Истории|Материалы

Растянуть твиттер

Дизайнер Эрик Фишер (Eric Fischer) наложил друг на друга карты, отображающие регулярные авиаперелеты и обмен информацией в социальной сети Twitter.

Зеленым цветом обозначены физические перемещения авиапассажиров, происходившие 1 сентября 2011 года. Розовым отмечены коммуникативные потоки между пользователями Twitter — сообщения, которыми обменивались люди, находящиеся в разных точках земного шара, в тот же день. Data from The Twitter Streaming API. Continent shapes from Natural Earth.

Как Twitter предсказывает биржевые котировки

Трое молодых исследователей-датологов — Йохан Боллен и Хуина Мао из Университета Индианы и Ксиа-Джун Женг из Манчестерского университета — создали компьютерную программу, позволяющую при помощи анализа общественных настроений в сети Twitter (в обработке используется более 9,8 млн твиттов) с точностью до 87,6% предсказывать изменения котировок крупнейшего биржевого индикатора Dow Jones. Созданная ими программа, интегрированная с поисковой системой Google, использует шесть основных эмоциональных параметров пользователей, которые позволяют выстроить достоверный график изменений котировок на биржах за три-четыре дня до того, как эти изменения в действительности происходят.

Как измеряется эмоциональный фон

Исследователи используют семь основных способов анализа информации. «Собиратель мнений» (верхний график) демонстрирует общие негативные или позитивные характеристики информационного поля. Другие параметры — «Покой», «Угроза», «Уверенность», «Оживле­ние», «Благо» и «Счастье» — результаты компьютерного анализа. На данном графике видно, что именно такой параметр, как «Покой» оказывается наиболее подходящим для предсказания состояния индекса.

Биржи и эмоции

По прошествии трех дней тенденция, предложенная созданной учеными системой предсказания, действительно максимально пересекается с текущим положением дел на биржах. Верхний график в данном случае демонстрирует совпадения предсказаний и реального состояния индекса Dow Jones. Два нижних графика для большей ясности демонстрируют эти тенденции по отдельности. Событие, которое пользователи Twitter предсказать не смогли, — резкое улучшение состояния одного из банков-эмитентов. Этот внезапный промах системы подтверждает отсутствие стопроцентной точности предлагаемой методики.