La Bourse et l’avis. Marchés financiers et humeur des réseaux sociaux

Twitter, dont l’usage est fort répandu aux Etats-Unis, fait l’objet d’une attention croissante des chercheurs : ses courts messages (les « tweets » de 140 signes) représentent en effet une masse énorme de données pour tenter de déchiffrer l’évolution des opinions et ses corrélations avec des événements de la vie politique, économique ou sociale.

Trois chercheurs de l'université de Bloomington (Johan Bollen, Huina Mao, Xiao-Jun Zeng) se sont intéressés aux rapports entre Twitter et les cours de la Bourse. Ils ont comparé deux séries de données : les opinions exprimées dans près de 10 millions de twwets émis entre février et décembre 2008 d’une part, la valeur du principal indice américain (Dow Jones Industrial Average) sur la même période, d’autre part.

Les opinions sur Twitter ont été interprétées par deux outils : Opinion Finder, qui se contente de donner une tonalité positive ou négative, Google Profile of Mood States, qui interprète six états d’esprit à partir du lexique des tweets.

Résultat de l’analyse : la proportion des messages à humeur calme extraite par le Google Profile of Mood States permet de prédire dans 87,6 % des cas l’évolution du cours en Bourse quelques jours plus tard. Cette corrélation est robuste sur la période étudiée, mais les chercheurs n’avancent aucune hypothèse sur les liens causaux entre les deux phénomènes.

Twitter étant sur-représenté chez les décideurs et relais d’opinion, il n’est pas absurde de penser que les opinions véhiculées par ce réseau de micro-blogging permettent de mesurer un « instantané » de l’humeur du moment chez cette population, à condition bien sûr de travailler sur un volume important de données.

Il est dommage que les outils employés restent assez rudimentaires. Le Profile Mood of States est à l’origine un test de psychologie médicale, et ses six paramètres ne couvrent pas de manière très fine le spectre des états cognitifs du sujet humain. A titre de comparaison, la solution DowoWeb co-développée par Inférences analyse 35 types de sentiments et d’arguments présents dans les discours en ligne.

Référence : Bollen J, H Mao, XJ Zeng (2010), Twitter mood predicts the stock market, arXiv: 1010.3003v1 [cs.CE], 14 octobre.

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