可以準確預測門票銷售情況

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這個對話式股票市場被稱為 Twitter。 惠普實驗室的 Sitaram Assul 和 Bernard Hubermann 已經證明社交數據兩人的解釋如下… 近年來，社交媒體已經變得無處不在，並且對於社交網路和內容共享至關重要。 我們證明社群媒體內容可以用來預測現實世界的結果。具體來說，我們使用 Twitter.com 對話來預測電影票銷售。


一個基於特定主題推文產生率的簡單模型證明，它的表現可以優於基於市場的預測。此外，我們證明從 Twitter 中提取的情緒可用於提高社群媒體的預測能力。 Azul 和 Huberman 詳細分析了他們的研究，在三個月內追蹤了 24 部電影和 290 萬條推文，並計算了電 以色列 WhatsApp 號碼數據 影標題在 Twitter 上出現的頻率。 目標電影包括《阿凡達》和《新月：暮光之城傳奇》。







他們採用了兩種分析方法。為此，它強調公司需要考慮謠言、口碑和經驗的已證實的影響。這是為了影響和影響行為。 在第一個分析中，阿蘇爾和休伯曼使用包含兩個變數的電腦模型計算了第一週的表現：有關發行日期的推文百分比和有關放映電影的戲院數量的推文百分比。第一個模型以 97.3% 的準確率預測首周末的門票銷售情況，這是令人興奮的。 目前預測首輪門票銷售的標準 HSX.com 下降了 1%，為 96.5%。