Sentimentanalys av svenska twitterinlägg

Detta är en Kandidat-uppsats från

Sammanfattning: Intresset och deltagandet på aktiemarknaden har ökat betydligt bland svenskar. En erkänd informationskälla om aktier är inlägg på sociala medier och speciellt på Twitter. Med hjälp av sentimentanalys av dessa inlägg, så kallade tweets, kan en allmän åsikt extraheras och användas för att förutsäga framtida resultat för ett företags aktiekurser. Syftet med denna studie är att ta fram en artefakt som kan extrahera sentiment från tweets om svenska mindre företag. Företagen valdes utifrån att de var relativt småskaliga jämfört med de företag som analyserats i liknande studier genomförda inom forskningsområdet. För denna studie har data samlats in från Twitter, analyserats och bearbetats. Olika metoder har testats för att extrahera sentiment ur tweets. Resultatet från sentimentanalys med framtagen artefakt är möjlig att använda i maskininlärningsmodeller som förutsäger aktieprisers rörelse. Resultatet från experimentet kan sammanfattas med att extrahering av sentiment från tweets är svår men möjlig. Vid analys av resultatet så framgår det att det maskininlärningsbaserade tillvägagångssättet ger en ökad prestanda jämfört med det lexikonbaserade på tweets likt de som använts i denna studie.

  HÄR KAN DU HÄMTA UPPSATSEN I FULLTEXT. (följ länken till nästa sida)