外汇交易与 Twitter：垃圾信息、机器人及声誉操纵
社会与信息网络
2018-07-23 v2 计算与语言
计算机与社会
理论经济学
摘要
货币交易（外汇）是体量上全球最大的市场。我们分析了三年间关于欧元-美元货币对的交易与推文。首先，大量推文被人工标注，并构建了 Twitter 立场分类模型。该模型随后依据交易立场信号：买入、持有或卖出（欧元对美元）对所有推文进行分类。通过应用金融经济学中著名的事件研究方法，将 Twitter 立场与实际汇率进行比较。结果表明，在四类 Twitter 用户——交易机器人、垃圾信息发送者、交易公司与个人交易者——之间，Twitter 立场分布与潜在交易收益存在巨大差异。此外，我们观察到通过事后删除预测不佳的推文，以及删除/重发相同推文以提升可见度而不弄脏自身 Twitter 时间线，所进行的声誉操纵企图。
引用
@article{arxiv.1804.02233,
title = {Forex trading and Twitter: Spam, bots, and reputation manipulation},
author = {Igor Mozetič and Peter Gabrovšek and Petra Kralj Novak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02233},
year = {2018}
}
备注
MIS2: Misinformation and Misbehavior Mining on the Web, Workshop at WSDM-18, Marina Del Rey, CA, USA, Feb. 9, 2018