論文の概要: Enhancing Cryptocurrency Sentiment Analysis with Multimodal Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.15825v2
• Date: Sun, 31 Aug 2025 21:53:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.664624
• Title: Enhancing Cryptocurrency Sentiment Analysis with Multimodal Features
• Title（参考訳）: マルチモーダル特徴量を用いた暗号感度解析の強化
• Authors: Chenghao Liu, Aniket Mahanti, Ranesh Naha, Guanghao Wang, Erwann Sbai,
• Abstract要約: 我々はTikTokとTwitterの感情を比較したマルチモーダル分析を行い、ビデオデータとテキストデータの両方からインサイトを抽出する。 以上の結果から,TikTokの動画ベースの感情が投機的資産や短期市場の動向に大きく影響していることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.011058109203287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As cryptocurrencies gain popularity, the digital asset marketplace becomes increasingly significant. Understanding social media signals offers valuable insights into investor sentiment and market dynamics. Prior research has predominantly focused on text-based platforms such as Twitter. However, video content remains underexplored, despite potentially containing richer emotional and contextual sentiment that is not fully captured by text alone. In this study, we present a multimodal analysis comparing TikTok and Twitter sentiment, using large language models to extract insights from both video and text data. We investigate the dynamic dependencies and spillover effects between social media sentiment and cryptocurrency market indicators. Our results reveal that TikTok's video-based sentiment significantly influences speculative assets and short-term market trends, while Twitter's text-based sentiment aligns more closely with long-term dynamics. Notably, the integration of cross-platform sentiment signals improves forecasting accuracy by up to 20%.
• Abstract（参考訳）: 仮想通貨の人気が高まるにつれ、デジタル資産市場はますます重要になっている。 ソーシャルメディアのシグナルを理解することは、投資家の感情と市場のダイナミクスに貴重な洞察を与える。 これまでの研究は主にTwitterのようなテキストベースのプラットフォームに重点を置いてきた。 しかし、ビデオコンテンツは、テキストだけで完全には捉えられない、より豊かな感情と文脈的な感情を含む可能性があるにもかかわらず、まだ探索されていない。 本研究では,TikTokとTwitterの感情を比較したマルチモーダル分析を行い,ビデオデータとテキストデータの両方からインサイトを抽出する大規模言語モデルを提案する。 ソーシャルメディアの感情と仮想通貨市場指標の動的依存関係と流出効果について検討する。 以上の結果から,TikTokの動画ベースの感情は投機的資産や短期市場の動向に大きく影響し,Twitterのテキストベースの感情はより長期的ダイナミクスと密接に一致していることが明らかとなった。 特に、クロスプラットフォームの感情信号の統合は、予測精度を最大20%向上させる。

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