2021 年初由网站 Reddit 上的散户带头的 GameStop 股票空头压力，显示出社交媒体中嵌入的信息与市场走势相关。本研究旨在通过使用分类评论和流行词的每日频率作为 Fama-French 三因子模型的附加因素来研究这种关系。评论使用无监督聚类方法进行分类，而之前的研究使用的是针对所研究领域不特定的预训练模型。

Nov, 2023

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

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

该研究聚焦于 Reddit 上的在线讨论，通过对不同社区的评论进行大量情感、相关性和内容分析，揭示了不同社区内高得分帖子的特征，进而探究社区话题的特异性、受众与管理水平对社区讨论的影响。

May, 2017

本研究探讨社交媒体、低成本交易平台和纯真投资者相交的情况，创建了一个基于社交媒体帖子的预测模型工具，可对 Pump&Dump 式的市场操纵提前进行预警，并在最佳模型下实现了 85% 的准确率和 62% 的 F1 得分。

Jan, 2023

研究 reddit 社区的规定行为和大型事件对用户行为的影响，发现大多数 subreddit 的禁止行为仅仅会导致少数活跃用户离开平台，外部事件的影响因事件类型而异。该文讨论了禁令的有效性和在线内容审查的广泛影响。

Jan, 2021

本研究利用自然语言处理（NLP）技术分析社交媒体和新闻发布的文本，建立一个支持金融决策的股票自动交易算法平台。借助语义角色标注池化方法（SRLP）和自监督学习，我们在更逼真的环境中开发和评估了该系统，并展示了该方法在实际交易中超越了所有基准的周年收益率和最大回撤率。

Jun, 2022

本文研究了社交媒体平台 Twitter 与金融市场的关系，以事件研究方法分析其对道琼斯工业平均指数 30 家上市公司的影响，结果显示 Twitter 情绪对于峰值期间的异常收益确实存在显著影响。

Jun, 2015

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

介绍了 StockEmotions 数据集，其中包括股票市场的情感情绪分类和时间序列数据，通过 NLP 技术和 LSTM 模型处理，可以提高金融情感分类和多元时间序列预测的性能。

Jan, 2023