利用 Word2vec 和 N-gram 文本表示方法，对 Twitter 上大众情绪进行情感分析，并应用监督式机器学习原理分析某公司股票市场的走势与 Twitter 上情感的相关性，研究表明社交媒体中与某公司相关的正面消息和推文会鼓励人们投资该公司的股票，从而提高该公司的股价。

Oct, 2016

本研究调查了生物技术领域中推文情感与各类别的关系：新闻、公司观点、CEO 观点、竞争对手观点以及股市行为，重点在于了解社交媒体话语对投资者情绪和决策过程的影响。我们分析了十家最大和最有影响力的制药公司的历史股市数据，以及与 COVID-19、疫苗、公司和相关 CEO 有关的 Twitter 数据。利用 VADER 情感分析，我们检查了推特情感得分，并评估它们与股市表现之间的关系。我们采用 ARIMA（自回归移动平均）和 VAR（向量自回归）模型来预测股市表现，并引入情感协变量以提高预测准确性。研究结果显示推文情感、新闻、生物技术公司、其 CEO 和股市表现之间存在复杂的相互作用，强调了在建模和预测股价时考虑多种因素的重要性。本研究为社交媒体对金融行业的影响提供了有价值的见解，并为进一步完善股价预测模型的研究奠定了基础。

Jan, 2024

本文通过对大规模 Twitter Feed 情绪的追踪分析，发现公众情绪状态对 Dow Jones 工业平均指数 (DJIA) 未来走势有显著预测作用，其中一些情绪维度会带来更高的 DJIA 预测准确率。

Oct, 2010

本研究通过时间序列分析和自然语言处理，评估了利用 Twitter 情感进行预测特斯拉、苹果等主要公司股票价格的可行性，结果表明积极性、消极性和主观性是股票价格波动的主要决定因素。该研究强调了将公众意见纳入股票价格预测的重要性，同时指出利用 Twitter 情感可以作为预测股票价格的有效工具，应纳入投资策略制定。

Aug, 2023

通过情感分析市场新闻，本文针对金融市场制定了情感分析字典和模型，并对医药股市的新闻进行了分析，得出仅从新闻情感中，对于预测短期股价趋势有 70.59% 的准确率。

Dec, 2018

为了预测股票的未来价格，我们设计了一个高效的系统来捕捉 NITY50 股票的新闻情绪，并通过对新闻数据库和股票价格信息进行处理，使用多个 LSTM 模型来预测股票价格，并比较其表现。

Aug, 2023

本文通过调查一系列网络数据集和情感追踪方法，比较它们对预测金融市场指数、交易量和市场波动率以及黄金价格的价值，结果表明，传统的调查情绪指标是金融市场的滞后指标，但是一些在线情感指标是非常具有统计显著性的预测因素。

Dec, 2011

本文探讨了社交媒体（Twitter 和 Reddit）帖子对于预测股票收盘价格的影响，通过将社交媒体数据的情感分析与历史股票数据相结合，使用时间序列模型进行研究分析，并实验结果表明，包括高管帖子的社交媒体数据能够显著提高股票价格的预测能力。

Nov, 2022

本研究通过结合短文本主题建模和情感分析的技术来探讨 Twitter 等微博平台传达的叙述与加密资产价值之间的关系，揭示了涉及财务投资、技术进步、金融政策管制、媒体报道等 4-5 个与加密货币有关的叙述，并发现了其中部分叙述与加密货币价格之间的强关联。这一工作将最新的《叙事经济学》理论与主题建模和情感分析的研究领域相结合，以探讨与叙述相关的消费者行为。

Jun, 2023

本文针对 Twitter 用户于 2008 年 8 月至 12 月发布的公开推文进行情绪分析，提取 6 种情绪维度，并将数据与股市、原油价格、大选等事件进行比较，研究结果表明社会、政治、文化和经济领域的事件对公众情绪有明显、即时和高度特定的影响，因此情绪的大规模分析可以提供一个可靠的平台，用于以现有的社会和经济指标来模拟集体的情感趋势。

Nov, 2009