Bitcoin Price Prediction Using Sentiment Analysis on Twitter

Abstract

Bütün sektörler dahilinde finans sektöründe de müşterilere ait fikir ve düşüncelerinin belirlenmesi, firma ve kurumların ileriki dönemler için sunacağı hizmetleri etkilemektedir. Kripto para birimlerinin (Bitcoin, Ethereum, Ripple vb.) ekonomik ve sosyal etkileri hızla artmaya devam ettikçe, ilgili haber makalelerinin ve sosyal medya yayınlarının, özellikle de tweetlerin yaygınlığı da artmaktadır. Bu çalışmada, Twitter kullanıcılarının finans sektörü konularından biri olan Bitcoin ile ilgili yorumları derlenerek bir duygu analizi çalışması yapılmıştır. Kullanıcı yorumları, Twitter'ın sunmuş olduğu API hizmeti vasıtasıyla Python Programlama Dili kullanılarak alınmış; yorumlar olumlu, nötr ve olumsuz etiketler ile ayrıştırılmış, etiket bulutunda toplanmıştır. Naïve Bayes ve Lojistik Regresyon algoritmaları kullanılarak oluşturulan modellerde başarı oranları karşılaştırılmıştır. Naïve Bayes uygulamasının tweetlerin duygularını tahmin etmedeki başarı oranı %72,19 olurken, Lojistik Regresyon uygulamasında bu oran %75,53 olmuştur. Çalışmanın ikinci aşamasında ise, duygu analizinden sonra "Bitcoin" anahtar kelimesi içeren günlük pozitif tweet oranı ile Bitcoin günlük açılış değeri beraber kullanılarak Bitcoin kapanış değeri tahminlemesi yapılmıştır. Finans verileri Yahoo Finance web sitesi üzerinden alınmış; Doğrusal Regresyon ve Rastgele Orman Regresyon yöntemleri ile modeller oluşturulmuştur. Doğrusal Regresyon için ² değeri %88,97 çıkarken, Rastgele Orman Regresyonu için ise %94,16 olmuştur.

Analyzing the User's Sentiments of ChatGPT Using Twitter Data

“…The researchers emphasized that the posts with the highest proportion of sentiment tags were negatively labeled [32]. Köksal et al (2021) performed sentiment analysis on Twitter for Bitcoin, a cryptocurrency, to make value predictions. The researchers predicted the daily closing value by using the daily positive tweet rate containing the keyword "Bitcoin" and the daily opening value of Bitcoin [33].…”

“…Köksal et al (2021) performed sentiment analysis on Twitter for Bitcoin, a cryptocurrency, to make value predictions. The researchers predicted the daily closing value by using the daily positive tweet rate containing the keyword "Bitcoin" and the daily opening value of Bitcoin [33]. Koca (2021) showed that the feeling of joy stands out in tweets posted by users during times when Bitcoin's value is increasing [29].…”

“…From this perspective, social media as a source of data for sentiment analysis is now shaping many industries as it can provide objective insights on product or service quality or customer satisfaction. This situation directly affects product and service sales and indirectly affects the economy [33] [51].…”

Yerel Yönetimlerin Sosyal Medya Kullanımlarının Metin Madenciliği ile Analizi

“…İlgili büyükşehir belediyelerinin resmi Twitter hesaplarından yaptıkları paylaşımlar, Twitter API (Application Programming Interface -Uygulama Programlama Arayüzü) kullanılarak temin edilmiştir. Veri bilimi alanında sıklıkla kullanılan bir yöntem olan API aracılığı ile Twitter'ın yayın akışı farklı uygulamalar ile takip edilmektedir [36]. Bu işlem için Twitter web API'sine bir arayüz sağlayan twitteR paketi kullanılmıştır.…”