論文の概要: The irruption of cryptocurrencies into Twitter cashtags: a classifying solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11531v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 22:23:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:45:07.980889
• Title: The irruption of cryptocurrencies into Twitter cashtags: a classifying solution
• Title（参考訳）: twitter cashtagsへの暗号通貨の不正侵入: 分類ソリューション
• Authors: Ana Fern\'andez Vilas and Rebeca D\'iaz Redondo and Ant\'on Lorenzo Garc\'ia
• Abstract要約: 暗号通貨の暴落は、キャッシュタグに基づくポストの集約を著しく低下させた。 本研究では、競合するキャッシュタグとコンテナのつぶやきを区別する自動分類器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is a consensus about the good sensing characteristics of Twitter to mine and uncover knowledge in financial markets, being considered a relevant feeder for taking decisions about buying or holding stock shares and even for detecting stock manipulation. Although Twitter hashtags allow to aggregate topic-related content, a specific mechanism for financial information also exists: Cashtag. However, the irruption of cryptocurrencies has resulted in a significant degradation on the cashtag-based aggregation of posts. Unfortunately, Twitter' users may use homonym tickers to refer to cryptocurrencies and to companies in stock markets, which means that filtering by cashtag may result on both posts referring to stock companies and cryptocurrencies. This research proposes automated classifiers to distinguish conflicting cashtags and, so, their container tweets by analyzing the distinctive features of tweets referring to stock companies and cryptocurrencies. As experiment, this paper analyses the interference between cryptocurrencies and company tickers in the London Stock Exchange (LSE), specifically, companies in the main and alternative market indices FTSE-100 and AIM-100. Heuristic-based as well as supervised classifiers are proposed and their advantages and drawbacks, including their ability to self-adapt to Twitter usage changes, are discussed. The experiment confirms a significant distortion in collected data when colliding or homonym cashtags exist, i.e., the same \$ acronym to refer to company tickers and cryptocurrencies. According to our results, the distinctive features of posts including cryptocurrencies or company tickers support accurate classification of colliding tweets (homonym cashtags) and Independent Models, as the most detached classifiers from training data, have the potential to be trans-applicability (in different stock markets) while retaining performance.
• Abstract（参考訳）: 金融市場の知識を発掘し発見する上でのtwitterの優れたセンシング特性に関するコンセンサスがあり、株式の売買や保有、さらには株式操作の検知に関しても関連するフィーダーと見なされている。 twitterのハッシュタグはトピック関連のコンテンツを集約することができるが、財務情報のための特定のメカニズムも存在する。 しかし、暗号通貨の暴落は、キャッシュタグに基づくポストの集約を著しく低下させた。 残念ながら、Twitterのユーザーは暗号通貨や株式市場の企業を参照するために、同名のティッカーを使うかもしれない。 本研究は、競合するキャッシュタグを識別する自動分類器を提案し、企業や暗号通貨に言及したツイートの特徴を分析して、それらのコンテナツイートを識別する。 本稿では,LSE(London Stock Exchange)における暗号通貨と企業チッカーの干渉,特にFTSE-100とAIM-100の市場指標を実験的に分析する。 ヒューリスティックベースと教師付き分類器が提案され、twitterの利用状況の変化に自己適応する能力を含むその利点と欠点が議論された。 この実験は、コライディングやホモニムのキャッシュタグが存在する場合、すなわち会社のティッカーや暗号通貨を指す同じ$の頭字語が存在するとき、収集データに大きな歪みがあることを確認する。 その結果、暗号通貨や企業のティッカーを含む投稿の特徴は、訓練データから最も分離した分類器として、つぶやき(正名キャッシュタグ)と独立モデルの正確な分類をサポートし、パフォーマンスを維持しながら(異なる株式市場において)適用可能性を高めることができる。

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