Abstract-Behavioral ekonomi säger oss att känslor kan djupt påverka individuellt beteende och beslutsfattande. Gäller detta även för samhällen i stort, dvs. Kan samhällen uppleva stämningstillstånd som påverkar deras kollektiva beslutsfattande? I förlängningen är den allmänna stämningen korrelerad eller till och med prediktiv för ekonomiska indikatorer? Här undersöker vi om mätningar av kollektiva stämningstillstånd som härrör från storskaliga Twitter-flöden är korrelerade till värdet av Dow Jones Industrial Genomsnitt (DJIA) över tid. Vi analyserar textinnehållet i dagliga Twitter-flöden av två stämningsspårningsverktyg, nämligen OpinionFinder som mäter positivt vs. negativt humör och Google-Profile of Mood States (GPOMS) som mäter humör i termer av 6 dimensioner (Kalm, Alert, Sure, Vital, Kind, and Happy). Vi korsvaliderar de resulterande tidsserierna genom att jämföra deras förmåga att upptäcka allmänhetens svar på presidentvalet och Thanksgiving-dagen 2008. En Granger kausalitetsanalys och en Själv-Organizing Fuzzy Neural Network används sedan för att undersöka hypotesen att allmänhetens humörtillstånd, mätt genom opinionsbildare och GPOMS stämningstidsserie, är prediktiva för förändringar i DJIA slutvärden. Våra resultat visar att noggrannheten i DJIA förutsägelser kan förbättras avsevärt genom att inkludera specifika offentliga stämning dimensioner men inte andra. Vi finner en noggrannhet på 87,6% i att förutsäga den dagliga upp och ner förändringar i slutvärdena för DJIA och en minskning av medelvärdet procentfel med mer än 6%. Index Villkor-stock marknadsförutsägelse -twitter -mood analys.
REF har använt Granger kausalitetsanalys och ett självorganiserande fuzzy neurala nätverk för att analysera tweets för mätning av stämningen hos personer som är associerade med aktiemarknaden.
Twitter mood predicts the stock market
{'venue': 'Journal of Computational Science, 2(1), March 2011, Pages 1-8', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}