インフルエンサーのツイートを用いた暗号資産の価格変化予測†
著者†
山本寛史, 坂地泰紀, 松島裕康(東京大学), 山下雄己, 大澤恭平(電通国際情報サービス), 和泉潔, 島田尚(東京大学)
概要†
現在、暗号資産は金融分野で注目を集めている。ビットコインは暗号資産の一つで、1日の取引量は5億を超える。ソーシャルネットワークサービス上には、強い影響力を持ったインフルエンサーと呼ばれる人々がいる。本研究では、暗号資産に関するインフルエンサーに着目する。我々はインフルエンサーのツイートが暗号資産価格に影響するのではないかと仮説を置いた。インフルエンサーのツイートを用いて、ビットコイン価格が上がるか下がるか予測する手法を提案する。まず、我々はインフルエンサーのツイートを収集した。そこから、言語処理の手法を用いて特徴抽出をし、機械学習に用いる素性を生成した。実験の結果、我々はインフルエンサーツイートが暗号資産の価格に影響する可能性があることを示唆した。
キーワード†
テキストマイニング, 機械学習, 暗号資産