Compreendendo a aplicação da análise de sentimentos no mercado financeiro
Redes Sociais e Virtuais
2022.1
No mundo financeiro, a análise de sentimentos é usada
para entender como os tweets influenciam o comércio de ações. A análise dos
sentimentos é o processo de extrair emoção do texto. É frequentemente usada
para medir a opinião pública sobre um determinado assunto ou para avaliar a
satisfação do cliente.
O que é análise de sentimentos?
A análise dos sentimentos, também conhecida como
mineração de opinião, é o processo de extração de opiniões do texto. Ela pode
ser usada para determinar se um texto escrito é positivo, negativo ou neutro.
Também pode ser usada para identificar as emoções associadas a um determinado
texto, tais como raiva, medo, alegria ou tristeza.
Uma maneira de realizar a análise dos sentimentos é
usar um léxico, sendo uma lista de palavras e seu tom emocional associado. Por
exemplo, palavras como "feliz" e "amor" seriam consideradas
positivas, enquanto palavras como "cansado" e "ódio" seriam
consideradas negativas. Uma vez determinado o tom emocional de cada palavra em
um texto, o sentimento geral do texto pode ser calculado.
Outra maneira de realizar a análise dos sentimentos é usar algoritmos de aprendizagem de máquina. Estes algoritmos são treinados em dados rotulados com seu sentimento (positivo ou negativo). Após o treinamento, o algoritmo pode então ser aplicado a novos dados (tweets, por exemplo) para prever seu sentimento. A análise dos sentimentos pode ser usada para muitas aplicações diferentes. Por exemplo, ela pode ser usada para rastrear os sentimentos do consumidor sobre uma marca ou produto temporalmente.
Como é usada a análise de sentimentos?
A análise dos sentimentos é usada para entender o que as pessoas sentem sobre um determinado tópico. Isto pode ser útil em uma variedade de campos, desde marketing até política. Por exemplo, a análise de sentimentos pode ser usada para acompanhar o que as pessoas sentem sobre um novo lançamento de produto ou para avaliar a opinião pública sobre um assunto controverso.
Geralmente, a análise de sentimentos funciona tomando
algum texto como entrada e depois produzindo uma pontuação que indica o sentimento
geral desse texto. A pontuação pode ser positiva, negativa ou neutra. Para
gerar a pontuação, vários algoritmos são usados para analisar o texto para
coisas como palavras-chave e frases emocionais.
Os benefícios da análise dos sentimentos
Para começar, compreender o sentimento do consumidor é
vital para muitas empresas, pois permite-lhes avaliar se seus produtos e
serviços estão sendo bem recebidos ou não. Além disso, a análise do sentimento
pode ajudar as organizações a identificar as áreas onde elas podem precisar
fazer melhorias. Finalmente, compreender o tom e o teor das conversas online
também pode ajudar as empresas a proteger sua reputação; ao monitorar o
sentimento negativo, elas podem tomar medidas para resolver quaisquer problemas
antes que eles saiam do controle.
Os desafios da análise dos sentimentos
O objetivo da análise dos sentimentos é categorizar um texto como positivo, negativo ou neutro. Isto pode ser um desafio por algumas razões: a) As pessoas são muitas vezes sarcásticas online; b) As mesmas palavras podem ter conotações diferentes em contextos diferentes. Por exemplo, "legal" pode significar feliz ou zangado; c) Algumas emoções (como o medo) são difíceis de expressar em palavras; d) Mesmo que uma pessoa esteja expressando uma única emoção, ela pode fazê-lo de várias maneiras (por exemplo, feliz = eufórica, satisfeita, aliviada).
Apesar destes desafios, a análise dos sentimentos está
se tornando cada vez mais precisa à medida que os algoritmos de aprendizagem de
máquinas se tornam melhores na compreensão da linguagem humana. E isso está se
tornando cada vez mais importante à medida que usamos as mídias sociais para
tomar decisões sobre tudo, desde quais produtos comprar até em quem votar.
Análise de sentimentos no futuro
A capacidade de ler e compreender a emoção é
fundamental para qualquer pessoa envolvida no mercado de ações. E embora tenha
havido alguns estudos sobre o tema, ainda há muita coisa que não sabemos. É
aqui que entra a aprendizagem da máquina, analisando tweets pois a partir dela
podemos começar a ter uma ideia de como as pessoas estão reagindo a certas
ações.
Isto pode ser uma informação incrivelmente valiosa
para os comerciantes que querem ter uma vantagem sobre sua concorrência.
Afinal, se você sabe o que as pessoas estão dizendo sobre uma empresa, você
pode tomar decisões mais informadas sobre se deve comprar ou vender suas ações.
Já existem empresas de Análise de Sentimento, e elas
usam coisas como algoritmos de Processamento de Linguagem Natural (PNL) para
tentar determinar o sentimento geral dos Tweets em relação às ações. Mas isto é
apenas o começo. No futuro, estes sistemas se tornarão mais precisos à medida
que aprenderem com mais pontos de dados.
Os investidores utilizam a análise dos sentimentos
para ter uma ideia de como o público se sente sobre uma empresa ou ações. Eles
podem acompanhar os sentimentos positivos e negativos ao longo do tempo para
ver se há alguma tendência. Se houver uma queda repentina no sentimento
positivo, isso pode ser uma indicação de que algo ruim aconteceu, e o preço das
ações pode logo seguir o exemplo.
Estudos de caso de Análise de Sentimento
Alguns pesquisadores usam a análise de
sentimentos para estudar como os tweets podem influenciar o comércio de ações.
Por exemplo, em um estudo, os autores usam uma Máquina Vetorial de Apoio (SVM)
para classificar os tweets como positivos ou negativos e depois usam esta
informação para prever se a Média Industrial Dow Jones subiria ou desceria
naquele dia. Eles descobriram que suas previsões eram mais precisas do que os
métodos existentes para prever os movimentos do mercado de ações.
Em outro estudo, os autores analisaram como as emoções expressas nos tweets sobre diferentes empresas afetavam os preços dessas ações. Eles descobriram que quando as pessoas tweetavam negativamente sobre uma empresa, o preço de suas ações tendia a cair, e quando as pessoas tweetavam positivamente sobre uma empresa, o preço de suas ações tendia a subir.
Estes estudos sugerem que a análise dos sentimentos
pode ser uma ferramenta valiosa para os investidores que querem ter uma vantagem
no mercado. Ao monitorar as mídias sociais, eles podem conseguir antecipar
mudanças no humor do mercado e tomar melhores decisões de investimento.
Referências
Can We Beat The Stock Market
Using Twitter? Disponível em: https://towardsdatascience.com/can-we-beat-the-stock-market-using-twitter-ef8465fd12e2.
Acesso em: 29 de maio de 2022.
The S&P 500 Twitter
Sentiment Index. Disponível em: https://developer.twitter.com/en/use-cases/build-for-businesses/sp-500-twitter-sentiment-index.
Acesso em: 29 de maio de 2022.
Introducing the S&P 500 Twitter
sentiment index series. Disponível
em: https://www.indexologyblog.com/2021/11/18/introducing-the-sp-500-twitter-sentiment-index-series/.
Acesso em 29 de maio de 2022.
Sentiment analysis: como essa tecnologia melhora a
eficiência das marcas?. Disponível em: https://mutant.com.br/blog/sentiment-analysis-como-essa-tecnologia-melhora-a-eficiencia-das-marcas/.
Acesso em: 29 de maio de 2022.
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