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Us-präsidentschaftswahl

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Aug. Präsidentschaftswahl US-Demokraten entmachten Superdelegierte. Bisher konnten mächtige Superdelegierte maßgeblich mitbestimmen. Die Wahl zum Präsidenten und zum Vizepräsidenten der Vereinigten Staaten von Amerika .. („Das Hacken einer US-Präsidentschaftswahl ist noch einfacher als wir dachten!“). Sie fordern eine Reform des US-Wahlsystems und nennen. Wer wählt den US-Präsidenten? Was sind die sogenannten "Swing States"? Und was ist der Unterschied zwischen "primaries" und "caucus"? Testen Sie Ihr.

Various source codes for sophisticated social media bots can be found online as well, ready to be customized and optimized by the more technical savvy users Kollanyi, We inspected several of these readily available bots and this is a non-comprehensive list of the capabilities that they provide: Most of these bots can run in cloud services or infrastructures like Amazon Web Services AWS or Heroku, making it more difficult to block them.

Advanced conversational bots powered by more sophisticated Artificial Intelligences are provided by companies like ChatBots.

Much research has been devoted recently to reverse-engineer social bot strategies from observed activities, to understand who they target, how they generate content, when they take action, and what topics they talk about Yang, et al.

Ultimately, this may lead to the identification of their controllers, namely the bot masters. In this paper, we describe the investigation that brought us to unveil the pervasive presence and activity of social bots involved in the U.

Presidential election conversation ongoing on social media. We collected Twitter data for an extensive period prior to the election that includes all three Presidential debates.

By continuously polling the Twitter Search API for relevant, election-related, content using hashtag- and keyword-based queries, we obtained a large dataset of over 20 million tweets generated between 16 September and 21 October by about 2.

Advanced machine learning techniques used to discover social bots developed by our group in the past Yang, et al. We investigated the temporal dynamics of the social media conversation, to study how it reflects shocks from external events e.

We analyzed the geographical dimension as well, by leveraging Twitter metadata available for a subset of tweets, verifying that bots and humans exhibit very different geographical provenance.

We finally investigated what influence social bots have on the structure of the network and on communication dynamics, assessing their degree of embeddedness by means of k -core decomposition analysis.

We manually crafted a list of hashtags and keywords that relate to the U. To make sure our query list is comprehensive, we also added a few search terms for two third party candidates, namely Libertarian Party nominee Gary Johnson one term , and Green Party nominee Jill Stein two terms.

The full list of search terms is reported in Table 1 , along with the total number of tweets containing each keyword term note that a single tweet may contain more than one key term, therefore some overlap exists.

No significant number of tweets is being generated for the third party candidates, therefore in the following we will focus our analysis only on Trump and Clinton.

By querying the Twitter Search API at regular intervals of 10 seconds, continuously and without interruptions in three periods between 16 September and 21 October , we collected a large dataset constituted by Table 2 reports some aggregate statistics of the dataset.

The data collection infrastructure ran inside an Amazon Web Services AWS instance to ensure resilience and scalability.

Determining whether either human or a bot controls a social media account has proven a very challenging task Ferrara, et al.

Our prior efforts produced an openly accessible solution called BotOrNot Davis, et al. BotOrNot is a machine-learning framework that extracts and analyses a set of over one thousand features, spanning content and network structure, temporal activity, user profile data, and sentiment analysis to produce a score that suggests the likelihood that the inspected account is indeed a social bot.

Extensive analysis revealed that the two most important classes of feature to detect bots are, maybe unsurprisingly, the metadata and usage statistics associated with the user accounts.

The following indicators provide the strongest signals to separate bots from humans: We point the reader interested in further technical details to our prior work Ferrara, et al.

BotOrNot has been trained with thousands of instances of social bots, from simple to sophisticated, and an accuracy of above 95 percent Davis, et al.

Typically, BotOrNot yields likelihood scores above 50 percent only for accounts that look suspicious to a scrupulous analysis.

The Python BotOrNot API queries the Twitter API to extract the most tweets and all the publicly available account metadata, and feed this features to an ensemble of machine learning classifiers, which produce a bot score.

To label accounts as bots, we use the fifty-percent threshold — which has proven effective in prior studies Davis, et al.

Figure 1 shows the distribution of bot scores yielded by BotOrNot: This suggests that no significant difference in bot classification would occur if we were to increase the threshold used to label accounts as bots.

Interestingly, a mild bimodality is visible, with a clear bump in the bot scores around 0. Therefore, we tested the top 50, accounts ranked by activity volume.

Although these top 50 thousand users account for roughly only two percent of the entire population, it is worth noting that they are responsible for producing over This choice gives us sufficient statistical power to extrapolate the distribution of bots and humans for the entire population without the need to test accounts that are only marginally involved in the conversation.

Out of the top 50 thousand accounts, BotOrNot assigned a bot score greater than the established 0. A total of 40, users responsible for Even if all the 2, users were bots, and Twitter suspended their accounts for violating the terms of service, this would suggest that roughly 70 percent of the total bot population the remainder 7, accounts was still active on the platform at the time of our verification.

By extrapolating for the entire population, we estimate the presence of at least thousand bots, accounting for roughly 15 percent of the total Twitter population active in the U.

Presidential election discussion, and responsible for about 3. These statistics are summarized in Table 3. To understand how bots and humans discuss about the Presidential candidates we will rely upon sentiment analysis.

To attach a sentiment score to the tweets in our dataset, we use SentiStrength Thelwall, et al. SentiStrength is a sentiment analysis algorithm which has been specifically designed to annotate social media data.

This design choice provides some desirable advantages: Applications of SentiStrength to social media data found it particularly effective at capturing positive and negative emotions with, respectively, We tested it extensively and also used it in prior studies to validate the effect of sentiment on the diffusion of information in social media Ferrara and Yang, Starting from the polarity scores, we capture the sentiment of each tweet t with one single measure, the sentiment score S t , defined as the difference between positive and negative sentiment scores: Our analysis is aimed at investigating three directions, discussed separately in the following: In Figure 2 , we visualize the timeline of volume of tweets present in our dataset, during three periods between 16 September and 21 October , during which we collected data from Twitter.

The figure also provides annotation of the four political debates occurred during this period. The first week 16 September to 24 September serves as a baseline to monitor the baseline political discussion occurred prior to the debates weeks.

The baseline period is followed by one-day break 25 September prior to the first debate, in which we maintained our data collection infrastructure.

The second observation period spans 26 September through 10 October , and it captures three debates first Presidential debate of 26 September, Vice Presidential debate of 4 October, and second Presidential debate of 9 October.

Our system infrastructure required additional maintenance, and we chose the period between 10 October and 16 October for this purpose given the absence of off-line events during that week.

We restarted our data collection for the conclusive period between 16 October and 21 October in time to capture the third and last Presidential debate of 19 October.

We decided to conclude our data collection prior to 22 October when Twitter, along with several other online platforms, was targeted by a large-scale distributed denial of service attack and was down for the majority several hours, making the usage of the platform and thus the data collection impossible.

The baseline observation period 16 September to 25 September shows the circadian activity and weekly cycles typical of social media chatter Golder and Macy, , without particular bursts or spikes related to shocks from external events.

Between 5, and 10, tweets are generated hourly, every day, by users annotated as humans, and roughly 1,—2, are instead generated by accounts labeled as bots, constituting about 10 percent of the total tweets.

Vizepräsident Joe Biden , der sich schon um eine Präsidentschaftskandidatur bemüht hatte, schloss ein erneutes Antreten im Oktober aus.

Auf republikanischer Seite setzte sich Donald Trump gegen 16 parteiinterne Konkurrenten durch und wurde am Juli auf dem Parteitag der Republikaner in Cleveland , Ohio zum Präsidentschaftskandidaten gewählt.

In den meisten Meinungsumfragen wurden Trump nur wenig Chancen auf den Gewinn der Präsidentschaftswahl im November vorhergesagt.

Republikaner befürchteten eine ähnlich deutliche Niederlage wie Barry Goldwater. Juli wurde Hillary Clinton auf dem Parteitag in Philadelphia als erste Frau zur Präsidentschaftskandidatin der Demokraten gewählt.

April gab der Senator Bernie Sanders seine Kandidatur bekannt. Sanders war zu dem Zeitpunkt parteilos, gehörte aber vor dem Bekanntgeben seiner Kandidatur bereits der Demokratischen Fraktion im Senat an.

Im November trat er der Demokratischen Partei bei. Nach dem knappen Gewinn der Vorwahl in Kentucky lag Clinton weniger als Delegiertenstimmen hinter den für die Nominierung benötigten und appellierte an Bernie Sanders, aufzugeben, um sich auf Donald Trump als Gegner konzentrieren zu können.

Dies sind ungebundene Delegierte, die für einen Kandidaten ihrer Wahl stimmen können. Bernie Sanders hoffte die Mehrheit der Stimmen der verpflichteten Delegierten zu erhalten und dann die Superdelegierten umstimmen zu können, wie es auch Barack Obama gelungen war, und somit doch noch zum Kandidaten der Demokraten zu werden.

Er würde bei der Präsidentschaftswahl für Clinton stimmen, da es einzig darum ginge, die Wahl Donald Trumps zum Präsidenten zu verhindern. Hillary Clinton wurde am Juli auf dem Parteitag der Demokraten in Philadelphia als erste Frau zur Präsidentschaftskandidatin gewählt.

Dabei erhielt sie die Unterstützung ihres einzigen bedeutenden Konkurrenten aus den Vorwahlen, Bernie Sanders. Jedoch kam es zu Protesten der Anhänger von Sanders.

Sie schrieb in einem im November erschienenen Buch, [21] sie habe im September erwogen, Clinton und ihren Running Mate zu ersetzen, nachdem Clinton wegen Lungenproblemen eine Veranstaltung verlassen [22] musste und eine Wahlkampfreise abgesagt hatte.

Alle drei Kandidaten stehen der Tea-Party-Bewegung nahe. Mitt Romney , der gescheiterte Präsidentschaftskandidat von , schloss lange Zeit eine weitere Kandidatur nicht aus, [55] [56] doch Anfang gab er bekannt, sich nicht noch mal um das Amt bewerben zu wollen.

Viele Anhänger der Republikaner sehen dieses als zu abgehoben an und werfen ihm vor, eine Klientelpolitik zu verfolgen, statt sich von den Interessen der Bevölkerung leiten zu lassen.

Seit Ende Juli dominierte Donald Trump in fast sämtlichen nationalen und bundesstaatlichen Umfragen das Bewerberfeld. Trump sorgte vor allem durch umstrittene Aussagen über Immigration und seine teils harschen Attacken gegen innerparteiliche Mitbewerber für erhebliches Aufsehen.

Seine stark polarisierende Wirkung führte zu einer enormen auch internationalen Medienpräsenz. Auch hebt sich Trump vom übrigen Bewerberkreis durch die Tatsache ab, dass er seinen Wahlkampf überwiegend aus eigenen Mitteln finanziert.

Bis Oktober rangierte Bush konstant hinter Trump und konnte in einzelnen Bundesstaaten leichte Vorsprünge erzielen.

Ab Oktober hielten einige politische Beobachter eine Nominierung Trumps für gut möglich. In den Bundesstaaten, in denen ab Anfang Februar Abstimmungen über die republikanische Nominierung abgehalten wurden, setzte sich überwiegend Donald Trump durch, mit dem seit Mitte März nur noch zwei Kandidaten, der texanische Senator Ted Cruz und der Gouverneur Ohios John Kasich, konkurrierten.

Cruz gelang es, neben allen Delegierten seines Heimatbundesstaats eine Reihe eher konservativ geprägter Bundesstaaten zu gewinnen, während Kasich am März sämtliche Delegierte Ohios gewann.

Nachdem Donald Trump am Die Nominierung eines anderen Kandidaten wäre damit nur noch in dem Fall möglich gewesen, wenn auch Trump die absolute Mehrheit an Delegierten verfehlt hätte.

Dafür wäre auf dem Parteitag ein zweiter Wahlgang nötig gewesen, in dem die meisten Delegierten nicht mehr an das Vorwahlergebnis gebunden wären.

Nachdem Trump am 3. Mai die Vorwahl in Indiana klar für sich entschied, zog sich Trumps Hauptkonkurrent Ted Cruz und wenige Stunden später auch John Kasich aus den Vorwahlen zurück, sodass Trump seitdem als faktischer Kandidat der Republikaner gelten konnte.

Als zusätzlich noch einige der ungebundenen Kandidaten ihre Stimme Trump versicherten, konstatierte Associated Press am Mai , dass Trump die Stimmen von mehr als Delegierten erreicht habe und somit der Kandidat der Republikaner für die Präsidentschaftswahl sein werde.

Pence hatte sich zuvor bei der am 3. Nachdem Trump sich jedoch überraschend klar durchsetzte und in der Konsequenz als Kandidat der Partei feststand, erklärte der Gouverneur seine Unterstützung für Trump im eigentlichen Wahlkampf.

Im Wahlkampf soll Pence vor allem die mangelnde politische Erfahrung kompensieren; so war er vor seiner Zeit als Gouverneur seit bereits zwölf Jahre Abgeordneter im Repräsentantenhaus.

Aus dieser Zeit verfügt er auch über gute Beziehung zu wichtigen Funktionären und Funktionsträgern der Republikaner. Auch soll Pence durch seine als ruhig und sachlich beschriebene Persönlichkeit Trumps extrovertiertes Auftreten ausgleichen sowie evangelikale Wähler ansprechen, die Trump skeptisch gegenüber stehen, aber einen wichtigen Teil der republikanischen Wählerschaft bilden.

Donald Trump wurde am Juli auf dem Parteitag der Republikaner in Cleveland zum Präsidentschaftskandidaten gewählt. Eisenhower im Jahr , der nie ein politisches Amt bekleidete.

Auch ist er seit dem Juristen und Geschäftsmann Wendell Willkie im Jahr der erste Bewerber, der weder ein politisches Mandat noch einen hohen militärischen Rang innehatte.

Zahlreiche namhafte Republikaner zweifeln an der Eignung Trumps zum Präsidenten. Johnson , zu ihrem Kandidaten bei der anstehenden Präsidentschaftswahl.

Dies wurde auf die relative Unbeliebtheit der wahrscheinlichen Kandidaten Donald Trump und Hillary Clinton zurückgeführt. Zum Kandidaten für das Vizepräsidentenamt wurde der ehemalige republikanische Gouverneur von Massachusetts , William Weld , gewählt.

Wegen dieser allgemeinen Wählbarkeit und den relativ guten Umfragewerten Johnsons forderte diese und seine Anhänger, dass er bei den TV-Debatten teilnehmen solle.

Dieser Wert wurde von der verantwortlichen Commission on Presidential Debates als Untergrenze für eine Zulassung zu diesen Debatten festgelegt.

September reichte er gemeinsam mit der Kandidatin der Green Party, Jill Stein, eine Berufung gegen einen negativen Klagebescheid gegen diese Beschränkung ein.

Green Party Vereinigte Staaten. In etlichen Bundesstaaten waren die Fristen für eine Kandidatur bereits verstrichen. Dieser erfüllte lediglich eine Platzhalterfunktion , die daraus resultiert, dass in vielen Staaten eine Kandidatur nur gültig ist, wenn sie frühzeitig eine Nominierung für die Vizepräsidentschaft enthält.

Trump engagierte im Sommer dieselbe Agentur, welche auch die Befürworter des Brexits in Anspruch genommen hatten. Erwachsenen in den USA. Hillary Clinton hatte im Vergleich 5.

Amerikanische Sicherheitskreise verdächtigten Hacker im Dienst der Russischen Föderation, die Daten gestohlen zu haben.

Die Veröffentlichung durch WikiLeaks am Oktober mit kurz zuvor veröffentlichten Transkripten von drei lukrativ bezahlten Vorträgen Clintons vor Vertretern der Investmentbank Goldman Sachs in Verbindung.

Mueller erhob im Februar Anklage gegen 13 russische Staatsbürger und Organisationen wegen Verschwörung zur Beeinflussung der Wahl. Der Sprachstil der Kandidaten wurde mehrfach wissenschaftlich analysiert.

Der demokratische Bewerber Bernie Sanders erschien in der Leseverständlichkeit deutlich komplexer. Der spätere Wahlsieger Trump benutzte bei öffentlichen Auftritten zumeist kurze, klar strukturierte Sätze und häufig den Imperativ, wie bei seinem Slogan Make America great again.

Die Worte hatten wenige Silben. Das Vokabular war nur wenig schwieriger. Bereits die parteiinternen Vorwahlkämpfe galten als extrem konfrontativ.

Trump hatte bereits zu Beginn seiner Kandidatur mehr Follower in den sozialen Medien als alle seine parteiinternen Gegenkandidaten zusammen. Er hatte im Show- und Celebrityumfeld seit Jahrzehnten Erfahrung und entsprechende Vernetzung und wurde bevorzugt zitiert und besprochen.

Er setzte sich bewusst von der im Politikbetrieb gebräuchlichen Rhetorik ab. Seine meist kurzen Sätze waren eher wie Punchlines strukturiert, indem die wichtigsten Worte am Ende folgten.

Sie waren auch für die mediale Wiedergabe sehr gut geeignet. Professionelle politische Akteure, darunter auch Clinton, wichen bei kritischen Fragen und Situationen häufig in Abstraktion aus.

Kongresswahlen findet also alle 2 Jahre statt, immer in geraden Jahren. Die Wahlen zwischen zwei Präsidentschaftswahlen werden "Midterm Elections" genannt.

Der Vizepräsident entscheidet bei Patt im Senat. Eingestellt von Thomas um Neuerer Post Älterer Post Startseite. Abonnieren Kommentare zum Post Atom.

Us-präsidentschaftswahl -

Januar dieser Amtszeit verblieben. Zusatzartikel der Verfassung der Vereinigten Staaten geregelt. Johnson , zu ihrem Kandidaten bei der anstehenden Präsidentschaftswahl. Wahllokale des Early Votings geben Wahlunterlagen mehrerer Wahldistrikte aus und erlauben dann den Wählenden die Wahl, wodurch nicht in jedem Wahldistrikt ein Early Voting Place eingerichtet werden muss. Er hatte im Show- und Celebrityumfeld seit Jahrzehnten Erfahrung und entsprechende Vernetzung und wurde bevorzugt zitiert und besprochen.

Zumindest müssen sie noch immer auf die letzten Auszählungsergebnisse warten. Aktuell sind noch Senatssitze und 10 Sitze für das Repräsentantenhaus offen.

Hier nochmal die aktuelle Übersicht: Folgende Senatssitze sind derzeit noch offen: Derzeit führt die Republikanerin Martha McSally mit Hier kommt es am Wenn es den einen Bundesstaat mit knappen Wahlergebnissen gibt, dann ist es der Sunshine State.

Wieder einmal kommt auf es auf jede einzelne Stimme an. Aktuell liegt der Republikaner Rick Scott noch mit Dabei sind insgesamt 8. Der Vorsprung ist zuletzt weiter gesunken.

Die Medienanstalten sind sich nicht einig, ob Scott bereits als Sieger erklärt werden kann. Unabhängig davon, wie diese drei Sitze letztlich verteilt werden, steht die Mehrheit der Republikaner im Senat.

Dennoch wäre es für die Republikaner und Donald Trump schon ein Ärgernis, wenn sie weiterhin auf jegliches Abweichen bei Abstimmungen im Senat Rücksicht nehmen müssten.

Ein Vorsprung von 54 zu 46 wäre da schon komfortabler. Ich denke auch, dass es letztlich mindestens 53 Sitze für die Republikaner sein werden.

Im Repräsentantenhaus sind auch keine wesentlichen Änderungen mehr zu erwarten. Die Demokraten haben ihre Mehrheit sicher.

Mit zu Sitzen ist der Vorsprung ordentlich. Aber auch hier gilt es, sich möglichst einige Abweichler unter den Abgeordneten leisten zu können.

Insofern wird auch hier noch auf die 10 verbleibenden Sitze geschaut. Die Ergebnisse stehen aus unterschiedlichen Gründen noch nicht fest.

In einigen Fällen sind die Abstände so knapp, dass es auf wenige Stimmen ankommen wird. In anderen Fällen müssen noch Tausende Briefwahlstimmen gesichtet und ausgewertet werden.

In Kalifornien sind auch noch die Briefwahlstimmen gültig, die am Election Day per Post versandt wurden. Es ist also nicht ausgeschlossen, dass der letzte verbleibende Sitz erst in der kommenden Woche feststehen wird.

The use of digital media to discuss politics during election times has also been the subject of various studies, covering the last four U. Findings that focused on the positive effects of social media such as incrementing voting turnout Bond, et al.

However, as early as , Philip Howard raised concerns regarding the possibility of manipulating public opinion and spreading political misinformation through social media Howard, These issues have been later proved true by several studies Ratkiewicz, et al.

Of particular concern is the fact social media have been demonstrated effective in influencing individuals Aral and Walker, One way to perform such type of manipulation is by using social bots, algorithmically controlled accounts that emulate the activity of human users but operate at much higher pace e.

Evidence of the adoption of social media bots to attempt manipulating political communication dates back half a decade: The research community reported another similar case around the time of the Massachusetts special election Metaxas and Mustafaraj, Campaigns of this type are sometimes referred to as astroturf or Twitter bombs.

Unfortunately, most of the times, it has proven impossible to determine who's behind these types of operations Kollanyi, et al. Governments, organizations, and other entities with sufficient resources, can obtain the technological capabilities to deploy thousands of social bots and use them to their advantage, either to support or to attack particular political figures or candidates.

Indeed, it has become increasingly simpler to deploy social bots, so that, in some cases, no coding skills are required to setup accounts that perform simple automated activities: Various source codes for sophisticated social media bots can be found online as well, ready to be customized and optimized by the more technical savvy users Kollanyi, We inspected several of these readily available bots and this is a non-comprehensive list of the capabilities that they provide: Most of these bots can run in cloud services or infrastructures like Amazon Web Services AWS or Heroku, making it more difficult to block them.

Advanced conversational bots powered by more sophisticated Artificial Intelligences are provided by companies like ChatBots. Much research has been devoted recently to reverse-engineer social bot strategies from observed activities, to understand who they target, how they generate content, when they take action, and what topics they talk about Yang, et al.

Ultimately, this may lead to the identification of their controllers, namely the bot masters. In this paper, we describe the investigation that brought us to unveil the pervasive presence and activity of social bots involved in the U.

Presidential election conversation ongoing on social media. We collected Twitter data for an extensive period prior to the election that includes all three Presidential debates.

By continuously polling the Twitter Search API for relevant, election-related, content using hashtag- and keyword-based queries, we obtained a large dataset of over 20 million tweets generated between 16 September and 21 October by about 2.

Advanced machine learning techniques used to discover social bots developed by our group in the past Yang, et al. We investigated the temporal dynamics of the social media conversation, to study how it reflects shocks from external events e.

We analyzed the geographical dimension as well, by leveraging Twitter metadata available for a subset of tweets, verifying that bots and humans exhibit very different geographical provenance.

We finally investigated what influence social bots have on the structure of the network and on communication dynamics, assessing their degree of embeddedness by means of k -core decomposition analysis.

We manually crafted a list of hashtags and keywords that relate to the U. To make sure our query list is comprehensive, we also added a few search terms for two third party candidates, namely Libertarian Party nominee Gary Johnson one term , and Green Party nominee Jill Stein two terms.

The full list of search terms is reported in Table 1 , along with the total number of tweets containing each keyword term note that a single tweet may contain more than one key term, therefore some overlap exists.

No significant number of tweets is being generated for the third party candidates, therefore in the following we will focus our analysis only on Trump and Clinton.

By querying the Twitter Search API at regular intervals of 10 seconds, continuously and without interruptions in three periods between 16 September and 21 October , we collected a large dataset constituted by Table 2 reports some aggregate statistics of the dataset.

The data collection infrastructure ran inside an Amazon Web Services AWS instance to ensure resilience and scalability. Determining whether either human or a bot controls a social media account has proven a very challenging task Ferrara, et al.

Our prior efforts produced an openly accessible solution called BotOrNot Davis, et al. BotOrNot is a machine-learning framework that extracts and analyses a set of over one thousand features, spanning content and network structure, temporal activity, user profile data, and sentiment analysis to produce a score that suggests the likelihood that the inspected account is indeed a social bot.

Extensive analysis revealed that the two most important classes of feature to detect bots are, maybe unsurprisingly, the metadata and usage statistics associated with the user accounts.

The following indicators provide the strongest signals to separate bots from humans: We point the reader interested in further technical details to our prior work Ferrara, et al.

BotOrNot has been trained with thousands of instances of social bots, from simple to sophisticated, and an accuracy of above 95 percent Davis, et al.

Typically, BotOrNot yields likelihood scores above 50 percent only for accounts that look suspicious to a scrupulous analysis. The Python BotOrNot API queries the Twitter API to extract the most tweets and all the publicly available account metadata, and feed this features to an ensemble of machine learning classifiers, which produce a bot score.

To label accounts as bots, we use the fifty-percent threshold — which has proven effective in prior studies Davis, et al.

Figure 1 shows the distribution of bot scores yielded by BotOrNot: This suggests that no significant difference in bot classification would occur if we were to increase the threshold used to label accounts as bots.

Interestingly, a mild bimodality is visible, with a clear bump in the bot scores around 0. Therefore, we tested the top 50, accounts ranked by activity volume.

Although these top 50 thousand users account for roughly only two percent of the entire population, it is worth noting that they are responsible for producing over This choice gives us sufficient statistical power to extrapolate the distribution of bots and humans for the entire population without the need to test accounts that are only marginally involved in the conversation.

Out of the top 50 thousand accounts, BotOrNot assigned a bot score greater than the established 0. A total of 40, users responsible for Even if all the 2, users were bots, and Twitter suspended their accounts for violating the terms of service, this would suggest that roughly 70 percent of the total bot population the remainder 7, accounts was still active on the platform at the time of our verification.

By extrapolating for the entire population, we estimate the presence of at least thousand bots, accounting for roughly 15 percent of the total Twitter population active in the U.

Presidential election discussion, and responsible for about 3. These statistics are summarized in Table 3. To understand how bots and humans discuss about the Presidential candidates we will rely upon sentiment analysis.

To attach a sentiment score to the tweets in our dataset, we use SentiStrength Thelwall, et al. SentiStrength is a sentiment analysis algorithm which has been specifically designed to annotate social media data.

This design choice provides some desirable advantages: Applications of SentiStrength to social media data found it particularly effective at capturing positive and negative emotions with, respectively, We tested it extensively and also used it in prior studies to validate the effect of sentiment on the diffusion of information in social media Ferrara and Yang, Starting from the polarity scores, we capture the sentiment of each tweet t with one single measure, the sentiment score S t , defined as the difference between positive and negative sentiment scores: Our analysis is aimed at investigating three directions, discussed separately in the following: In Figure 2 , we visualize the timeline of volume of tweets present in our dataset, during three periods between 16 September and 21 October , during which we collected data from Twitter.

The figure also provides annotation of the four political debates occurred during this period. The first week 16 September to 24 September serves as a baseline to monitor the baseline political discussion occurred prior to the debates weeks.

The baseline period is followed by one-day break 25 September prior to the first debate, in which we maintained our data collection infrastructure.

The second observation period spans 26 September through 10 October , and it captures three debates first Presidential debate of 26 September, Vice Presidential debate of 4 October, and second Presidential debate of 9 October.

Our system infrastructure required additional maintenance, and we chose the period between 10 October and 16 October for this purpose given the absence of off-line events during that week.

We restarted our data collection for the conclusive period between 16 October and 21 October in time to capture the third and last Presidential debate of 19 October.

We decided to conclude our data collection prior to 22 October when Twitter, along with several other online platforms, was targeted by a large-scale distributed denial of service attack and was down for the majority several hours, making the usage of the platform and thus the data collection impossible.

The baseline observation period 16 September to 25 September shows the circadian activity and weekly cycles typical of social media chatter Golder and Macy, , without particular bursts or spikes related to shocks from external events.

Between 5, and 10, tweets are generated hourly, every day, by users annotated as humans, and roughly 1,—2, are instead generated by accounts labeled as bots, constituting about 10 percent of the total tweets.

The second, and longest, observation window 26 September to 10 October exhibits significantly different communication dynamics if compared to the baseline: We observe systematic spikes of activity as a consequence of the first two debates, respectively on 27 September after the first Presidential debate and on 4 and 5 October after the Vice Presidential debate.

Differently from what stated by some other study that analyzed only the second Presidential debate Kollanyi, et al.

What is concerning, however, is the volume of tweets that appear to be consistently and continuously produced by the bots. This extrapolates to a total of roughly 3.

There is an intuitive explanation, supported by the data, to the fact that humans contribute more than bots during bursts, or shocks induced by exogenous events: Humans on the other side, get engaged more easily in online political discussion as a consequence of the occurrence of political events in the off-line world, such as Presidential debates or news releases Effing, et al.

We then considered the geographical dimension of the conversation. Sophisticated bots can make credible accounts by faking profile information, and other metadata, including the geographical provenance, using techniques like gps spoofing Ferrara, et al.

In Figure 3 we plotted the U. The two maps tell significantly different stories: This is strongly aligned with prior findings about the geographic distribution of political discussion in the U.

Partisanship and supporting activity: We next inferred the partisanship of the users in our dataset. We used the five Trump-supporting hashtags donaldtrump, trump, neverhillary, trumppence16, trump and the four Clinton-supporting hillaryclinton, imwithher, nevertrump, hillary to attribute partisanships.

In detail, we employed a simple heuristics based on hashtag adoption: If the majority of hashtags support one particular candidate, we assigned the given user to that political faction Clinton- or Trump-supporter.

This is a very strict and conservative partisanship assignment, likely less prone to misclassification that may be yield by automatic machine-learning techniques not based on manual validation, e.

Vizepräsident Joe Biden , der sich schon um eine Präsidentschaftskandidatur bemüht hatte, schloss ein erneutes Antreten im Oktober aus. Sie schrieb in einem im November erschienenen Buch, [21] sie habe im September erwogen, Clinton und ihren Running Mate zu ersetzen, nachdem Clinton wegen Lungenproblemen eine Veranstaltung verlassen [22] musste und eine Wahlkampfreise abgesagt hatte. Horatio Seymour Demokratische Partei. Dezember , Hannes Grassegger, Mikael Krogerus: Es gibt Versuche, dieses Wahlsystem zu reformieren. Rick Perry to Run for President. Es sei "sehr leicht und hilfreich für deinen Vater", Australien vorzuschlagen, Assange zum US-Botschafter zu ernennen. September zunächst eine Frage zu einem politischen Aktionskomitee. In der politischen Realität der Vereinigten Staaten steht der Gewinner der Präsidentschaftswahl gewöhnlich bereits nach dem ursprünglichen Wahltag fest, da die Wahlmänner einer bestimmten Partei oder eines bestimmten Kandidaten gewählt wurden. Inzwischen glaube ich, dass der am ehesten so Typen wie Steve Bannon und Milo Yiannopoulos geistig nahesteht. Zugleich wird der Vizepräsident gewählt. Our prior efforts produced an openly accessible solution called BotOrNot Davis, et al. Vorwahlergebnisse der Präsidentschaftswahl in den Vereinigten Staaten The Guardian November Weiterhin noch offene Ergebnisse zu den Midterm Elections. Unterschiede zwischen Deutsch in arabisch übersetzen und Repräsentantenhaus. This is strikingly different from the Clinton supporters, whose negative tweets address in large majority the candidate herself, rather than her opponent. Differently from phil ivey stated by some other study that analyzed only the second Presidential debate Kollanyi, et al. Jim Gilmore drops out of GOP handicap wette bedeutung race. Dies wurde auf die relative Beste Spielothek in Prabach finden der wahrscheinlichen Kandidaten Donald Trump und Hillary Clinton zurückgeführt. SentiStrength is a sentiment analysis algorithm which has been specifically designed to annotate social media data. EF wrote Beste Spielothek in Spindelwag finden revised the manuscript. Diese Seite wurde zuletzt am 4. Die ausstehenden Ergebnisse werden im Laufe des Tages nachgetragen. Republikaner Pataki verzichtet auf Kandidatur. Zodiac online casino download suggests that bots are being very effective at spreading information in the human population, which could have some nefarious consequences in the cases when humans fail at verifying the correctness and accuracy of such information and information sources.

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US-Präsidentschaftswahl: Donald Trump gewinnt Doch die Konstellation birgt auch eine Gefahr: James Monroe Demokratisch-Republikanische Partei. Zudem sind mehrere Klagen gegen Trump wegen der unzureichenden Trennung von seinen unternehmerischen Interessen anhängig. Es gibt bereits eine Liste mit Gesetzespaketen, die sie mit ihrer neuen Mehrheit abarbeiten und verabschieden will. Um den traditionellen Kirchenbesuch nicht zu stören, fiel der Sonntag als Wahltermin aus. Republikaner küren ihn zum Präsidentschaftskandidaten. Diese Seite wurde zuletzt am Zwar wurde das offizielle Ergebnis erst im Januar verkündet [1]jedoch war schon am Die Wahlprozedur ist, dass jeder Staat eine Stimme hat. Staatsbürger, die das Augustarchiviert vom Original am 9. Beiden Parteien dürfte das helfen: Jim Gilmore drops out of GOP presidential race. Bvb vs bayern supercup anderer Parteien gelten allgemein als chancenlos. Harrison casinos games online for free John Rutledge parteilos. In this work, we investigated the role and effects of social Beste Spielothek in Prabach finden, automatic accounts that are mostly used to manipulate online conversations. Aktuell sind noch Senatssitze und 10 Sitze für das Repräsentantenhaus offen. Dezember deutlich, dass book of ra pc download sieben Abweichler gab. Green Party Vereinigte Staaten. Zum Kandidaten für das Vizepräsidentenamt wurde der ehemalige republikanische Gouverneur von MassachusettsWilliam Weldgewählt. Als zusätzlich noch einige der ungebundenen Kandidaten ihre Stimme Trump versicherten, konstatierte Associated Press am EF and AB conceived the study and analyzed the data. Wird ein solches Gesetz nach einem Veto des Präsidenten jedoch durch beide Kammern mit einer Zwei-Drittel-Mehrheit bestätigt, kann der Präsident es nicht mehr verhindern. Tables 4 to 7 show various examples of tweets deutschlands großstädte by bots, and the green valley ranch casino 4th of they support detected with our method. Eine konstruktive Politik am Kongress vorbei ist nicht möglich. Carly Fiorina pokerstrategien turniere casino presidential bidCNN,

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