Parteien legen den Wählern, aber auch potentiellen Koalitionspartnern, mit ihren Wahlprogrammen vor jeder Wahl ihre Politikvorstellungen zu verschiedenen Themenbereichen vor. In diesem Arbeitspapier werden die Politikangebote der im Deutschen Bundestag vertretenen Parteien im Zeitraum von 1976 bis 2009 untersucht. Dazu verwenden wir den R-Algorithmus Wordfish (Slapin und Proksch 2008) zur automatischen Analyse der Wahlprogrammtexte auf Basis der Worthäufigkeiten. Für die getrennte Analyse verschiedener Politikfelder werden die Wahlprogrammtexte vor der Analyse mit Wordfish anhand der Überschriften manuell in verschiedene Politikfelder eingeteilt. Zunächst analysieren wir allerdings die gesamten Wahlprogrammtexte, um die Parteien auf einer allgemeinen Politikdimension zu verorten. Gleichzeitig wenden wir den Wordfish-Algorithmus aber auch, analog zur ursprünglichen Anwendung auf Worthäufigkeiten, auf die Kategorienhäufigkeiten der CMP-Codierung der Bundestagswahlprogramme an (Budge, Klingemann et al. 2001; Klingemann, Volkens et al. 2006). Dadurch können wir die Anwendung von Wordfish zur Konstruktion einer allgemeinen Gesamtskala erfolgreich validieren. Um unsere nur auf den Überschriften basierende Aufteilung des Textes auf verschiedene Politikfelder zu überprüfen, weisen wir auch die Aussagencodierung nach den 56 CMP-Kategorien unseren Politikfeldern zu und überprüfen an den Bundestagswahlprogrammen von 2009 die Übereinstimmung zwischen Kategorien- und Überschriftencodierung. Auch wenn die Übereinstimmung nicht perfekt ist, bestätigen die Ergebnisse die Angemessenheit der Verwendung von Überschriften als Indikatoren für den Inhalt der nachfolgenden Textpassagen. In einem weiteren Schritt überprüfen wir die Übereinstimmung unserer sozioökonomischen und gesellschaftspolitischen Skalen mit auf den CMP-Daten basierenden Fremdskalen und erzielen auch hier überzeugende Ergebnisse.
Insgesamt zeigt unser Papier eine effiziente Möglichkeit der Konstruktion politikfeldspezifischer Parteipositionen mit dem R-Algorithmus Wordfish auf. Gleichzeitig wird aber auch anschaulich dargestellt, wie wichtig es ist, die speziellen Analysebedingungen an die jeweilige Fragestellung anzupassen, um valide Ergebnisse zu erhalten.