Après une (plutôt brève) période d'engouement, les startups promettant de détecter les tendances boursières avant tout le monde grâce à l'analyse des sentiments exprimés sur les réseaux sociaux ont plus ou moins disparu. Il reste malgré tout quelques opportunités à explorer dans ce domaine, comme tente de le démontrer la nouvelle plate-forme HedgeChatter.
Cette solution, qui vient d'être mise à disposition du public (gratuitement, pour une bonne partie de ses fonctions), reprend la plupart des concepts expérimentés par les pionniers du sujet, depuis l'exploration des médias sociaux (principalement Twitter) en vue de la recherche et de la collecte des conversations sur les valeurs et les marchés jusqu'à l'attribution d'un score de sentiment dérivé de la tonalité des messages et aux tentatives de prédiction des tendances de cotation à partir de ces analyses.
Cependant, la maturité aidant, HedgeChatter essaie aujourd'hui de dépasser ce stade originel (et relativement rudimentaire), qui n'a donc jamais vraiment réussi à convaincre sa cible d'utilisateurs. Pour ce faire, la jeune pousse propose un tableau de bord extrêmement riche, intégrant une palette d'indicateurs détaillés – nombre de références à une valeur, nombre de citations dans l'actualité, détection des pics de popularité… – complétant les évaluations de sentiments et autres prédictions de tendance.
Cette solution, qui vient d'être mise à disposition du public (gratuitement, pour une bonne partie de ses fonctions), reprend la plupart des concepts expérimentés par les pionniers du sujet, depuis l'exploration des médias sociaux (principalement Twitter) en vue de la recherche et de la collecte des conversations sur les valeurs et les marchés jusqu'à l'attribution d'un score de sentiment dérivé de la tonalité des messages et aux tentatives de prédiction des tendances de cotation à partir de ces analyses.
Cependant, la maturité aidant, HedgeChatter essaie aujourd'hui de dépasser ce stade originel (et relativement rudimentaire), qui n'a donc jamais vraiment réussi à convaincre sa cible d'utilisateurs. Pour ce faire, la jeune pousse propose un tableau de bord extrêmement riche, intégrant une palette d'indicateurs détaillés – nombre de références à une valeur, nombre de citations dans l'actualité, détection des pics de popularité… – complétant les évaluations de sentiments et autres prédictions de tendance.
Plus important encore, les outils essaient de déterminer la légitimité des sources à l'origine des messages qui sont publiés. L'idée sous-jacente n'est pas nécessairement de réaliser un filtrage qualitatif (qui est tout de même appliqué sur certaines analyses) mais plutôt d'offrir une information éclairée : comme l'ont démontré quelques cas récents, des rumeurs infondées ou des manipulations volontaires, propagées sur les réseaux sociaux, sont autant susceptibles que les actualités vérifiées d'agir sur les cours de bourse.
La suspicion que pouvait susciter un système prédictif a (logiquement) limité l'impact des premières solutions d'analyse de sentiments mais cela n'implique en rien que leur modèle est entièrement inutile. Simplement, à l'inverse de l'hypothèse initiale qui consistait à rechercher sur les médias sociaux des signaux annonciateurs de changements sur les marchés, l'approche que propose HedgeChatter se fonde maintenant sur l'idée que les conversations des internautes influent sur les cours des valeurs : l'écoute "augmentée" reste donc essentielle…
La suspicion que pouvait susciter un système prédictif a (logiquement) limité l'impact des premières solutions d'analyse de sentiments mais cela n'implique en rien que leur modèle est entièrement inutile. Simplement, à l'inverse de l'hypothèse initiale qui consistait à rechercher sur les médias sociaux des signaux annonciateurs de changements sur les marchés, l'approche que propose HedgeChatter se fonde maintenant sur l'idée que les conversations des internautes influent sur les cours des valeurs : l'écoute "augmentée" reste donc essentielle…
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