Vi lever i ett datoriserat och nätverkat samhälle där många av våra handlingar lämnar ett digitalt spår och påverkar andra människors handlingar. Detta har lett till uppkomsten av ett nytt datadrivet forskningsområde: matematiska metoder för datavetenskap, statistisk fysik och sociologi ger insikter om ett brett spektrum av discipliner som sträcker sig från samhällsvetenskap till mänsklig rörlighet. En ny viktig upptäckt är att sökmotortrafiken (dvs. antalet förfrågningar från användare till sökmotorer på www) kan användas för att spåra och, i vissa fall, för att förutse dynamiken i sociala fenomen. Framgångsrika exempel är arbetslöshet, bil- och hemförsäljning och epidemier som sprider sig. Få nyligen utförda arbeten tillämpade detta synsätt på aktiekurser och marknadskänslor. Det är dock fortfarande oklart om trenderna på finansmarknaderna kan förutses av den kollektiva visdomen hos online-användare på nätet. Här visar vi att dagliga handelsvolymer av aktier som handlas i NASDAQ-100 är korrelerade med dagliga volymer av frågor relaterade till samma aktier. I synnerhet, frågevolymer förutser i många fall toppar av handel med en dag eller mer. Vår analys görs på en unik datauppsättning av frågor, skickas till en viktig webbsökmotor, som gör det möjligt för oss att undersöka även användarens beteende. Vi visar att frågevolymdynamiken uppstår ur den kollektiva men till synes okoordinerade aktiviteten hos många användare. Dessa resultat bidrar till debatten om identifiering av tidiga varningar om finansiella systemrisker på grundval av www-användarnas verksamhet.
Dessutom Bordino et al. visade att daglig handel volymer av aktier som handlas i NASDAQ100 korrelerade med dagliga volymer av frågor relaterade till samma aktier REF.
Web search queries can predict stock market volumes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Economics', 'Physics']}