Maždaug 10 milijonų portalo „Twitter“ vartotojų įrašų, padarytų 2008 metais, analizė parodė, kad jie gali padėti numatyti pokyčius akcijų rinkose beveik prieš 6 dienas iki šių pokyčių.
Bendrosios rinkos teorijos teigia, kad idealioje rinkoje akcijų kainos turi keistis visiškai atsitiktinai, todėl jas numatyti didesniu nei 50 procentų tikslumu yra neįmanoma. Tiesa, tai turėtų vykti idealioje rinkoje, o ji tokia nėra, ir daugelis tyrimų parodė, kad akcijų kainų pokyčiai nėra visiškai atsitiktiniai. Tačiau iš to seka kita išvada – vadinasi, juos turi būti galima numatyti.
Mokslininkas iš Indianos universiteto Johanas Bollenas (Johan Bollen) su keliais kolegomis padarė prielaidą, kad gal būt šie pokyčiai yra paslėpti žmonių nuotaikų kitime, ir pradėjo analizuoti milijonus dažnai atrodančių beprasmiais žodžių srautų, kuriamų portalo „Twitter“ vartotojų.
Jie pamėgino kurti algoritmus, kurie analizuotų šiuos įrašus ir padėtų iš jų išgauti prasmingą ir praktiškai panaudotiną informaciją, jeigu tik tokia juose yra. Vienas iš tokių algoritmų buvo pavadintas „Google-Profile of Mood States“ (GPOMS), jis skirstė vartotojų emocinę būklę į šešis lygmenis: laimės, malonumo, budrumo, patikimumo, gyvybingumo ir ramybės.
Klausimas, į kurį mėgino rasti atsakymą Bollenas su kolegomis buvo: ar kuri nors iš šių būsenų koreliuoja su akcijų rinkos kainų kitimu.
Viso buvo analizuojama 9,7 milijonai įrašų, kuriuos padarė 2,7 milijono vartotojų, kiekvienos dienos įrašai buvo priskiriami GPOMS lygmenims ir lyginama, ar buvo kokia nors koreliacija tarp GPOMS lygmenų ir „Dow Jones Industrial Average“ indekso pokyčių.
Rezultatas buvo pakankamai netikėtas – pasirodė, kad ramybės lygmuo net 87,6 % tikslumu atitiko „Dow Jones“ indekso pokyčius, kurie įvykdavo po 2–6 dienų. Tai yra jei Twitter vartotojų ramybės lygmuo didėjo, su net 87,6 % tikimybe po kelių dienų didėjo ir „Dow Jones“ indeksas.
Tikrai keista, kad nuotaikos „Twitter“ gali veikti akcijų rinkas po kelių dienų, tačiau šio tyrimo išvada skamba būtent taip.
Tiesa, atsakymo, kodėl taip galėtų būti, mokslininkai nedavė, tačiau šis darbas gali patraukti ir kitų tyrėjų dėmesį, o gal net sukurti naują specialybę – nuotaikų internete analitikų.
