[论文解读] A Datamining Approach for Emotions Extraction and Discovering Cricketers performance from Stadium to Sensex

Amit Agarwal, Brij Raj Singh+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 2, 2018

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 8被引用 5

一句话总结

本研究提出了一套数据挖掘框架，用于从板球比赛期间的Twitter数据中提取球迷情绪，并将其与板球运动员代言品牌在股市中的表现相关联。通过对2017年冠军杯赛期间200万条推文进行情感分析，研究发现球员表现、球迷情绪（尤其是信任与喜悦）与相关品牌（如MRF、Pepsico、Audi）后续股价变动之间存在显著相关性。

ABSTRACT

Microblogging sites are the direct platform for the users to express their views. It has been observed from previous studies that people are viable to flaunt their emotions for events (eg. natural catastrophes, sports, academics etc.), for persons (actor/actress, sports person, scientist) and for the places they visit. In this study we focused on a sport event, particularly the cricket tournament and collected the emotions of the fans for their favorite players using their tweets. Further, we acquired the stock market performance of the brands which are either endorsing the players or sponsoring the match in the tournament. It has been observed that performance of the player triggers the users to flourish their emotions over social media therefore, we observed correlation between players performance and fans' emotions. Therefore, we found the direct connection between player's performance with brand's behavior on stock market.

研究动机与目标

• 分析印度板球比赛期间Twitter上的实时球迷情绪，以理解公众情绪动态。
• 探究板球运动员场内表现与社交媒体上球迷情绪之间的相关性。
• 考察球迷情绪对运动员代言品牌股票市场行为的影响。
• 建立社交媒体情绪与体育相关股票市场波动之间基于数据的关联。
• 验证情绪反应受球员表现影响，进而影响投资者情绪与股价变动的假设。

提出的方法

• 使用Twitter Streaming API，通过与2017年冠军杯赛相关的标签，收集了200万条推文。
• 采用基于词典的情感分析方法，将球迷情绪划分为八类：喜悦、恐惧、愤怒、期待、信任、悲伤、惊讶与厌恶。
• 提取个别球员及球队层面的赛前与赛后情绪得分。
• 获取与印度板球运动员相关的品牌（如MRF、Pepsico、Audi）的日度股价数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价）。
• 计算情绪变化（尤其是信任与喜悦）与五场比赛日中股价变动之间的相关系数。
• 采用时间序列分析，对比同一日的情绪趋势与股价变动，重点关注品牌特定的市场反应。

实验结果

研究问题

• RQ1 在国际板球比赛期间，球迷在Twitter上的情绪如何随板球运动员场内表现而变化？
• RQ2 积极球迷情绪（如信任、喜悦）与运动员代言品牌后续股价变动之间是否存在统计显著相关性？
• RQ3 投资者对球员表现的市场反应是否因品牌类型（如汽车、食品、金融服务）而异？
• RQ4 赛前与赛后的感情变化是否能预测与品牌代言相关的股票价格短期走势？
• RQ5 哪些板球运动员的表现会在社交媒体和股票市场上引发最强的情绪与金融反应？

主要发现

• 维拉特·科利的表现引发赛后信任度上升24.86%（赛前为18.80%），与MRF股票在第1场比赛中上涨1.6%同步。
• 罗希特·夏尔马在第2场比赛中赛前信任度达24.03%，赛后为20.51%，与CEAT股票上涨1.5%相关。
• 戴万的情绪反应显示赛后信任度达27.81%（赛前为21.32%），与Big Bazaar股票上涨5.7%一致。
• 在第5场比赛中，奥迪股票上涨1.9%，紧随其后的是对科利的信任度上升1.8%，表明品牌情绪关联性强。
• BK在第5场比赛中情绪反应为64%负面情绪，与其关联品牌的股价下跌12.5%，表明情绪波动影响市场。
• 研究发现一致模式：赛后球迷信任与喜悦得分越高，8个分析品牌中有7个出现股价上涨。