Исследование, доступное всем желающим, было опубликовано 12 мая учеными из Университета Корё и Университа Кангнам, находящихся в Южной Корее, рассказывает о методе, позволяющем прогнозировать колебание цен и количество транзакций биткоина, основанном на мнениях пользователей, размещенных на онлайн-площадках.
Авторами документа под названием «Когда биткоин зависит от информации на форуме: использование анализа текста для изучения мнения пользователей и предсказания колебания цен на криптовалюту» (When Bitcoin encounters information in an online forum: Using text mining to analyze user opinions and predict value fluctuation) стали южнокорейские ученые – Янг Бин Ким (Young Bin Kim), Юрим Ли (Jurim Lee), Нюри Парк (Nuri Park), Джегул Чу (Jaegul Choo), Чон Хюн Ким (Jong-Hyun Kim) и Чан Хун Ким (Chang Hun Kim).
В отличие от предыдущих исследований криптовалютных форумов, которые не уделяли внимание действительно стоящим комментариям, это новое исследование использовало другой метод, который подразумевает выделение ключевых слов из комментариев пользователей с помощью которых исследователи пытаются прогнозировать цену на биткоин и степень колебания количества транзакций, которые основываются на данных форумов в период с декабря 2013 года по сентябрь 2016. Исследователи создали модель, основанную на глубоком изучении данных, которая позволяет предсказать цену на биткоин и количество транзакций в сети.
Для разработки модели сначала ученые собирали данные – записи, имеющие отношение к Биткоину, опубликованные на онлайн-площадке (bitcointalk.org), ежедневное количество транзакций сети и цены на биткоин. Ключевые слова брались из записей на форуме bitcointalk и оценивались на основе рейтинга записей на форуме. В исследовании рассматривались записи, опубликованные в подразделе «Дискуссии о Биткоине» раздела «Биткоин», так как именно в этой ветке наиболее активно публикуются комментарии. При этом никакие персональные данные участников, публиковавших записи, в исследовании не фигурируют.
Затем была создана термино-документная матрица (математическая матрица, описывающая частоту терминов, которые встречаются в коллекции документов) на основе 17 381 статьи на форуме и 627 122 комментариев, оставленных на форуме. Каждая статья содержала пять атрибутов: ‘содержание’, ‘тема’, ‘комментарии’, ‘дата’ и ‘просмотры’, а каждый комментарий включал следующие данные: ‘содержание’ и ‘дата’. При помощи данных поля ‘дата’ исследователи разделили термино-документную матрицу для создания ежедневного анализа, а затем извлекли разные наборы тем и значимые ключевые слова, использованные в разные дни.
Помимо данных форума Bitcointalk.org, были использованы ценовые показатели, размещенные на Coindesk, а также данные Google Trends и данные об использовании Википедии – все это помогло сделать исследование более полным. Полученные результаты вполне удовлетворили исследователей. Самая точная модель прогнозирования цены на биткоин достигает точности предсказаний в 80.39%, тогда как наиболее точная модель прогнозирования количества транзакции биткоина имела коэффициент точности 81,37%.
«Тем не менее, предлагаемый метод имеет ограничения с точки зрения его более широкого использования из-за того, что брались данные за длительный период времени. Более того, настоящие выводы требуют дальнейших исследований по анализу комментариев пользователей относительно характеристик форумов Биткоина»
Стоит отметить, что эти же методы и модель, которые используются для прогнозирования цены на биткоин и количества транзакций сети, также могут быть использованы для создания аналогичного прогноза для других криптовалют. Исследование получило поддержку Программы фундаментальных научных исследований Национального исследовательского фонда Кореи (NRF), финансируемого Министерством образования, науки, информационных и компьютерных технологий и планирование на будущее, а также гранта Института содействия развитию информационно-коммуникационных технологий (IITP), финансируемого правительством Кореи.
Хотя мы еще и очень далеки от того, чтобы прогнозировать колебания цен на криптовалюту со стопроцентной вероятностью, особенно с учетом неожиданных событий, это исследование – первый шаг, позволяющий использовать данные социальных сетей и тренды для прогнозирования валютных флуктуаций. Исследование вполне может быть использовано для создания более точной модели прогнозирования в будущем.
