تحلیل احساسات چیست و چگونه انجام می‌شود؟

به نقل از ارز دیجیتال:

بسیاری از معامله‌گران فکر می‌کنند که در بازارهای مالی، فقط دو نوع تحلیل داریم: تحلیل فاندامنتال و تحلیل تکنیکال. اما یک نوع تحلیل دیگر هم مورد استفاده قرار می‌گیرد که تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) نام دارد. این تحلیل نه فقط در ترید و روانشناسی ترید، بلکه در بسیاری از حوزه‌ها کاربرد دارد. در این مطلب به زبان ساده با تحلیل احساسات آشنا می‌شوید.

تحلیل احساسات چیست؟

تحلیل احساسات فرایندی است که در آن احساسات مثبت، منفی و خنثی که در یک متن، جمله یا عبارت وجود دارند، تشخیص داده می‌شوند تا بتوان با استفاده از بررسی احساسات، درباره آینده پیش‌بینی کرد.

بازارهای مالی پر از احساس ترس، نگرانی، طمع و … بوده و همین احساسات است که به بازار جهت می‌دهد. اگر احساس بیشتر مردم درباره بازار یا یک دارایی مثبت باشد، پس شاید باید منتظر رشد قیمت‌ها باشیم و اگر احساسات منفی باشند پس احتمالا باید انتظار سقوط قیمت‌ها را داشته باشیم.

و همینطور درباره اخبار منتشر شده از سمت رسانه‌ها. اخبار تاثیر زیادی در روند یک بازار دارند. طبیعتا اگر یک خبر خوب درباره بیت کوین یا یک سهام منتشر شود، می‌تواند به رشد قیمت‌ها کمک کند و از طرف دیگر یک خبر منفی ممکن است منجر به سقوط شود.

بنابراین کار تحلیل احساسات این است با استفاده از داده‌های متنی احساسات مثبت، منفی یا خنثی در داده‌های مکتوب را شناسایی کند تا تحلیل‌گر بتواند درباره آینده تصمیم بگیرد.

لازم به ذکر است که بازار مالی فقط یکی از چندین حوزه‌ای است که تحلیل احساسات در آن به کار گرفته می‌شود. محققین و دانشمندان، تحلیل‌گران محصول، توسعه‌دهندگان همه و همه از تحلیل احساسات در حوزه تخصصی خود استفاده می‌کنند تا بتوانند تصمیمات بهتری برای کسب و کارشان بگیرند.

تحلیل احساسات چگونه انجام می‌شود؟

تحلیل احساسات را می‌توان به صورت دستی و با جمع‌آوری اطلاعات مکتوب انجام داد، مثلا وقتی تحلیل‌گر جمله «بیت کوین برای صعود آماده می‌شود» را می‌بیند، آن را مثبت قلمداد می‌کند.

اما با توجه به فراوانی داده‌ها، تحلیل احساسات معمولا به صورت اتوماتیک و از طریق الگوریتم‌های یادگیری ماشین در برنامه‌نویسی انجام می‌شود.

به عنوان مثال، یک برنامه کامپیوتری نوشته می‌شود که در آن برنامه‌نویس مشخص می‌کند: اگر واژه «بیت کوین»، «آمازون» و «پذیرفته شدن» را در یک محتوا دیدی، آن خبر یا مطلب را به عنوان مثبت در نظر بگیر.

طی فرایند یادگیری ماشین و با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) برنامه یاد می‌گیرد تا از طریق الگوریتمی که به هر جمله یا عبارت برچسب می‌زند، جملات را تفکیک کند.

معمولا جملات و عبارات در سه دسته‌ی مثبت، منفی و خنثی طبقه‌بندی می‌شوند.

مثلا فرض کنیم یک تحلیل‌گر بازار قصد دارد از احساسات غالب افراد درباره یک دارایی (مثل بیت کوین) با خبر شود.

او با استفاده از یک برنامه جمع‌آوری داده، ۱ میلیون متن که در آن کلمه بیت کوین وجود دارد از سراسر اینترنت جمع آوری می‌کند.

او حالا باید این ۱ میلیون متن را در سه دسته‌ی مثبت، منفی و خنثی طبقه‌بندی کند تا بتواند احساسات غالب افراد را حدس بزند. از آنجایی که او قادر به خواندن ۱ میلیون متن نیست به برنامه‌نویسی، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که خود زیرمجموعه‌ی هوش مصنوعی است روی می‌آورد.

فرض کنید ۵ جمله‌ی زیر، نمونه‌هایی از داده‌های کاربر هستند:

۱. بیت کوین دیگه رشد نمی‌کنه، سقوطش نزدیکه. (منفی)
۲. بیت کوین تا چند ماه دیگه قیمتش منفجر میشه. (مثبت)
۳. من بیت کوین خریدم. (مثبت)
۴. به نظرتون بیت کوین بخرم؟ (خنثی)
۵. آمازون تبلیغات بیت کوین را ممنوع کرد. (منفی)

او به عنوان نمونه ۱,۰۰۰ متن را می‌خواند و خودش به آن‌ها برچسب مثبت، منفی یا خنثی می‌زند. سپس داده اولیه را به الگوریتم یادگیری ماشین می‌دهد و الگوریتم از روی آن‌ها یاد می‌گیرد که باید برای بقیه داده‌ها چه برچسبی بزند.

معمولا تحلیل‌گران با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مخصوصا پایتون، API‌های جمع‌آوری داده و مدل‌ها و الگوریتم‌های آماده اقدام به تحلیل احساسات می‌کنند. طراحی مدل‌های پیشرفته برای تحلیل احساسات نیازمند وقت و دانش بالایی است.

تحلیل احساسات در بازار ارزهای دیجیتال چگونه انجام می‌شود؟

برای تحلیل احساسات در بازارهای مالی تحلیل‌گران ابتدا با استفاده از چند کلید واژه خاص مرتبط با بازار شان (مثل بیت کوین) داده جمع‌آوری می‌کنند. این داده‌ها به صورت متن هستند.

متون معمولا از طریق شبکه‌های اجتماعی (مثل توییتر و گروه‌های تلگرامی) و رسانه‌های خبری جمع‌آوری می‌شوند.

به عنوان مثال با استفاده از برنامه‌نویسی پایتون و کتابخانه‌های مربوط به توییتر، می‌توان توییت‌هایی دارای کلید واژه «Bitcoin» را به راحتی جمع‌آوری کرد.

سپس با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین یا با یک الگوریتم معمولی که دارای فرهنگ لغت است، مثبت، منفی یا خنثی بودن داده‌ها مشخص می‌شود و تحلیل‌گر می‌تواند با استفاده از آن داده‌ها درباره روند آینده بازار تصمیم‌گیری کند.

در روش‌های پیشرفته‌تر به هر داده امتیاز خاصی داده می‌شود و مثلا داده‌های هر روز را روند قیمت در آن روز مقایسه می‌کنند تا بتوانند به یک الگوی جامع برسند.

تحلیل‌گران حتی گاهی اوقات بین الگوریتم‌های تحلیل احساسات خود و ربات‌های معامله‌گر ارتباط برقرار می‌کنند تا در صورت مشاهده خبر یا احساسات مثبت/منفی سریعا سفارش خرید یا فروش در بازار ثبت شود.

به عنوان نمونه در ۱ آوریل ۲۰۱۹، قیمت بیت کوین به یکباره بیش از ۳۰ درصد رشد کرد. آن روز مصادف بود با روز «دروغ آوریل» که در آن رسانه‌ها اخبار دروغ منتشر می‌کنند. بسیاری از تحلیل‌گران معتقد بودند که یکی از علل اصلی این صعود شدید، خبر تایید ETF بیت کوین بود که توسط نشریه‌‌ی فایننس مگنتز (Finance Magnates) منتشر شد. به این ترتیب و طبق این ادعا، ربات‌های معامله‌گر با توجه به این خبر و با توجه به تحلیل احساسات اقدام به خرید گسترده کرده بودند و قیمت را افزایش دادند.

جمع‌بندی

علاوه بر تحلیل تکنیکال و فاندامنتال، از تحلیل احساسات هم برای تعیین روند آینده قیمت‌ها در بازارهای مالی استفاده می‌شود. البته این نوع تحلیل در حوزه‌های دیگر هم کاربردهای زیادی دارد.

تحلیل احساسات را اغلب با استفاده از برنامه‌نویسی و یادگیری ماشین انجام می‌دهند. در این نوع تحلیل، تحلیل‌گر مقدار زیادی داده از رسانه‌ها و شبکه‌های اجتماعی جمع‌آوری می‌کند و سپس مثبت، منفی یا خنثی بودن هر داده را مشخص می‌نماید و به این ترتیب می‌تواند برای اقدامات بعدی خود تصمیم بگیرد.