Page 64 - 《社会》2017年第2期

网络舆情是否影响股市行情？

第一，分析层次方面。被大量热议的术语，本身就能够直接体现舆
情对市场的基本判断和共识。例如，“股灾”一词，当置于单个句子的微
观层次中时，我们无法判断其代表的信号方向。但如果“股灾”被大量
讨论，在宏观层次上就映射股市已经出现持续下跌。换句话说，即便是
在大家纷纷争论 ２０１５ 年 ６ 月份的股市动荡是不是“股灾”时，不管是支
持者还是不支持者，其对行情的判断仍然具有基本的共识：起码此时股
市处于下跌的走势。同样，“建仓”一词的反复出现和海量热议意味着
市场已经不再最高点。实际上，在推特中，学者发现推特语句的含义可
，
以用关键词直接代替（ 犢犪狀 犵犲狋犪犾． ， ２０１２ ）。
第二，语法结构方面。互联网，特别是微博的文本，往往在语法上
具有直接和明晰的特点。这一特点主要来自微博对文字长度的限制和
移动互联网设备的普及。换句话说，发微博有文字限制，在移动设备上
输入文字又不方便，这导致人们在微博上表达一个意思的时候，更倾向
于使用直接句式，而不是否定句式。为支撑这一推测，我们专门对本文
所使用的微博股市术语做了分析。例如，我们发现，以“抄底”为例，“不
抄底”“不能抄底”“不要抄底”占“抄底”总词频总数的比例不到 １０％ 。
其他的重要术语也都存在这一特征。这意味着，大量的“抄底”热议就
是人们积极进场的信号。
第三，测量方法方面。即便无法完全证明具有看涨信号的术语词
频代表真实的看涨信心，我们仍然可以通过数学方法来尽量解决这一
问题。最直接的方式就是在量纲统一的情况下，把看涨术语总词频指
数和看跌术语总词频指数相减或相除。如果人们对看涨和看跌两类词
汇的否定式与肯定式使用比例是大致相当的，那么就可以通过计算差
或商的形式得到可以回避否定式表达的信心指数。基于这样一个工作
假设，我们可以获得对舆情信心的测量并用于探索性分析。
第四，文献证据方面。近年来，不少金融和传播学实证研究已经证
明，基于词汇字面直接含义所构建的舆情信号指标和真实的股市涨跌
有正向关联。例如，在对谷歌检索的研究中，对“萧条”“破产”等词汇的
网络检索和后市看空显著相关（ 犇犪 ， 犲狋犪犾． ， ２０１０ ）；对“债务”一词的网
络检索和相关股票行情有 重 要关 联，甚至 可以用 来预 测后市（ 犘狉犲犻狊 ，
犲狋犪犾． ， ２０１３ ）。在对推特的研究中，研究者发现情绪关键词的词频和
其字面所代表的社会情绪等高度相关（ 犓犻犿 ， 犲狋犪犾． ， ２０１３ ），人们常用语

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