Sosyal Medyadaki İletilerin Kripto Para Fiyatları Üzerindeki Etkisi: Twitter Örneği

Abstract

Sosyal medya, günümüzde milyarlarca insanın bağlantı kurduğu ve bilgi alışverişi yaptığı bir platform haline gelmiştir. Özellikle kripto para birimleri, sosyal medya platformlarında büyük bir ilgi görmektedir. Kripto paraların volatilitesi ve hızla değişen piyasa koşulları, yatırımcıların sosyal medyada paylaşılan bilgilere dayanarak yatırım kararları vermelerine yol açmaktadır. Bu araştırma, Twitter'daki yorumlar ve Bitcoin, Ethereum ve Dogecoin fiyatları arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Tweetlerin duygu değerleri ve kripto para fiyatları karşılaştırılmıştır. Araştırma sonuçlarına göre, Bitcoin fiyatları ile Twitter yorumları arasında nedensellik ilişkisi bulgulanmıştır. Ancak, Ethereum ve Dogecoin fiyatları ile Twitter yorumları arasında bir nedensellik ilişkisi bulgulanamamıştır. Bu sonuçlar, Bitcoin fiyatlarının değişimine bağlı olarak sosyal medya yorumlarının etkilendiğini gösterirken, Ethereum ve Dogecoin fiyatlarının temel belirleyicilerinin Twitter yorumlarından farklı faktörlere dayandığını düşündürmektedir. Bu çalışma, sosyal medya platformlarının kripto para piyasalarını etkileme ve yatırımcıların davranışlarını yönlendirme potansiyeline dikkat çekmektedir. Sosyal medyanın finansal bilgilere hızlı erişim ve yatırım kararları üzerindeki büyük etkisi, yatırımcıların kripto para birimlerine yatırım yapma ve portföylerini çeşitlendirme eğilimini artırabilir. Ancak, bu tür bilgilerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve temel belirleyicilerin de göz önünde bulundurulması önemlidir.

Keywords

• Sosyal Medya
• Kripto Varlıklar
• Duygu Analizi
• Piyasa Tahmini

The Impact of Social Media Posts on Cryptocurrency Prices: The Example of Twitter

Abstract

Social media has become a platform where billions of people connect and exchange information today. Cryptocurrencies, in particular, have garnered significant attention on social media platforms. The volatility and rapidly changing market conditions of cryptocurrencies lead investors to make investment decisions based on information shared on social media. This research examines the relationship between Twitter comments and the prices of Bitcoin, Ethereum, and Dogecoin. The sentiment values of tweets are compared with cryptocurrency prices. According to the research results, a causal relationship between Bitcoin prices and Twitter comments has been found. However, no causal relationship between Ethereum and Dogecoin prices and Twitter comments has been observed. These results show that social media comments are affected by changes in Bitcoin prices, while the main determinants of Ethereum and Dogecoin prices are based on different factors than Twitter comments. This study highlights the potential of social media platforms to influence cryptocurrency markets and guide investor behavior. The significant impact of social media on quick access to financial information and investment decisions may enhance investors' tendency to invest in cryptocurrencies and diversify their portfolios. However, careful evaluation of such information and consideration of fundamental determinants are crucial.

Keywords

• Social Media
• Cryptocurrency
• Sentiment Analysis
• Market Forecast

References

1. Agustini T. (2021). Sentiment Analysis on Social Media using Machine Learning-Based Approach. Faculty of Electrical Engineering, Mathematics and Computer Science Master Thesis.
2. Bartov, E., Faurel, L., Mohanram, P.S., 2018. Can Twitter help predict firm-level earnings and stock returns? Account. Rev. 93 (3), 25–57.
3. Binark, M. (2014). Yeni Medya Çalışmalarında Araştırma Yöntem ve Teknikleri. İstanbul: Schola Ayrıntı. RumeliDE Dil ve Edebiyat Araştırmaları Dergisi. 25, 1198 – 1213.
4. Buterin, V. (2014). A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform. White Paper, Ethereum Project.
5. Chohan, U. (2017). A History of Dogecoin. SSRN Electronic dergisi. DOI: 10.2139/ssrn.3091219.
6. Chung, H., & Secara, N. (2018). Blockchain Revolution. Best’s Review. https://doi.org/10.1515/ngs-2017-0002.
7. Çil Yavuz, N; (2006), “Türkiye’de Turizm Gelirlerinin Ekonomik Büyümeye Etkisinin Testi. Dogus University Journal, 2(7), 162 – 171.
8. Eickhoff, M. & Muntermann, J. (2015). Stock Analysts Vs. The Crowd: A Study on Mutual Prediction. 14. Proceedings of the 19th Pacific Asia Conference on Information Systems Pacific Asia Conference on Information Systems, pp. 1-14.

9. Holsapple A, Shih-Hui Hsiao B, Ram Pakath, Clyde W. (2018). Business social media analytics: Characterization and conceptual framework. C. 110 S. 32-45 doi.org/10.1016/j.dss.2018.03.004
10. Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. https://bitcoin.org/bitcoin.pdf.
11. Nikolaos K. vd., (2022), The diffrenctial influence of social media sentiment on cryptocurrency retuns and bolatility during COVID-19, https://doi.org/10.1016/j.qref.2022.09.004
12. Omar H. vd., (2023). Uncover Social Media Interactions On Cryptocurrencies Using Social Set Analysis (SSA), https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.01.277
13. Polat, M. ve Akbıyık, A. (2019). Sosyal Medya ve Yatırım Araçlarının Değeri Arasındaki İlişkinin İncelenmesi: Bitcoin Örneği, Akademik İncelemeler Dergisi, 1(14), 443-462.
14. Ranco G, Aleksovski D, Caldarelli G, et al (2015) The effects of twitter sentiment on stock price returns. PLOS ONE 10(9):1ś21. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0138441.
15. Steinert, L., Herff, C., 2018. Predicting altcoin returns using social media. Plos One 13(12).
16. Uyrun, Ö.F., Sabuncu İ. (2021). Sosyal Medya ve Diğer Yatırım Aracı Verilerine Dayalı Hisse Senedi Değeri Tahmini. Acta Infologıca 5(2), 267-285.
17. Zhang, X., Wang, C., Li, E., & Xu, C. (2014). Assessment Model of Ecoenviromental Vulnerability Based on Improved Entropy Weight Method.
18. https://coinmarketcap.com/.
19. https://finance.yahoo.com/.
20. https://coindesk.com/.