Auf Kabinettwatch.de gibt es ein tagesaktuelles Kabinett-Radar, das zeigt, wer für ein Ministeramt gehandelt wird. Die Daten stammen aus einer umfangreichen Medienanalyse. Zudem bildet ein Ressort-Radar ab, welche Ministerien besonders strittig zwischen und innerhalb der Parteien sind, also welche Personen für welches Ministerium gehandelt werden.
Mithilfe wissenschaftlicher Vorhersagemodelle zeigen Prof. Dr. Julia Fleischer und ihr Mitarbeiter Dr. Markus Seyfried die tagesaktuellen Wahrscheinlichkeiten dafür, ob die gehandelten Personen auch tatsächlich Ministerin oder Minister im Bundeskabinett werden. Diese Vorhersagemodelle basieren auf politikwissenschaftlichen Erkenntnissen zu Verhandlungen über Ressorts und Personal nach Bundestagswahlen sowie auf Forschungsergebnissen der Verwaltungswissenschaft zu Dynamiken von Ressortzuschnitten und der Binnenorganisation von Bundesministerien.
Prof. Dr. Julia Fleischer dazu: "Unser Vorhersagemodell funktioniert. Wir haben die Verhandlungen seit 1980 analysiert und die relevanten Erfolgsfaktoren identifiziert. Die Zusammensetzung vergangener Kabinette konnten wir mit einer Wahrscheinlichkeit von bis zu 83 Prozent erklären. Diesmal nutzen wir das Modell zur Prognose und veröffentlichen unsere Erkenntnisse."
Dr. Markus Seyfried: "In diesem Jahr wird es besonders schwierig, eine Prognose abzugeben. Mit Jamaika haben wir eine völlig neue Konstellation, das wird eine Herausforderung für unser Modell."
Prof. Dr. Julia Fleischer und Dr. Markus Seyfried befassen sich in ihrer Forschung mit Fragen der modernen Regierungslehre. Fleischer führt derzeit unter anderem ein Projekt zu Ressortzuschnitten und Ressortorganisation in Deutschland, Großbritannien, Frankreich und den Niederlanden durch, das von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird. Außerdem leitet sie Teilprojekte in einem EU-Forschungsverbund zur digitalen Transformation des Regierens (TROPICO – Transforming into Open and Collaborative Governments), gefördert im Programm Horizont 2020 der Europäischen Kommission.
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