Masterarbeiten: Fachgebiet Wirtschaftsinformatik

Eine empirische Untersuchung des Zusammenhangs zwischen Stimmungsdimensionen und dem Aktienmarkt am Beispiel einer Social Media Anwendung
Betreuer/in	Michael Nofer
Professor	Prof. Dr. Oliver Hinz
Starttermin	ab sofort
Empirisch	Ja
Kurzbeschreibung	Zahlreiche Studien belegen, dass Social Media Anwendungen im Internet dazu verwendet werden können, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen. So ist es durch Verwendung von Einträgen in Blogs oder sozialen Netzwerken beispielsweise gelungen, Verkaufszahlen von Büchern und Musik-CDs zu prognostizieren. Auch der Finanzmarkt ist Gegenstand aktueller Untersuchungen. Die Effizienzmarkthypothese besagt, dass Kapitalmarktakteure vollständig rational agieren und sämtliche Informationen jederzeit in den Aktienkurs von Unternehmen eingepreist sind. Somit lassen sich keine dauerhaften Überrenditen durch Kursprognosen erzielen. Demgegenüber stellen Vertreter der Behavioral Finance Theorie die Rationalität der Kapitalmarktakteure in Frage und argumentieren, dass Aktienkurse weniger durch fundamentale Unternehmensdaten beeinflusst werden, als vielmehr durch psychologische und soziologische Aspekte. So wurden in der Vergangenheit einige Marktanomalien (z.B. Kalenderzeiteffekt, Mean-Reversion-Effekt, Wettereffekt) nachgewiesen. Es hat sich gezeigt, dass Stimmungen und Emotionen von Investoren mit dem Verlauf des Aktienmarkts korrelieren. Diese Stimmungen können über Social Media Anwendungen, Blogs und Foren im Internet aufgezeigt werden. Ziel der Masterarbeit ist es, anhand einer Internetplattform Korrelationen zwischen der aktuellen Stimmungslage von Investoren und der Entwicklung eines Aktienindex, der den Aktiengesamtmarkt widerspiegelt, aufzuzeigen. Die einzelnen Textbeiträge werden dabei zunächst gecrawlt, anschließend lassen sie sich mit Hilfe von spezieller Software in verschiedene Stimmungsdimensionen (z.B. „ruhig“, „glücklich“ etc.) einordnen. So kann überprüft werden, ob ein Zusammenhang zwischen der Stimmungslage und dem Verlauf von Aktienindizes besteht.
Einstiegsliteratur	Bollen, J. / Mao, H. / Zeng, X. J. (2010): "Twitter Mood Predicts the Stock Market", Journal of Computational Science, 2 (1), 1-8. Dhar, V. / Chang, E. (2009): "Does Chatter Matter? The Impact of User-Generated Content on Music Sales", Journal of Interactive Marketing, 23 (4), 300-307. Gilbert, E / Karahalios, K. (2010): "Widespread Worry and the Stock Market", Proceedings of the International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, Washington, DC. Ginsberg, J. / Mohebbi, M. H. / Patel, R. S. / Brammer, L. / Smolinski, M. L. / Brilliant, L. (2009): "Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data", Nature, 457, 1012-1015. Gruhl, D. / Guha, R. / Kumar, R. / Novak, J. / Tomkins, A. (2005): "The Predictive Power of Online Chatter", Proceedings of KDD’05, 78–87. Surowiecki, J. (2004): "The Wisdom of Crowds", Doubleday, New York.