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

• Искривлённый графен показал скрытый «переключатель» сверхпроводимости
• Роботы-гуманоиды идут в школу: в Китае готовят машины к реальной жизни
• Популярные чат-боты ИИ имеют тревожную уязвимость в шифровании — это означает, что хакеры могли легко перехватывать сообщения
• Грибы как компьютерные чипы: учёные создают «живую память» из шиитаке
• Учёные создали трёхслойное микрофлюидное устройство для сверхэффективного охлаждения электроники
• Обычный кристалл оказался идеальным материалом для технологий на сверхнизких температурах
• Учёные научились превращать снимки атомно-силового микроскопа в точные 3D-модели движений белков
• Учёные создали уникальный гидрогель для «неклонируемых» меток безопасности