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Opinion Mining : Using Twitter as a source of opinion for the prediction of stock market prices
(2012)
Neben den theoretischen Grundkonzepten der automatisierten Fließtextanalyse, die das Fundament dieser Arbeit bilden, soll ein Überblick in den derzeitigen Forschungsstand bei der Analyse von Twitter-Nachrichten gegeben werden. Hierzu werden verschiedene Forschungsergebnisse der, derzeit verfügbaren wissenschaftlichen Literatur erläutert, miteinander verglichen und kritisch hinterfragt. Deren Ergebnisse und Vorgehensweisen sollen in unsere eigene Forschung mit eingehen, soweit sie sinnvoll erscheinen. Ziel ist es hierbei, den derzeitigen Forschungsstand möglichst gut zu nutzen.
Ein weiteres Ziel ist es, dem Leser einen Überblick über verschiedene maschinelle Datenanalysemethoden zur Erkennung von Meinungen zu geben. Dies ist notwendig, um die Bedeutung der im späteren Verlauf der Arbeit eingesetzten Analysemethoden in ihrem wissenschaftlichen Kontext besser verstehen zu können. Da diese Methoden auf verschiedene Arten durchgeführt werden können, werden verschiedene Analysemethoden vorgestellt und miteinander verglichen. Hierdurch soll die Machbarkeit der folgenden Meinungsauswertung bewiesen werden. Um eine hinreichende Genauigkeit bei der folgenden Untersuchung zu gewährleisten, wird auf ein bereits bestehendes und evaluiertes Framework zurückgegriffen. Dieses ist als API 1 verfügbar und wird daher zusätzlich behandelt. Der Kern Inhalt dieser Arbeit wird sich der Analyse von Twitternachrichten mit den Methoden des Opinion Mining widmen.
Es soll untersucht werden, ob sich Korrelationen zwischen der Meinungsausprägung von Twitternachrichten und dem Börsenkurs eines Unternehmens finden lassen. Es soll dabei die Stimmungslage der Firma Google Inc. über einen Zeitraum von einem Monat untersucht und die dadurch gefunden Erkenntnisse mit dem Börsenkurs des Unternehmens verglichen werden. Ziel ist es, die Erkenntnisse von (Sprenger & Welpe, 2010) und (Taytal & Komaragiri, 2009) auf diesem Gebiet zu überprüfen und weitere Fragestellungen zu beantworten.
This thesis conducts a text and network analysis of criminological files. The specific focus during the research is the field money laundering. The analysis showed the most important concepts present in the text which were classified in eleven different classes. The relationships of those concepts were analysed using ego networks, key entity identification and clustering. Some of the statements given about money laundering could be validated by the findings of this analysis and their interpretation. Specific concepts like banks and organizations as well as foreign subsidiaries were identified. Aggregating these concepts with the statements in chapter 1.4.3 on the circular process of money laundering it can be stated that different organizations and individuals, present in the criminological files, were placing money through different banks, organizations and investments in the legal financial market. At last this thesis tries to validate the benefits of the used tools for the kind of conducted research process. An estimation on ORA's and Automap's applicability for this kind of research is given in the end.
The aim of this work was to present the accident and traffic modeling of Oman (Muskat City) under theoretical assumptions by means of agent-based simulation. TRASS should be taken as the basis for the simulation environment. In addition, possible counter-measures should be proposed with regard to the high accident rate, which result from different simulation variants.
It was not part of this work whether the theoretical assumptions by the simulation should actually be applied and implemented in reality.
It was also necessary to check whether three different simulation variants could be represented differently by TRASS. The three variants were divided into simulation sequence with traffic light control, without traffic light control and finally with traffic light control, which however should be ignored with a probability of 70%. All three variants could produce different results. It has been shown that all three variants have advantages and disadvantages with respect to traffic flow and accident rate.
Not to be neglected is the fact that this work is modeled, analyzed and evaluated exclusively with TRASS framework. All potentials and deficits thus flow into the overall framework of this work. Therefore, after critical observation, this statement was viewed from a single angle only: the theoretical assumptions of Oman and the modeling limits of TRASS. In order to be able to make a promising statement about the actual implementation of the proposals, further comprehensive analyzes and simulations are necessary in a much wider range of variants of transport for Oman.