Eine Studie zu schwedischen Wahlthemen fand bei sechs KI-Modellen keine klare Präferenz für eine einzelne Parlamentspartei. Die Antworten unterschieden sich jedoch je nach Modell, Thema und Schreibaufgabe. Untersucht wurde politische Textgenerierung im Umfeld der schwedischen Parlamentswahl 2026, nicht das Wahlverhalten von Menschen.
Was der Parteienvergleich ergab
Die Forschenden verglichen die Modellantworten mit den Positionen der acht schwedischen Parlamentsparteien. Die Sozialdemokraten lagen den Profilen aller sechs Modelle am nächsten. Nach einer Korrektur für Mehrfachvergleiche waren die Unterschiede zwischen den Parteidistanzen innerhalb der einzelnen Modelle jedoch nicht statistisch signifikant. Die Nähe zu einer Partei ist daher kein statistisch belastbarer Hinweis auf eine Unterstützung durch die Modelle.
So war der Test aufgebaut
Die Forschenden kombinierten politische Thesen mit Schreibvorlagen und verschiedenen Formulierungen der Aufforderung. Jede der sechs Modellvarianten erhielt 24.717 Prompts. Insgesamt entstanden 148.302 Antworten.
| Untersuchungsmerkmal | Umfang |
| Getestete Modelle | Claude, DeepSeek, Gemini, Mistral, ChatGPT und Grok |
| Politische Thesen | 107 schwedische politische Themen |
| Schreibvorlagen | 77 Vorlagen für unterschiedliche Textaufgaben |
| Prompt-Formulierungen | Neutral, positiv und negativ formulierte Aufforderungen |
| Prompts je Modell | 24.717 |
| Antworten insgesamt | 148.302 |
| Vergleich | Positionen von acht schwedischen Parlamentsparteien |
Die drei Prompt-Formulierungen beschreiben, wie die Forschenden eine Aufgabe an ein Modell richteten. Sie sind nicht mit den Eigenschaften der erzeugten Texte gleichzusetzen. Die Aufgaben umfassten unter anderem Analysen, Argumentationen, Meinungsbeiträge und Beiträge für soziale Medien. Das Paper auf arXiv beschreibt den Versuchsaufbau und die Ergebnisse.
Welche Unterschiede die Modelle zeigten
Claude, DeepSeek, Gemini und Mistral zeigten ähnliche Profile. ChatGPT erzeugte häufiger neutrale oder ambivalente Texte. Grok wich bei den Themen Migration, Kriminalität und Geschlecht am stärksten von den anderen Profilen ab.
Die Forschenden berichteten außerdem, dass die Modelle Aufforderungen, ausdrücklich für oder gegen einen Vorschlag zu argumentieren, weitgehend befolgten. Die Ergebnisse beschreiben damit politische Texte unter bestimmten Aufgabenstellungen. Sie liefern keine allgemeine Rangliste der politischen Ausrichtung von Chatbots.
Die Studie untersuchte weder fortlaufende Gespräche mit vorherigem Nutzerverlauf noch, ob Antworten die Wahlentscheidung von Menschen beeinflussten.
