Cashtag piggybacking: uncovering spam and bot activity in stock microblogs on Twitter

Microblogs are increasingly exploited for predicting prices and traded volumes of stocks in financial markets. However, it has been demonstrated that much of the content shared in microblogging platforms is created and publicized by bots and spammers. Yet, the presence (or lack thereof) and the impact of fake stock microblogs has never systematically been investigated before. Here, we study 9M tweets related to stocks of the 5 main financial markets in the US. By comparing tweets with financial data from Google Finance, we highlight important characteristics of Twitter stock microblogs. More importantly, we uncover a malicious practice - referred to as cashtag piggybacking - perpetrated by coordinated groups of bots and likely aimed at promoting low-value stocks by exploiting the popularity of high-value ones. Among the findings of our study is that as much as 71% of the authors of suspicious financial tweets are classified as bots by a state-of-the-art spambot detection algorithm. Furthermore, 37% of them were suspended by Twitter a few months after our investigation. Our results call for the adoption of spam and bot detection techniques in all studies and applications that exploit user-generated content for predicting the stock market

Análisis de influenciadores en Twitter : Una exploración en el ámbito del mercado NASDAQ

El propósito de este trabajo es realizar una exploración de los principales influenciadores en la red social Twitter; con relación a las comunidades de discusión enfocadas en acciones negociadas en el mercado NASDAQ. De esta manera, se espera entender cómo se comportan las redes de influencia en grupos interesados en temas bursátiles, las cuales pueden conducir a que se produzca un comportamiento de pastoreo, haciendo cuestionable la hipótesis de eficiencia de los mercados. Se parte de una revisión de literatura, a partir de lo cual se conforma un marco de referencia para comprender el sentido del análisis de redes, la importancia de influenciadores y la forma en que estos afectan el comportamiento de los inversionistas. Luego, se ejecuta el análisis de redes sociales aplicando la herramienta NodeXL, con el fin de identificar los principales usuarios y las redes de influencia que se producen en la red social Twitter. Al final, los resultados muestran que, en el contexto de los mercados de valores, los influenciadores no son sólo individuos participantes en la industria financiera con conocimientos profundos en análisis bursátil; sino que líderes de opinión como políticos o empresarios pueden llegar a tener un papel central en las comunidades de inversiónThe purpose of this work is to explore the main influencers in the social network Twitter; in relation to the discussion communities focused on shares traded on the NASDAQ market. In this way, it is expected to understand how influence networks behave in groups interested in stock market issues, which can lead to grazing behavior, making the hypothesis of market efficiency questionable. It starts from a literature review, from which a frame of reference is formed to understand the meaning of network analysis, the importance of influencers and the way in which they affect the behavior of investors. Then, the analysis of social networks is executed by applying the NodeXL tool, in order to identify the main users and the networks of influence that occur in the social network Twitter. Ultimately, the results show that, in the context of equity markets, influencers are not just individuals participating in the financial industry with deep knowledge of stock analysis; rather, opinion leaders such as politicians or businessmen can play a central role in investment communities.O objetivo deste trabalho é realizar uma exploração dos principais influenciadores da rede social Twitter; em relação às comunidades de discussão voltadas para ações negociadas no mercado NASDAQ. Desta forma, espera-se compreender como se comportam as redes de influência em grupos interessados ​​em emissões de ações, o que pode levar a um comportamento de pastejo, tornando questionável a hipótese de eficiência de mercado. Parte-se de uma revisão da literatura, a partir da qual se forma um quadro de referência para compreender o significado da análise de redes, a importância dos influenciadores e a forma como eles afetam o comportamento dos investidores. Em seguida, a análise das redes sociais é executada através da aplicação da ferramenta NodeXL, a fim de identificar os principais usuários e as redes de influência que ocorrem na rede social Twitter. Em última análise, os resultados mostram que, no contexto dos mercados de ações, os influenciadores não são apenas indivíduos que participam do setor financeiro com conhecimento profundo de análise de ações; Em vez disso, líderes de opinião, como políticos ou empresários, podem desempenhar um papel central nas comunidades de investimento

Identifying Expert Investors on Financial Microblog via Artificial Neural Networks

In the recent years, thanks to social media platform, a plethora of information has been available to financial investors, that were traditionally dependent from financial institutions advisors. Strategies are now shared among web users, performances of stocks are commented in web communities and hints and suggestions are travelling on the internet with a fast pace, in a way that was unthinkable few years before. Several attempts have been made in the recent past, to predict Market movements and trends from activity of Financial Social Networks participants, and to evaluate if contributions from individuals with high level of expertise distinguish themselves from the rest of crowd. The Present Work is leveraging 6 years of tweets extracted from the financial platform StockTwits.com, deep diving in its content, and proposing a predictive Neural Network algorithm of Multi-Layer Perceptron type, based on features derived from text, social network and sentiment analysis. Users have been classified based on the performance achieved during the training, consistence of their prediction has been verified throughout the time and, finally, a trading strategy has been proposed based on following the top actors. The outcomes highlighted that expert investors are outperforming the wisdom of the crowd, and the trading schema put together generated a return of 38.6%, in 2015, when S&P500 had a slightly negative balance

Implementación de un modelo de adopción de la tecnología de información y comunicación para el proceso de enseñanza–aprendizaje en la Universidad Técnica de Cotopaxi

La investigación se encuentra enmarcada en la implementación de un modelo de adopción de las TIC para el proceso enseñanza – aprendizaje aplicadas a la Universidad Técnica de Cotopaxi, específicamente para mejorar la educación universitaria, esto se debe a los constantes avances en áreas de multimedia digital y la tecnología didáctica, por lo que los organismos se comprometen a mejorar su organización académica y sus procesos educativos. A través del uso de tecnologías de colaboración, las instituciones educativas tratan que la administración del conocimiento se integre interiormente y externamente de la propia universidad, ya que se consideran que ello ayuda a la innovación educativa. En este contexto y viendo la problemática de estudio, la solución es la aplicación del nuevo proceso de aceptación de las TIC mejorará el proceso enseñanza – aprendizaje en los estudiantes universitarios. En los últimos años se ha desarrollado el uso de TIC en los distintos niveles de educación y específicamente en las universidades actualmente cuentan con nuevos recursos tecnológicos muy avanzados, en el caso concreto de la universidad donde se está desarrollando la investigación el objetivo de estudio es, desarrollar un nuevo modelo de adopción de TIC, con lo cual es posible dar solución al proceso educativo. Se aplica una metodología de estudio basado en un abordaje sistemático de la literatura de los teórías de las TIC tomando como referencia el primer modelo que apareció el Modelo TAM que fue desarrollado por Davis en 1986 en las universidades del mundo. La investigación arrojó los resultados esperados con el desarrollo del nuevo modelo de adopción de las TIC, con la utilización de herramientas colaborativas de uso en un Ambiente de Aprendizaje Colaborativo (CLE) para la elaboración de los constructos, alfa de cronbach, varianza, colinealidad, correlaciones y la utilización de software estadístico como el minitab se validó las hipótesis planteadas