Depois de estudar as mensagens do Twitter durante 10 meses, uma equipe de cientistas da Universidade de Indiana chegou à conclusão de que as mensagens do popular serviço de microblogging podem ser usados para predizer os movimentos do índice da bolsa de valores Dow Jones.

Concretamente, os pesquisadores analisaram o conteúdo emocional de 9,7 milhões de mensagens escritas por 2,7 milhões de usuários do Twitter, empregando o algoritmo conhecido como "Google-Profile of Mood States" (GPOMS), levando em conta seis parâmetros: tranquilidade, estado de alerta, segurança, vitalidade, amabilidade e felicidade.

Em sua pesquisa descobriram que as mudanças de um parâmetro concreto, a tranquilidade, estavam correlacionados com os movimentos das cotações da bolsa. Tanto que a exatidão das predições dos valores de fechamento do Dow Jones com base neste parâmetro foi de 87,6%, com uma antecipação de 2 a 6 dias.

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