Ettevõtete maine mõõtmine läbi sotsiaalmeedia: Volkswageni skandaali juhtumiuuring
Nimi
Paria Molayemvand
Kokkuvõte
Selle uurimistöö eesmärk on leida seos sotsiaalmeedias leviva avaliku arvamuse ning ettevõtete maine vahel. Püstitatud hüpoteesiks on see, et avalikud kommentaarid sotsiaalmeedias mõjutavad ettevõtete mainet. Uuringud on näidanud et sotsiaalmeedia kanalitel on mõju ettevõtete mainele. Mainet tunnustatakse üha enam ettevõtte väärtust mõjutava tegurina. See uurimistöö eeldab et ettevõtte majandustulemus on otsene maine indikaator. Sellest tulenevalt uurib see töö inimeste sotsiaalmeedias avaldatud kommentaaride mõju ettevõtte börsihinnale.
See uurimistöö on Volkswageni skandaali juhtumiuuring ning keskendub Twitteri postitustele 2015 ja 2016 aastal. Eesmärgiks on leida kuidas avaliku arvamuse sentiment mõjutab ettevõtete mainet ning majanduslikke tulemusi kriisiolukorras. Protsessiks on valitud järgnev. Twitteri kasutajate arvamus Volkswageni kohta eraldatakse postitustest sentimendi numbri kujul. Seejärel leitakse korrelatsioon börsihinna, tehingute arvu ning leitud sentimendi vahel.
Andmete valimiseks kasutati poolautomaatset lähenemist, mille abil eemaldati kaubanduslikud, poliitilised ning teised mitteseotud säutsud (tweet). Selle meetodi keskmiseks täpsuseks tuli kõrge 0.92. Edasisäutse (retweet) käsitletakse kui uusi säutse ning neid ei eemaldatud andmestikust et leida nende mõju korrelatsioonile. Sentimendi väärtuse leidmiseks kasutati 3 erinevat analüüsiviisi: "Microsoft Azure text analysis API", R-i pakett "Sentimentr" ning R-i pakett "SentimentAnalysis". Nende meetodite võrdlemisel leiti et Sentimentr-il on kõige parem korrelatsioon börsihinnaga.
Korrelatsiooni tulemustest leiti, et säutsude sentimendi ja ettevõtete aktsiaturu andmete vahel on korrelatsioon. Päeva keskmisel sentimendil on kõige suurem negatiivne korrelatsioon (-0.84) aktsiaturu tehingute arvuga esimese kuu jooksul peale skandaali. Kuude möödudes korrelatsioon langeb järsult. Neljandal kuul peale kriisi on korrelatsioon langenud väärtuseni -0.27. See tähendab seda, et esimese kuu jooksul peale kriisi mida negatiivsemaks läheb sentiment, seda rohkem aktsiaid vahetatakse. Siiski see ei tähenda et negatiivne arvamus Twitteris mõjutab börsitehinguid. Korrelatsiooni tulemused näitavad et börsihind päeval D korreleerub paremini sentimendi väärtusega päeval D+4. See võib näidata, et tegelikult mõjutavad börsihinna kõikumised säutsude sentimenti. See läheb vastu esialgesele püstitatud hüpoteesile, kus väideti et sotsiaalmeedias leviv arvamus mõjutab ettevõtete mainet.
See uurimistöö on Volkswageni skandaali juhtumiuuring ning keskendub Twitteri postitustele 2015 ja 2016 aastal. Eesmärgiks on leida kuidas avaliku arvamuse sentiment mõjutab ettevõtete mainet ning majanduslikke tulemusi kriisiolukorras. Protsessiks on valitud järgnev. Twitteri kasutajate arvamus Volkswageni kohta eraldatakse postitustest sentimendi numbri kujul. Seejärel leitakse korrelatsioon börsihinna, tehingute arvu ning leitud sentimendi vahel.
Andmete valimiseks kasutati poolautomaatset lähenemist, mille abil eemaldati kaubanduslikud, poliitilised ning teised mitteseotud säutsud (tweet). Selle meetodi keskmiseks täpsuseks tuli kõrge 0.92. Edasisäutse (retweet) käsitletakse kui uusi säutse ning neid ei eemaldatud andmestikust et leida nende mõju korrelatsioonile. Sentimendi väärtuse leidmiseks kasutati 3 erinevat analüüsiviisi: "Microsoft Azure text analysis API", R-i pakett "Sentimentr" ning R-i pakett "SentimentAnalysis". Nende meetodite võrdlemisel leiti et Sentimentr-il on kõige parem korrelatsioon börsihinnaga.
Korrelatsiooni tulemustest leiti, et säutsude sentimendi ja ettevõtete aktsiaturu andmete vahel on korrelatsioon. Päeva keskmisel sentimendil on kõige suurem negatiivne korrelatsioon (-0.84) aktsiaturu tehingute arvuga esimese kuu jooksul peale skandaali. Kuude möödudes korrelatsioon langeb järsult. Neljandal kuul peale kriisi on korrelatsioon langenud väärtuseni -0.27. See tähendab seda, et esimese kuu jooksul peale kriisi mida negatiivsemaks läheb sentiment, seda rohkem aktsiaid vahetatakse. Siiski see ei tähenda et negatiivne arvamus Twitteris mõjutab börsitehinguid. Korrelatsiooni tulemused näitavad et börsihind päeval D korreleerub paremini sentimendi väärtusega päeval D+4. See võib näidata, et tegelikult mõjutavad börsihinna kõikumised säutsude sentimenti. See läheb vastu esialgesele püstitatud hüpoteesile, kus väideti et sotsiaalmeedias leviv arvamus mõjutab ettevõtete mainet.
Lõputöö keel
inglise
Lõputöö tüüp
Magister - Tarkvaratehnika
Juhendaja(d)
Rajesh Sharma, Peter Ormosi
Kaitsmise aasta
2019