تجزیه و تحلیل احساسات cryptocurrency در سال 2023: آمار و چالش ها

بازار cryptocurrency به تازگی از 5 میلیون صاحب در سال 2016 به 300+ میلیون در سال 2021 رشد کرده است. ما روند مشابهی را در بازار NFT مشاهده می کنیم زیرا تعداد کاربران در سال 2020 670،000 و در سال 2022 به 44+ میلیون افزایش یافته است. سرمایه گذاری در cryptocurrency می تواند خطرناک باشد زیرا می تواند نوسانات شدید در بازار وجود داشته باشد. به عنوان مثال ، در سال 2022 ، در حالی که بیت کوین بیش از 60 ٪ از ارزش خود را از دست داد ، Dogecoin 55 ٪ از آن را از دست داد و سرمایه گذاران را در موقعیت دشوار قرار داد.

از آنجا که بازار cryptocurrency دارای مرجع اصلی حاکمیت نیست ، بسته به احساسات عمومی ، بلایای طبیعی در یک کشور ، اخبار جهانی ، بحران بین کشورها و غیره می تواند تغییر کند.

در این مقاله ، ما توضیح می دهیم که چگونه احساسات در بررسی ها با حرکات قیمت ارزهای رمزپایه ، نحوه تجزیه و تحلیل احساسات رمزنگاری و چالش های تجزیه و تحلیل احساسات رمزنگاری همراه با راه حل ها ارتباط دارد.

تجزیه و تحلیل احساسات cryptocurrency چیست؟

شکل 2. شاخص ترس و حرص و طمع خود از بازار رمزنگاری

تحقیقات نشان می دهد که افراد هر دقیقه بیش از 100 مگابایت داده تولید می کنند ، از جمله بینش در مورد احساسات و افکار خود در مورد موضوعات مختلف. برخی از این بررسی ها ، بازخورد ، پست های رسانه های اجتماعی یا پست های وبلاگ شامل افکار مربوط به بازارهای cryptocurrency است.

احساسات در بررسی مصرف کنندگان ، بازخورد ، پست های رسانه های اجتماعی یا پست های وبلاگ با حرکات قیمت بازار ارتباط دارد. به عنوان مثال ، هنگامی که الون ماسک هشتگ بیت کوین را به زندگی نامه توییتر خود اضافه کرد ، قیمت بیت کوین در چند ساعت از 32000 به 38،000 افزایش یافت.

شکل 3. توییت های الون ماسک در مورد cryptocurrency و چگونگی تغییر قیمت بیت کوین بر این اساس

بنابراین ، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند راهی عالی برای یافتن کجا و چه زمانی در cryptocurrency باشد. به عنوان مثال ، تجزیه و تحلیل احساسات در توییت های مشتریان یا رهبران فکر می تواند بینش خوبی در مورد ارتباط بین قیمت های رمزنگاری و احساسات عمومی ارائه دهد.

چگونه می توان تجزیه و تحلیل احساسات cryptocurrency را انجام داد؟

1. جمع آوری داده های مربوط به ارزهای رمزنگاری ، مانند بررسی سرمایه گذاران ، متون از جمله احساسات عمومی ، توییت های ذکر شده رمزنگاری و غیره.

2. تغییر قیمت تاریخی ارزهای مختلف رمزنگاری را جمع کنید

3. برای خلاص شدن از موارد نامربوط ، مجموعه داده ها را تمیز کنید

4- محتوای موجود در مجموعه داده را بر اساس لحن عاطفی به عنوان منفی ، مثبت یا خنثی ، یا به صورت دستی یا با استفاده از ابزارهای خودکار برچسب گذاری کنید.

5. مدل خود را با یک مجموعه داده برچسب آموزش دهید

6. عملکرد مدل خود را ارزیابی کنید

حامی

Clickworker خدمات تجزیه و تحلیل احساسات را برای درک بهتر مخاطبان هدف خود ارائه می دهد ، و آنها در 70+ بازار با یک تیم جهانی 4+ کارگر شلوغ ، راه حل هایی ارائه می دهند. آنها تجزیه و تحلیل داده های دارای برچسب را برای درک بهتر سوالات مشتریان ارائه می دهند.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد خدمات تجزیه و تحلیل احساسات آنها ، ویدیوی آنها را بررسی کنید:

عوامل تأثیرگذار در قیمت های رمزنگاری چیست؟

عوامل خاصی وجود دارد که بر قیمت cryptocurrency تأثیر می گذارد:

• عرضه ، تقاضا و مشکل معدن
• روند بازار
• عوامل کلان اقتصادی
• S& P 500
• نرخ ارز USD/EUR
• مسائل سیاسی در یک کشور (به عنوان مثال ، ونزوئلا)
• توییتر ذکر می کند
• احساسات اخبار
• مقررات جدید توسط دولت ها
• نظرات سرمایه گذاران

برای داشتن نتایج قابل اعتماد در تجزیه و تحلیل احساسات ، تعیین مجموعه داده مناسب و تمیز کردن آن بر این اساس بسیار مهم است. با این حال ، این می تواند با توجه به نویز در بازخورد یا بررسی های مشتریان ، چالش برانگیز باشد.

شکل 4. برخی از نمونه های توییت های دارای برچسب مثبت و منفی در هنگام ایجاد مجموعه داده برای تجزیه و تحلیل احساسات

چالش های تجزیه و تحلیل احساسات cryptocurrency

• مدلهایی که در اصطلاحات بازار رمزنگاری آموزش دیده نیستند ، ممکن است نتایج گمراه کننده ای داشته باشند.
• شناسایی حساب های ربات می تواند چالش برانگیز باشد ، به خصوص اگر مجموعه داده به صورت دستی برچسب گذاری نشده باشد.
• تعداد توییت های ارسال شده در مورد رمزنگاری توسط حساب های BOT تقریباً 15 ٪ تخمین زده می شود و نتایج تجزیه و تحلیل احساسات را تحریف می کند.

چگونه می توان بر این چالش ها غلبه کرد؟

• با ترکیب قطبیت ، احساسات و تحلیل مبتنی بر جنبه ، یک رویکرد جامع ایجاد کنید.
• یک مدل خاص دامنه را آموزش دهید که شامل اصطلاحات بازار رمزنگاری است.
• حساب های BOT را با استفاده از شبکه های عصبی و بازنمایی های متنی از هر متن تشخیص می دهد. یک مطالعه جدید نشان می دهد که شبکه های عصبی در شناسایی رباتها به دقت 82 ٪ می رسند.

برای دانش عمیق تر در مورد تجزیه و تحلیل احساسات ، WhitePaper جامع ما را بارگیری کنید:

اگر به هرگونه کمک نیاز دارید ، از رسیدن به ما دریغ نکنید: