關于博客評論情感傾向對個人投資者行為影響分析

邱 爽

（江蘇大學財經學院，江蘇 鎮江 212013）

隨著網絡的蓬勃發展，以博客為代表的各種網絡應用吸引了越來越多的用戶。根據著名博客搜索引擎Technorati的統計數據，博客數量每6個月就成倍增長，而且博客作為一種新興的大眾化新聞發布媒介廣受關注。在博客空間中，人們可以自由地對自己關注的事物進行評論。這類包含大量評論性信息的文字，成為許多用戶購買商品時做出決定的重要依據。為了幫助人們快速有效地對這些文本進行分析，面向博客的情感分析技術成為研究趨勢（Daniel E O’Leary，2011）。

隨著投資意識的覺醒，越來越多的中國普通大眾將股市作為自己的投資場所。個人投資者的投資行為理性較低，易受外界環境干擾。大量實證研究表明，信息非對稱不完全條件下，人們并不總是以理性態度做出決策，現實中存在諸多認知偏差影響著投資行為，心理感受等主觀因素在投資決策中起著不可忽視的作用。隨著網絡信息傳播各種與投資相關的股票博客社區以及微博等投資虛擬社區的飛速發展，網絡信息對證券市場已逐步顯現重要影響。投資者紛紛在網絡中搜尋各種“內幕”信息、“行家”言論，據2012年12月31日統計數據，僅新浪財經博客作者徐小明的總人氣便已達到2,048,727,058人次。通過在線資源獲取的投資相關信息，成為影響用戶態度和投資決策的重要因素（Damon Centola，2010），各種“網絡傳言”亦常導致證券價格變動，網絡信息傳播開始受到管理層和投資者普遍重視。

情感分析自2002年由Bo Pang正式提出后，因其在輿情監督、商業競爭性情報等方面的實用性，學術界對其展開了廣泛的研究。在線商品評論的情感傾向性分析，近期受到國內外學者的廣泛關注（張紫瓊等，2010）。Park和Lee（2011）提出一個從網頁中抽取顧客意見并將其處理為產品規格數據的框架。Ojokoh和Kayode（2012）提出一種從在線評論中成對抽取特征與觀點的方法，并計算情感極性和強度，為總結消費者評論的推薦程度服務。李實等（2010）對中文客戶評論中的產品特征及相關情感傾向的挖掘技術進行了探索。

博客的商品評論情感傾向分析，隨著博客言論影響力的提升而引起學界重視。廖祥文等（2009）提出基于概率推理模型的博客傾向性檢索算法。Leung等（2011）提出基于概率的框架PREF，從評論中挖掘顧客的偏好，再將這些偏好映射到量化的等級中。Thelwall等（2012）提出改進的SentiStrength算法對網絡社區中的情感強度進行探測。

作為預測社會行為的權威理論，TRA被應用于許多研究消費者購買行為的領域。張輝等（2011）基于理性行為理論和計劃行為理論提出了消費者網絡購物意向的模型。McCarthy等（2003）以TRA為框架研究消費者對牛肉的感知以及這些感知對消費行為的影響。

以理性行為理論（TRA）為理論框架，結合行為金融理論，就博客評論中的情感傾向對股票市場中個人投資者投資時決策行為的影響機理進行理論探索。以個體投資者為研究對象，從中國股市的微觀行為著手，探究博客評論對股票市場中個人決策主體行為的影響因素及影響機理。通過對網絡信息廣泛傳播環境下個人投資者投資決策行為的研究，為更好地解釋新形勢下我國證券市場中的經濟現象奠定前期理論基礎，為建立良好有序的證券市場、完善金融監管服務。

作為一個新興的研究領域，目前針對博客的情感傾向分析研究成果多面向商品評論，面向股票投資評論的博客情感分析技術仍待進一步探索。現有的情感分析研究工作多偏重于技術層面，僅有少量工作針對挖掘得出的信息對用戶及市場的影響機理進行深入探討。博客信息中的股票評論對個人投資者決策行為的影響研究是有待深入開發的新興領域。現有經濟個體行為研究方面，針對博客信息作用新形勢下的探討較少，尤其缺乏股票投資這一特定命題下，以網絡評論為源頭，集合博客數據分析、投資者在對應情緒作用下的決策分析為一體的序貫系統研究。

通過對各種數據的分析研究，本文得出了以下結論：①股票價格構成因素獨具的多樣性與復雜性。②股票交易這一復雜系統中，個體行為與整體行為之間的反饋與交互作用。當博客評論者的客觀性越強時，越能吸引投資者的關注。并且博客評論正向情感傾向得分對股票受關注的排名成正比，即評論里對該股票的評價越高，投資者的關注度就會越高。③由股票投資的時效性特點，不同時段博客評論中熱議要素不同會對投資者產生不同的影響，由此引發了動態影響機理。④根據本文的研究成果可以為分析網絡信息公開新形勢下證券市場中的現行經濟現象奠定理論基礎。目前博客的使用人數眾多，人們可以在里面暢所欲言，這些評論對消費者的投資產生了重要影響。股票發行方應該合理使用博客，鼓勵博客主傳播正面的評論，這將會在一定程度上增加投資者的關注，進而影響其投資欲望。

［1］Daniel E O’Leary.Blog mining-review and extensions：“From each according to his opinion”[J].Decision Support Systems,2011,11,51(4)：821-830.

［2］Damon Centola.The spread of behavior in an online social network experiment[J].Science,2010,9,329(5996)：1194-1197.

［3］Da Zhi,Engelberg Joseph,Gao Pengjie.In Search of Attention[J].Journal of Finance,2011,10,66(5)：1461-1499.

［4］張紫瓊,葉強,李一軍.互聯網商品評論情感分析研究綜述[J].管理科學學報,2010(6)：84-96.

［5］劉海飛,姚舜,肖斌卿,瞿慧.基于計算實驗的股票市場羊群行為機理及其影響[J].系統工程理論與實踐,2011(5)：805-812.