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Gespräche auf Crypto Twitter analysieren

Ein genauerer Blick auf Stimmungen und Diskussionen während wichtiger Kryptowährungs-Events.

― 6 min Lesedauer


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Inhaltsverzeichnis

Kryptowährung ist ein schnelllebiges Feld, in dem jedes Jahr viele neue Projekte auftauchen. Leider bringt dieses Wachstum auch Risiken mit sich, wie Hacks und Sicherheitsprobleme, die der Community und der Zukunft der Technologie schaden können. Ein grosser Teil dieser Diskussionen findet auf "Crypto Twitter" statt, einem beliebten Online-Raum, in dem Investoren, Fans und Kritiker ihre Gedanken und Gefühle in Echtzeit teilen.

Analyse von Crypto Twitter-Daten

Um diese Diskussionen besser zu verstehen, haben wir einen Datensatz von Tweets aus einer entscheidenden Zeit in der Kryptowelt gesammelt, genauer gesagt vom 9. bis 23. November 2022. In diesem Zeitraum gab es wichtige Ereignisse wie die Insolvenz von FTX und verschiedene Hacking-Vorfälle. Wir haben etwa 40 Millionen Tweets mit Schlüsselwörtern zu Kryptowährung und Sicherheit gesammelt.

Unsere Analyse konzentrierte sich darauf, diese Tweets nach ihrer Bedeutung zu gruppieren und Netzwerke aus den Tweets und Nutzern aufzubauen. Wir haben fortschrittliche Methoden verwendet, um die Tweets in verschiedene Gruppen zu klassifizieren und sich verändernde Stimmungen im Laufe der Zeit zu identifizieren.

Datensammlung

Zuerst haben wir eine Liste von 199 Schlüsselwörtern erstellt, die mit Kryptowährung und Sicherheit verbunden sind. Diese Liste war breit gefächert und umfasste Begriffe wie "Krypto", "Blockchain" und spezifische Technologien wie "zk-rollup". Mit der Twitter API konnten wir diese Tweets in Echtzeit sammeln und speichern.

Während dieser Sammlung stellten wir fest, dass einige Tweets überhaupt nichts mit Kryptowährung zu tun hatten und viele Spam waren. Spam-Tweets versuchten oft, bestimmte Kryptowährungen zu bewerben oder beinhalteten Betrügereien. Wir filterten offensichtliche Spam-Tweets heraus, was zu einem endgültigen Datensatz von 20.911.310 Tweets führte, die für die Analyse geeignet waren.

Verständnis von Stimmungen und Themen

Wir haben verschiedene Techniken verwendet, um die Stimmungen in diesen Tweets zu analysieren. Zum Beispiel haben wir ein Modell angewendet, das optimiert wurde, um Tweets als positiv, neutral oder negativ zu bewerten. So konnten wir sehen, wie die Leute über verschiedene Themen im Zusammenhang mit Kryptowährung dachten. Ausserdem gruppierten wir die Tweets nach ihrer Wortverwendung, um wichtige Themen zu identifizieren.

Dabei fanden wir heraus, dass Tweets oft sowohl Vertrauen als auch Misstrauen gegenüber zentralisierten Börsen ausdrückten. Dieses doppelte Gefühl stammt wahrscheinlich von bemerkenswerten Ereignissen, die das öffentliche Vertrauen in die Branche erschütterten.

Netzwerke aus Tweets und Nutzern aufbauen

Als nächstes haben wir die Interaktionen zwischen Tweets und Nutzern untersucht, indem wir Graphen konstruierten. Ein Graph ist eine Möglichkeit, Verbindungen zwischen verschiedenen Elementen darzustellen, in diesem Fall zwischen Tweets und Nutzern.

Durch die Analyse dieser Netzwerke konnten wir sehen, wie Antworten und Zitate verschiedene Nutzer verbanden. Wir erstellten zwei Hauptarten von Graphen: einen, der sich auf Tweets konzentrierte, und einen anderen, der sich auf Nutzer konzentrierte. Diese Graphen halfen uns, die Dynamik der Gespräche innerhalb von Crypto Twitter zu verstehen.

Wichtige Erkenntnisse aus der Analyse

Unsere Erkenntnisse zeichnen ein lebhaftes Bild der Gesprächslandschaft auf Crypto Twitter.

Themen und Stimmungscluster

Durch unsere Clusteranalyse klassifizierten wir die Tweets in spezifische Stimmungsgruppen. Zum Beispiel zeigte ein Cluster viele Diskussionen über Pre-Manipulations-Taktiken, die mit grossen Börsen verbunden waren, während ein anderer sich auf Sicherheitsbedenken konzentrierte.

Insgesamt identifizierten wir mehrere unterschiedliche Cluster, die jeweils verschiedene Interessen und Stimmungen repräsentierten. Positive Stimmungen fanden wir häufig in Tweets, die über erfolgreiche Projekte oder positive Updates sprachen, während negative Gefühle in Verbindung mit Problemen wie Hacks oder Misstrauen gegenüber bestimmten Börsen auftraten.

Einfluss realer Ereignisse auf die Stimmung

Eine unserer wichtigen Beobachtungen war, wie reale Ereignisse, wie der Zusammenbruch von FTX, die Gespräche und Stimmungen auf Twitter beeinflussten. Wir bemerkten, dass viele Nutzer nach dem FTX-Vorfall Skepsis gegenüber zentralisierten Börsen äusserten, was einen Wandel in der öffentlichen Stimmung verdeutlichte.

Interessanterweise reagierten einige Cluster stark auf das FTX-Ereignis, während andere weniger betroffen schienen. Diese Variation deutet darauf hin, dass verschiedene Themen innerhalb des überfüllten Raums von Crypto Twitter um Aufmerksamkeit konkurrieren können.

Die Rolle von Bots

Ein weiterer wichtiger Aspekt unserer Analyse war die Präsenz von Bot-Aktivitäten. Aus unseren Erkenntnissen ergab sich, dass eine beträchtliche Anzahl von Bots an den Gesprächen auf Crypto Twitter teilnahm. Diese Bots gruppieren sich oft um beliebte Threads, was es schwierig macht, echte Interaktionen von automatisierten Antworten zu unterscheiden.

Wir fanden heraus, dass viele Spam-Bots an irreführenden Kampagnen beteiligt waren, die Diskussionen und Stimmungen manipulieren können. Diese Bot-Aktivität hebt einen besorgniserregenden Aspekt der Kommunikation innerhalb der Kryptowährungs-Community hervor.

Die Bedeutung der Analyse von Crypto Twitter

Das Verständnis der Dynamik der Gespräche auf Crypto Twitter kann wertvolle Einblicke für verschiedene Interessengruppen bieten, darunter Investoren, Regulierungsbehörden und Entwickler. Durch die Analyse von Stimmungen und Diskussionen kann man die öffentliche Meinung beurteilen und potenzielle Probleme innerhalb der Branche erkennen.

Potenzielle Anwendungen für Investoren

Für Investoren kann das Monitoring von Diskussionen in sozialen Medien helfen, Trends zu identifizieren und die Stimmung der Community zu bestimmten Projekten oder Börsen zu erfassen. Das Bewusstsein für die allgemeine Stimmung in diesen Diskussionen kann dabei helfen, informierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

Regulierungshandlungen leiten

Regulierungsbehörden können davon profitieren, die laufenden Gespräche auf Crypto Twitter zu verstehen. Indem sie Diskussionen zu Sicherheitsvorfällen, Betrügereien und politischen Veränderungen im Auge behalten, können sie den Zustand der Branche besser einschätzen und geeignete Massnahmen ergreifen.

Projektentwicklung verbessern

Entwickler und Projektteams können Erkenntnisse aus Twitter-Diskussionen nutzen, um die Bedenken oder Interessen der Community besser zu verstehen. Die Interaktion mit Nutzern und das Reagieren auf ihr Feedback kann Vertrauen und Transparenz innerhalb der Projekte fördern.

Fazit

Die Analyse von Crypto Twitter gibt einen Einblick in die komplexen Interaktionen und Stimmungen rund um Kryptowährung. Während sich der Raum weiterentwickelt, wird es immer wichtiger, die Dynamik dieser Gespräche zu verstehen.

Obwohl viele wertvolle Erkenntnisse aus dieser Analyse gewonnen werden können, dürfen die Herausforderungen durch Spam- und Bot-Aktivitäten nicht übersehen werden. Während die Kryptowährungslandschaft wächst, wächst auch der Bedarf an fortschrittlichen Analysetools, um die laufenden Diskussionen in dieser spannenden digitalen Welt zu navigieren und zu interpretieren.

Originalquelle

Titel: Deciphering Crypto Twitter

Zusammenfassung: Cryptocurrency is a fast-moving space, with a continuous influx of new projects every year. However, an increasing number of incidents in the space, such as hacks and security breaches, threaten the growth of the community and the development of technology. This dynamic and often tumultuous landscape is vividly mirrored and shaped by discussions within Crypto Twitter, a key digital arena where investors, enthusiasts, and skeptics converge, revealing real-time sentiments and trends through social media interactions. We present our analysis on a Twitter dataset collected during a formative period of the cryptocurrency landscape. We collected 40 million tweets using cryptocurrency-related keywords and performed a nuanced analysis that involved grouping the tweets by semantic similarity and constructing a tweet and user network. We used sentence-level embeddings and autoencoders to create K-means clusters of tweets and identified six groups of tweets and their topics to examine different cryptocurrency-related interests and the change in sentiment over time. Moreover, we discovered sentiment indicators that point to real-life incidents in the crypto world, such as the FTX incident of November 2022. We also constructed and analyzed different networks of tweets and users in our dataset by considering the reply and quote relationships and analyzed the largest components of each network. Our networks reveal a structure of bot activity in Crypto Twitter and suggest that they can be detected and handled using a network-based approach. Our work sheds light on the potential of social media signals to detect and understand crypto events, benefiting investors, regulators, and curious observers alike, as well as the potential for bot detection in Crypto Twitter using a network-based approach.

Autoren: Inwon Kang, Maruf Ahmed Mridul, Abraham Sanders, Yao Ma, Thilanka Munasinghe, Aparna Gupta, Oshani Seneviratne

Letzte Aktualisierung: 2024-03-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2403.06036

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.06036

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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