科学网 › 标签 › 社媒

标签: 社媒

相关帖子	版块	作者	回复/查看	最后发表

没有相关内容

相关日志

全球社交媒体热议阿里巴巴上市: 热度 10 liwei999 2014-9-22 08:35; 对近一个月做了一个多语言社交媒体的自动挖掘调查，看看阿里巴巴上市和上市前夕都有什么热议。好家伙短短一个月阿里巴巴有近三百万的帖子提到它，绝大多数是英文帖子，推特和脸书是热议最多的两大来源。Net-sentiment 反映的形象分 61 非常正面，说明追捧远多于批评。 2,855,797 Mentions 14,393,386,158 Potential Impressions 61% Net Sentiment 122,935 Positive 29,496 Negative 380,946 Unique Authors 这是阿里巴巴近一个月热议度的两张时间曲线表。越来越热，九月15是第一个高峰，九月19 IPO 日自然达到顶峰舆情晴雨表起伏不大，相当正面，IPO 前几天起伏加剧，毁誉交加，终于一路上扬，成就全球最大的IPO资本盛筵。关键热词 Hash 热话题正反比例：追捧成风啊网民情绪正面热词：love, thank, happy, good, worth Facebook，看好，成功，关注，支持，感谢，心仪反面词很零散，不成气候，诸如：mad joke，concerned，stupid，ridiculous，质疑，不接受，惊讶，黯然神伤，傻瓜，阿里妈妈的，发横财显然是嫉妒为多嘛。买还是不买：这是个问题？看来还是主买派的声音分贝高，虽然风险警告声亦不绝于耳。优劣任人评说最大的好处是爆牛的IPO（废话，有奶便是娘，带来财运当然是第一位）。第二个长处呢，自创了IPO最牛的品牌 BABA：老子天下第一的气派嘛，还是与 IPO 相关。第三呢，好像是德语，Börsendebut feiern （ Celebrate Exchange Debu t ），还是庆祝 IPO。接下去都与 IPO 的相关报道有关，IPO价值超过 Facebook 和 Visa 当年的风光，股价飙升（surge），产出了首富（richest man）等。这一切其实是建立在丰厚利润（profit，consistently profitable）的基础上，利润才是核心的理由，否则一切都会是泡沫。不喜欢的理由呢？原来抱怨最大的是IPO股价定价提高（raise price），提高了搭便车的门槛。其他的问题包括严重造假 (counterfeit) ，股权结构的复杂等。利润高到荒唐（insane），显然是优点，系统标注错了，今后应该 debug 掉。谁吐槽最多谁影响最大：当然是权威媒体的报道。男议女亦议热议地理分布美利坚为最，东土次之。遍及全球，包括非洲（不住人鬼的北冰洋除外：不知魏晋，遑论阿里）。地中海下面那个深色区域是哪个国家？怎么对阿里IPO那么热衷呢？媒体分布【相关】互联网盛世英雄马云的媒体形象【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 社媒挖掘|11959 次阅读|14 个评论

到底社媒曲线与股市曲线有没有、有多少相关度?: 热度 1 liwei999 2014-8-16 23:35; 看看到底社会媒体的曲线与股市曲线有没有、有多少相关度，我正好有 HTC 过去一年的中文社媒数据作者: 立委 (*) 日期: 08/16/2014 09:59:26 这是我们系统的关于 HTC 的中文媒体热议度（mentions）和褒贬度（net sentiment）的过去一年的曲线。这是纯粹的社媒热议度（mentions）曲线。这张图似乎更清晰一些：下面的曲线是热议度，上面的曲线是褒贬度（社媒舆情）。路透社的HTC过去一年股市曲线图雅虎的HTC过去一年股市曲线图热议度与股市表现曲线图的对比（谢谢老友帮助制图）褒贬度与股市表现曲线图的对比（谢谢老友帮助制图） daily data 太稀疏和起伏，可上述 weekly data 似乎又间隔太长（颗粒度太粗）了，不好做吻合度滞后性的观察。也许最好是每隔三四天的数据来做，既让曲线 smooth，也不失时间的精度。以后做吧。似乎媒体褒贬度（net sentiment）的曲线比较热议度（mentions）的曲线与股市曲线吻合度更好？这也是合理的。从这个例子看，似乎net sentiment略领先于market. 如果过去的历史有相关度，那么因为我们可以实时监测，对未来的走向的预示也就有搞头。历史是未来之母。真要做股市预测，应该多做实验比较，精心挑选资料来源，排除来自不可靠资料源（包括更新不及时）的干扰或副作用，也许才更可靠一些？对于英文社媒，除了 Twitter 和 Facebook 的实时（real time）性可以指靠，其他论坛应该只选专门议论股票的 BBS 吧？当然，影响股市的有其他不可测因素，但社媒应该是很重要的一个指标，它反映的是股民的情绪和市场的冷暖。谁说过，准确的短期股市与地震预报一样不可测。但是中长期趋势应该有迹可寻。好玩，好玩。做这个比较是由于有王宁博士说，用最简单的关键词社媒大数据指导股市投资，有非常高的回报率（七年300%，年化之后大概17%，还是远高于绝大多数专家投资的回报率）。 Quote 信息会影响股市的走向。波士顿大学的一个研究团队分析了从2004年到2011年道琼斯指数走势跟谷歌趋势的相关性，每次股市剧烈的变化伴随而来的都是搜索量急剧的增加。利用这个策略，他们设计了一个基于谷歌搜索引擎的交易策略，这个策略使用的一个关键词就是“负债”。这个交易策略很简单，当搜索引擎的数据量减少的时候，我们就可以买进下一个星期的道琼斯指数，当搜索量增加的时候，我们卖出下一星期的道琼斯指数。我们可以很明显地看到蓝色的线是谷歌的交易模型创造的，如果套用这个交易模型，最终它的投资收益率是300%,你投资一块钱，最后能够收回三块钱。红色的线就是你买了这个指数之后一直放在那儿，实际上收益是非常低的。这证明搜索引擎，包括社交媒体的很多东西能够帮助人类做很多决定，也就是今天汤道生先生谈到的怎么利用大数据帮助人类做一些决定。摘自： http://chuansongme.com/n/588516 王宁博士说的那个社媒股市预测模型太简单了，只选取关键词，仗着数据之巨，也有效。我们可以准确检测股民和市场的情绪，用得得当，应该可以做出好得多的模型来。实验值得继续做下去，到底看不准的时候为什么不准，准的时候有多少，足以支持一个预测模型否。不用 17% 回报率，只要有稳定的 10%，哥们就大发啦！其实这个路子的实验和模型不难做，因为有几乎无限的历史上的标准答案在。可以反复调整，数据来源，数据量，热议度影响度褒贬度或某种综合，等等，看怎样的 config 最能符合历史，以此建立未来的预测模型，应该相当靠谱（当然任何模型都无法预测突发因素，特别是媒体数据外的因素，但是对于股市的大趋势应该可以预测到位）。认真设计研究路线，应该可以搞出点名堂来。应该与金融机构合作做这个研究。【相关】再谈舆情与股市的相关性研究 ZT：牛津大学王宁博士：大数据与有限理性【『科学』预测：A-股看好】舆情挖掘用于股市房市预测靠谱么？【舆情挖掘：房市总体看好】【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 社媒挖掘|7063 次阅读|2 个评论

新浪微博下周要大跌？舆情指数不看好，负面评价太多（疑似虚惊）: 热度 9 liwei999 2014-4-19 23:00; 怎么了，新浪微博要大跌，我们实时监控刚显示舆情指数为零下100 的坏评价日期: 04/19/2014 09:39:03 这两天看校园刚回来，没顾上追踪股票市场以及我们的社会媒体自动检测数据，据说weibo一开始上涨得厉害（他们有意减少了发行量，此前又回购了股票，为防止 Facebook IPO 重演）。在这里可看实时监控: 新浪微博（WB）舆情的实时监控每分钟自动更新。这是几分钟前的截图：这是雅虎给出的微博股票曲线：美国社交舆情的正反评价是美国股市一个重要指针。目前的-100指数让人诧异，诸如：Weibo is basically a Fake Chinese twitter website! 历史上看，美国股市对于中国概念股一直视为高危区，大起大落不断。如果本周末的舆情指数维持在 -100 极冰点不变，下周开市应该是大跌。不是乌鸦嘴，这是大数据舆情监控所指，unless 此后情势有逆转。其实，个人觉得新浪微薄会有前途的，因为目前与可预见的将来，它的独特影响力仍无可取代。因此，如果真大跌，倒是进场的好机会。这类社会媒体的股票，IPO 初期都是过山车似的。如果不想靠短期投机，倒是值得趁虚而入，长期（半年以上）持有，应该有赚，除非微博是笨蛋，半年一年还交不出好的财务报表成绩来。【补记】回暖了，回暖了，虚惊一场。写此博文的时候正赶上舆情最低点，现在（4/19/2014 8:47am pacific time）明显回暖，舆情指数已经达到正 60，仍需持续密切关注。【相关】 Sina Weibo IPO and its automatic real time monitoring 2014-04-17 【置顶：立委科学网博客NLP博文一览（定期更新版）】; 个人分类: 社媒挖掘|8817 次阅读|15 个评论

【社媒挖掘：社会媒体眼中的臺灣綠營大佬】: liwei999 2013-2-24 06:33; 除了在民眾輿論已經貶出局的在押阿扁外，民進黨大佬主要包括蔡蔡謝蘇（蔡英文、謝長廷、蘇貞昌），下面就看看社會媒體對這三位綠營大佬毀譽如何。 Cai COns CaiXieSuLEE LikesDislikes contrast 【相关篇什】【社媒挖掘：臺灣政壇輿情圖】【社媒挖掘：馬英九施政一年來輿情晴雨表】; 个人分类: 社媒挖掘|4 次阅读|0 个评论

更多...

帐号		自动登录	找回密码
密码			注册

关闭 安全验证

标签: 社媒

相关帖子

相关日志

关闭安全验证