Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance

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1 Frεssin, T., Reboul, A-L. 1 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance Thomas Frεssin 1,2, Anne-Laure Reboul 3 1 : Trendy Buzz SAS 23 rue la Boétie Paris - France 2 : Technologies pour la Coopération, l'interaction et les Connaissances dans les collectifs (TechCICO - UTT) Université de Technologie de Troyes : EA Rue Marie Curie, BP Troyes - France 3 : Dispositifs d'information et de Communication à l'ère du Numérique (DICEN CNAM) Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM) : EA rue Conté Paris - France

2 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 2 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance Résumé. Les études visant à utiliser les outils d Intelligence économique filtrant le Web pour la finance restent encore largement minoritaires. Quelques initiatives privées ont cherché à mettre en relation des métriques de sentiments apparus notamment sur Twitter avec des cours de Bourse. Ces approches ne fournissent cependant pas une étude globale intégrant l ensemble des sources disponibles sur le Web (médias en ligne, blogs, réseaux sociaux, forums, sites spécialisés) qui permettrait une analyse plus fine des relations entre opinions du Web et cours de Bourse. Dans cet article, nous étudions de manière approfondie les relations entre des métriques de sentiments précises permettant de qualifier la tonalité générale du Web sur le thème de la «dette grecque», pour la période d avril 2012 à avril 2013, et l évolution de l indice de référence grec, l Athex 20. Nos résultats suggèrent, à partir d une étude de «pic de buzz», que les sources hors médias sont capables de prédire 24h à l avance l évolution des cours de Bourse, et que ceux-ci ont un pouvoir plus prédictif que tous les médias en ligne réunis. Enfin, nos résultats indiquent que l acuité sur les prévisions d indices boursiers peut être significativement améliorée par l inclusion de termes et expressions langagières spécifiques à la finance. Abstract. Studies which use business intelligence tools to filter Web 2.0 information for finance are still widely minority. Some private initiatives have linked metrics appeared particular on Twitter with the market price sentiment. However, these approaches do not provide a comprehensive study incorporating all sources available on the Web (online media, blogs, social networks, forums, specialized sites) that allow a more detailed analysis of the relationship between the Web opinions and the performance of representative market indices. In this paper, we study in depth metric specific feelings to describe the overall tone of the Web on the topic of "Greek debt" for the period from April 2012 to April 2013, and evolution of the Greek, market indice Athex 20. Our results suggest that, from a study of "peak buzz", outside media sources are able to predict 24 hours in advance the evolution of market indices and that they have a hi-

3 Frεssin, T., Reboul, A-L. 3 gher predictive power all online media combined. Finally, our results indicate that the severity of the forecast indices can be significantly improved by the inclusion of specific terms and language expressions to finance. Mots-clés : analyse de sentiments, intelligence économique, finance, web 2.0, Keywords : sentiment analysis, business intelligence, finance, web Introduction Les algorithmes de trading traitant de gros volumes de données quantitatives semblent avoir épuisés le potentiel d'exploitation des données chiffrées par des formules mathématiques. Les ingénieurs financiers se penchent désormais sur l'analyse automatisée des textes dans la course aux meilleures opportunités boursières. L'objectif de ces nouvelles méthodes est double : mettre en avant les sentiments issus de la publication de données financières, analyser les discours des dirigeants, ou capter les rumeurs qui transitent par les sources visibles du web : Bloomberg, les médias, mais aussi semi-visibles : Twitter, Facebook... Nombreux sont les chercheurs à avoir étudié les impacts de l'émergence des espaces collaboratifs, où les opinions sont régulièrement échangées (Web 2.0), au sein de groupes professionnels : dans le domaine de la politique, par exemple pour anticiper les résultats des élections ; en marketing, pour étudier l'impact d'une campagne de communication. L originalité de la fouille d opinion sur le Web a été bien résumée par Eensoo-Ramdani (2012) : «L intérêt massif pour la fouille d opinion est directement lié à une demande sociale forte [ ] On a vu ainsi émerger un nouveau champ de recherches dont la vigueur est attestée par la multitude d articles et d événements s en réclamant». En revanche, malgré leur intérêt, les travaux impliquant le champ de la finance sont à l'heure actuelle encore minoritaires. 2. Présentation des méthodes existantes

4 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 4 Quelques études ont récemment émergé visant à analyser le comportement des opérateurs financiers face à la prolifération d'informations disponibles sur le web. La recherche conduite par Da, Engelberg et Pengjie (Da et al. 2011), «In search of attention», fournit un bon exemple de ce type de travaux, qui montre tout le bénéfice que l'on pourrait tirer de techniques d'intelligence économique plus performantes, telles que celles que nous souhaitons développer et utiliser dans notre recherche. Dans leurs travaux, Da et ses coauteurs évaluent l'attention portée par des petits porteurs à des valeurs boursières en analysant le «Search Volume Index» (SVI) qui est un indice de fréquence de recherche disponible à partir de l'outil Google Trends (cf. supra). Ces auteurs montrent comment, pour un titre boursier donné, une hausse du SVI est corrélée avec une hausse subséquente de la valeur de ce titre qu'elle peut prédire. Ils expliquent ce pouvoir prédictif du SVI à sa représentativité de l'activité des petits porteurs soucieux de trouver une nouvelle valeur à l'achat (en d'autres termes, l'idée est qu'avant de passer son ordre d'achat, un petit porteur ira probablement s'enquérir sur Google du titre qu'il songe acquérir et laissera donc une trace de sa recherche). D autres études récentes ont aussi montré que les sentiments véhiculant sur les blogs financiers sont déterminants pour les entreprises et les indices boursiers (O Hare et al., 2009). Parmi des initiatives privées, un «Tweet Fund» a été créé à Londres : «Derwent examines tweets from users of Twitter, as well as messages posted on Facebook and other social media, and creates measures of sentiment towards individual stocks, wider markets and even commodities... moves in sentiment [tend] to give a lead of about three days on price moves.» (source : Financial Times).D'autres initiatives existent (e.g. MarketPsy en Californie), dont certaines analysent également le «sentiment» des discours prononcés par les dirigeants d'entreprise. Quelques travaux suggèrent des variations anormales de prix liées à des «analyses sémantiques erronées» d'algorithmes de trading. 3. Mise en place d une méthodologie avancée Malgré leur intérêt, les types de travaux pré-cités sont basés sur un modèle sémantique trop simple pour permettre la vérification d'hypothèses plus avancées. En l'état actuel, il leur

5 Frεssin, T., Reboul, A-L. 5 manque au moins deux types de fonctionnalité : une qualification plus précise des sources qui sont consultées, et une analyse plus élaborée du sentiment (e.g. positif ou négatif) exprimé sur le thème pris en considération. 3.1 Les différentes étapes d une méthode Notre étude consiste précisément à dégager pour chaque corpus d'information considéré une tonalité sur le sujet d'intérêt, et ce faisant de déduire une tonalité générale. Notre méthode consistera d abord, dans le cadre de l approche de la classification d opinion formulée par Pang et Lee (2008), à attribuer une étiquette d opinion à un texte (e.g positive, neutre, négative) associé au sujet de «la dette grecque». Pour ce faire, nous avons identifié des requêtes pertinentes d'expression ou de mots clés, associées fréquemment à ce thème, par exemple :(-) faillite, banqueroute, manifestations, grèves, implosion de l'ue, (+) sauvetage, remboursement de la dette, rééchelonnement de la dette, solidarité internationale, Il apparaît très vite qu il est nécessaire de faire appel à une double expertise technico-fonctionnelle pour qualifier les requêtes. Une personne extérieure au domaine de la banque pourra difficilement réaliser ce travail. Aussi, pour construire les attributs d'une problématique de recherche en ligne, il est préférable que le groupe de chercheurs comporte un ou plusieurs financiers. En parallèle, un expert en webmining, devra formuler les requêtes qui permettront de constituer un corpus significatif d'étude, en détectant les différentes variations possibles. Afin de dégager des métriques de tonalité à partir de ces requêtes, nous avons utilisé la solution développée par la société TrendyBuzz. Grâce à cet outil, nous avons été capables de traiter rapidement de grandes quantités d'informations, mieux que ne le ferait individuellement un investisseur ou un analyste financier. Les résultats attendus pouvaient être de différentes sortes selon les correspondances possibles entre la tonalité générale (le sentiment général dégagé par notre analyse du corpus informationnel) et la variation de métrique de marché considérée (e.g. les variations d'un indice boursier). Par exemple, pour observer une métrique de marché significativement en hausse, notre analyse du corpus devrait dégager une tonalité significativement positive (e.g l'immobilier), concordant avec une hausse en Bourse des grands noms du secteur. Ou bien, notre analyse du corpus pourrait ne dégager aucune tonalité générale positive ou négative (on parle alors de tonalité neutre) et le cours de

6 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 6 Bourse du secteur étudié stagnerait alors sur la période d'observation. Nous pouvions également avoir une autre multitude de combinaisons, selon toutes les correspondances possibles entre les tonalités informationnelles et la variation des métriques de marché. 3.2 Les contraintes liées au Web et à l outil logiciel Dans le cadre de l extraction et l analyse automatique de données, le Web pose une multitude de problèmes. L extraction du contenu pertinent est soumis à la difficulté de l hyper fragmentation des pages web en micro-documents. Par ailleurs, les usages des internautes varient, et ceux-ci sont à l origine d une hétérogénéité de genres - entendues par exemple comme le journal intime, l article journalistique, le communiqué officiel, le texte commercial, le post d un blog, la discussion raisonnée, -, d où une pluralité d'usages textuels imprévisibles. Mais aussi, les règles d orthographe et de grammaire ne sont pas toujours respectées, l ironie est souvent présente sur les réseaux sociaux, les fautes de frappe sont récurrentes, Du point de vue du logiciel, la première des contraintes réside dans l antériorité limitée à une année des documents. La volumétrie du Web relevant désormais du concept de Big data, les éditeurs de veille ne peuvent se permettre d archiver, traiter et rechercher rapidement «toutes les données du Web». Nous n avons donc pas pu analyser notre sujet dès son apparition temporelle réelle sur le Web. D autre part, la qualité de l analyse automatique sur de gros volumes de données est difficile à vérifier manuellement. Les tests qualité montrent à ce jour qu'avec la solution TrendyBuzz, sur une période d'évaluation de plus de six mois, l'analyse automatique de la tonalité donne des résultats d'analyse correcte pour 79 % des messages provenant de secteurs thématiques paramétrés. 4. Notre proposition méthodologique inspirée de l Information-communication Pour analyser le web social, l outil que l on souhaite utiliser se base sur l idée «d entonnoir de corpus» décrite par Rastier (2005), qui fait du web une archive (le «web crawlé») conte-

7 Frεssin, T., Reboul, A-L. 7 nant tous les documents qui pourront ou non être utiles. Pour pouvoir les exploiter, il est nécessaire de créer plusieurs corpus de travail (les «web traqués») formés sur la base du web crawlé et de recherches précises. Pour constituer le corpus/web traqué de notre étude, nous devrons utiliser une requête complexe sur «la crise de la dette grecque» à l'aide d'opérateurs booléens et d'opérateurs de proximité de termes. A cause des volumes considérables de données numériques aujourd hui en circulation (i.e. le contexte big data), le recours à une qualification automatique sera nécessaire. 4.1 La qualification axiologique automatique de la tonalité : apports et limites pour notre étude La solution que nous privilégierons propose une qualification axiologique de la tonalité, c est-à-dire la qualification de la tonalité générale de chaque message du web traqué sur un axe négatif-neutre-positif. Cependant, la majorité des mots et expressions du registre qui sont susceptibles d être repérés dans les web traqués n'auront pas de thématique particulière affectée et donc beaucoup d'entre eux risquent d être non pertinents pour le thème traité. Dans le cadre de notre étude, lors d'une première phase d'analyse, nous avons pu remarquer que la majorité des mots et expressions du registre qui ont été repérés dans les web traqués n'avaient pas de thématique particulière affectée. Voici en effet à titre d'exemple quelques occurrences de termes détectés dans les web traqués ayant une tonalité que nous pourrions qualifier d'«universelle» : Mots ayant une tonalité universelle négative stupide, hors service, attention, même si, panne, cachés, obligations, pertes, défaut, sacrifices, crise, contrôle, récession, difficulté, risques, erreur, violentes, stagnation, panique, crainte, difficultés, irresponsables, décote, Mots ayant une tonalité universelle positive rapide, +1, plaisir, très belle, aider, faveur, satisfaire, allégement, rapide, excédent, moins pire, réussit, rigueur, efforts, économies, rentabilité, confiance, efficace, légitimité, booster, résistance, très instructif, pas peur, ex-

8 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 8 cellent, progrès, On s aperçoit non seulement que ces mots ont rarement un lien direct avec le sujet de la dette souveraine, mais qu ils sont aussi éloignés pour beaucoup du thème de la finance (+1, rapide, plaisir, très belle, pour le registre positif ou encore stupide, hors service pour le registre positif). On considère que beaucoup d'entre eux sont donc non pertinents spécifiquement au thème traité. Par ailleurs, il ressort de nos expérimentations que la répartition des termes dans le web traqué est fortement négative : le logiciel a repéré, pour la période du 25 avril 2012 au 25 avril 2013, termes négatifs différents (apparus fois) pour seulement termes positifs différents (apparus fois) ; soit une répartition de 2,3 termes négatifs différents pour 1 terme positif. Ce phénomène n'est clairement pas en adéquation avec la hausse de l Athex 20 de 28 % sur la période de référence ; une répartition davantage favorable aux termes positifs aurait dû être mise en avant. La méthode lexicale de fouille de texte sur le Web apparaît donc inadaptée. L'outil doit permette d'affecter aux mots et expressions de notre registre notionnel une tonalité soit universelle, soit thématisée ; et aux web traqués une thématique également soit universelle, soit thématisée. Ceci permettra, lors de l'analyse, de se baser sur une certaine contextualisation par rapport au sujet macro-économique donné. 4.2 Une approche socio-sémantique nécessaire Dans cette deuxième phase, on s attend à ce que les résultats soient totalement différents si l on ajoute au registre des termes émotionnels spécifiques et/ou experts, propres à la Bourse (exemple : prudence, attentisme, volatilité, peur, crainte, optimisme, vent en poupe, etc). Nous avons enregistré dans le registre des termes typiquement financiers, porteurs d une pola-

9 Frεssin, T., Reboul, A-L. 9 rité franche. Ceux-ci sont au final au nombre de 585, relevés manuellement à partir de l analyse d un corpus d une centaine de textes. Nous avons ensuite analysé les web traqués pour affecter une nouvelle qualification automatique à chacun des messages. Après analyse, voici un extrait des termes repérés concernant le sujet de la dette grecque : Dette grecque positif Aide, accord, tranche de prêt, ajustement structurel, reformer, solution, capitaux étrangers, reprise, plan de sauvetage, négociation, crédits, application, mesures d austérité, coopérer, lutte contre, relancer, déclaration de soutien de la BCE,.. négatif crise de la dette grecque, crise économique, fort endettement, déficit budgétaire, perturbations financières, manque de transparence, sous-estimation, problèmes structurels, implosion, faire appel, tensions, pression de la rue, menace, incertain neutre créanciers, capacité à rembourser, intérêts, dette publique, instrumentfinanciers, banque d investissement, impôt, zone euro, Portugal, Espagne, Italie, Union Européenne, pays, zone euro, FMI, millions, milliards, structure, période, débat, européen, Les mots connotés positif-négatif-neutre ont été à la base constitués à l'aide d un dictionnaire en ligne pour lequel il a été nécessaire de supprimer les mots non pertinents dans le contexte du sujet «dette grecque» et de l enrichir de nouveaux termes émotionnels. En sus des mots, les expressions proviennent de repérages et d'ajouts manuels. Ces mots et expressions forment au final un «registre notionnel», composé au 7

10 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 10 mai 2013 de expressions (ayant toutes une tonalité définie) et mots (ayant quant à eux une tonalité pour 8 % d'entre eux). Il est à noter qu'environ 110 nouveaux termes et expressions y sont rajoutés chaque semaine. Les termes négatifs y sont largement plus présents que les négatifs, avec 2,7 termes négatifs pour 1 terme positif (ce qui est une représentation moyenne de l'utilisation sur l'internet des termes connotés ; il y en a en effet davantage de négatifs que de positifs). L amélioration de la volumétrie des résultats et de leur pertinence est cohérente avec l approche socio sémantique (Zacklad 2006), qui appréhende les contenus informationnels à la fois dans les sources, le contexte, le contenu. Ce courant s oppose au courant du «web sémantique» actuellement dominant en ingénierie des connaissances, qui privilégie la modélisation formelle des connaissances (logique mathématique), ou qui voit les concepts comme des catégories a priori largement partagées, dans la droite ligne de la philosophie de la connaissance (Guarino 1998). Cette vision du concept est bien incompatible avec les épistémologies de la philosophie pragmatique (Dewey, Peirce) ou de la tradition herméneutique dans la lignée de Rastier (2003), défendue dans le cadre du web socio sémantique. En paralèle, le cadre conceptuel du web socio sémantique invite à penser aux interfaces, aux stations de travail, et indirectement aux plateformes et outils logiciels Or dans la formulation française la plus traditionnelle, l IE est considérée «comme un processus dans lequel trois acteurs humains jouent des rôles déterminants afin de garantir son succès : le décideur, le veilleur et le concepteur du système d informations» (David 2005). Cette littérature sur l IE n est plus en phase avec la sollicitation permanente des informations. Des recherches récentes en phase avec notre étude réfléchissent désormais sur le rôle des veilleurs qui évolue grâce aux nouveaux outils et notamment ceux de logiciels de filtrage du web et des réseaux sociaux (Chaudiron et Ihadjadene 2010). Enfin, d autres travaux sur les réseaux sociaux relèvent que l économique reste dépendant de la structure des relations interpersonnelles qui favorisent la circulation de l'information, et donc de la coordination, ce que Storper (1997) appelle «un actif relationnel». 5. Présentation des résultats 5.1 Relation entre l analyse automatique de la tonalité et la finance de marché

11 Frεssin, T., Reboul, A-L. 11 Sur notre période de référence, les résultats de l'analyse automatique sont tournés vers une tonalité significativement négative : 59 % des messages ont ce label versus 5 % de messages positifs (cf figure 1), soit 11,8 messages négatifs pour 1 message positif. Figure 1. Répartition de la tonalité sur la période de réfrence Durant cette même période, signalons un pic de buzz de 1539 messages qui a eu lieu le 27 novembre 2012 (cf figure 2), lorsque la réduction de la dette grecque et le versement d'une nouvelle tranche d'aide au pays en zone euro ont été adoptés. Figure 2. Nombre de messages par jour sur la période de référence

12 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 12 Durant ce pic, il est clairement constaté une augmentation significative des messages positifs par rapport aux valeurs moyennes : 1,3 message négatif pour 1 message positif (cf figure 3). Soit un rapport de un à dix par rapport à la période de référence. Pour autant, il est à noter que les messages négatifs continuent à dominer les messages positifs, mais que les messages neutres, synonymes d un comportement d attentisme en finance (on ne se prononce pas sur un événement aux conséquences ambiguës ou incertaines), restent largement majoritaires. Figure 3. Répartition de la tonalité lors du pic du 27 novembre 2012 Le jour suivant l annonce des résolutions pour la dette grecque, le scepticisme s'est installé. Les figures 4 et 5 montrent qu il est possible de voir de façon visible que l'analyse automatique de la tonalité à un pouvoir prédictif de 24h : alors que le jour du pic de buzz, le 27 novembre 2012, la tonalité restait à dominante négative (courbe en rose), le lendemain l indice grec Athex 20 a sensiblement chuté.

13 Frεssin, T., Reboul, A-L. 13 Figure 4. Répartition de la tonalité autour du pic du 27 novembre 2012 Figure 5. Evolution du prix de clôture de l'athex 20 Par ailleurs, la figure 6 montre que l analyse automatique paramétrée à partir de la requête «crise de la dette grecque» a repéré davantage de sources hors médias (54%) que de sources issues de médias en ligne (46%). Dans le détail, les sources hors médias sont composées des blogs, forums, réseaux sociaux ainsi que de tous les sites qui ne sont pas directement identifiables comme appartenant à une typologie de source existante. Les sources de médias en ligne sont constituées a contrario des journaux et sites spécialisés.

14 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 14 Figure 6. Répartition des sources par types lors du pic de buzz 5.2 Des résultats prometteurs La corrélation entre des sentiments de marché sur la dette grecque et l évolution des actifs grecs sur les marchés financiers semble donc envisageable. Pour autant, les résultats de cette étude doivent être distingués selon que l on se place à long terme ou à court terme. Concernant l observation sur le pic de buzz du 27 novembre 2012, nos résultats montrent dans le cadre de notre analyse des tonalités que les sources hors médias - constituées des blogs, forums et réseaux sociaux en ligne (Twitter, Facebook) - sont mieux représentées que les médias en ligne (54% versus 46%). Autrement dit, les sources hors médias comportent davantage de tonalité (positive, négative ou neutre) que les médias Web, qui paraissent plus factuels. Par ailleurs, l étude de notre pic de buzz, le plus représentatif sur la période étudiée par la volumétrie des documents textuels relevés porteurs d une tonalité, montre qu il se passe un phénomène prédictif : la tonalité négative mise en évidence sur le Web, toutes sources confondues, a été suivie le lendemain par une chute de l indice grec Athex 20. Ces résultats convergent vers les études menées par des organismes privés sur Twitter, qui tendent aussi à montrer un phénomène prédictif de 24h des réseaux sociaux sur les cours de Bourse. Concernant l observation faite sur la période longue (avril 2012 à avril 2013), nous formulons le constat au regard des données que même si les sentiments de marché négatifs ont perduré, cela n a pas empêché l Athex 20 d augmenter et les taux souverains grecs de baisser. Notre conclusion de cette étude à long terme apparaît donc de prime abord paradoxale : les sentiments de marché mis en évidence par notre analyse quantitative sont nettement négatifs alors que les cours performent. Que doit-on en penser? Notre conclusion ne peut être que temporaire. Est-ce que les marchés anticipent une correction que l on ne voit pas encore, ou est ce que le marché est dans une bulle? Dans le cadre de notre étude, sur un an d observation, il est intéressant d établir une connexion entre un sentiment de marché nettement négatif et une bonne performance des actifs grecs sur la même période. Pour parachever

15 Frεssin, T., Reboul, A-L. 15 cette étude long terme, il aurait fallu observer l évolution des tonalités associées à la dette grecque depuis l apparition de la crise, afin de déterminer les moments seuils où le sentiment s est retourné, étudier la profondeur et l étendue des sentiments négatifs qui ont prédominé, repérer à quels moments les indices grecs ont semblé hésiter avant de prendre une direction, etc. 6. Conclusion Cette prise en compte de l influence des opinions prédominantes des médias dans le champ de la finance n est bien sûr pas nouvelle. Ainsi, Robert Shiller (2001) avait déjà établi une corrélation entre le développement des premiers journaux et l apparition des premières crises boursières au XVIIème siècle. Nos travaux, qui se focalisent notamment sur la responsabilité potentielle du web social dans la formation des dernières crises, s'inscrivent dans la lignée de Shiller. Mais l'aspect vraiment novateur de notre étude est qu'elle fournit d'une part des métriques informationnelles précises pour mieux qualifier la tonalité générale de l'opinion, et ce faisant permet d'autre part d'analyser de manière plus fine la corrélation entre l'opinion générale sur un thème et la métrique d'intérêt correspondante (indice grec Athex 20). Nos résultats indiquent en outre que l acuité sur les prévisions d indices boursiers peut être significativement améliorée par l inclusion de termes et expressions langagières spécifiques à la finance. A partir de notre étude, qui gagnerait à être approfondie dans les sens que nous avons évoqués analyse de la tonalité dès le début de la dette grecque en mai 2010, nous pourrons à terme étudier de manière précise le lien entre «bulle d'opinion» et «bulle financière». Ce faisant, nous devrions être en mesure à la fois d enrichir certains résultats de la finance comportementale et d étayer les visions hétérodoxes du fonctionnement des marchés. 7. Bibliographie Bollen J., Mao H., Zeng X-J (2011), Twitter mood predicts the stock market, Journal of Computational Science, 2(1), March 2011, Pages 1-8

16 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 16 Boullier, D.; Lohard, A. (2012), Opinion mining et Sentiment analysis. Méthodes et outils, Marseille Open Edition Press, 232 pages Chaudiron, S., Ihadjadene, M. (2012), «De la recherche de l information aux pratiques informationnelles», Études de communication [En ligne], , mis en ligne le 01 décembre <http://edc.revues.org/index2257.html> Collomb, A., Zacklad, M., (2012) «Initiative de Recherche : Chaire risques d opinion, intelligence économique et efficience des marchés», rapport de recherche, Cnam, Paris, 2012 Da Z., Engelberg, J., Pengjie, G. (2011), In Search of Attention, The journal of finance, Vol LXVI, N 5, October Dewey, J. (1993), Logique - la théorie de l'enquête, trad. Gerard Deledalle, col. L'interrogation philosophique, Paris PUF, 1993 (1ère éd.1993) Dibiaggio, L., Ferrary, M. (2003), «Communautés de pratique et réseaux sociaux dans la dynamique de fonctionnement des clusters de hautes technologies», In: Revue d'économie industrielle. Vol e et 3e trimestre La morphogénèse des réseaux. pp Duthil B. et al. (2012) «Vers une caractérisation automatique de critères pour l'opinion-mining», Les Cahiers du numérique, 2011/2 Vol. 7, n 2, p Eensoo-Ramdani E., Bourion E., Slodzian M., Valette M. (2011) «De la fouille de données à la fabrique de l'opinion. Enjeux épistémologiques et propositions», éd., Les Cahiers du Numérique, 2011/2, Volume 7, n 2, pp Guarino, N. (1998), Formal Ontology in Information Systems Amsterdam, Berlin, Oxford, Tokyo, Washington, DC: IOS Press (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications)

17 Frεssin, T., Reboul, A-L. 17 Grivel L. (2012), «Introduction», Les Cahiers du numérique, 2011/2 Vol. 7, p O Hare, N., (2009), «Topic-Dependent Sentiment Analysis of Financial Blogs», TSA 09, November 6, 2009, Hong Kong, China Pang, P., Lee, L. (2002), «Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques», Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), University of Pennsylvania, Philadelphia, USA, Pang, P., Lee, L. (2008), Opinion Mining and Sentiment Analysis, Foundations and Trends in Information Retrieval, Vol. 2, Nos. 1 2 (2008) Rastier F. (2005), Enjeux épistémologiques de la linguistique de corpus. In G. Williams (éd.). La Linguistique de corpus, Rennes : Presses Universitaires de Rennes, Rival M. (2007), Intelligence économique et performance boursière des entreprises. Le cas de l'évaluation de la démarche de lobbying des entreprises françaises et anglaises par la méthode des études d'événement, Vie et sciences économiques, (2007) Shiller, R.J. (2001), Irrational Exuberance, Princeton University Press, p.171. Zacklad, M. (2007), «Classification, thésaurus, ontologies, folksonomies : comparaisons du point de vue de la recherche ouverte d information (ROI)», In: CAIS/ACSI 2007, 35e Congrès annuel de l Association Canadienne des Sciences de l Information. Partage de l information dans un monde fragmenté : Franchir les frontières, sous la dir. de C. Arsenault et K. Dalkir. Montréal : CAIS/ACSI,2007,<www.caisacsi.ca/proceedings/2007/zacklad_20 07.pdf> Zacklad, M., Cahier, J.-P., Bénel, A., Zaher, H., Lejeune, C., Zhou, C., (2008), «Intelligence qualitative dans les situations à

18 Méthode d'utilisation d'un outil d'analyse de l'opinion pour la finance 18 risque complexes et apports du web socio-sémantique», in Actes de WISG 07, Workshop Interdisciplinaire sur la Sécurité Globale, janvier 2008, Troyes. Zacklad, M., Cahier, J.-P., Bénel, A., Zaher, H., Lejeune, C., Zhou, C., (2008), «Intelligence qualitative dans les situations à risque complexes et apports du web socio-sémantique», in Actes de WISG 07, Workshop Interdisciplinaire sur la Sécurité Globale, janvier 2008, Troyes. Zaher, L., Cahier, J-P., Zacklad, M. (2006), «De la RI à la ROI : infrastructures pour la Recherche Ouverte d Information, Information Retrieval and E- Service», Towards Open Information Retrieval, In proceedings of International Conference on Service Systems and Service Management (IC SSSM 2006), vol. 1, IEEE, pp , ISBN

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