北京時間3月23日早間消息，美國加州大學河濱分校的一項研究顯示，通過對Twitter消息進行分析能夠預測不同股票的漲跌。
由加州大學河濱分校教授瓦格里斯·赫里斯提迪斯(Vagelis Hristidis)領銜的一個計算機工程師和科研人員團隊試圖找到每天3.4億條Twitter消息與消息中提到的股票漲跌之間的關系。研究結果顯示，一旦一家公司被更多Twitter用戶談論，那么其股價表現將強于平均水平。如果只有很少用戶討論，那么該股票表現將弱于大盤。
在建立模型之后，赫里斯提迪斯的團隊進行了測試。在4個月的測試中，通過這一方式選擇的股票平均下跌2.2%，低于道瓊斯指數同期4.2%的跌幅。其他一些選股算法的表現也不及通過Twitter進行選股。
赫里斯提迪斯對于這一發現也表示不解。他表示：“坦白地說，我不確定為何存在這種關聯關系。”根據通常的看法，導致股價下跌的壞消息會吸引投資者更多關注，而好消息通常不會受到太多關注。
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