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O Papel dos Líderes de Opinião nas Discussões sobre Criptomoedas

Estudo revela que influenciadores principais moldam as conversas sobre Bitcoin no Twitter.

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As moedas digitais, tipo Bitcoin, chamaram bastante atenção nos últimos anos. A popularidade delas também fez o valor aumentar e gerou uma certa incerteza no mercado. Essa volatilidade é muitas vezes influenciada pelas conversas nas redes sociais, tipo Twitter. Mas nem todo usuário nessas plataformas tem o mesmo impacto. Algumas vozes têm mais peso, enquanto outras passam batido. Esse trabalho quer descobrir quem são esses usuários influentes, chamados de Líderes de Opinião, e como eles diferem dos usuários comuns nas discussões sobre Bitcoin.

Contexto

A ascensão das criptomoedas mudou a forma como a gente pensa sobre dinheiro. Mais pessoas estão falando sobre moedas digitais online, principalmente em lugares como Twitter e Facebook. Essas plataformas ajudam a moldar a opinião pública e podem até afetar preços. Porém, tem muita gente e conexões, o que torna complicado analisar tudo. Fazer uma análise completa de um número tão grande de Tweets seria caro e complicado. Então, a pergunta chave aqui é se conseguimos tirar insights de um número menor de vozes influentes que ainda represente a comunidade maior.

Nas redes sociais, líderes de opinião são usuários que compartilham ativamente suas opiniões, e outras pessoas tendem a confiar e seguir essas opiniões. A ideia de líderes de opinião vem de uma teoria da comunicação que sugere que a informação geralmente flui em dois passos. Primeiro, alguém compartilha suas ideias, e depois outros pegam isso e espalham mais. Esse estudo investiga como podemos identificar esses líderes de opinião na comunidade do Twitter e analisar seus estilos de comunicação sobre Bitcoin.

Objetivos da Pesquisa

Esse trabalho foca em entender a diferença nos estilos de conversa entre líderes de opinião e o usuário comum em relação ao Bitcoin. Estudando essas diferenças, esperamos determinar se um número pequeno de usuários influentes pode representar as opiniões da comunidade mais ampla. Usamos um método que separa os usuários com base no nível de influência, o que nos permite entender melhor esses dois grupos.

Coleta de Dados

Para fazer essa pesquisa, coletamos uma quantidade enorme de tweets relacionados a criptomoedas. Especificamente, juntamos cerca de 8 milhões de tweets entre janeiro de 2016 e março de 2019, focando em algumas palavras-chave populares como "Bitcoin" e "criptomoeda." O processo de coleta de dados envolveu se registrar para um aplicativo do Twitter e usar ferramentas para extrair tweets e informações de usuários relevantes.

Depois de coletar os tweets, limpamos os dados para garantir que incluíssemos apenas informações relevantes. Esse processo envolveu retirar palavras que não eram em inglês, links e caracteres especiais, enquanto também padronizávamos o formato do texto. Apenas tweets com um número mínimo de palavras foram mantidos para análise posterior.

Construindo a Rede

Para analisar os dados, construímos uma rede de usuários com base nas interações deles. Cada usuário que postou um tweet foi representado como um nó em um gráfico. As conexões foram feitas entre os nós quando um usuário comentava no tweet de outro. Essa estrutura nos permitiu visualizar como os usuários se conectavam e interagiam dentro da comunidade do Twitter.

Depois, aplicamos um algoritmo específico para classificar os usuários com base na influência deles, chamado algoritmo HITS (Hyperlink-Induced Topic Search). Esse algoritmo identifica dois tipos de usuários: hubs e autoridades. Hubs são usuários que ligam a muitas autoridades, enquanto autoridades são os que recebem links de muitos hubs. Com isso, conseguimos categorizar nossos usuários em dois grupos: líderes de opinião, que representam os principais influenciadores, e usuários da maioria, que compõem o restante da comunidade.

Diferenças na Linguagem e Interesse

Depois de definir os dois grupos de usuários, usamos técnicas de modelagem de tópicos para analisar as diferenças nos tweets deles. A modelagem de tópicos nos ajuda a identificar os principais temas ou assuntos encontrados em um grande conjunto de textos. Na nossa análise, usamos um método chamado Latent Dirichlet Allocation (LDA), que categoriza os tweets em diferentes tópicos com base no conteúdo.

Nossos achados mostraram que os líderes de opinião tendem a discutir mais os aspectos técnicos das criptomoedas, como tecnologia subjacente ou tendências, enquanto os usuários da maioria estão mais focados em preço e lucro. Essa diferença no estilo de conversa indica que os líderes de opinião provavelmente têm um entendimento mais profundo sobre Bitcoin e sua tecnologia em comparação aos usuários comuns.

Relação Entre Tweets e Preço do Bitcoin

Além de analisar as diferenças na linguagem, também olhamos para a relação entre o conteúdo dos tweets e o preço do Bitcoin ao longo do tempo. Ao examinar a correlação entre vários tópicos e o valor do Bitcoin, tentamos entender como as discussões nas redes sociais podem influenciar as tendências do mercado.

Nossa análise revelou que, ao longo do tempo, a correlação entre os pesos dos tópicos e o preço do Bitcoin diminuiu. Essa diminuição pode sugerir que, conforme a criptomoeda se torna mais mainstream, os usuários ficam menos influenciados pelas conversas nas redes sociais. Eles podem confiar mais no próprio conhecimento ou em outras fontes de informação quando se trata de decisões de investimento.

Conclusão

Resumindo, essa pesquisa sugere que um número pequeno de usuários influentes, ou líderes de opinião, pode representar efetivamente as opiniões de uma comunidade muito maior no Twitter. Enquanto a maioria dos usuários contribui para a conversa, o impacto deles é significativamente menor do que o dos líderes de opinião.

Entender a dinâmica dentro dessa comunidade de usuários pode fornecer insights valiosos sobre como a informação se espalha e influencia o sentimento público, especialmente no contexto de mercados que evoluem rapidamente, como o de criptomoedas. Pesquisas futuras podem explorar a eficácia dos líderes de opinião em diferentes redes e como a influência deles varia entre vários assuntos além das criptomoedas.

Esse estudo destaca a importância de focar nas vozes-chave nas discussões em redes sociais, já que essas pessoas moldam opiniões públicas mais amplas e podem impactar movimentos no mercado.

Fonte original

Título: Topic Modeling Based on Two-Step Flow Theory: Application to Tweets about Bitcoin

Resumo: Digital cryptocurrencies such as Bitcoin have exploded in recent years in both popularity and value. By their novelty, cryptocurrencies tend to be both volatile and highly speculative. The capricious nature of these coins is helped facilitated by social media networks such as Twitter. However, not everyone's opinion matters equally, with most posts garnering little to no attention. Additionally, the majority of tweets are retweeted from popular posts. We must determine whose opinion matters and the difference between influential and non-influential users. This study separates these two groups and analyzes the differences between them. It uses Hypertext-induced Topic Selection (HITS) algorithm, which segregates the dataset based on influence. Topic modeling is then employed to uncover differences in each group's speech types and what group may best represent the entire community. We found differences in language and interest between these two groups regarding Bitcoin and that the opinion leaders of Twitter are not aligned with the majority of users. There were 2559 opinion leaders (0.72% of users) who accounted for 80% of the authority and the majority (99.28%) users for the remaining 20% out of a total of 355,139 users.

Autores: Aos Mulahuwaish, Matthew Loucks, Basheer Qolomany, Ala Al-Fuqaha

Última atualização: 2023-03-03 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2303.02032

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.02032

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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