Le Big Data est bien plus que la somme de ses parties. C'est tout un monde de possibilités qui représente un défi constant déchiffrer ses mystères, profiter de ses possibilités dans les domaines les plus multiples, y compris celles liées aux prévisions boursières.
Spécifiquement, le pouvoir synergique de Wikipédia et Google, deux géants du web, pourrait avoir un grand potentiel pour faire des prévisions économiques révolutionnaires à cette fin. Alors l'affirme, au moins, la science encore naissante des grands ensembles de données, que dans sa courte vie, il a déjà récolté d'énormes succès, mais il a aussi contribué des échecs retentissants, comme cela vient de se produire avec les rapports trompeurs de Google sur les tendances de la grippe sur les tendances de la grippe et des maladies similaires.
L'enquête intervient quelques mois après l'arnaque de ce rapport, avec en plus que les prévisions économiques sont quelque peu compliquées, surtout sur un terrain aussi mouvant et insaisissable que la bourse. Même comme ça, la conclusion du travail est claire: il est possible de prévoir le moment où Marchés financiers aura tendance à avoir une chute. Depuis lors, il y a encore du chemin pour y arriver.
Cibler: détecter des informations précieuses
Un groupe de chercheurs de l'Université de Warwick, au Royaume-Uni, prétend avoir démontré qu'il est possible d'utiliser intelligemment les données fournies par Wikipédia et Google pour effectuer une analyse conjointe qui conduit aux résultats tant attendus.
Découvrez les tendances, le Saint Graal de l'analyse Big Data, dans ce cas, il se traduit par l'utilisation des deux ensembles de données en appliquant un mode opératoire qui est basé sur l'apparition de phrases dans Wikipédia associées à crises précédentes Actions, et en combinant ces résultats avec les termes de recherche de Google.
Si des progrès sont accomplis sur cette voie, la logique de méfiance sur la fiabilité nulle des prévisions économiques prendrait fin. “je ne lis pas les prévisions économiques. je ne lis pas de BD”, dit Warren Buffet en plaisantant pendant des décennies.
“Nous utilisons une technique connue de Linguistique informatique identifier des thèmes sémantiques au sein de ce corpus, qu'est-ce que Wikipédia ", les chercheurs expliquent. À partir de ce point, ils ont eu l'aide de Mechanical Turk pour appliquer l'intelligence humaine et nommer chacune de ces listes obtenues.
En conclusion, examiné l'incidence de ces problèmes dans les recherches Google au cours de la période 2004-2012, basé sur le moteur de recherche Google Trend, pas dans les requêtes réelles, essayer de détecter les relations entre ces recherches et les mouvements du marché.
C'est encore un rêve lointain
L'enquête a révélé que il y a une corrélation parmi les choses que les gens recherchent dans le moteur de recherche Google avant de faire un choix d'achat-vente. Cela signifie que ce type de comportement pourrait également se retrouver dans d'autres types de scénarios..
En d'autres termes, la recherche suggère que “des extensions à ces analyses pourraient fournir des informations sur le flux d'informations à grande échelle avant une série d'événements du monde réel.
“Dans les événements complexes, comme les mouvements sur les marchés financiers, des informations précieuses peuvent être contenues dans les données des moteurs de recherche à l'aide de mots-clés, mais avec des connexions sémantiques moins évidentes”, l'étude conclut.
En d'autres termes, est encore Une utopie Les investisseurs commencent à utiliser Google pour façonner leurs stratégies boursières. Tant que le Big Data ne prouve pas le contraire de manière fiable, il faudra continuer à être d'accord avec M. Warren.
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