关于博客评论情感倾向对个人投资者行为影响分析
随着网络的蓬勃发展，以博客为代表的各种网络应用吸引了越来越多的用户。根据著名博客搜索引擎Technorati的统计数据，博客数量每6个月就成倍增长，而且博客作为一种新兴的大众化新闻发布媒介广受关注。在博客空间中，人们可以自由地对自己关注的事物进行评论。这类包含大量评论性信息的文字，成为许多用户购买商品时做出决定的重要依据。为了帮助人们快速有效地对这些文本进行分析，面向博客的情感分析技术成为研究趋势（Daniel E O’Leary，2011）。
随着投资意识的觉醒，越来越多的中国普通大众将股市作为自己的投资场所。个人投资者的投资行为理性较低，易受外界环境干扰。大量实证研究表明，信息非对称不完全条件下，人们并不总是以理性态度做出决策，现实中存在诸多认知偏差影响着投资行为，心理感受等主观因素在投资决策中起着不可忽视的作用。随着网络信息传播各种与投资相关的股票博客社区以及微博等投资虚拟社区的飞速发展，网络信息对证券市场已逐步显现重要影响。投资者纷纷在网络中搜寻各种“内幕”信息、“行家”言论，据2012年12月31日统计数据，仅新浪财经博客作者徐小明的总人气便已达到2，048，727，058人次。通过在线资源获取的投资相关信息，成为影响用户态度和投资决策的重要因素（Damon Centola，2010），各种“网络传言”亦常导致证券价格变动，网络信息传播开始受到管理层和投资者普遍重视。
情感分析自2002年由Bo Pang正式提出后，因其在舆情监督、商业竞争性情报等方面的实用性，学术界对其展开了广泛的研究。在线商品评论的情感倾向性分析，近期受到国内外学者的广泛关注（张紫琼等，2010）。Park和Lee（2011）提出一个从网页中抽取顾客意见并将其处理为产品规格数据的框架。Ojokoh和Kayode（2012）提出一种从在线评论中成对抽取特征与观点的方法，并计算情感极性和强度，为总结消费者评论的推荐程度服务。李实等（2010）对中文客户评论中的产品特征及相关情感倾向的挖掘技术进行了探索。
博客的商品评论情感倾向分析，随着博客言论影响力的提升而引起学界重视。廖祥文等（2009）提出基于概率推理模型的博客倾向性检索算法。Leung等（2011）提出基于概率的框架PREF，从评论中挖掘顾客的偏好，再将这些偏好映射到量化的等级中。Thelwall等（2012）提出改进的SentiStrength算法对网络社区中的情感强度进行探测。
作为预测社会行为的权威理论，TRA被应用于许多研究消费者购买行为的领域。张辉等（2011）基于理性行为理论和计划行为理论提出了消费者网络购物意向的模型。McCarthy等（2003）以TRA为框架研究消费者对牛肉的感知以及这些感知对消费行为的影响。
以理性行为理论（TRA）为理论框架，结合行为金融理论，就博客评论中的情感倾向对股票市场中个人投资者投资时决策行为的影响机理进行理论探索。以个体投资者为研究对象，从中国股市的微观行为着手，探究博客评论对股票市场中个人决策主体行为的影响因素及影响机理。通过对网络信息广泛传播环境下个人投资者投资决策行为的研究，为更好地解释新形势下我国证券市场中的经济现象奠定前期理论基础，为建立良好有序的证券市场、完善金融监管服务。
作为一个新兴的研究领域，目前针对博客的情感倾向分析研究成果多面向商品评论，面向股票投资评论的博客情感分析技术仍待进一步探索。现有的情感分析研究工作多偏重于技术层面，仅有少量工作针对挖掘得出的信息对用户及市场的影响机理进行深入探讨。博客信息中的股票评论对个人投资者决策行为的影响研究是有待深入开发的新兴领域。现有经济个体行为研究方面，针对博客信息作用新形势下的探讨较少，尤其缺乏股票投资这一特定命题下，以网络评论为源头，集合博客数据分析、投资者在对应情绪作用下的决策分析为一体的序贯系统研究。
通过对各种数据的分析研究，本文得出了以下结论：①股票价格构成因素独具的多样性与复杂性。②股票交易这一复杂系统中，个体行为与整体行为之间的反馈与交互作用。当博客评论者的客观性越强时，越能吸引投资者的关注。并且博客评论正向情感倾向得分对股票受关注的排名成正比，即评论里对该股票的评价越高，投资者的关注度就会越高。③由股票投资的时效性特点，不同时段博客评论中热议要素不同会对投资者产生不同的影响，由此引发了动态影响机理。④根据本文的研究成果可以为分析网络信息公开新形势下证券市场中的现行经济现象奠定理论基础。目前博客的使用人数众多，人们可以在里面畅所欲言，这些评论对消费者的投资产生了重要影响。股票发行方应该合理使用博客，鼓励博客主传播正面的评论，这将会在一定程度上增加投资者的关注，进而影响其投资欲望。
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