[3M6-OS-7c] 可視化とAIと科学・文化・社会

[3M6-OS-7c-01] NISA投信ブランドに対するSNS上の感情と価格変動の可視化分析

〇霍 知澄¹、伊藤 貴之¹ (1. お茶の水女子大学)

キーワード：自然言語処理、データ可視化、時系列予測

昨年のNISA投資上限引き上げにより、多くの投資家がNISAに注目するようになった。一般投資家はSNS上の噂や感情的な意見に影響されることが多く、これが理由で損失リスクが拡大する可能性がある。本研究では、このNISA投信ブランドを対象に、価格変動率とSNSコメントを同時分析するフレームワークを提案する。具体的には、価格変動率を「非常にネガティブ」「ややネガティブ」「中立」「ややポジティブ」「非常にポジティブ」の五つに分類するとともに、BERTでテキストを埋め込み、TCNで時系列情報を抽出したうえで、クロスアテンションで両者を融合し、多タスク学習により感情分類と価格変動予測を同時最適化する。学習後は混同行列やRMSE・MAEなどを用いて両タスクの精度を評価し、可視化によって価格推移と感情変化を重ね合わせることで、どのタイミングでどのような感情が強まり、価格に影響するのかを直感的に捉えられるようにする。本研究により、市場心理がどの程度価格に波及しうるかを定量的に把握でき、より適切な投資判断に資する知見が得られることが期待される。