要約
この研究は、マイクロブログプラットフォーム、つまりTwitterを通じて伝えられる物語と暗号資産の価値との関係を調査します。
私たちの研究は、短いテキストのトピックモデリングとセンチメント分析を組み合わせることにより、暗号通貨に関する物語を構築する独自の手法を提供します。
まず、教師なし機械学習アルゴリズムを使用して、Twitter からの大量のノイズの多いテキスト データ内の潜在的なトピックを発見しました。次に、金融投資、暗号通貨に関連する技術進歩、金融および政治規制を含む 4 ～ 5 つの暗号通貨関連のナラティブを明らかにしました。
、暗号資産、メディア報道。
多くの状況で、私たちは私たちの物語と仮想通貨の価格の間に強いつながりがあることに気づきました。
私たちの研究は、経済学の最新の革新であるナラティブ経済学を、トピックモデリングとセンチメント分析を組み合わせて消費者の行動をナラティブに関連付ける新しい研究分野に結び付けます。
要約(オリジナル)
This study investigates the relationship between narratives conveyed through microblogging platforms, namely Twitter, and the value of crypto assets. Our study provides a unique technique to build narratives about cryptocurrency by combining topic modelling of short texts with sentiment analysis. First, we used an unsupervised machine learning algorithm to discover the latent topics within the massive and noisy textual data from Twitter, and then we revealed 4-5 cryptocurrency-related narratives, including financial investment, technological advancement related to crypto, financial and political regulations, crypto assets, and media coverage. In a number of situations, we noticed a strong link between our narratives and crypto prices. Our work connects the most recent innovation in economics, Narrative Economics, to a new area of study that combines topic modelling and sentiment analysis to relate consumer behaviour to narratives.
arxiv情報
| 著者 | Lubdhak Mondal,Udeshya Raj,Abinandhan S,Began Gowsik S,Sarwesh P,Abhijeet Chandra |
| 発行日 | 2023-06-09 10:40:22+00:00 |
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