Kann ein Algorithmus die Zukunft eines Politikers vorhersagen, nur indem er seine Tweets analysiert? | Karina Petrova, PsyPost Ein neues statistisches Modell hat erfolgreich Mitglieder des US-Kongresses in verschiedene politische und legislative Gruppen eingeteilt, basierend ausschließlich auf ihren Interaktionsmustern auf der Social-Media-Plattform X. Veröffentlicht im Journal of Computational and Graphical Statistics, identifizierte die Studie auch eine kleine Anzahl von Ausreißern, deren Online-Verhalten Anzeichen für Ambitionen auf höhere Ämter zu signalisieren schien. Politiker nutzen öffentliche Plattformen, um ihre Prinzipien und politischen Positionen den Wählern zu kommunizieren. Über formelle Erklärungen hinaus pflegen viele auch eine persönliche Marke durch ihre Sprach- und Stilwahl. Da ein großer Teil der politischen Kommunikation mittlerweile online stattfindet, haben Forscher untersucht, wie gewählte Amtsträger sich positionieren, indem sie strategisch mit anderen in ihrer Koalition assoziieren. Die neue Studie wurde von Benjamin Leinwand, einem Assistenzprofessor für mathematische Wissenschaften am Stevens Institute of Technology, und Vince Lyzinski, einem Mathematikprofessor an der University of Maryland, durchgeführt. Sie sind auf Netzwerkwissenschaft spezialisiert, ein Bereich, der die Verbindungen innerhalb komplexer Systeme analysiert. Sie wollten herausfinden, ob ein Modell die zugrunde liegende Struktur eines politischen Netzwerks deduzieren könnte, indem es nur die Interaktionen beobachtet, ohne Informationen über politische Zugehörigkeiten oder in welche Kammer des Kongresses ein Mitglied gehört, zu erhalten. Um die soziale Landschaft des Kongresses zu verstehen, benötigten die Forscher ein Werkzeug, das das komplexe Netz von Online-Interaktionen kartieren kann. Im Kern versucht jedes solche statistische Modell, einen einfachen Wert für jedes Paar von Individuen zu berechnen: die Wahrscheinlichkeit, dass sie sich verbinden. Dies erzeugt einen Plan des Netzwerks, der zeigt, welche Verbindungen wahrscheinlich sind und welche nicht. Einige weit verbreitete Netzwerkmodelle nähern sich dieser Aufgabe, indem sie einige Schlüsselfaktoren kombinieren. Zum Beispiel könnte ein Modell die Wahrscheinlichkeit einer Verbindung schätzen, indem es den individuellen "Geselligkeits"-Wert einer Person mit einem Wert multipliziert, der darstellt, wie interaktiv ihre Gruppe ist. Diese Methode funktioniert in vielen Szenarien gut, kann jedoch in Netzwerken mit extremen Variationen versagen. Das Problem tritt in dicht verbundenen Gemeinschaften auf, in denen einige Individuen außergewöhnlich aktiv sind. In solchen Fällen könnte das Modell diesen aktiven Personen sehr hohe Geselligkeitswerte und ihrer Gruppe einen hohen Interaktionswert zuweisen. Wenn diese hohen Werte multipliziert werden, kann die resultierende Wahrscheinlichkeit 1 oder 100 Prozent überschreiten. Dies ist eine mathematische Unmöglichkeit, die signalisiert, dass das Modell die zugrunde liegenden sozialen Dynamiken nicht genau darstellt. Das neue Modell, das von Leinwand und Lyzinski entwickelt wurde, basiert auf einer anderen mathematischen Grundlage, die speziell entwickelt wurde, um dieses Problem zu vermeiden. Seine internen Berechnungen sind so konstruiert, dass sie garantieren, dass die endgültige Ausgabe für jedes Paar von Politikern immer eine gültige Wahrscheinlichkeit ist, eine Zahl zwischen 0 und 1. Dies stellt sicher, dass das Modell eine kohärente und logische Karte des Netzwerks erzeugt, selbst in seinen aktivsten und komplexesten Regionen. Über die Vermeidung von Fehlern hinaus bietet dieser neue Ansatz größere Flexibilität. Er geht nicht davon aus, dass die Muster der Verbindung im gesamten Netzwerk gleich sind. Zum Beispiel könnten einige Modelle implizit annehmen, dass die sozial aktivsten Mitglieder einer Gruppe am wahrscheinlichsten mit den aktivsten Mitgliedern einer anderen Gruppe in Verbindung stehen. Das neue Modell kann jedoch komplexere Muster erkennen. Es könnte beispielsweise eine Situation finden, in der moderate Mitglieder zweier verschiedener politischer Parteien häufig interagieren, während die parteiischsten Mitglieder dieser gleichen Parteien sehr wenig interagieren. Es kann auch erkennen, dass die Neigung eines Individuums, Verbindungen zu bilden, je nach der Gemeinschaft, mit der es interagiert, variieren kann, was ein detaillierteres und realistischeres Bild der politischen Kommunikation bietet. Mit diesem Modell analysierten Leinwand und Lyzinski die öffentliche Aktivität von 475 Mitgliedern des 117. US-Kongresses. Ihr Datensatz umfasste jedes Mitglied, das während eines viermonatigen Zeitraums, vom 9. Februar 2022 bis zum 9. Juni 2022, mindestens 100 Tweets gepostet hatte. Das Modell definierte eine Verbindung zwischen zwei Politikern, wenn einer von ihnen während dieses Zeitraums den anderen getweetet oder retweetet hatte. "Wir nennen zwei Personen 'verbunden', wenn einer in dem Paar den anderen während dieses Zeitraums getweetet oder retweetet hat", erklärte Leinwand. Das Modell erhielt keine Informationen über die Partei eines Politikers, seine Kammer oder seine politischen Positionen. Es wurde beauftragt, die 475 Individuen nur basierend auf dem Netz ihrer digitalen Verbindungen in Gruppen einzuteilen. Das Modell identifizierte drei Hauptgemeinschaften. Diese algorithmisch definierten Gruppen fielen entlang bekannter politischer Linien. Die erste Gruppe bestand fast ausschließlich aus Senatoren. Die zweite Gemeinschaft bestand hauptsächlich aus demokratischen Mitgliedern des Repräsentantenhauses, und die dritte setzte sich größtenteils aus republikanischen Mitgliedern des Hauses zusammen. Die Analyse zeigte, dass Politiker innerhalb dieser drei Gruppen dazu neigten, am häufigsten mit Mitgliedern ihrer eigenen Gemeinschaft zu interagieren. "Republikanische Kongressabgeordnete sprachen viel untereinander, und demokratische Kongressabgeordnete sprachen viel untereinander, obwohl demokratische Kongressabgeordnete etwas eher mit Senatoren interagierten als ihre republikanischen Kollegen", sagte Leinwand. Er bot eine mögliche Erklärung für dieses Muster an. Zum Zeitpunkt der Beobachtung hatten die Demokraten die Mehrheit im Senat. Daher könnte man sich vorstellen, dass demokratische Kongressabgeordnete motiviert sein könnten, die Botschaften der Senatsführung zusätzlich zu ihren Verbündeten im Haus zu verstärken, fügte er hinzu. Während das Modell die überwiegende Mehrheit der Politiker korrekt kategorisierte, fand es auch einige, die sich nicht dem typischen Verhalten ihrer Gruppe anpassten. Von den 475 Mitgliedern verhielten sich 463 wie die anderen in ihren jeweiligen Gemeinschaften. Die verbleibenden 12 Individuen wurden als "Ausnahmen" klassifiziert, weil ihre Interaktionsmuster eher denen einer anderen Gruppe ähnelten. "Es scheint, als ob bestimmte demokratische Kongressabgeordnete mehr mit Senatoren sprachen, und bestimmte republikanische Kongressabgeordnete mehr mit Senatoren sprachen", sagte Leinwand. "Und basierend auf ihren Interaktionsmustern verhielten sie sich wie jemand aus der anderen Gruppe. Sie tweeteten auch an Senatoren, anstatt nur an ihre eigenen Kongressabgeordneten zu tweeten." Ein genauerer Blick auf diese 12 Ausnahmen offenbarte ein vielversprechendes Muster. Zwei der Kongressabgeordneten, die vom Modell als Senatorenähnlich eingestuft wurden, gewannen später Senatswahlen. Peter Welch, ein Demokrat aus Vermont, wurde 2022 in den Senat gewählt, und Andy Kim, ein Demokrat aus New Jersey, gewann 2024 sein Senatsrennen. Eine dritte Ausnahme, die vom Modell identifiziert wurde, Chris Pappas aus New Hampshire, ist derzeit ein Kandidat für den Senat. Eine vierte, David Trone aus Maryland, trat 2024 erfolglos für den Senat an. "Das, was mir auffällt, ist, dass wir 475 Mitglieder haben, und 463 von ihnen korrekt gruppiert sind", sagte Leinwand. "Und von diesen 12 Ausnahmen endeten zwei in der Gruppe, in die unser Modell dachte, dass sie zugeordnet werden sollten." Diese Beobachtung deutet darauf hin, dass das Modell subtile Verhaltensänderungen erkennen könnte, die größeren Karrierebewegungen vorausgehen. Das bedeutet nicht, dass einfaches Twittern an Senatoren ein Weg zum Gewinn eines Senatssitzes ist. Leinwand schlägt jedoch vor, dass eine gezielte Kommunikationsstrategie im Spiel sein könnte. "Sie haben öffentliche Jobs, also vermute ich, dass sie oft strategisch twittern, insbesondere wenn sie andere Mitglieder des Kongresses einbeziehen", sagt er. "Ich denke, wenn Sie sich auf eine bestimmte Weise positionieren, wenn Sie anfangen, mit Senatoren auf X zu interagieren, könnten Sie von den Wählern als senatorialer wahrgenommen werden." Die Forscher weisen darauf hin, dass ihre Studie einen explorativen Ansatz verwendete, der darauf abzielt, Muster in den Daten zu suchen. Um definitivere Schlussfolgerungen über politische Strategien und deren Auswirkungen zu ziehen, wären andere analytische Methoden erforderlich. Dennoch deuten die Ergebnisse auf die reichhaltigen Informationen hin, die in der Architektur unserer Online-Interaktionen eingebettet sind. Wie Leinwand hinzufügt: "Ich nehme an, dass bestimmtes Verhalten eine bestimmte Absicht verrät." Mehr lesen:

U.S. Senatsversuch, das "No Coffee Tax Act" schnell zu verabschieden, abgelehnt | Nick Brown, Daily Coffee News Während die Kaffeepreise in den USA weiter steigen, scheiterte ein Versuch im US-Senat, das parteiübergreifende "No Coffee Tax Act" schnell zu verabschieden, gestern, als ein einzelner republikanischer Senator Einspruch erhob. Auf dem Senatsboden bat Senatorin Catherine Cortez Masto (D-Nev.) um einstimmige Zustimmung — ein Verfahren, das es ermöglicht, unkontroversielle Gesetze ohne namentliche Abstimmung zu verabschieden — um das No Coffee Tax Act zu verabschieden, das sie zusammen mit Senator Rand Paul (R-Ky.) verfasst hat. Ein Video der Sitzung zeigt Senator Mike Crapo (R-Idaho), den republikanischen Vorsitzenden des Senatsausschusses für Finanzen, der Einspruch erhebt. Der Schritt sendet das Gesetz zurück auf die Ausschussebene, wo es auf weitere Überlegungen warten wird. Die vorgeschlagene Gesetzgebung ist Teil eines umfassenderen Vorstoßes von Gesetzgebern und Branchenvertretern, Kaffee von Präsident Donald Trumps "gegenseitigen Zöllen" — Gebühren, die von US-Importeuren gezahlt werden — auf importierte Waren auszunehmen. Die Zölle auf Waren aus fast allen kaffeproduzierenden Ländern liegen derzeit zwischen 10% und 50%, wobei der Zoll von 50% auf Brasilien einen überproportionalen Einfluss auf den US-Kaffeemarkt hat. In der Zwischenzeit steigen die Preise in Cafés und Supermärkten weiter. Im September erreichte der durchschnittliche Supermarktpreis für ein Pfund gerösteten, gemahlenen Kaffee 9,14 USD, was einem Anstieg von 41% im Vergleich zum Vorjahr entspricht, während der breite Kaffeekursindex des Bureau of Labor Statistics im Jahresvergleich um 18,9% gestiegen ist, was die allgemeine Inflation bei Lebensmitteln und Getränken weit übertrifft. Das No Coffee Tax Act fordert, dass Kaffee von Zöllen ausgenommen wird, da die Vereinigten Staaten Kaffee nicht in einem Maßstab produzieren können, der notwendig ist, um die inländische Nachfrage zu decken. Die Kaffeeproduktion in Hawaii und Puerto Rico zusammen macht weniger als 1% der US-Nachfrage nach grünem Kaffee aus. "Ich weiß, dass verantwortungsvolle, gezielte Zölle auf unsere Gegner gut für amerikanische Arbeiter und unsere nationale Sicherheit sein können. Es gibt einen klugen Weg, dies zu tun, aber unsere Kaffeesteuer zu erheben und die Preise für Amerikaner zu erhöhen, ist es nicht", sagte Cortez Masto auf dem Senatsboden. In seinem Einspruch argumentierte Crapo gegen den Senat, "einmalige Ausnahmen" für bestimmte importierte Waren "isoliert von einer größeren Verhandlungsstrategie und breiteren Interessen der Stakeholder" zu machen. Crapo verwies auf die Ausnahmen für Kaffee durch umfassendere jüngste Handelsabkommen mit Kambodscha und Malaysia, obwohl diese Länder zusammen weniger als ein Zehntel von 1% des weltweiten Kaffees produzieren, laut USDA-Statistiken.

Tesla-Aktionäre genehmigen Musks 1 Billion Dollar Gehaltspaket | Eric Revell, FoxBusiness Tesla-Aktionäre genehmigten Musks Gehaltspaket mit 75 % Zustimmung Tesla-Aktionäre stimmten am Donnerstag für die Genehmigung des 1 Billion Dollar Gehaltspakets von CEO Elon Musk, das das größte Vergütungsprogramm für Führungskräfte in der Geschichte ist. Die Aktionäre stimmten auf der Jahreshauptversammlung des Unternehmens in Austin, Texas, mit 75 % für das historische Vergütungspaket. Im Rahmen des Vergütungsplans, der im September vorgeschlagen wurde, würde Musk bis zu etwa 12 % der Tesla-Aktien erhalten, die bestimmten Einschränkungen unterliegen und etwa 1 Billion Dollar wert wären, wenn Tesla eine Marktkapitalisierung von 8,5 Billionen Dollar und andere betriebliche Meilensteine über einen Zeitraum von 10 Jahren erreicht. Die aktuelle Marktbewertung von Tesla liegt bei etwa 1,45 Billionen Dollar, und Musk besitzt derzeit etwa 13 % der ausstehenden Aktien des Unternehmens. Der überarbeitete Vergütungsplan wurde vor dem Hintergrund rechtlicher Unsicherheiten über das 56 Milliarden Dollar Gehaltspaket, das ihm 2018 zugesprochen wurde, vorgelegt, das von einem Richter in Delaware im Januar 2024 für nichtig erklärt wurde und weiterhin Gegenstand laufender Rechtsstreitigkeiten ist. "Ich möchte allen, die die Aktionärsstimmen unterstützt haben, von Herzen danken," sagte Musk. Er dankte auch dem Vorstand für seine "immense Unterstützung" und sagte, dass viele Unternehmensaktionärsversammlungen langweilig seien, Teslas "aber Knaller" seien. Die Vorsitzende des Tesla-Vorstands, Robyn Denholm, hatte die Aktionäre gewarnt, dass das Unternehmen Musk an seine anderen unternehmerischen Bestrebungen verlieren könnte, wenn sein Gehaltspaket nicht genehmigt wird. Denholm sandte einen Brief an die Aktionäre, in dem sie fragte: "Wollen Sie Elon als CEO von Tesla behalten und ihn motivieren, Tesla zum führenden Anbieter autonomer Lösungen und zum wertvollsten Unternehmen der Welt zu machen?" "Wenn wir es versäumen, ein Umfeld zu schaffen, das Elon motiviert, Großes durch einen gerechten Leistungsvergütungsplan zu erreichen, laufen wir Gefahr, dass er seine Exekutiveposition aufgibt, und Tesla könnte seine Zeit, sein Talent und seine Vision verlieren, die entscheidend für die Erzielung außergewöhnlicher Renditen für die Aktionäre waren," fügte Denholm hinzu. Musk nahm sich während des letzten Gewinnaufrufs von Tesla einen Moment Zeit, um die Aktionäre zu drängen, das Paket zu genehmigen, da er genug Stimmkontrolle möchte, "um einen starken Einfluss zu geben, aber nicht so viel, dass ich nicht gefeuert werden kann, wenn ich verrückt werde." Nicht alle Tesla-Aktionäre werden das Gehaltspaket unterstützen, und ein Investor mit einem beträchtlichen Anteil am Unternehmen signalisierte im Vorfeld der Abstimmung seine Ablehnung des Plans. Der Staatsfonds Norwegens, Teslas sechstgrößter externer Investor, erklärte, dass er gegen den Vergütungsplan stimmen würde. "Während wir den erheblichen Wert, der unter der visionären Rolle von Herrn Musk geschaffen wurde, zu schätzen wissen, sind wir besorgt über die Gesamtgröße der Auszeichnung, die Verwässerung und das Fehlen von Maßnahmen zur Minderung des Risikos von Schlüsselpersonen – im Einklang mit unseren Ansichten zur Vergütung von Führungskräften," sagte Norges Bank Investment Management in einem Beitrag auf ihrer Website. Die Proxy-Beratungsfirmen Glass Lewis und ISS forderten die Aktionäre auf, das Gehaltspaket abzulehnen. Im vergangenen Jahr wurden die Tesla-Aktionäre gebeten, über die Wiederherstellung seines 56 Milliarden Dollar Gehaltspakets von 2018 abzustimmen, und sie stimmten zu, wobei etwa 77 % der Aktionäre dafür waren. Das Gehaltspaket war zum Zeitpunkt der Abstimmung der Aktionäre aufgrund des Rückgangs des Tesla-Aktienkurses etwa 44 Milliarden Dollar wert. Die Tesla-Aktien sind in diesem Jahr um über 17 % gestiegen.