Programmatically deriving sentiment has been the topic of many a thesis: it’s application in analyzing 140 character sentences, to that of 400-word Hemingway sentences; the methods ranging from naive rule based checks, to deeply layered neural networks. Unsurprisingly, sentiment analysis has been used to gain useful insight across industries, most notably in digital marketing and financial analysis. An advancement seemingly more excitable to the mainstream, Bitcoin, has risen in number of Google searches by three-folds since the beginning of this year alone, not unlike it’s exchange rate. The decentralized cryptocurrency, arguably, by design, a pure free market commodity – and as such, public perception bears the weight in Bitcoins monetary valuation. This thesis looks toward these public perceptions, by analyzing 2.27 million Bitcoin-related tweets for sentiment fluctuations that could indicate a price change in the near future. This is done by a naive method of solely attributing rise or fall based on the severity of aggregated Twitter sentiment change over periods ranging between 5 minutes and 4 hours, and then shifting these predictions forward in time 1, 2, 3 or 4 time periods to indicate the corresponding BTC interval time. The prediction model evaluation showed that aggregating tweet sentiments over a 30 min period with 4 shifts forward, and a sentiment change threshold of 2.2%, yielded a 79% accuracy. / Ämnet sentiment analysis, att programmatiskt härleda underliggande känslor i text, ligger som grund för många avhandlingar: hur det tillämpas bäst på 140 teckens meningar såväl som på 400-ords meningar a’la Hemingway, metoderna sträcker sig ifrån naiva, regelbaserade, till neurala nätverk. Givetvis sträcker sig intresset för sentiment analys utanför forskningsvärlden för att ta fram insikter i en rad branscher, men framförallt i digital marknadsföring och financiell analys. Sedan början på året har den digitala valutan Bitcoin stigit trefaldigt i sökningar på Google, likt priset på valutan. Då Bitcoins decentraliserade design är helt transparant och oreglerad, verkar den under ideala marknadsekonomiska förutsättningar. På så vis regleras Bitcoins monetära värde av marknadens uppfattning av värdet. Denna avhandling tittar på hur offentliga uppfattningar påverkar Bitcoins pris. Genom att analysera 2,27 miljoner Bitcoin-relaterade tweets för sentiment ändringar, föutspåddes ändringar i Bitcoins pris under begränsade förhållningar. Priset förespåddes att gå upp eller ner beroende på graden av sentiment ändring under en tidsperiod, de testade tidsperioderna låg emellan 5 minuter till 4 timmar. Om en förutspånning görs för en tidsperiod, prövas den emot 1, 2, 3 och 4 skiftningar framåt i tiden för att ange förutspådd Bitcoin pris interval. Utvärderingen av förutspåningar visade att aggregerade tweet-sentiment över en 30-minutersperiod med 4 skift framåt och ett tröskelvärde för förändring av sentimentet på 2,2 % gav ett resultat med 79 % noggrannhet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-209191 |
| Date | January 2017 |
| Creators | Stenqvist, Evita, Lönnö, Jacob |
| Publisher | KTH, Skolan för datavetenskap och kommunikation (CSC) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0152 seconds