Zwischen dem 3. und 9. Juli 2017 war es schließlich so weit. Wahllokale waren während dieser Tage in allen Filderstädter Stadtteilen eingerichtet, vor allem in den Schulen, da dort die Möglichkeit bestand, die Computer der PC-Räume für die Online-Abstimmung zu nutzen. Wer sich von den 10.000 zufällig ausgewählten Bürgerinnen und Bürgern ab 16 Jahren an dem Wahlexperiment beteiligen wollte, konnte sich vorab eine Informationshomepage ansehen, auf der die Wahlthemen ausführlich erläutert wurden. Die Teilnehmer spiegelten übrigens weitgehend den Alters-Bevölkerungsschnitt von Filderstadt wider, auch waren 51,5 Prozent Frauen und 48,6 Prozent Männer.
Im Wahllokal bekamen die Probanden einen Wahlschein vorgelegt, auf dem sie bestimmte, für sie wichtige Themen der einzelnen Parteien auswählen konnten. Jeder Wähler hatte insgesamt 30 Stimmen, für ein Thema konnte er bis zu drei Stimmen vergeben. Alle Parteien konnten 15 Themen auflisten.

Befürchtungen, die für die Wahl eigesetzte Technik könnte die zufällig ausgewählten Wählerinnen und Wähler überfordern, erwiesen sich als unbegründet. Durch den unerwartet großen Ansturm auf die Wahllokale kam es in Spitzenzeiten sogar zu längeren Wartezeiten. „Wir bedauern sehr, dass wir auf die Schnelle keine größeren Kapazitäten zur reibungslosen Abwicklung des Wahlexperiments bereitstellen konnten“, sagt Filderstadts Referent für Bürgerbeteiligung, Thomas Haigis. Das Wahlexperiment über eine ganze Woche laufen zu lassen, hatte einen positiven Nebeneffekt. Viele Wählerinnen und Wähler nutzten noch in den Wahllokalen die Gelegenheit, sich intensiv vor und nach der Wahl über die Zukunft der lokalen Demokratie zu unterhalten und lieferten somit einen weiteren Beitrag zur politischen Kultur der Stadt Filderstadt.

Noch in den Wahllokalen wurden die Probanden zusätzlich noch vor und nach dem Wahlvorgang zu ihrer Meinung über die verschiedenen Wahlverfahren befragt. Zudem wurden sie gebeten, Angaben zu ihrer politischen Beteiligung, zu ihrem politischen Selbstbild und zu ihren sozioökonomischen Daten zu machen. Diese Daten wurden vollständig anonymisiert.