¿Puede un algoritmo predecir el futuro de un político solo analizando sus tweets? | Karina Petrova, PsyPost Un nuevo modelo estadístico ha clasificado con éxito a los miembros del Congreso de EE. UU. en distintos grupos políticos y legislativos basándose únicamente en sus patrones de interacción en la plataforma de redes sociales X. Publicado en el Journal of Computational and Graphical Statistics, el estudio también identificó un pequeño número de outliers cuyo comportamiento en línea parecía señalar ambiciones por un cargo más alto. Los políticos utilizan plataformas públicas para comunicar sus principios y posturas políticas a los votantes. Más allá de las declaraciones formales, muchos también cultivan una marca personal a través de sus elecciones en el lenguaje y el estilo. Con una gran parte de la comunicación política ocurriendo ahora en línea, los investigadores han estado investigando cómo los funcionarios electos se posicionan al asociarse estratégicamente con otros en su coalición. El nuevo estudio fue realizado por Benjamin Leinwand, profesor asistente de ciencias matemáticas en el Stevens Institute of Technology, y Vince Lyzinski, profesor de matemáticas en la Universidad de Maryland. Se especializan en ciencia de redes, un campo que analiza las conexiones dentro de sistemas complejos. Buscaban determinar si un modelo podría deducir la estructura subyacente de una red política observando solo las interacciones, sin recibir información sobre afiliaciones políticas o a qué cámara del Congreso pertenece un miembro. Para entender el paisaje social del Congreso, los investigadores necesitaban una herramienta que pudiera mapear la compleja red de interacciones en línea. En su núcleo, cualquier modelo estadístico intenta calcular un valor simple para cada par de individuos: la probabilidad de que se conecten. Esto produce un plano de la red, mostrando qué conexiones son probables y cuáles no. Algunos modelos de red ampliamente utilizados abordan esta tarea combinando algunos factores clave. Por ejemplo, un modelo podría estimar la probabilidad de una conexión multiplicando la puntuación de "sociabilidad" individual de una persona con una puntuación que representa cuán interactivo es su grupo. Este método funciona bien en muchos escenarios, pero puede fallar en redes con variaciones extremas. El problema surge en comunidades densamente conectadas donde unos pocos individuos son excepcionalmente activos. En tales casos, el modelo podría asignar puntuaciones de sociabilidad muy altas a estas personas activas y una alta puntuación de interacción a su grupo. Cuando estas altas puntuaciones se multiplican, la probabilidad resultante puede superar 1, o el 100 por ciento. Esta es una imposibilidad matemática que indica que el modelo no está logrando representar con precisión la dinámica social subyacente. El nuevo modelo desarrollado por Leinwand y Lyzinski se basa en una fundación matemática diferente diseñada específicamente para evitar este problema. Sus cálculos internos están construidos de tal manera que garantizan que la salida final para cualquier par de políticos sea siempre una probabilidad válida, un número entre 0 y 1. Esto asegura que el modelo produzca un mapa coherente y lógico de la red, incluso en sus regiones más activas y complejas. Más allá de solo prevenir errores, este nuevo enfoque ofrece mayor flexibilidad. No asume que los patrones de conexión son los mismos en toda la red. Por ejemplo, algunos modelos podrían asumir implícitamente que los miembros más socialmente activos de un grupo son los más propensos a conectarse con los miembros más activos de otro. Sin embargo, el nuevo modelo puede detectar patrones más intrincados. Podría, por ejemplo, encontrar una situación donde miembros moderados de dos partidos políticos diferentes interactúan con frecuencia, mientras que los miembros más partidistas de esos mismos partidos interactúan muy poco. También puede reconocer que la tendencia de un individuo a formar conexiones podría cambiar dependiendo de la comunidad con la que esté interactuando, proporcionando un retrato más detallado y realista de la comunicación política. Usando este modelo, Leinwand y Lyzinski analizaron la actividad pública de 475 miembros del 117º Congreso de EE. UU. Su conjunto de datos incluía a cada miembro que publicó al menos 100 tweets durante un período de cuatro meses, desde el 9 de febrero de 2022 hasta el 9 de junio de 2022. El modelo definió una conexión entre dos políticos si uno de ellos tuiteó o retuiteó al otro durante este período. "Llamamos a dos personas 'conectadas', si cualquiera de los dos en el par tuiteó al otro o retuiteó al otro durante este período", explicó Leinwand. El modelo no recibió ninguna información sobre el partido de un político, su cámara o sus posiciones políticas. Se le encargó clasificar a los 475 individuos en grupos basándose únicamente en la red de sus conexiones digitales. El modelo identificó tres comunidades principales. Estos grupos definidos algorítmicamente se alinearon a lo largo de líneas políticas familiares. El primer grupo estaba compuesto casi en su totalidad por senadores. La segunda comunidad consistía principalmente en miembros demócratas de la Cámara de Representantes, y el tercero estaba formado en gran parte por miembros republicanos de la Cámara. El análisis mostró que los políticos dentro de estos tres grupos tendían a interactuar con mayor frecuencia con miembros de su propia comunidad. "Los congresistas republicanos hablaban mucho entre ellos, y los congresistas demócratas hablaban mucho entre ellos, aunque los congresistas demócratas eran algo más propensos a interactuar con senadores que sus contrapartes republicanas", dijo Leinwand. Ofreció una posible explicación para este patrón. En el momento de la observación, los demócratas tenían la mayoría en el Senado. Como resultado, "uno podría imaginar que los congresistas demócratas podrían estar incentivados a amplificar el mensaje del liderazgo del Senado además de sus aliados en la Cámara", continuó. Si bien el modelo categorizó correctamente a la gran mayoría de los políticos, también encontró algunos que no se ajustaban al comportamiento típico de su grupo. De los 475 miembros, 463 se comportaron como los demás en sus respectivas comunidades. Los 12 individuos restantes fueron clasificados como "excepciones" porque sus patrones de interacción se asemejaban más a los de un grupo diferente. "Parece que ciertos congresistas demócratas hablaban más con senadores, y ciertos congresistas republicanos hablaban más con senadores", dijo Leinwand. "Y así, basándose en sus patrones de interacciones, se comportaron como alguien del otro grupo. También estaban tuiteando a senadores, en lugar de solo tuitear a sus propios congresistas." Un examen más detallado de estas 12 excepciones reveló un patrón sugestivo. Dos de los congresistas señalados por el modelo por comportarse como senadores ganaron elecciones al Senado. Peter Welch, un demócrata de Vermont, fue elegido al Senado en 2022, y Andy Kim, un demócrata de Nueva Jersey, ganó su carrera al Senado en 2024. Una tercera excepción identificada por el modelo, Chris Pappas de Nueva Hampshire, es actualmente candidato al Senado. Una cuarta, David Trone de Maryland, lanzó una campaña fallida para el Senado en 2024. "Lo que me llama la atención es que tenemos 475 miembros, y 463 de ellos están agrupados correctamente", dijo Leinwand. "Y de esas 12 excepciones, dos terminaron en el grupo donde nuestro modelo pensó que deberían ser asignados." Esta observación sugiere que el modelo puede estar detectando sutiles cambios de comportamiento que preceden a movimientos importantes en la carrera. Esto no significa que simplemente tuitear a senadores sea un camino para ganar un asiento en el Senado. Sin embargo, Leinwand sugiere que puede estar en juego una estrategia de comunicación deliberada. "Tienen trabajos de cara al público, así que sospecho que a menudo tuitean estratégicamente, particularmente cuando incluyen a otros miembros del Congreso", dice. "Creo que si comienzas a posicionarte de cierta manera, si comienzas a interactuar con senadores en X, puedes ser visto como más senatorial por los votantes." Los investigadores señalan que su estudio utilizó un enfoque exploratorio diseñado para buscar patrones en los datos. Para establecer conclusiones más definitivas sobre la estrategia política y sus efectos, serían necesarios diferentes métodos analíticos. Aún así, los hallazgos insinúan la rica información incrustada en la arquitectura de nuestras interacciones en línea. Como añade Leinwand, "Supongo que cierto comportamiento traiciona alguna intención."

Intento del Senado de EE. UU. de acelerar la "Ley de No Impuesto al Café" denegado | Nick Brown, Daily Coffee News A medida que los precios del café en EE. UU. continúan en aumento, un movimiento en el Senado de EE. UU. para acelerar la bipartidista "Ley de No Impuesto al Café" se estancó ayer cuando un solo senador republicano se opuso. En el suelo del Senado, la senadora Catherine Cortez Masto (D-Nev.) solicitó consentimiento unánime — un procedimiento que permite que los proyectos de ley no controvertidos se aprueben sin una votación nominal — para aprobar la Ley de No Impuesto al Café, que coescribió con el senador Rand Paul (R-Ky.). Un video de la sesión muestra al senador Mike Crapo (R-Idaho), el presidente republicano del Comité de Finanzas del Senado, oponiéndose. El movimiento devuelve el proyecto de ley al nivel del comité, donde esperará una consideración adicional. La legislación propuesta es parte de un esfuerzo más amplio por parte de legisladores y grupos de la industria para eximir al café de los "aranceles recíprocos" del presidente Donald Trump — tarifas pagadas por los importadores estadounidenses — sobre bienes importados. Los aranceles sobre bienes de casi todos los países productores de café actualmente oscilan entre el 10% y el 50%, siendo el arancel del 50% sobre Brasil el que tiene un impacto desproporcionado en el mercado de café de EE. UU. Mientras tanto, los precios en cafeterías y supermercados continúan en aumento. En septiembre, el precio promedio en supermercados de una libra de café tostado y molido alcanzó los $9.14, un aumento del 41% en comparación con el año anterior, mientras que el índice amplio de café de la Oficina de Estadísticas Laborales aumentó un 18.9% interanual, superando con creces la inflación general de alimentos y bebidas. La Ley de No Impuesto al Café solicita que el café sea exento de aranceles, dado el hecho de que Estados Unidos no puede producir café a una escala cercana a la necesaria para satisfacer la demanda interna. La producción de café en Hawái y Puerto Rico combinadas representa una fracción del 1% de la demanda de café verde en EE. UU. "Sé que los aranceles responsables y específicos sobre nuestros adversarios pueden ser buenos para los trabajadores estadounidenses y nuestra seguridad nacional. Hay una forma inteligente de hacer esto, pero gravar nuestro café y aumentar los precios para los estadounidenses no es la solución", dijo Cortez Masto en el suelo del Senado. En su objeción, Crapo argumentó en contra de que el Senado hiciera "excepciones únicas" para ciertos bienes importados "aislados de una estrategia de negociación más amplia y de las preocupaciones de los interesados en general." Crapo citó las exenciones del café a través de acuerdos comerciales recientes más amplios con Camboya y Malasia, a pesar del hecho de que esos países combinados producen menos de una décima parte del 1% del café del mundo, según estadísticas del USDA.

Los accionistas de Tesla aprueban el paquete de pago de Musk de $1 billón | Eric Revell, FoxBusiness Los accionistas de Tesla aprobaron el paquete de pago de Musk con un 75% de votos a favor. Los accionistas de Tesla votaron el jueves para aprobar el paquete de pago de $1 billón del CEO Elon Musk, que es el plan de compensación ejecutiva más grande registrado. Los accionistas votaron para aprobar el histórico paquete de compensación con un 75% de votos a favor en la reunión anual de la compañía en Austin, Texas. Bajo el plan de pago, que fue propuesto en septiembre, Musk recibiría hasta aproximadamente el 12% de las acciones de Tesla, que estarían sujetas a restricciones y tendrían un valor de aproximadamente $1 billón si Tesla alcanza una capitalización de mercado de $8.5 billones y otros hitos operativos durante un período de 10 años. La valoración actual de mercado de Tesla es de aproximadamente $1.45 billones, y Musk actualmente posee alrededor del 13% de las acciones en circulación de la compañía. El plan de compensación revisado fue presentado en medio de la incertidumbre legal sobre el paquete de pago de $56 billones que se le otorgó en 2018, el cual fue anulado por un juez de Delaware en enero de 2024 y sigue siendo objeto de litigios en curso. "Me gustaría dar un agradecimiento sincero a todos los que apoyaron las votaciones de los accionistas," dijo Musk. También agradeció a la junta por su "inmenso apoyo" y dijo que, aunque muchas reuniones de accionistas corporativos son aburridas, las de Tesla "son espectaculares." La presidenta de la junta de Tesla, Robyn Denholm, había advertido a los accionistas que la compañía podría perder a Musk en sus otras actividades empresariales si su paquete de pago no es aprobado. Denholm envió una carta a los accionistas que preguntaba: "¿Quieren retener a Elon como CEO de Tesla y motivarlo para que lleve a Tesla a convertirse en el proveedor líder de soluciones autónomas y la compañía más valiosa del mundo?" "Si no logramos fomentar un entorno que motive a Elon a lograr grandes cosas a través de un plan de pago por rendimiento equitativo, corremos el riesgo de que renuncie a su puesto ejecutivo, y Tesla podría perder su tiempo, talento y visión, que han sido esenciales para ofrecer extraordinarios retornos a los accionistas," agregó Denholm. Musk tomó un momento en la última llamada de ganancias de Tesla para instar a los accionistas a aprobar el paquete, ya que quiere suficiente control de voto "para tener una fuerte influencia, pero no tanto como para que no pueda ser despedido si me vuelvo loco." No todos los accionistas de Tesla van a apoyar el paquete de pago, y un inversor con una participación considerable en la compañía señaló su oposición al plan antes de la votación. El fondo soberano de Noruega, el sexto mayor inversor externo de Tesla, dijo que votaría en contra del plan de compensación. "Si bien apreciamos el valor significativo creado bajo el papel visionario del Sr. Musk, estamos preocupados por el tamaño total de la recompensa, la dilución y la falta de mitigación del riesgo de persona clave — consistente con nuestras opiniones sobre la compensación ejecutiva," dijo Norges Bank Investment Management en una publicación en su sitio web. Las firmas de asesoría de voto Glass Lewis e ISS instaron a los accionistas a rechazar el paquete de pago. El año pasado, se pidió a los accionistas de Tesla que votaran sobre la reinstalación de su paquete de pago de $56 billones de 2018, y accedieron, con aproximadamente el 77% de los accionistas a favor. El paquete de pago valía aproximadamente $44 billones en el momento de la votación de los accionistas debido a las caídas en el precio de las acciones de Tesla. Las acciones de Tesla han ganado más del 17% este año.