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.
Författarna i REF använde ett självorganiserande fuzzy neural nätverk, med Twitter humör från känslor som en ingång, för att förutsäga prisförändringar i DOW Jones Industrial genomsnitt och uppnådde en 86,7% noggrannhet.
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']}