Новости науки, здоровья и космоса на портале GlobalScience.ru. Информеры для владельцев сайтов. Создайте свой собственный новостной сайт, используя наши бесплатные новостные информеры.
Конструктор новостных информеров
20/10/2010

Вчені навчилися передбачати поведінку фондової біржі за повідомленнями в твіттері

Вчені навчилися передбачати поведінку фондової біржі за повідомленнями в твіттері

Коллектівное настрій, який можна дізнатися, проаналізувавши мільйони твітів, дозволяє передбачати підйом і зниження промислового індексу Доу-Джонса на тиждень вперед, з точністю до 90 відсотків, як повідомляють вчені з Індіанського універсітета.

Проаналізіровав 9.8 мільйонів твітів (повідомлень на twitter.com) від 2. 7 мільйонів користувачів за період в 10 місяців 2008 року, дослідники виявили зв'язок, між промисловим індексом Доу-Джонса і повідомленнями в твіттері.

С допомогою двох приладів, для аналізу текстової інформації, зібраної з Твіттера, доцент Джонай Боллен і претендент на ступінь кандидата наук Хейна Мао, змогли заміряти зміни суспільного настрою і порівняли отримані результати з положенням на фондовому ринку.

Одін з інструментів, під назвою OpinionFinder, аналізував твіти на предмет позитивних чи негативних змін у суспільних настроях в перебігу дня. Другий, який отримав ім'я Google-Profile of Mood States (GPOMS), вимірював настрій твітів по шести параметрах: спокій, тривожність, впевненість, енергійність, вид і щастя. У підсумку, учені отримали дані про динаміку зміни настрою суспільства і зіставили їх з даними індексу Доу-Джонса.

Учение порівняли два набори даних - індекс Доу-Джонса і суспільний настрій. За допомогою самоорганізується мережевої моделі, вони перевірили гіпотезу про можливість передбачення поведінки фондової біржі на основі вимірювання настроїв панують у суспільстві.

"Ми не прагнули створити ідеальну систему для передбачення індексу Доу-Джонса, але скоріше спробували оцінити те, наскільки точно передбачення, зроблені на основі публічної думки, співпадуть з реальністю ", - сказав Боллен." Ми виявили, що вони збігаються в 87. 6 відсотках випадків, саме з такою регулярністю, нам вдавалося передбачати поведінку промислового індексу Доу-Джонса ".

Іспользуя модель для прогнозування під назвою Self-Organizing Fuzzy Neural Network, подібну до тієї, яка використовується для визначення потреби в електроенергії, вчені продемонстрували, що традиційні моделі для передбачення індексу Доу-Джонса, значно поступаються новій системі за частиною акуратності прогнозів.

Шанси на те, що передбачення, що опинилися вірними в 87.6 відсотках випадках протягом 20 днів були простою випадковістю, складають 3.4 відсотка.

Орігінал (на англ. Мовою): Physorg

 
Печать
Рейтинг:
  •  
Авторизуйтесь для оценки материала
 

Еще из категории технологии:

 
 
 

Последние комментарии

 

Комментариев нет. Будьте первым!

Пожалуйста, авторизуйтесь, чтобы иметь возможность оставлять комментарии.
 
 
 
 

Главная | космос | здоровье | технологии | катастрофы | живая планета | среда обитания | Читательский ТОП | Это интересно | Строительные технологии

RSS | Обратная связь | Информеры | О сайте | E-mail рассылка | Как включить JavaScript | Полезно знать | Заметки домоседам | Социальные сети

© 2007-2024 GlobalScience.ru
При полном или частичном использовании материалов прямая гиперссылка на GlobalScience.ru обязательна