I Big Data sono molto più della somma delle loro parti. È tutto un mondo di possibilità che rappresenta una sfida costante per decifrare i loro misteri, per sfruttare le loro possibilità nei campi più diversi, inclusi quelli relativi alle previsioni sul mercato azionario.
In particolare, il potere sinergico di Wikipedia e Google, due giganti del web, potrebbero avere un grande potenziale per fare previsioni economiche rivoluzionarie a tale scopo. Così afferma, almeno, la scienza ancora incipiente dei set di dati massivi, che nella sua breve vita ha già raccolto enormi successi, ma inoltre ha portato fallimenti clamorosi, como acaba de suceder con los informes engañosos de Tendencias de la gripe de Google sobre las tendances en la influenza y enfermedades similares.
La investigación llega pocos meses después del timo de este reporte, con el agregado de que las predicciones económicas son algo complicadas, especialmente en un terreno tan cambiante y esquivo como el mercado de valores. Comunque, la conclusión del trabajo es clara: es factible predecir el momento en el que mercados financieros tenderá a tener una caída. Certo, aún queda un largo camino por recorrer para lograrlo.
obbiettivo: detectar información valiosa
un grupo de investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, assicura di aver dimostrato che è fattibile usare in modo intelligente i dati forniti da Wikipedia e Google per realizzare un'analisi congiunta che porti agli attesi risultati.
Scoprire tendenze, il Santo Graal dell'analisi dei Big Data, in questa circostanza si traduce nell'uso di entrambi i set di dati applicando un modus operandi che si basa sulla comparsa di frasi in Wikipedia associate a crisi precedenti Azioni, e combinando questi risultati con i termini di ricerca di Google.
Se si procede in questa direzione, si porrebbe fine alla logica dello scetticismo sulla scarsa affidabilità delle previsioni economiche. “Non leggo previsioni economiche. Non leggo storielle”, dice scherzosamente Warren Buffet da decenni.
“Utilizziamo una tecnica nota di Linguistica computazionale per identificare temi semantici all'interno di questo corpus, che è Wikipedia, spiegano i ricercatori. Da questo punto, hanno avuto l'aiuto di Mechanical Turk per applicare l'intelligenza umana e dare un nome a ciascuna di queste liste ottenute.
In conclusione, hanno esaminato l'incidenza di questi problemi nelle ricerche su Google nel corso del periodo 2004-2012, basandosi sul motore di ricerca Google Trend, non su ricerche reali, cercando di rilevare relazioni tra queste ricerche e i movimenti del mercato.
Rimane un sogno lontano
La ricerca ha rivelato che c'è una correlazione tra le cose che la gente cerca sul motore di ricerca Google prima di fare una scelta di acquisto-vendita. Esto significa que este tipo de comportamiento además podría encontrarse en otro tipo de escenarios.
In altre parole, la investigación sugiere que “las extensiones de estos análisis podrían proporcionar información sobre el flujo de información a gran escala antes de una serie de eventos del mundo real.
“En eventos complejos, como los movimientos en los mercados financieros, la información valiosa puede estar contenida en los datos de los motores de búsqueda usando palabras clave, pero con conexiones semánticas menos obvias”, concluye el estudio.
In altre parole, aún es Una utopía Los inversores comienzan a usar Google para dar forma a sus estrategias de mercado de valores. Mientras Big Data no demuestre lo contrario de forma fiable, será necesario seguir pactando con el señor Warren.
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