Kiezersstromen in Vlaanderen, 2010-2014

Bij de federale verkiezingen van 25 mei 2014 kwamen de N-VA aan Vlaamse zijde en MR en FDF in Wallonië als grootste overwinnaars uit de bus.  Een berekening van de verschuivingen in het stemgedrag toont aan dat het kiezerskorps in beide landsdelen weliswaar volatiel is, maar er kan niet gesproken worden van een politieke aardverschuiving.  Deze laatste vaststelling neemt niet weg dat verschuivingen in het stemmenaantal tussen de partijen, veranderingen in het individueel stemgedrag onderbelicht laten.  Om de volatiteit in het individueel stemgedrag in kaart te brengen, verrichtten Dassonneville en Baudewyns een survey-onderzoek onder 1.224 respondenten van wie het stemgedrag in mei 2014 vergeleken werd met de voorgaande verkiezingen van juni 2010*.

Op basis van deze individuele gegevens kwamen de onderzoekers tot de vaststelling dat meer dan 4 op de 10 kiezers van de ene naar de andere verkiezing van partij wisselen.  Verschuivingen tussen de partijen laten de individuele volatiliteit in het stemgedrag onderbelicht.

Om de kiezersstromen in Vlaanderen te visualiseren, zijn de onderzoeksresultaten van Dassonneville en Baudewyns gevisualiseerd met behulp van een zgn. Sankey-diagram.  Hierbij is gebruik gemaakt van RAWGraphs (https://rawgraphs.io).

M.b.t. de verschuivingen van kiezers tussen de verschillende partijen, valt in eerste instantie te vermelden dat kiezers voor N-VA tussen 2010 en 2014 in ruime mate (73 %) trouw bleven aan de partij terwijl de uitstroom het grootst is voor Vlaams Belang. N-VA wist in 2014 het meest kiezers van andere partijen aan te trekken (Vlaams Belang, CD&V, Open VLD) en opmerkelijk is ook dat heel wat blanco-stemmers voor N-VA kozen. De winst van N-VA kwam veel minder van sp.a en Groen.

* Dassonneville, R. & Baudewyns, P. , Volatiliteit : veel beweging, geen aardverschuiving, SAMPOL, september 2014, pp. 5-16.

Previous
Previous

Spatial data analysis. An introduction to spatial autocorrelation and spatial regression analysis

Next
Next

Point pattern analysis : A tutorial