論文の概要: Causality between Sentiment and Cryptocurrency Prices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05803v1
• Date: Fri, 9 Jun 2023 10:40:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 13:47:44.838239
• Title: Causality between Sentiment and Cryptocurrency Prices
• Title（参考訳）: 感情と暗号通貨価格の因果関係
• Authors: Lubdhak Mondal, Udeshya Raj, Abinandhan S, Began Gowsik S, Sarwesh P and Abhijeet Chandra
• Abstract要約: 本研究では,マイクロブログプラットフォーム,すなわちTwitterを通じて伝達される物語と暗号資産の価値の関係について検討する。 教師なしの機械学習アルゴリズムを使って、Twitterの巨大でノイズの多いテキストデータの中に潜伏するトピックを発見しました。 さまざまな状況において、私たちの物語と暗号通貨価格の間に強いつながりがあることに気づきました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,マイクロブログプラットフォーム,すなわちTwitterを通じて伝達される物語と暗号資産の価値の関係について検討する。 本研究は,短いテキストのトピックモデリングと感情分析を組み合わせることで,暗号通貨に関する物語を構築するためのユニークな手法を提供する。 まず、教師なしの機械学習アルゴリズムを使用して、Twitterから大量の、騒々しいテキストデータの中に潜伏するトピックを発見し、それから、金融投資、暗号通貨、金融および政治規制に関連する技術進歩、暗号資産、メディアカバレッジを含む、4-5の暗号通貨関連の物語を明らかにしました。 さまざまな状況において、私たちの物語と暗号通貨価格の間に強いつながりがあることに気づきました。 我々の研究は、最近の経済学の革新であるナラティブ・エコノミクスを、トピックモデリングと感情分析を組み合わせて、消費者の行動と物語を関連づける新しい分野に結びつける。

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