Features
von Christian Odendahl und Philipp Stachelsky
Stand: 13. Juli 2020
Twitter ist längst zu einem der zentralen Debattenräume unserer Welt geworden. Auch in der deutschsprachigen Ökonomenszene erfreut sich der Kurznachrichtendienst wachsender Beliebtheit. Zahlreiche VolkswirtInnen, WirtschaftsjournalistInnen und -bloggerInnen versuchen inzwischen, ihre Analysen, Berichte und Meinungen via Twitter zu verbreiten und zu diskutieren.
Wir wollen messen, wem dies am besten gelingt. Daher haben wir ein Ranking entwickelt, das Auskunft über den Einfluss von deutschsprachigen ÖkonomInnen, WirtschaftsjournalistInnen und -bloggerInnen und ihren Medienhäusern, Instituten, Universitäten und Think Tanks gibt. Unser Ranking ist damit weniger eine Konkurrenz, sondern vielmehr eine Ergänzung zu schon bestehenden Ranglisten wie etwa dem FAZ-Ökonomenranking, in dessen Berechnung unser Ranking seit September 2019 auch einfließt.
Bis Anfang 2020 erschien das Ranking immer quartalsweise. Inzwischen haben wir auf einen halbjährigen Turnus umgestellt.
Die erste Ausgabe unseres Rankings ist im Januar 2017 erschienen. Doch im Sommer 2018 machte uns die Firma Klout, auf dessen Social Media-Scoring unser Ranking zuvor beruht hatte, einen Strich durch die Rechnung: Der Klout-Dienst wurde eingestellt.
Daraufhin haben wir unser Ranking grundsaniert. Der Gesamtrang eines Twitterers setzt sich nun aus vier Teilwertungen zusammen:
Kriterium 1: Follower PowerTheoretisch können Profile mit vielen Followern deutlich mehr andere Nutzer erreichen als Profile mit weniger Followern – mehr Follower bedeuten schlicht und ergreifend auch mehr Reichweite. Daher messen wir in dieser ersten Kategorie, wie viele Follower ein Profil hat. Der Teil ist eher einfach.
Kriterium 2: Mass AppealIm zweiten Kriterium werten wir aus, wie viele Retweets und Likes die Profile mit ihren Tweets insgesamt während eines halben Jahres erhalten haben. Interaktion ist schließlich ein wichtiger Teil von Twitter. Im Ranking für Dezember 2018 haben wir beispielsweise alle 78.632 Tweets (ohne reine Retweets, aber inklusive Antworten auf andere Tweets sowie kommentierende Retweets) ausgewertet, die die 302 derzeit berücksichtigen Profile im letzten Quartal abgesetzt haben. So können wir künftig der Gesamtaktivität eines Profils stärker Rechnung tragen als das beim Klout Score der Fall war. Die letzten Wochen vor dem Ranking fallen also nicht mehr überdurchschnittlich stark ins Gewicht. Ihr könnte Eure Urlaubsplanung also ab jetzt unabhängig von unserem Ranking angehen.
Außerdem haben wir eine Art „Standby-Modus“ eingeführt: Berücksichtigt werden nur noch Profile, die mindestens 50 eigene Tweets im letzten halben Jahr gepostet haben. Reine Retweets zählen also nicht dazu, Antworten auf andere Tweets allerdings schon.
Kriterium 3: Ultra FaktorDas dritte Kriterium ist gewissermaßen ein Gegengewicht zum vorherigen: Hier messen wir, wie viele Likes und Retweets die Tweets eines Accounts im Durchschnitt und in Relation zu ihrer Follower-Zahl bekommen haben. Im Wesentlichen geht es uns mit diesem Indikator darum zu zeigen, wie enthusiastisch Follower auf Tweets eines Accounts reagieren. Daher haben wir das Kriterium in Anlehnung an besonders enthusiastische Fußballfans „Ultra Faktor“ genannt.
In einem ersten Schritt berechnen wir die Anzahl an Retweets und Likes (als Summe) pro Tweet – wobei wir Antworttweets und Folgetweets innerhalb eines Threads nicht berücksichtigen. Hintergrund dessen ist, dass diese Antworten und Folgetweets für gewöhnlich viel seltener geliked oder retweetet werden. Durch das Herausfiltern dieser Tweets vermeiden wir es somit, Accounts zu bestrafen, die sich intensiv in Twitter-Diskussionen engagieren oder Threads veröffentlichen. Der Nachteil dieser Methode ist, dass auch Antworten nicht berücksichtigt werden, die stark geliked oder retweetet werden. Dies ist aus unserer Sicht aber verschmerzbar, weil es eher selten vorkommt und solche stark gelikten Antwort-Tweets ohnehin auch ins 2. Kriterium („Mass Appeal“) einfließen.
Für die Relativierung der Followerzahl verwenden wir die Wurzel aus den Followerzahlen, wie auch bei der Bewertung der Anzahl Co-Autoren üblich. Die Formel für das 3. Kriterium lautet also (angewendet nur auf reine Tweets, d.h. ohne reine Retweets, Antwort-Tweets und Folge-Tweets innerhalb eines Threads):
Summe Retweets und Likes / (Anzahl Tweets + Wurzel aus der Zahl der Follower) = Ultra Faktor
Kriterium 4: Dicke SpinnenUnser Twitter-Ranking dreht sich explizit um die deutschsprachige Twecon-Szene – daher brauchen wir noch ein Maß dafür, welche Profile innerhalb dieser Szene die größte Reichweite haben, also quasi die dicksten Spinnen im Twecon-Netz sind. Dies ermitteln wir auf zwei Wegen. Erstens messen wir, wie viele andere der im Ranking gelisteten Profile einem bestimmten Profil folgen. Zweitens zählen wir, wie oft ein Profil von anderen Profilen innerhalb des Rankings in Tweets erwähnt wurde und wie viele Retweets und Likes diese Erwähnungen wiederum erhalten haben. Dadurch werden auch Profile belohnt, die sich besonders in Debatten engagieren. Beide Komponenten zusammen ergeben gleichwertig gewichtet den finalen Score für diese Kategorie.
Die Accounts in unserem Ranking sortieren sich in vier Gruppen ein: je eine Einzelwertung für die personalisierten Accounts von ÖkonomInnen und MedienvertreterInnen, sowie je eine Teamwertung für ökonomische und mediale „Team“-Accounts. In den Teamwertungen berücksichtigen wir nur die zentralen Accounts von Institutionen und Medien, die in der DACH-Region (Deutschland, Österreich oder der Schweiz) beheimatet sind.
Wie werden diese vier Kategorien nun bewertet und aggregiert? Alle berücksichtigen Accounts teilen für jede Gruppe (Econ-Einzelwertung, Medien-Teamwertung etc.) in Dezile auf. Beispielsweise zählten beim Follower Power-Kriterium der Ökonomen-Einzelwertung im Dezember 2018 jene Profile zu den Top 10%, die mindestens 5.941 Follower haben. Die untersten 10% haben momentan höchstens 564 Follower. Die Twitterer im obersten Dezil bekommen 10 Punkte, im untersten nur einen. Der Gesamtscore ergibt sich aus der Summe der vier Einzelkriterien. Die Maximalpunktzahl beträgt also 40, die geringste 4. Wenn mehrere Twitterer die gleiche Punktzahl haben, setzt sich der durch, der weniger Tweets im letzten Halbjahr abgesendet hat.
Das 4. Kriterium („Dicke Spinnen“) hat eine Vorstufe, weil zwei unterschiedliche Maße dort einfließen. Dort werden ebenfalls alle Twitterer nach ihren Punkten in Dezile eingeteilt, und dann aus beiden eine Gesamtpunktzahl gebildet. Diese Gesamtpunktzahl wird wiederum in Dezile aufgeteilt und fließt dann ins finale Ranking ein.
Warum ein solches Rang-System aus vier Komponenten? Kurz gesagt: Es ist ein einfaches und für alle verständliches System, um die Twitterer in den jeweiligen Gruppen vergleichbar zu machen, mehrere sehr unterschiedliche Kategorien zu aggregieren und vor allem zu würdigen, dass es nicht den einen Weg gibt, Twitter zu nutzen, sondern unterschiedliche.
Einschränkend muss man jedoch betonen, dass die einzelnen Gruppen nicht mehr miteinander vergleichbar sind: 30 Punkte in der Econ-Einzelwertung können leichter (oder schwieriger) zu erreichen sein, als beispielsweise in der Medien-Einzelwertung, weil sich die Punkte ja wie erwähnt in Relation zu den anderen Profilen in dieser Gruppe und ergeben. Wer also 30 Punkte bei den Ökonomen erzielt, könnte nur auf 23 kommen, wenn er bei den Journalisten gelistet wäre.
Dafür gibt es durch das Rang-System wiederum eine Reihe von Vorteilen: Erstens nivelliert es die Unterschiede zwischen den einzelnen Accounts. Wir wollen nicht, dass Accounts mit 200.000 Followern schon über die Followerzahl das Ranking dominieren. Beispielsweise geraten Accounts, die wenig twittern und/oder – gemessen an ihrer Followerzahl – nur wenig Reichweite generieren, dafür aber relativ häufig retweetet oder geliked werden, so nicht hoffnungslos hinter die Big Player mit großen Follower-Zahlen zurück.
Zweitens erzeugen wir durch die gleiche Gewichtung aller Kategorien eine Art Magisches Viereck. Denn es gelingt nur den Allerwenigsten, in allen vier Kategorien weit oben zu landen. Als die Nerds, die wir sind, haben wir uns das mittels Korrelationsanalysen empirisch angeschaut: Wer alles twittert, was ihm vor die Tasten kommt, dürfte im Quality Twitter-Kriterium eher schwächer abschneiden, aber dafür viele Follower und Mass Appeal haben. Wer eher auf Qualität setzt, also wenig und nur zu ausgewählten Themen twittert, ist bei Followern eher hinten dran, hat dafür aber oft eine eingeschweißte Fanbasis.
Drittens erhöht dieses Rang-System auch den Spaß am Ranking für Euch, weil der Auf- und Abstieg innerhalb eines Rankings dynamischer wird, was bei den nächsten Ausgaben sichtbar werden dürfte.
Das Rang-System hat zudem den charmanten Nebeneffekt, dass die gelisteten Profile und ihr Verhalten nicht vollkommen gläsern sind, sondern über die Einordnung in Dezile verschlüsselt werden. Zwar nutzen wir für die Datenerhebung ausschließlich öffentlich zugängliche Daten. Und natürlich muss sich jeder, der bei Twitter aktiv ist, darüber im Klaren sein, dass seine oder ihre Aktivitäten praktisch vollkommen transparent im Netz verfügbar sind.
Allerdings gehen wir davon aus, dass bei weitem nicht jeder möchte, dass das eigene Twitter-Verhalten bis ins letzte Detail nachvollziehbar ist. Deshalb werden wir die zugrundeliegenden Rohdaten auch nicht veröffentlichen oder weitergeben
Die Aufnahmekriterien für das Ranking haben sich von zwei wichtigen Ausnahme (Mindestzahl an Followern und mindestens 50 Tweets pro Halbjahr) abgesehen nicht verändert.
Für die Aufnahme in unser Ranking müssen folgende Kriterien erfüllt sein:
Wenn jemandem ein Account bekannt ist, der diese Kriterien erfüllt, aber noch nicht im Ranking gelistet ist, bitten wir um einen kurzen Hinweis an [email protected]. Gleiches gilt auch für Korrekturen beispielsweise bei den Affiliations.
Die Bezeichnung QE-Programm (Quantitative Easing) ist nicht die offizielle Bezeichnung des Programms der EZB, sondern bezeichnet lediglich eine geldpolitische Methode, bei der die Zentralbank Schuldtitel kauft, um das Niveau der Marktzinsen nach unten zu drücken. Das QE-Programm heißt im offiziellen EZB-Sprachgebrauch Programm zum Ankauf von Vermögenswerten (Asset Purchase Programme, APP) und wurde Anfang 2015 beschlossen. Das APP bestand zunächst aus drei Einzelprogrammen zum Ankauf
Eine genauere Beschreibung der einzelnen Programme finden Sie am Ende dieses Beitrags.
Die EZB hat für die einzelnen Programme keine konkreten Kaufvolumina, sondern lediglich monatliche Zielmarken für das gesamte APP festgelegt.
Der Blick auf die pro Monat aufgekauften Wertpapiere zeigt, dass die EZB durchaus die Zusammensetzung ihrer Käufe variiert hat und im Rahmen der einzelnen Programme unterschiedlich aktiv war. Auch lag das monatliche Kaufvolumen nicht immer präzise bei den angekündigten 60 bzw. 80 Milliarden Euro – allerdings hat die EZB während der jeweiligen Phasen im Durchschnitt doch ziemlich exakt das angekündigte Volumen gekauft.
Die unterschiedliche Gewichtung der Unterprogramme wird im folgenden Chart noch etwas deutlicher. Dieser zeigt, wie hoch der Anteil der jeweiligen Programme während der einzelnen Monate seit Start des APP im März 2015 war. Daraus wird ersichtlich, dass die EZB den Anteil der gekauften Staatsanleihen zuletzt wieder etwas reduziert hat (von in der Spitze über 90% auf zuletzt etwa 80%).
In den kommenden Monaten gilt es also vor allem zu beobachten, wie die EZB die angekündigte Reduzierung ihres Aufkaufvolumens konkret umsetzt, weil sich dies auf die betroffenen Marktsegmente unterschiedlich auswirken wird. So hat die EZB wie oben gezeigt seit Start ihrer Aufkaufprogramme demonstriert, dass sie in der Lage und gewillt ist, die angekündigten Kaufvolumina auch tatsächlich umzusetzen. Das heißt, dass die gesamten APP-Bestände in ihrer Bilanz ungefähr dem im folgenden Chart skizzierten Verlauf (rote gestrichelte Linie) folgen und Ende September 2018 ein Gesamtvolumen von ca. 2,6 Billionen Euro erreichen dürften – die Frage ist eben lediglich, durch welche Wertpapiere die große weiße Lücke im Chart konkret gefüllt wird.
Es muss auch berücksichtigt werden, dass das APP noch lange über sein eigentliches Ende hinaus Wirkung entfalten wird. So hat die EZB bereits im Dezember 2015 angekündigt, die Einkünfte aus bis zur Fälligkeit gehaltenen Anleihen wieder zu reinvestieren und dieses Versprechen auf der Oktober-Ratssitzung noch einmal erneuert und präzisiert. Sollte also beispielsweise eine deutsche Staatsanleihe 2019 fällig und die EZB vom deutschen Staat ausbezahlt werden, wird sie – Stand heute – dieses Geld für den erneuten Erwerb einer (deutschen) Staatsanleihe nutzen. Ihre Bestände an Staatsanleihen werden sich somit nicht zwangsläufig verringern und ihre Präsenz auf den Märkten auch nicht sehr viel kleiner werden – sie schafft nur kein neues Geld, um Staatsanleihen zu erwerben.
Die EZB hat beim Start des PSPP (also des Staatsanleihen-Programms) angekündigt, dass sich das Kaufvolumen am Kapitalschlüssel der beteiligten Länder orientieren soll. Jedoch ist die EZB von diesem Ziel deutlich abgewichen: Sie hat mehr Staatsanleihen der großen Eurostaaten gekauft, als dies eigentlich nach dem Kapitalschlüssel angemessen gewesen wäre. So machen beispielsweise deutsche Staatsanleihen mittlerweile knapp 27% des aufgekauften Staatsanleihen-Portfolios aus, obwohl der deutsche Kapitalschlüssel nur bei knapp 18% liegt.
Diese „Bevorzugung“ der großen Staaten könnte unter anderem darauf zurückzuführen sein, dass es bei den kleineren Ländern schlicht nicht genug Anleihen gibt, damit die EZB ihr angepeiltes Kaufvolumen erreichen kann. Es wird sich zeigen, ob die EZB somit ihr Kaufverhalten ändern wird, wenn sie nur noch eine kleinere Summe an Staatsanleihen aufkaufen muss.
Die im Rahmen des QE-Programms getätigten Käufe machen inzwischen fast die Hälfte der insgesamt knapp 4,4 Billionen Euro großen EZB-Bilanz aus. Wenn die EZB die Summe der monatlichen Anleihekäufe ab Januar senkt, ist in der kurzen Frist zu erwarten ist, dass sich die EZB-Bilanz zunächst etwas langsamer ausweiten wird. Um die tatsächliche expansive Wirkung der Geldpolitik zu beurteilen ist es aber auch notwendig zu beobachten, wie sich die übrigen Posten der Bilanz verändern, was aus heutiger Sicht aber nicht abschätzbar ist.
Das erste Programm zum Ankauf gedeckter Schuldverschreibungen (Covered Bond Purchase Programme, CBPP) wurde bereits 2009 von der EZB beschlossen, um nach der Finanzkrise den Markt für diese Papiere (z. B. Pfandbriefe) zu stabilisieren und Refinanzierungsproblemen der Banken entgegenzuwirken. Innerhalb eines Jahres wurden Wertpapiere im Gesamtvolumen von 60 Milliarden Euro angekauft. Ein zweites CBPP mit folgte dann von November 2011 bis Oktober 2012. Das aktuell laufende dritte CBPP wurde im Oktober 2014 verabschiedet.
Das Programm zum Ankauf forderungsbesicherter Wertpapiere (Asset Backed Securities Purchase Programme, ABSPP) wurde im September 2014 in Verbindung mit dem Programm zum Ankauf gedeckter Schuldverschreibungen (CBPP 3) beschlossen. Dabei werden ABS-Papiere am Primär- und Sekundärmarkt aufgekauft.
Im Rahmen des Programms zum Ankauf von Wertpapieren des öffentlichen Sektors (Public Sector Purchase Programme, PSPP) werden seit März 2015 Wertpapiere des öffentlichen Sektors wie Staatsanleihen sowie Schuldtitel europäischer Institutionen und Agenturen gekauft. Für die Ankäufe im Rahmen des PSPP gibt es detaillierte Regeln. So dürfen Staatsanleihen beispielsweise wegen des Verbots der monetären Staatsfinanzierung nur am Sekundärmarkt erworben werden. Es dürfen nur Papiere mit einer Laufzeit von mehr als einem Jahr aufgekauft werden. Zudem will die EZB nicht mehr als 33% aller auf den Sekundärmärkten befindlichen Papiere aufkaufen.
Mit dem Programm zum Ankauf von Wertpapieren des Unternehmenssektors (Corporate Sector Purchase Programme, CSPP) werden seit Juni 2016 auch Anleihen von Unternehmen in der Eurozone erworben. Ausgeschlossen sind Kreditinstitute und Unternehmen, deren Anleihen von den Ratingagenturen nicht mindestens als „Investment Grade“ bewertet werden. Die Anleihen müssen Laufzeiten zwischen sechs Monaten und 30 Jahren haben und können sowohl am Primärmarkt als auch am Sekundärmarkt gekauft werden.
