Um professor de ciência da computação diz que é possível prever o comportamento das bolsas de valores a partir das mensagens de 140 caracteres do Twitter, como se fossem um termômetro que desse dicas sobre a situação do mercado.
Para sustentar, Johan Bollen e sua equipe utilizaram um algoritmo chamado de GPOMS (Perfil do Google para Estados de Humor, em tradução livre), uma ferramenta que mede o humor dos usuários do Twitter através das palavras que utilizam nas postagens do serviço de microblog.
Para o estudo, os pesquisadores se focaram em seis estados de humor: felicidade, gentileza, atenção, serenidade, vitalidade e firmeza, e palavras dos tweets que estavam relacionadas a esses estados foram contabilizadas.
Assim, cerca de 9.7 milhões de tweets datados de março a dezembro de 2008 foram analisados utilizando o GPOMS e as oscilações destes dados foram relacionadas ao índice médio da Dow Jones, a bolsa de valores de Nova York. No entanto, não há informações se os tweets utilizados foram somente de um país ou região ou do mundo todo.
Dessas relações, o estado de humor tido como calma apresentou forte relação com o desempenho da bolsa, com precisão de 87.6%, chegando a prever o comportamento da bolsa em um período de 2 a 6 dias.
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