Hogyan készül a Választási Előrejelző 2026 előrejelzése?
A Választási Előrejelző 2026 egy matematikai modell alapú előrejelző rendszer, amely nyilvánosan elérhető közvélemény-kutatási adatokat, a 2024-es EP választás megyei eredményeit és statisztikai módszereket kombinál a 2026-os országgyűlési választás kimenetelének becsléséhez.
Fontos: Ez nem hivatalos választási előrejelzés. A modell kizárólag nyilvános adatokon alapul, és tájékoztató jellegű.
Az alábbi nyilvánosan elérhető kutatóintézetek adatait használjuk, amelyek a Wikipédián és saját honlapjaikon is elérhetők:
A 2024. júniusi európai parlamenti választás hivatalos, megyei szintű eredményei szolgálnak az OEVK-szintű becslés kiindulópontjaként. Ezt a Nemzeti Választási Iroda nyilvános adataiból származtatjuk.
A 106 egyéni választókerület (OEVK) határait és elnevezéseit nyilvánosan elérhető GeoJSON adatbázisból használjuk.
A különböző kutatóintézetek eredményeit súlyozott átlaggal vonjuk össze. A súlyozás három tényezőt vesz figyelembe:
A frissebb kutatások nagyobb súlyt kapnak. A súly exponenciálisan csökken az idő múlásával:
A nagyobb mintán alapuló kutatások megbízhatóbbak, ezért nagyobb súlyt kapnak:
A kormányközeli kutatóintézetek (Századvég, Nézőpont) szisztematikusan magasabban mérik a Fideszt. Ezt korrekciós tényezővel kompenzáljuk:
| Kategória | Súlyozó | Példák |
|---|---|---|
| Független | 1.0 | Median, Publicus, IDEA |
| Kormányközeli | 0.75 | Századvég, Nézőpont |
A 106 egyéni választókerület eredményét az alábbi lépésekben becsüljük:
Kiindulásként a 2024-es EP választás megyei eredményeit használjuk. Minden OEVK a megyéjének eredményét kapja kiindulópontként.
A friss közvélemény-kutatási átlaggal módosítjuk az EP 2024 eredményeket. A „swing" az EP eredmény és a jelenlegi közvélemény-kutatási átlag különbsége:
A 0.7-es szorzó azt tükrözi, hogy az országos trendek nem teljesen egyenletesen érvényesülnek minden körzetben.
Bizonyos régiókban a Fidesz történelmileg erősebb vagy gyengébb az országos átlagnál. Ezt regionális szorzóval korrigáljuk:
| Régió | Szorzó | Magyarázat |
|---|---|---|
| Budapest | 0.85 | Fővárosi ellenzéki fölény |
| Pest megye | 0.95 | Enyhe ellenzéki fölény |
| Borsod, Szabolcs | 1.05 | Fidesz fellegvár |
| Békés, Hajdú | 1.02 | Enyhe Fidesz-előny |
| Országos átlag | 1.0 | Nincs korrekció |
Ismert, erős jelöltek (pl. miniszterek, államtitkárok) körzeteiben a Fidesz 1-5%-os bónuszt kap. Visszatérő ellenzéki képviselők körzetében az ellenzék 10-30%-os relatív bónuszt kap.
A magyar választási rendszer vegyes: 106 egyéni körzet (OEVK) és 93 listás mandátum, összesen 199 parlamenti hely.
Minden OEVK-ban az a jelölt nyer, aki a legtöbb szavazatot kapja (relatív többségi rendszer, egy forduló).
A vesztes jelöltek szavazatai és a győztes "felesleges" szavazatai (a második helyezett szavazatain felüli rész) töredékszavazatként a pártlistára kerülnek.
A 93 listás mandátumot a módosított D'Hondt (legnagyobb maradék) módszerrel osztjuk el. Csak az 5%-os küszöböt átlépő pártok kaphatnak listás mandátumot.
A levélben szavazó (határon túli) választók ~260 000 szavazattal járulnak hozzá, amelyből becslésünk szerint ~250 000 a Fidesz-KDNP-re és ~50 000 a TISZA-ra érkezik. Ez a listás mandátumelosztásba számít bele.
A Google Gemini AI modellt használjuk kiegészítő elemzéshez, amely a nyers adatokból szöveges összefoglalót, forgatókönyveket és kontextuális elemzést készít magyar nyelven. Az AI elemzés kizárólag a rendszer által számított adatokon alapul.
A rendszer 30 percenként frissíti automatikusan az adatait. Az új közvélemény-kutatások megjelenésekor a modell automatikusan újraszámolja az előrejelzést.
Hibahatár: Az egyéni körzetek becslésénél ~5-8%-os hibahatárral számolunk, a listás eredménynél ~2-3%-os hibahatárral. A mandátumbecslés összesített hibahatára ~15-25 mandátum.
Ez az oldal kizárólag tájékoztató jellegű. Nem hivatalos választási előrejelzés, nem minősül politikai reklámnak, kampánytevékenységnek vagy közvélemény-kutatásnak. Az itt közölt adatok nyilvánosan elérhető forrásokból származnak és matematikai modellezésen alapulnak. A szerkesztők nem vállalnak felelősséget az előrejelzés pontosságáért.