Esta información, semántica, desestructurada, que se mueve rápidamente, puede contener información acerca del estado de ánimo de la sociedad, de las tendencias, de sucesos, etc... que bien analizadas, podrian ayudarnos a predecir el futuro cercano.
Las búsquedas en Google anticipan brotes de gripe
Existen casos documentados que indican que el comportamiento de las personas en determinados entornos nos puede ayudar a predecir sucesos.
Es el caso del Google Flu Trends (estado de la tendencia de la gripe) que se nutre a partir del número de búsquedas de los usuarios con temas relacionados con la gripe. Incluso en algunos casos, pueden llegar a predecir los brotes de gripe.
El estado de ánimo de los usuarios de Twitter puede predecir la evolución de la Bolsa.
Pero esto es solo el inicio. Ahora un nuevo estudio reciente del MIT revela que mediante la información existente en Twitter se puede llegar a predecir, en determinadas ocasiones, la evolución del mercado de valores.
El estudio revela que para ello han recopilado información durante 6 meses. De ellos han trabajado con un subconjunto aleatorio equivalente al 1% del total de tweets, apartir del que han realizado el estudio.
Analizaron de forma colectiva la esperanza y el miedo para cada dia y correlacionaron estos resultados con la evolución del mercado de valores del Down Jones.
Encontraron que un porcentaje de los tweets emocionales se correlacionana de forma significativamente negativa con el Down Jones, el NASDAQ y el S&P 500, pero se aprecia una correlación positiviva con el VIX.
Por tanto, parece que haciendo una comprobación del estado emocional de Tweeter es posible predecir el mercado de valores del dia siguiente.
El estudio, con una importante base sociologica, se basa en la incidencia que pueden tener diferentes estados de ánimo en la toma de decisiones.
El objetivo inicial es tratar de identificar el estado de ánimo a patir de la aparición de determinadas palabras en twitter, como son: Esperanza, Felicidad, Miendo, Preocupación, Nervioso, Ansioso, Molesto, Positivo, Negativo y el número de apariciones diarias en los tweets de cada una de ellas. Estos resultados se comparan con la evolución de los indicadores del mercado de valores a partir de los cuales se observan las correlaciones.
IBM BigSheets ofrece soluciones para analizar información web
Los estudios comentados anteriormente parecen que solo estan al alcance de grandes compañias y centros de investigación dado que utilizan tecnologias emergentes, no consolidadas y en fase de investigación.
No obstante, existen compañías, como IBM, que empiezan a proporcionar soluciones para obtener datos no estructurados des de internet para ser analizados y posteriormente convertir esta información en conocimiento, com es el caso de BigSheets de IBM
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