idee Analog zur „Pro GWÖ-Wert"-Heatmap (Spalten 1–5 der `gwoe_matrix`) eine zweite Heatmap **pro Berührungsgruppe** (Zeilen A–E): - A: Ausgelagerte Betriebe, Lieferant:innen, Dienstleister:innen - B: Finanzpartner:innen, Steuerzahler:innen - C: Politische Führung, Verwaltung, Ehrenamtliche - D: Bürger:innen und Wirtschaft - E: Staat, Gesellschaft und Natur Pro Antrag: `gruppen_score(G) = Ø(rating der Felder G1..G5)` für jede Zeile G. Pro (Fraktion, Gruppe) ein Stimm-Index analog zur Werte-Variante. ## Erwartete Aussagen - „CDU stimmt häufiger Anträgen zu, die Lieferant:innen-Effekte adressieren (Gruppe A) als solchen, die das gesellschaftliche Umfeld stärken (Gruppe E)" - Pro Fraktion sieht man, **welche Gruppen sie inhaltlich priorisiert** ## Implementierung In `app/auswertungen.py`: - `_gruppen_score_for_assessment(matrix)` analog zu `_wert_score_for_assessment`, aber gruppiert nach `field[0]` (A–E) statt `field[-1]` (1–5). - `aggregate_stimm_index_pro_gruppe(...)` analog zu `aggregate_stimm_index_pro_wert`. In `app/main.py`: - `GET /api/auswertungen/stimm-index-pro-gruppe` In `app/templates/v2/screens/auswertungen.html`: - Vierte Sub-Sektion im Stimmverhalten-Tab — **fünfte** Heatmap; oder die bestehende `Pro GWÖ-Wert`-Heatmap auf Tabs umstellen (Werte/Gruppen). ## Warum nicht in Phase 1? Bei N=35 Assessments × 5 Gruppen × 5 Fraktionen sind die Zellen zu dünn besetzt. Lohnt sich erst nach Issue #44 Batch-Bewertung.

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2026-04-29 22:41:24 +02:00

Auswertung Stimmverhalten × GWÖ — Phase 1 ausgeliefert + Roadmap #165

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2026-04-29 23:00:37 +02:00

feat(#166): Berührungsgruppen-Aufschlüsselung im Stimmverhalten-Tab

tobias commented

2026-04-29 23:01:13 +02:00

Implementiert in commit 79003d6.

Live auf dev: /api/auswertungen/stimm-index-pro-gruppe und Toggle in der 3. Sub-Section des Stimmverhalten-Tabs ("Pro GWÖ-Wert" / "Pro Berührungsgruppe").

AfD-Beispiel (dev-Daten):

Lieferant:innen (A): −2.0
Finanzpartner:innen (B): −3.5
Politische Führung (C): tba
Bürger:innen+Wirtschaft (D): tba
Staat+Gesellschaft+Natur (E): tba

Aussagekraft hängt weiter an der Datenmenge (heute ~19 Anträge mit Vote × Bewertung). Mit Issue #44 Batch-Bewertung wird die Heatmap dichter.

Closing.

Implementiert in commit 79003d6. Live auf dev: `/api/auswertungen/stimm-index-pro-gruppe` und Toggle in der 3. Sub-Section des Stimmverhalten-Tabs ("Pro GWÖ-Wert" / "Pro Berührungsgruppe"). **AfD-Beispiel** (dev-Daten): - Lieferant:innen (A): −2.0 - Finanzpartner:innen (B): −3.5 - Politische Führung (C): tba - Bürger:innen+Wirtschaft (D): tba - Staat+Gesellschaft+Natur (E): tba Aussagekraft hängt weiter an der Datenmenge (heute ~19 Anträge mit Vote × Bewertung). Mit Issue #44 Batch-Bewertung wird die Heatmap dichter. Closing.

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2026-04-29 23:01:13 +02:00

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