¿Puede un algoritmo predecir el futuro de un político con solo analizar sus tweets? | Karina Petrova, PsyPost Un nuevo modelo estadístico ha clasificado con éxito a los miembros del Congreso de los Estados Unidos 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 valores atípicos cuyo comportamiento en línea parecía indicar ambiciones de 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 de lenguaje y estilo. Con una gran cantidad de mensajes políticos que ahora ocurren 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 Instituto de Tecnología Stevens, 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. Buscaron determinar si un modelo podría deducir la estructura subyacente de una red política observando solo las interacciones, sin recibir ninguna información sobre afiliaciones políticas o a qué cámara del Congreso pertenece un miembro. Para comprender el panorama social del Congreso, los investigadores necesitaban una herramienta que pudiera trazar la compleja red de interacciones en línea. En esencia, cualquier modelo estadístico de este tipo intenta calcular un valor simple para cada par de individuos: la probabilidad de que se conecten. Esto produce un plano de la red, que muestra 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 el puntaje de "sociabilidad" individual de una persona por un puntaje que represente qué tan 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 puntuación de interacción alta a su grupo. Cuando estos puntajes altos se multiplican, la probabilidad resultante puede exceder 1 o 100 por ciento. Esta es una imposibilidad matemática que indica que el modelo no representa con precisión la dinámica social subyacente. El nuevo modelo desarrollado por Leinwand y Lyzinski se basa en una base matemática diferente diseñada específicamente para evitar este problema. Sus cálculos internos están construidos de una manera que garantiza que el resultado final para cualquier par de políticos sea siempre una probabilidad válida, un número entre 0 y 1. Esto garantiza que el modelo produzca un mapa coherente y lógico de la red, incluso en sus regiones más activas y complejas. Más allá de la prevención de errores, este nuevo enfoque ofrece una mayor flexibilidad. No asume que los patrones de conexión son los mismos en toda la red. Por ejemplo, algunos modelos pueden suponer implícitamente que los miembros más activos socialmente de un grupo tienen más probabilidades de conectarse con los miembros más activos de otro. El nuevo modelo, sin embargo, puede detectar patrones más intrincados. Podría, por ejemplo, encontrar una situación en la que los miembros moderados de dos partidos políticos diferentes interactúen 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 puede cambiar según la comunidad con la que interactúa, 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 los Estados Unidos. Su conjunto de datos incluyó a todos los miembros que publicaron 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 definía una conexión entre dos políticos cualesquiera si uno de ellos tuiteaba o retuiteaba al otro durante este período de tiempo. "Llamamos a dos personas 'conectadas', si uno de los dos 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 encomendó la tarea de clasificar a los 475 individuos en grupos basados únicamente en la red de sus conexiones digitales. El modelo identificó tres comunidades principales. Estos grupos definidos algorítmicamente seguían 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 la tercera estaba compuesta 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 los 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 verse incentivados a amplificar los mensajes de liderazgo del Senado además de sus aliados en la Cámara", continuó. Si bien el modelo clasificó 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 parecían más a los de un grupo diferente. "Parece que ciertos congresistas demócratas hablaron más con los senadores, y ciertos congresistas republicanos hablaron más con los senadores", dijo Leinwand. "Y así, según sus patrones de interacción, se comportaron como alguien del otro grupo. También estaban tuiteando a los senadores, en lugar de solo tuitear a sus propios congresistas". Una mirada más cercana a estas 12 excepciones reveló un patrón sugerente. Dos de los congresistas señalados por el modelo por comportarse como senadores ganaron las elecciones al Senado. Peter Welch, un demócrata de Vermont, fue elegido para el Senado en 2022, y Andy Kim, un demócrata de Nueva Jersey, ganó su carrera por el Senado en 2024. Una tercera excepción identificada por el modelo, Chris Pappas de New Hampshire, es actualmente candidato al Senado. Un cuarto, David Trone de Maryland, montó una campaña infructuosa 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 asignarse". Esta observación sugiere que el modelo puede estar detectando cambios de comportamiento sutiles que preceden a los principales cambios profesionales. Esto no significa que simplemente tuitear a los senadores sea un camino para ganar un escaño 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 los senadores en X, puedes ser visto como más senatorial para 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 agrega Leinwand, "Supongo que algún comportamiento traiciona alguna intención". Leer más:

Deniegan el intento del Senado de EE. UU. de acelerar la "Ley de No Impuestos al Café" | Nick Brown, Noticias diarias del café A medida que los precios del café en Estados Unidos continúan subiendo, una medida en el Senado de Estados Unidos para acelerar la "Ley de No Impuestos al Café" bipartidista encalló ayer cuando un solo senador republicano se opuso. En el pleno del Senado, la senadora Catherine Cortez Masto (D-Nev.) pidió el 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, de la que es coautora con el senador Rand Paul (R-Ky.). El video de la sesión muestra al senador Mike Crapo (R-Idaho), presidente republicano del Comité de Finanzas del Senado, objetando. La medida devuelve el proyecto de ley al nivel del comité, donde esperará una mayor consideración. La legislación propuesta es parte de un impulso más amplio 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 los productos importados. Los aranceles sobre los bienes de casi todos los países productores de café actualmente oscilan entre el 10% y el 50%, y el arancel del 50% sobre Brasil tiene un impacto enorme en el mercado del café de Estados Unidos. Mientras tanto, los precios de las cafeterías y los comestibles siguen aumentando. En septiembre, el precio promedio de una libra de café tostado y molido en las tiendas de comestibles alcanzó los 9,14 dólares, un 41% más que el año anterior, mientras que el índice general de café de la Oficina de Estadísticas Laborales subió un 18,9% año tras año, superando con creces la inflación general de alimentos y bebidas. La Ley de No Impuestos al Café exige que el café esté 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 combinados representa una fracción del 1% de la demanda de café verde de EE. UU. "Sé que los aranceles responsables y dirigidos a nuestros adversarios pueden ser buenos para los trabajadores estadounidenses y nuestra seguridad nacional. Hay una manera inteligente de hacer esto, pero gravar nuestro café y aumentar los precios para los estadounidenses no lo es", dijo Cortez Masto en el Senado. En su objeción, Crapo argumentó en contra de que el Senado hiciera "excepciones únicas" para ciertos bienes importados "de forma aislada de una estrategia de negociación más amplia y preocupaciones más amplias de las partes interesadas". Crapo citó las exenciones del café a través de acuerdos comerciales recientes más amplios con Camboya y Malasia, a pesar 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 salarial de 1 billón de dólares de Musk | Eric Revell, FoxBusiness Los accionistas de Tesla aprobaron el paquete salarial de Musk con un 75% de votos a favor Los accionistas de Tesla votaron el jueves para aprobar el paquete salarial de 1 billón de dólares 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. Según el plan de pago, que se propuso en septiembre, Musk recibiría hasta aproximadamente el 12% de las acciones de Tesla, que estarían sujetas a restricciones y valdrían alrededor de 1 billón de dólares si Tesla alcanza una capitalización de mercado de 8,5 billones de dólares y otros hitos operativos durante un período de 10 años. La valoración de mercado actual de Tesla es de aproximadamente 1,45 billones de dólares, y Musk posee actualmente alrededor del 13% de las acciones en circulación de la compañía. El plan de compensación revisado se presentó en medio de la incertidumbre legal sobre el paquete salarial de $ 56 mil millones que se le otorgó en 2018, que fue anulado por un juez de Delaware en enero de 2024 y sigue siendo objeto de litigio en curso. "Me gustaría agradecer de todo corazón a todos los que apoyaron los votos de los accionistas", dijo Musk. También agradeció a la junta por su "inmenso apoyo" y dijo que si bien muchas reuniones de accionistas corporativos son aburridas, las de Tesla "son éxitos". La presidenta de la junta directiva de Tesla, Robyn Denholm, había advertido a los accionistas que la compañía podría perder a Musk en sus otras actividades empresariales si no se aprueba su paquete salarial. Denholm envió una carta a los accionistas en la que preguntaba: "¿Quieren retener a Elon como CEO de Tesla y motivarlo a impulsar a Tesla para que se convierta en el proveedor líder de soluciones autónomas y la empresa más valiosa del mundo?" "Si no logramos fomentar un entorno que motive a Elon a lograr grandes cosas a través de un plan equitativo de pago por desempeño, corremos el riesgo de que renuncie a su puesto ejecutivo, y Tesla puede perder su tiempo, talento y visión, que han sido esenciales para ofrecer rendimientos extraordinarios a los accionistas", agregó Denholm. Musk se 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 dar una fuerte influencia, pero no tanto como para que no me puedan despedir si me vuelvo loco". No todos los accionistas de Tesla van a apoyar el paquete salarial, 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, nos preocupa el tamaño total de la adjudicación, la dilución y la falta de mitigación del riesgo de las personas clave, en consonancia con nuestros puntos de vista sobre la compensación de los ejecutivos", 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 salarial. El año pasado, se pidió a los accionistas de Tesla que votaran sobre el restablecimiento de su paquete salarial de $ 56 mil millones de 2018, y lo hicieron, con aproximadamente el 77% de los accionistas a favor. El paquete salarial tenía un valor de alrededor de $ 44 mil millones en el momento de la votación de los accionistas debido a la disminución en el precio de las acciones de Tesla. Las acciones de Tesla han ganado más del 17% este año.