Мониторинг настроений пользователей Twitter позволяет прогнозировать динамику на биржах

«Поведенческая экономика объясняет, как эмоции могут глубоко влиять на индивидуальное поведение и принятие решений. Применимо ли это к обществу в целом, т. е. может ли общий настрой влиять на коллективное принятие решений? И коррелирует ли он с экономическими индикаторами и может ли быть использован для их прогнозирования?» - этими вопросами задались Джоан Боллен, Юина Мао и Сяо-Ян Зенг (Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng, http://arxiv.org/abs/1010.3003).

Они провели исследование связи содержания ежедневных записей в сети микроблогов Twitter и динамики фондового индекса Dow Jones Industrial Average, применяя два инструмента оценки настроения пользователей - Google-Profile of Mood States (оценка по шести градациям) и OpinionFinder (две градации — позитивное и негативное).

Ученые утверждают, что на основе определенных данных о настроении пользователей Twitter с помощью нейронных сетей им удалось создать систему прогнозирования ежедневных движений индекса Dow Jones вверх или вниз с точностью 87,6%.