如何应用社交媒体情感分析辅助决策

【TechTarget中国原创】这场正在乌克兰东部爆发的内战提供了一个社交媒体分析学的应用实例，即管理者以投资组合的形式对公司债券作出风险评估，这些公司的运作很有可能受到战争的影响。但这场战争也表明了对于企业来说，要实现社交媒体情感分析并非易事。

可能给债券投资带来危机的这场乌克兰战争，其消息来源中不乏新闻机构和评论家，不论是通过传统的传播渠道还是通过Twitter及其他社交媒体渠道。困难在于，如何对新闻故事和社交媒体反馈情况做出系统的情感分析，这样的分析往往用来评估新进展以及针对不同类型投资的可能后果。将钱投资给防务公司(天然气供应商除外)的债券或许比较安全，这取决于目前的实际情况。

这些是Capital Market Exchange(CME)现在每天面临的难题。这家美国公司成立于三年前，专为债券投资者提供来自社交媒体和商业新闻发布的深度解读。其总裁Sarah Biller表示，这一过程成功的关键不仅在于新闻内容是正面还是负面的，深入了解其成为头条的背后原因也很重要。

Biller还说道，“在投资行业，情感分析更多情况下并不能付诸实施。我们假设自己可以确定情感的更深层——不仅仅是正面性和负面性，并怀着这一理念往前走，但是促使专家做出积极和消极反应的因素，我们只能模拟。”

与被监管的数据打交道

Biller表示，对于乌克兰冲突或者其他任何商业新闻发布的话题，CME并不是分析整个Twitter数据流，其收集的是其认为对债券市场有影响的一列被监管的数据。这样有助于公司根据实际情况发表评论。然后将数据反馈到国产分析引擎，这些引擎部分基于R程序语言。客户通过网络端面板来获取数据输出。

Biller认为，公司需要构建自己的系统来进行数据分析，因为没有其他市场可行的选择能够满足公司需求。任何一个社交媒体分析学项目存在的普遍问题是，如何对这些可能带有讽刺性或一反语言常态的新闻做出评分。在投资领域，这些问题更为突出，因为评论家经常使用一些特定表达，常见的情感分析系统根本无法理解。

Biller还表示，投资者尤其不愿投资“高价债券”——以超过金融分析师预估的价值进行交易的债券。但是，她也补充，大部分商业社交媒体分析引擎容易将“高价”这个词理解为正面意思。

“现成的情感分析产品不计其数，但是有些并不能被采用，因为考虑到投资界使用的特定词汇。”Biller说道，必须“确保这项技术不会选择错误的词汇”。

社交媒体分析学中表现形式也很重要

CME关键的下一步是将数据可视化。这也许不是社交媒体分析学的核心部分，但是公司客户需要看到面板提供的信息从而快速辨别出这些信息的内涵。Biller表示，“你必须将数据以投资者认可的方式呈现出来。”比如，面板上包含的“众多颜色和闪烁灯”能够帮助客户更容易理解这些数据。

社交媒体情感分析确切来说不是一门科学，Biller认为，客户只是将CME的数据发现作为其决策过程中的某一条信息而已，或者至少明智的客户会这么做。Biller坦诚的表示，“我们做得并不完美，我希望我们能有个水晶球，但事实是我们没有。”

最终，CME分析数据的成功与否将取决于其客户运用这些数据给经济上带来的利益，根据Biller的观点，“我们的工作就是在一个非黑即白的绝对世界里——我们究竟能不能给投资者带来利益？最终，我们希望给他们足够的信息让他们能更好的期待接下来会发生什么。”