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Analizando conversaciones en Crypto Twitter

Una mirada más cercana a los sentimientos y discusiones durante eventos clave de criptomonedas.

― 6 minilectura


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Las criptomonedas son un campo que cambia rápido, con muchos proyectos nuevos saliendo cada año. Desafortunadamente, con este crecimiento vienen riesgos como hacks y problemas de Seguridad que pueden dañar la comunidad y el futuro de la tecnología. Una parte importante de estas charlas se da en "Crypto Twitter", un espacio en línea popular donde inversores, fanáticos y críticos comparten sus pensamientos y sentimientos en tiempo real.

Analizando Datos de Crypto Twitter

Para entender mejor estas discusiones, juntamos un conjunto de datos de tweets de una época crucial en el mundo de las criptomonedas, específicamente del 9 al 23 de noviembre de 2022. Este periodo estuvo marcado por eventos significativos como la quiebra de FTX y varios incidentes de hacking. Recopilamos alrededor de 40 millones de tweets usando palabras clave relacionadas con criptomonedas y seguridad.

Nuestro análisis se centró en agrupar estos tweets según su significado y construir redes a partir de los tweets y usuarios. Usamos métodos avanzados para clasificar los tweets en diferentes grupos e identificar sentimientos que cambiaban con el tiempo.

Recopilando Datos

Para empezar, creamos una lista de 199 palabras clave conectadas a criptomonedas y seguridad. Esta lista era amplia, incluyendo términos como "crypto", "Blockchain", y tecnologías específicas como "zk-rollup". Usando la API de Twitter, pudimos recolectar y almacenar estos tweets en tiempo real.

Durante este periodo de recolección, notamos que algunos tweets no se relacionaban en nada con criptomonedas y muchos eran spam. Los tweets de spam a menudo intentaban promocionar ciertas criptomonedas o involucraban estafas. Filtramos los tweets de spam obvios, resultando en un conjunto final de 20,911,310 tweets aptos para análisis.

Entendiendo Sentimientos y Temas

Usamos varias técnicas para analizar los sentimientos en estos tweets. Por ejemplo, aplicamos un modelo ajustado para puntuar tweets como positivos, neutrales o negativos. Esto nos permitió ver cómo se sentía la gente sobre diferentes temas relacionados con criptomonedas. También agrupamos tweets según su uso de palabras para identificar temas clave.

Notablemente, encontramos que los tweets a menudo expresaban tanto confianza como desconfianza en los intercambios centralizados. Este sentimiento dual probablemente proviene de eventos notables que sacudieron la confianza pública en la industria.

Construyendo Redes a partir de Tweets y Usuarios

Luego, exploramos las interacciones entre tweets y usuarios construyendo gráficos. Un gráfico es una forma de representar conexiones entre diferentes elementos, en este caso, tweets y usuarios.

Al analizar estas redes, pudimos ver cómo las respuestas y citas conectaban a diferentes usuarios. Creamos dos tipos principales de gráficos: uno centrado en tweets y otro en usuarios. Estos gráficos nos ayudaron a entender la dinámica de las conversaciones dentro de Crypto Twitter.

Hallazgos Clave del Análisis

Nuestros hallazgos pintan un cuadro vívido del paisaje de conversaciones en Crypto Twitter.

Temas y Grupos de Sentimiento

A través de nuestro análisis de agrupación, categorizamos los tweets en grupos de sentimiento específicos. Por ejemplo, un grupo reveló muchas discusiones sobre tácticas de manipulación de precios relacionadas con intercambios importantes, mientras que otro se centró en preocupaciones de seguridad.

En general, identificamos varios grupos distintos, cada uno representando diferentes intereses y sentimientos. Por ejemplo, los sentimientos positivos a menudo se encontraban en tweets que hablaban de proyectos exitosos o actualizaciones positivas, mientras que los sentimientos negativos surgieron en torno a problemas como hacks o desconfianza en ciertos intercambios.

Impacto de Eventos Reales en el Sentimiento

Una de nuestras observaciones significativas fue cómo eventos reales, como el colapso de FTX, influenciaron las conversaciones y sentimientos en Twitter. Notamos que muchos usuarios expresaron escepticismo hacia los intercambios centralizados después del incidente de FTX, destacando un cambio en el sentimiento público.

Curiosamente, mientras algunos grupos reaccionaron fuertemente al evento de FTX, otros parecían menos afectados. Esta variación sugiere que diferentes temas pueden competir por atención dentro del abarrotado espacio de Crypto Twitter.

El Papel de los Bots

Otro aspecto crucial de nuestro análisis involucró la presencia de actividad de bots. A partir de nuestros hallazgos, identificamos un número considerable de bots participando en conversaciones en Crypto Twitter. Estos bots a menudo se agrupan alrededor de hilos populares, haciendo difícil discernir las interacciones genuinas de los usuarios de las respuestas automatizadas.

Encontramos que muchos bots de spam estaban involucrados en campañas engañosas, lo que puede manipular discusiones y sentimientos. Esta actividad de bots destaca un aspecto preocupante de la comunicación dentro de la comunidad de criptomonedas.

La Importancia de Analizar Crypto Twitter

Entender la dinámica de las conversaciones en Crypto Twitter puede proporcionar valiosos insights para varios interesados, incluyendo inversores, reguladores y desarrolladores. Al analizar sentimientos y discusiones, se puede medir la opinión pública y detectar posibles problemas dentro de la industria.

Aplicaciones Potenciales para Inversores

Para los inversores, monitorear discusiones en redes sociales puede ayudar a identificar tendencias y medir el sentimiento de la comunidad alrededor de proyectos o intercambios específicos. Estar al tanto del ánimo general en estas discusiones puede ayudar a tomar decisiones de inversión informadas.

Guiando Acciones Regulatorias

Los reguladores pueden beneficiarse de entender las conversaciones en Crypto Twitter. Al mantener un ojo en discusiones sobre incidentes de seguridad, estafas y cambios de políticas, pueden evaluar mejor el estado de la industria e implementar medidas apropiadas.

Mejorando el Desarrollo de Proyectos

Los desarrolladores y equipos de proyectos pueden usar insights de las discusiones en Twitter para entender mejor las preocupaciones o intereses de la comunidad. Interactuar con los usuarios y responder a sus comentarios puede fomentar la confianza y transparencia dentro de los proyectos.

Conclusión

El análisis de Crypto Twitter ofrece un vistazo a las complejas interacciones y sentimientos que rodean a las criptomonedas. A medida que el espacio continúa evolucionando, entender la dinámica de estas conversaciones se vuelve cada vez más vital.

Aunque se pueden extraer muchos insights valiosos de este análisis, los desafíos que plantea el spam y la actividad de bots no pueden ser pasados por alto. A medida que el panorama de las criptomonedas crece, también lo hace la necesidad de herramientas analíticas avanzadas para navegar e interpretar las discusiones en este emocionante mundo digital.

Fuente original

Título: Deciphering Crypto Twitter

Resumen: 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.

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

Última actualización: 2024-03-09 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2403.06036

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.06036

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

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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