| 研究課題/領域番号 |
25380481
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| 研究機関 | 東京都市大学 |
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研究代表者 |
梅原 英一 東京都市大学, メディア学部, 教授 (00645426)
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| 研究分担者 |
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (70447580)
小川 祐樹 立命館大学, 情報理工学部, 助教 (40625985)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | ソーシャルメディア / 株式市場 / 自然言語処理 / 機械学習 / 経営情報 |
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| 研究実績の概要 |
本研究では月次データ・日次データの分析を、日中取引単位のデータへ拡張した。日足データから得られた仮説について、30分ウインドウでの日中足株価で検証を行った。この結果、一致指標としてリターン及びボラティリティとの相関を確認することが出来た。日経シソーラスなどを用いて分析に用いる辞書を改善することで、より株式リターンに影響を及ぼす可能性のある用語の抽出を実験した。これまでの我々の分析手法では、形態素解析および抽出された単語の重要度を計算するロジックにおいて、株式投資とはあまり関係のない単語が抽出される場合があり、これらの単語は分析上の誤差として働き、分析精度の低下の問題があった。辞書の改善を行った結果、若干ではあるが、分類精度の向上があることが分かった。
本研究では、分析対象の株式指標として日経平均VI指数（恐怖指数と呼ばれる）に着目して分析を行った。VI指数は投資家の不安を表す株式指標であり、これとソーシャルメディア（Yahoo! 株式掲示板）の投稿内容との関係を分析した。またソーシャルメディアの情報を正確に定義する手法として、トピックモデルによる分類を提案した。Yahoo! 株式掲示板へのメッセージをトピック分類し、VI指数と相関分析，及び重回帰分析を行った。その結果、トピックの投稿率の変動によるVI指数の予測可能性を示した。この結果をもとに、ヤフー株式会社の研究所とYahoo!株式掲示板と株式市場の関係に関する共同研究に発展した。
また、本研究で開発した自然言語処理、自然言語処理およびトピック分析の手法を株式市場以外のソーシャルメディアのデータに適用した。TV深夜アニメの視聴率、2014年衆議院議員選挙などとTwitterから収集したメッセージの関係を分析した。その結果、投稿数及び番組実況ツイートにおけるネガティブ単語の頻度が次週視聴率と有意な相関があることが分かった。
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