(2023):
Affective partisan polarization and moral dilemmas during the COVID-19 pandemic.
Political Science Research and Methods, 11, Heft 2, S. 429-436.
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Prof. Dr. Simon Munzert
Telefon:
+49-621-181-2842Projekte
B1 Konditionen demokratischen Regierens: Verhalten und Orientierungen von Bürgern
RP9 B2 Kontexte demokratischen Regierens: Politische Institutionen
Veröffentlichungen
(Anmerkung: In der Regel sind auf den Seiten ehemaliger Mitarbeiter/innen nur die am MZES entstandenen Publikationen verzeichnet sowie Publikationen, die nach dem Ausscheiden in Ko-Autorenschaft mit aktiven MZES-Mitarbeiter/innen entstanden sind.)
Beiträge in Zeitschriften
Gschwend, Thomas, Klara Müller, Simon Munzert, Marcel Neunhoeffer und Lukas Stoetzer
(2022):
The Zweitstimme Model: A Dynamic Forecast of the 2021 German Federal Election.
PS: Political Science and Politics, 55, Heft 1, S. 85-90.
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Helbling, Marc, Rahsaan Maxwell, Simon Munzert und Richard Traunmüller
(2022):
The importance of citizenship for deserving COVID-19 treatment.
Humanities and Social Sciences Communications, 9, (article no. 302) e-only.
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Neunhoeffer, Marcel, Thomas Gschwend, Simon Munzert und Lukas Stoetzer
(2020):
Ein Ansatz zur Vorhersage der Erststimmenanteile bei Bundestagswahlen.
Politische Vierteljahresschrift, 61, Heft 1, S. 111-113.
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Stötzer, Lukas F., Marcel Neunhoeffer, Thomas Gschwend, Simon Munzert und Sebastian Sternberg
(2019):
Forecasting Elections in Multiparty Systems: A Bayesian Approach Combining Polls and Fundamentals.
Political Analysis, 27, Heft 2, S. 255-262.
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Munzert, Simon
(2017):
Forecasting elections at the constituency level: A correction-combination procedure.
International Journal of Forecasting, 33, Heft 2, S. 467-481.
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Munzert, Simon, Lukas F. Stötzer, Thomas Gschwend, Marcel Neunhoeffer und Sebastian Sternberg
(2017):
Zweitstimme.org. Ein strukturell-dynamisches Vorhersagemodell für Bundestagswahlen.
Politische Vierteljahresschrift, 58, Heft 3, S. 418-441.
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Herrmann, Michael, Simon Munzert und Peter Selb
(2016):
Determining the effect of strategic voting on election results.
Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 179, Heft 2, S. 583-605.
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Selb, Peter, und Simon Munzert
(2016):
Forecasting the 2013 German Bundestag Election Using Many Polls and Historical Election Results.
German Politics, 25, Heft 1, S. 73-83.
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Web Publications
Cohen, Denis, Nick Baumann und Simon Munzert
(2019):
Studying Politics on and with Wikipedia,
Methods Bites - Blog of the MZES Social Science Data Lab, https://www.mzes.uni-mannheim.de/socialsciencedatalab/article/studying-politics-wikipedia/ mehr
Gschwend, Thomas, Simon Munzert, Marcel Neunhoeffer, Sebastian Sternberg und Lukas F. Stötzer
(2017):
New German election forecast: Merkel’s party will win but lose seats,
The Washington Post: Monkey Cage mehr
Konferenzpräsentationen
Helbling, Marc, Rahsaan Maxwell, Simon Munzert und Richard Traunmüller
(2021):
Does every life count the same? Evidence from a triage experiment.
[15. General Conference of the ECPR, (virtual conference), 30. August bis 03. September 2021]
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Stötzer, Lukas F., Simon Munzert, Thomas Gschwend, Marcel Neunhoeffer und Sebastian Sternberg
(2017):
Forecasting Elections in Multi-party Systems: A Backwards Random-walk Approach.
[11th ECPR General Conference, Oslo, 06. bis 09. September 2017]
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Stötzer, Lukas F., Simon Munzert, Thomas Gschwend, Marcel Neunhoeffer und Sebastian Sternberg
(2017):
Forecasting Elections in Multi-party Systems: A Backwards Random-walk Approach.
[7th Annual General Conference of the European Political Science Association, Milan, 22. bis 24. Juni 2017]
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Stötzer, Lukas F., Simon Munzert, Thomas Gschwend, Marcel Neunhoeffer und Sebastian Sternberg
(2017):
Forecasting Elections in Multi-party Systems: A Backwards Random-walk Approach.
[Invited Talk, University of Amsterdam, 14. September 2017]
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Munzert, Simon
(2016):
Scrutinizing the Myth of Adolf Hitler as a Consummate Campaigner.
[6th Annual General Conference of the European Political Science Association, Brussels, 23. bis 25. Juni 2016]
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Munzert, Simon
(2016):
Using Wikipedia Article Traffic Volume to Measure Public Issue Attention.
[6th Annual General Conference of the European Political Science Association, Brussels, 23. bis 25. Juni 2016]
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