タリタ・グレイリング他「Twitterにおける『センチメント（感情）』と株式市場の動向：ソーシャルメディアの予測能力」（2025年3月26日）

正確な株式市場の予測に関する研究は、それの収益性から、学者、経済学者、金融アナリストにとって関心の高いテーマである。そのため、行動ファイナンスとビッグデータの活用は、金融市場分析においてはますます重要になっている。たとえば、2021年に起きた「GameStopのショートスクイーズ ^[1] … Continue reading 」は、ソーシャルメディアが株価にあたえる影響の大きさの証左となった。この現象は、投資家のセンチメントが資産価格に影響を与えるという行動ファイナンス理論（Baker and Wurgler 2006）と整合的である。伝統的な資産価格モデルは合理的な意思決定を前提としているが、実際の取引においては行動バイアスや集団心理が影響を及ぼすことがわかっている（De Long et al. 1990）。

先行研究では、Twitter（現X）などのソーシャルメディアプラットフォームを活用して投資家のセンチメント分析を行なってきた。Antweiler and Frank（2004）は、オンライン上のメッセージに有用な予測情報が含まれることを発見している。また、Bollen et al.（2011）は、Twitter上の「ムード」が株式市場の変動と相関することを示している。Van Wincoop and Gholampour（2017）は、投資家の私見が入ったツイートにおけるセンチメントをユーロドル為替レートの予測に活用している。我々の研究（Greyling and Rossouw, 2022）は、株式関連ツイートから抽出した「センチメント」と「感情」を分析し、複数の証券取引所における日中の市場動向予測を試みている。

ツイートのセンチメントと市場動向の分析

本研究では、先進国市場（フランス、ドイツ、日本、スペイン、英国、米国）および新興市場（インド、ポーランド）を対象とし、1年間にわたる約300万件の株式関連ツイートの高頻度日中データを分析する。これにより、世界のツイートから投資家のセンチメントを抽出（時差を考慮）し、新興市場と先進市場の両方が同じツイートにどのように反応するかを分析する。

分析手法には、ナイーブベイズ法、k近傍法、サポートベクターマシン（SVM）などの機械学習分類アルゴリズムを使用し、センチメントや感情指標を基に市場動向を分類している。

図表１は、株式市場関連のツイートからセンチメントや感情を抽出し、市場動向を予測するプロセスを示している。

図表1: ツイートのセンチメントに基づく市場動向予測の体系的プロセス

出典：著者作成

ソーシャルメディアのセンチメントは株式市場の動向を予測する

本研究の主な分析結果として、「株式市場」等のキーワードで、先進国市場と新興市場の市場動向を高い精度で予測・説明できることが示された。ツイートに含まれるセンチメントや感情は、単一市場だけでなく、複数の先進国市場および新興市場の株式市場の動向を予測する重要な要因であることが示された。分析対象としたすべての市場で、予測モデルの精度は50%を超えており、ソーシャルメディアのセンチメントがトレーダーやアナリストにとって有益な情報を提供することが示唆される。

先進国市場においては、センチメント分析のみで高い予測精度が得られた。特に米国市場（S&P 500）では、機械学習モデルの精度が55%を超え、リコール指標が最大92%に達するケースも存在した。一方で、新興市場においては、センチメント分析単独よりも、センチメントと感情分析を組み合わせた方が正確な市場動向予測を示した。これは、新興市場では投資家の感情がより大きな影響を持つことを示している。

概して、市場ごとに最も予測精度の高い感情は異なるものの、市場動向を予測する上で最も重要な感情は「恐れ（fear）」と「信頼（trust）」であり、これはプロスペクト理論（Kahneman and Tversky, 1979）などの行動ファイナンス理論と整合的である。

規制当局および市場関係者への示唆

本研究の結果は、ソーシャルメディアのセンチメントが株式市場の予測においてますます重要になっていることを示しており、市場参加者や規制当局に対して重要な示唆を含んでいる。

Twitterなどのプラットフォームから得られるセンチメントの変化は、急激な売りやバイラル投稿による投機的バブルといった市場混乱の早期警告となる可能性がある。したがって、規制当局は金融安定性評価にソーシャルメディアのセンチメント分析を組み込むことを検討すべきだと言える。

また、このようにソーシャルメディアによって市場動向が左右されることを踏まえ、市場操作や誤情報キャンペーンに対する一層の警戒が求められる。規制当局は、株価に影響を与える意図的な操作を監視・検出するための枠組みを構築し、市場の歪みから投資家を保護することができる。そのために、AIを活用した監視システムの導入や、ソーシャルメディア上の動向を追跡することで、センチメントの変化を大規模に識別するといった対応が考えられる。

機関投資家は、センチメント分析をポートフォリオ管理戦略に取り入れることで、市場動向の変化をより早く察知することができる。リアルタイムでのソーシャルメディアのセンチメントを従来の金融モデルに組み込むことで、株価変動の兆候を事前に把握し、より包括的な市場分析が可能となる。また、センチメント分析はリスク管理ツールとしても有効であり、ヘッジファンドや資産運用会社が新たなリスクを事前に検出し、資産評価への影響を最小限に抑えることにつながる。

個人投資家も、リアルタイムでのソーシャルメディアのセンチメント指標を活用し、トレンドに基づいた売買判断を行うことが考えられる。センチメントに左右される市場動向を追跡することで、個人投資家は株価のモメンタムを予測し、より戦略的な投資判断を下すことが可能となる。センチメント分析ツールの普及により、個人投資家と機関投資家の情報格差が縮小し、市場分析の公平性が向上する可能性がある。

本研究は、Twitterのセンチメントや感情が株式市場の動向を予測する強力な要素であることを明らかにしている。行動ファイナンスとビッグデータ分析を統合することで、市場のダイナミクスをより深く理解し、取引戦略の精度を高める新たなアプローチを提供している。今後、センチメント分析は市場予測モデルの重要な要素となり、金融市場の進化に応じた取引および政策決定の基盤となることが期待される。

編集者注: 本コラムは、国際経済学会（IEA）の 「経済学における女性リーダーシップ（Women in Leadership in Economics initiative）」 との協力のもと掲載されています。本イニシアチブは、研究の推進、パートナーシップの構築、女性の声の発信を通じて、経済学における女性の役割を強化することを目的としています。

参考文献

Antweiler, W, and M Z Frank (2004), “Is all that talk just noise? The information content of internet stock message boards”, The Journal of Finance 59(3): 1259–94.

Baker, M, and J Wurgler (2006), “Investor sentiment and the cross-section of stock returns”, The Journal of Finance 61(4): 1645–80.

Bollen, J, H Mao, and X Zeng (2011), “Twitter’s mood predicts the stock market”, Journal of Computational Science 2(1): 1–8.

De Long, J B, A Shleifer, L H Summers, and R J Waldmann (1990), “Positive feedback investment strategies and destabilising rational speculation”, The Journal of Finance 45(2): 379–95.

Greyling, T, and S Rossouw (2022), “The prediction of intraday stock market movements in developed and emerging markets using sentiment and emotions from Twitter”, Finance India 36(3): 907–39.

Kahneman, D, and A Tversky (1979), “Prospect theory: An analysis of decision making under risk”, Econometrica 47: 263–91.

van Wincoop, E, and V Gholampour (2017), “What we can learn from euro-dollar tweets”, VoxEU.org, 15 May.