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Ich denke, das Wichtigste, was man im Großen Streit darüber verstehen sollte, ob Moderation zu einer besseren Wahlleistung führt oder nicht, ist, dass es wirklich, wirklich wichtig ist, wie man Ideologie misst.
Jake Grumbach und Adam Bonica verwenden eine Kennzahl, die auf Wahlkampfspenden und Abstimmungsergebnissen basiert. Ich habe nie damit gearbeitet, aber ich habe einige Bedenken (siehe nächsten Tweet).
Hier ist eine andere Möglichkeit, ihre Daten zu betrachten: Empfehlungen.
Das erste Bild unten zeigt den durchschnittlichen WAR von Kandidaten, die 2024 vom Blue Dog PAC unterstützt wurden. Das zweite Bild zeigt Kandidaten, die 2024 von den Justice Democrats/Our Revolution unterstützt wurden. Beide basieren auf Jakes und Adams WAR-Zahlen, nicht auf den Split Ticket-Zahlen.
Das Ergebnis? Jakes und Adams Daten zeigen, dass die von Blue Dog unterstützten Kandidaten im Durchschnitt D+4,5% sind und die von den Justice Democrats unterstützten Kandidaten D-5,3%. Das ist, lustigerweise, *buchstäblich identisch* mit dem, was man mit den Split Ticket-Zahlen erhält. (Ich musste das ein paar Mal überprüfen, um sicherzustellen, dass ich die Blätter nicht durcheinandergebracht hatte, aber nein – der durchschnittliche WAR für die von Blue Dog PAC unterstützten Kandidaten mit den WAR von Split Ticket beträgt D+4,507%, der Durchschnitt mit Jakes und Adams WAR beträgt D+4,510%).
Nochmals, es ist einfach wert, betont zu werden: Während sich die meisten technischen Debatten bisher darauf konzentriert haben, wie man die Überperformance von Kandidaten misst, wird der tatsächliche Unterschied in den Ergebnissen durch die Art und Weise bestimmt, wie man Ideologie misst.



15. Aug., 04:05
Hier ist mein vollständiges Stück mit Bonica zu den WAR-Werten
1) Das WAR-Modell von Split Ticket ist zugunsten von Moderaten voreingenommen
2) Wir erstellen unser eigenes WAR-Maß mit einem stärkeren Modell; korreliert mit @gelliottmorris
3) Korrelation ≠ Kausalität. Diff-in-Diffs & RDDs zeigen keine Moderationseffekte
Link unten


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