Jak by volby dopadly bez kroužkování?

Piráti na kroužkování doplatili nejvíce, a tak se o tom hodně mluví. Přišlo mi ale škoda, že jsou to často spíše dojmy. Zkusil jsem si tedy zanalyzovat reálná data.

Stejně jako půlka Česka, i já byl před týdnem přilepený k mobilu a hltal vývoj volebních výsledků. A jakkoli bylo překvapivé poměrně velké vítězství obou koalic (SPOLU a PirSTAN dostaly dohromady 109 hlasů), více se mluvilo o něčem jiném. Piráti – kteří byli před půl rokem považováni za favority těchto voleb – získali ve Sněmovně pouhé čtyři mandáty. Může za to kroužkování, skrze které přední posty většiny krajů obsadili kandidáti STAN.

Následně se napřed Twitter, pak Facebook a pak i všechna další média rozvířila různými teoriemi, proč se to stalo. Zda za to může nespravedlivý systém, naivita Pirátů, nějaký podraz jejich koaličních kolegů, neznalost voličů ohledně volebního systému atd.

Přiznám se, že i mně se nějaké teorie a názory v hlavě urodily. A když se nám něco takového stane, můžeme si tyto vlastní teorie zamilovat a pak je bránit do roztrhání těla. Nebo můžeme zkusit aplikovat kritické myšlení, vědeckou metodu, evidence-based… no zkrátka můžeme zkusit zjistit, jak je to doopravdy. V tomto článku – který vychází tak pozdě, že už jej nemá cenu psát na Seznam Zprávy – popíšu kromě závěrů i svůj postup, třeba to někomu pomůže.

Hypotézy

Začít by se mělo vždy u hypotéz, jinak hrozí, že bude člověk v průběhu hledání upravovat kritéria, aby si potvrdil své dojmy. Já si to sepsal následující otázky:

1. Pomohly ženám preferenční hlasy ve volbách 2021?Pomohly preferenční hlasy kandidátům, kteří podporují manželství pro všechny?

2. Pomohly preferenční hlasy mladým lidem? Pomohly preferenční hlasy vzdělanějším? Podle čeho se kroužkující volič rozhoduje?

3. Co uškodilo Pirátům a vedlo k zisku pouhých čtyř mandátů? Rozumí lidé principu kroužkování?

4. Jak by vypadala sněmovna bez kroužkování?

Sběr dat

Další krok je v našem případě celkem přímočarý. Jediná oficiální shromažďuje ČSÚ na portálu volby.cz, kde najdete jak jmenné přehledy, tak počet postupujících kandidátů z jednotlivých krajů. To pro naši analýzu zatím stačí.

Následuje nejnudnější část, a to příprava a čištění dat. V původní tabulce byl věk, ale gender jsem si musel doplnit sám. Překvapivě k tomu z 99% stačila formulka IF(REGEXMATCH(E3,"(ová |ná |ká )"),"žena","muž") 😁 Jsem velký obhájce toho, aby si ženy vybraly jméno bez přechýlené koncovky, ale zrovna tady jsem byl rád, že to zafungovalo.

• Data si můžete stáhnout zde ve formátu CSV, pokud v nich najdete chybu, dejte mi prosím vědět.

Dále jsem u každého kandidáta automaticky spočítal počet titulů (některé obskurní se asi nezapočítaly), vyhledal, zda a jak o nich referoval web jsmefer.cz a pak jsem spočítal, zda by se kandidát dostal do Sněmovny v případě, že by preferenční hlasy neexistovaly (respektive kdyby do voleb nijak nezasáhly).

Sněmovna bez preferenčních hlasů

Přibližně šestina poslanců vděčí za své zvolení právě preferenčním hlasům:

Různé strany byly tímto kroužkováním “postiženy” různě. Nejvíce na tom – jak už všichni víme – tratili Piráti, místo 26 mají jen 4 poslance. Z toho těžili kandidáti za STAN, mají 33 křesel místo jedenácti, které by měli, kdyby se zachovalo pořadí na kandidátkách. U ostatních tří koaličních stran jsou rozdíly menší: KDU si polepšilo o 6 křesel na úkor TOP09 a ODS. SPD a ANO šly do voleb samostatně, takže přestože u nich kroužkování tak mírně zasáhlo, nemá to logicky vliv na poměr sil.

Protože ale máme tato data o “Sněmovně bez kroužků”, pojďme se podívat, čím se “zakroužkovaní” liší od “vykroužkovaných”.

• kroužkování vyřadilo mladší lidi (průměr 41 let) na úkor starších (průměr 47,8 let)

• kroužkování vyneslo vzhůru vzdělanější (průměr 1,1 titulu oproti 0,8 titulu)

Co se týče pozice na původní kandidátce, je to trochu jinak, než by člověk čekal. Všichni známe medializované případy, kdy do čela skočí někdo třeba z posledního místa. Ale bez kroužkování by do Sněmovny nepostoupil třeba Lukáš Vlček, přestože byl dvojka kandidátky na Vysočině.

Kroužkovat je potřeba i přední místa

Tím se dostáváme k ověření jednoho z častých narativů: Piráti nekroužkovali lidi na předních místech, protože brali kandidátku jako danou, naopak voliči STAN kroužkovali i na předních místech. Data ale tuto hypotézu nepotvrzují:

Nepotvrdilo se, že by voliči Pirátů nedávali hlasy lidem vepředu. Dávali. Ale voliči STAN podporovali “své” lidi mnohem více hlasy. Je to mimochodem něco, co bylo zcela předvídatelné a už v lednu 2021 se o tom mluvilo (EDIT: opravil jsem popis odkazu).

Jistě, po bitvě je každý generál, ale toto jsou data, která byla k dispozici i před bitvou. Jak fungují preferenční hlasy všichni věděli, statistiky o minulých výsledcích byly veřejně k dohledání a Piráti si dokonce vypracovali interní studii:

Vyplynulo to z analýzy, kterou vypracoval pirátský poslanec Vojtěch Pikal.„Například v Libereckém kraji při zisku 26 procent hlasů vychází, že je k překroužkování potřeba 3 tisíce kroužků, a to je počet, který je obecně dosažitelný,“ uvedl pro Seznam Zprávy Pikal.

Takže o “překroužkování” se vědělo, mechanismus byl známý, data také. Takže jakkoli smutku Pirátů, kteří se do Sněmovny nedostali, rozumím, nějaké nářky mi v tomto kontextu nepřijdou na místě.

Ze zvědavosti jsem si vyzkoušel, zda by si Piráti vedli lépe, kdyby měl PirSTAN celkově lepší volební výsledek. No, o moc lepší to není. Kdyby koalice Pirátů a STANu dostala 71 poslanců (tolik, co SPOLU), rozdělili by si křesla následovně:

Jinými slovy, nešlo by o takové fiasko na procenta, ale pořád by STAN o velké množství poslanců. To je důsledek kroužkovacího systému a všechny budoucí koalice s tím budou snad již počítat.

Podle čeho lidé kroužkovali?

Když už jsem ta data nasbíral, podíval jsem se ještě, co kandidátovi pomohlo v tom, aby získal více preferenčních hlasů. V první řadě to bylo umístění na listině: čím výše bylo jméno, tím více hlasů dostalo.

Zajímavé je, že trendu se vymyká číslo 7. Lze to vysvětlit pověrčivostí, a to ve dvou směrech: lidé kroužkovali šťastnou sedmičku a nebo si někteří silní kandidáti prosadili sedmičku jako své číslo na kandidátce, tipuji spíše to první.

EDIT: Odlišná je také poslední pozice, což je na každé kandidátce jiné číslo, takže se to neprojeví na celkovém přehledu, jak správně upozornil @lunruj. Doplnil jsem si tedy sloupec pro počítání kantil (pětina, ve které leží původní pozice) a sloupeček jen pro identifikování poslední pozice.

U poslední pozice se opravdu projevuje mírný nárůst (mají průměrně více, než je průměr posledních 40 % míst kandidátky). Toto se potvrdilo napříč spektrem. Je to spíš zajímavost, do Sněmovny se z posledního místa dostal jen Radim Holiš z ANO/Zlínský kraj.

EDIT 2: Jak si všiml @HuJirui, na sedmém místě byli častěji kandidáti STAN, kteří byli v kroužkování oblíbenější, a to ovlivnilo i výraznou oblibu čísla sedm.

Sedmé místo je první, na kterém převažují kandidáti STANu nad Piráty. Zajímavé je střídání Pir/STAN od místa 27, to asi někdo dělal v Excelu více kandidátek najednou…

Jakékoli další analýzy proto musíme rozlišovat podle pořadí, jinak hrozí, že bude pořadí hrát roli jako “neviditělný” faktor. Třeba kdyby na předních místech byli hlavně muži, zjistili bychom, že muži v průměru získali více preferenčních hlasů. Porovnáváme-li ale muže z první pětice s ženami z první pětice atd., zjistíme, že ženy dostaly na všech pozicích více preferenčních hlasů.

Na základě dat lze tedy říci, že voliči skutečně dávali na podobných pozicích preferenční hlasy častěji ženám než mužům. Největší rozdíl byl u PirSTANu a ANO.

Vzdělání hrálo svou roli, ale spíše u lidí dále na kadidátce. Tady už se ale velmi špatně odlišuje, zda vzdělání (měřeno jako počet titulů, což je samo o sobě velmi špatné měřítko) hrálo roli při umístění na kandidátce. Žádnou významnou roli nesehrálo, zda kandidát podporoval či nepodporoval manželství pro všechny, jak to zaznamenala iniciativa jsmefer.cz.

Rekapitulace

Nejvíc jsem se spletl u věku. Odhadoval jsem, že lidé budou častěji kroužkovat mladší lidi. To se ale na datech moc nepotvrdilo, svůj vliv to mělo, ale mnohem menší, než jsem čekal.

Ukazuje to, že člověk zkrátka nemůže podle sebe posuzovat chování ostatních. Když jsou k dispozici data, je mnohem lepší dát své dojmy do kontrastu s něčím, co se dá měřit. A pak nastává ten těžší úkol: přijmout, že data nám říkají něco, co nechceme slyšet.