In Acredius, utilizziamo dati alternativi per migliorare costantemente la nostra scheda di valutazione del rischio di credito proprietaria. Una delle fonti che utilizziamo è Twitter. I tweet si sono dimostrati più potenti di quanto pensiamo quando si tratta di comprendere le tendenze. Associato a tecniche di apprendimento automatico adeguate, si possono ottenere grandi intuizioni. Come progetto "divertente", volevamo vedere cosa pensano le persone del nostro settore. Quindi, abbiamo studiato l'opinione generale sul "crowdlending".
In generale, formiamo otur propria opinione basata su diversi fattori. Possono essere personali, ad esempio, le nostre esperienze passate o la nostra comprensione attuale. Questi fattori possono anche essere esterni come la notizia o una persona che ci ispira.
Tutte queste opinioni individuali, una volta raccolte e analizzate, possono essere un potente indicatore nel marketing, nelle vendite, nella valutazione del rischio e persino nelle app di appuntamenti.
Qualsiasi tweet rappresenta un'opinione in un determinato momento. Il bello è che così tante persone provenienti da luoghi diversi, background diversi e dati demografici diversi utilizzano le stesse piattaforme di social media. Questi formano un quadro che può essere assunto, con cautela, come un'opinione generale.
Proviamo ad analizzare il feeling globale sul crowdlending, utilizzando solo i tweet.
Analisi del sentimento
L'obiettivo principale è determinare il sentiment generale dei tweet del Crowdlending. Per fare ciò utilizzeremo l'analisi del sentiment e classificheremo questi tweet in tre categorie, vale a dire: positivo, neutro e negativo.
Poiché non tutti i tweet sono scritti in inglese, abbiamo eseguito la nostra analisi due volte. La prima volta sulla serie completa di tweet che include qualsiasi post sul Crowdlending, indipendentemente dalla lingua. La seconda volta esclusivamente su tweet scritti in inglese, la lingua più diffusa in fatto di tweet Crowdlending.
In entrambi i casi possiamo osservare la stessa tendenza. La grande maggioranza dei tweet è classificata come neutrale. Solo alcuni sono etichettati come negativi mentre quasi un terzo è considerato positivo. Questi risultati mostrano una chiara mancanza di consapevolezza riguardo a questo nuovo asset class in quanto la maggior parte dei tweet sono neutri, ma un grande insight in quanto, tra quelli che hanno preso posizione, la larga maggioranza riguarda commenti positivi (circa il 75% se eliminiamo quelli neutri).
Questa etichetta è fatta in base alle parole che compongono il tweet. Alcune parole come "grande" o "sorprendente" compaiono principalmente in frasi positive. Più un tweet coinvolge parole positive più alto è il coefficiente e quindi la possibilità di essere taggato come positivo.
Detto questo, le percentuali di positivo o negativo sono maggiori nel secondo caso. La ragione di questa differenza è l'uso di un traduttore. Infatti, nel secondo caso, abbiamo semplicemente eseguito l'algoritmo di analisi del sentiment solo sui tweet iniziali scritti in inglese. Mentre nel primo caso abbiamo applicato un traduttore a qualsiasi tweet scritto non in inglese e poi abbiamo eseguito la nostra analisi del sentiment sull'intero set. Pertanto abbiamo perso parte della semantica inclusa nella lingua originale a causa della traduzione. Questa perdita si traduce in un numero maggiore di tweet assegnati alla classe neutra.
Avremmo potuto interrompere l'analisi del sentimento qui, ma poiché abbiamo ogni singola parola etichettata come positiva, negativa o neutra, diamo un'occhiata ai termini positivi più ricorrenti.
Abbiamo utilizzato solo i tweet originariamente scritti in inglese ed estratto le parole con etichetta positiva più ricorrenti sia su base annuale che su base complessiva.
Il Crowdlending è un settore recente. La maggior parte dei tweet rivela lo stesso schema: informare le persone sui vantaggi del Crowdlending. Può essere visto in primo luogo su una base generale, dove, tra le prime cinque parole più utilizzate, partecipazione e alternativa rientrano nell'ambito dell'incoraggiamento delle persone a partecipare, mentre i benefici e la crescita rientrano nell'ambito della promozione.
Questa tendenza si osserva anche su base annua.
Nel 2014, hanno principalmente cercato di avviare le persone a unirsi alla comunità e aumentare la consapevolezza su questo settore. Allo stesso modo nel 2016, dove la maggior parte dei post positivi includeva la parola "partecipare".
Nel mezzo, la maggior parte dei tweet del 2015 ha sottolineato che il crowdlending è un'ottima alternativa ai modi tradizionali di investire o ottenere finanziamenti. Mentre nel 2017 la maggior parte dei post includeva i vantaggi del crowdlending come la diversificazione di un portafoglio.
Fintech è la parola positiva più ricorrente dell'anno 2018, poiché la maggior parte delle società di crowdlending si è recentemente affermata come Fintech. Poiché i tweet vengono valutati in base alle parole che contengono, ci sono sicuramente altre parole positive che hanno fatto apparire Fintech in cima. Ma il fatto è che Fintech è stata la parola più frequente in tutti i tweet positivi del 2018!
Infine, nel 2019 la maggior parte dei post positivi ha evidenziato la potenziale crescita futura del settore del crowdlending. Lo illustra bene la parola “crescita”, la parola positiva più usata in quest'anno.
Ora che abbiamo una chiara panoramica del sentimento dei tweet, diamo un'occhiata al contesto in cui sono stati scritti.
I 3 principali hashtag relativi al #Crowdlending
Il primo componente di un tweet sono gli hashtag. Sono utilizzati per classificare il contenuto del post e indirizzare gli utenti verso di esso. Poiché un post su Twitter di solito include più di un hashtag, diamo un'occhiata ai diversi hashtag associati al crowdlending.
I principali hashtag utilizzati con il crowdlending sono in ordine di importanza: Fintech, Invest e Alternative investment.
L'hashtag più ricorrente è Fintech, il che non sorprende poiché il crowdlending è un'attività propria delle Fintech. Tutti gli altri tag riguardano l'attività di investimento che presenta il crowdlending come soluzione alternativa per garantire grandi ritorni.
Ps: il crowdlending è in crescita
Il numero totale di tweet può essere un buon indicatore dell'attuale popolarità di un hashtag. Infatti più viene utilizzato, maggiore è la popolarità e l'interesse nei suoi confronti. Per questo motivo, abbiamo misurato il numero totale di tweet taggati con Crowdlending per ogni anno distinto e lo abbiamo tracciato.
Dall'inizio del 2014 fino alla fine del 2018 possiamo osservare una chiara tendenza al rialzo. Il numero di tweet sul Crowdlending è aumentato quasi del 50%. In altre parole, il Crowdlending è un argomento che sta ottenendo sempre più attenzione e considerazione.
La curva mostra lo stesso modello di quella ottenuta sopra. Vale a dire in continuo aumento con un calo nell'anno 2017.
Una breve nota riguardante questo calo: Pensiamo che sia il risultato combinato di diversi elementi. In primo luogo, Instagram, non solo è emerso come una delle principali piattaforme di social media, ma anche come una grande piattaforma pubblicitaria per le piccole imprese come le Fintech. In secondo luogo, come ogni online business strettamente connesso al denaro, le transazioni a volte portano inevitabilmente ad alcuni casi di frode. Il loro numero è esploso nel periodo del 2017, specialmente in Cina. In ultimo, il 2017 è stato piuttosto intenso a causa di svariati eventi, tra cui possiamo elecare ad esempio la Brexit, il primo anno di Trump, una crisi dei senzatetto, attacchi terroristici e l'intensificarsi delle tensioni con la Corea del Nord. Tutti questi avvenimenti hanno ridotto l'interesse e quindi il numero di post sul Crowdlending.
Campione di dati
Abbiamo utilizzato il pacchetto python Get Old Tweet per raccogliere tutti i tweet dal 01.01.2014 al 31.12.2019. Oltre al corretto testo pubblicato, abbiamo anche raccolto per ciascuno degli 84 117 tweet la data e l'ora e gli hashtag. La tabella seguente riassume la percentuale di tweet scritti originariamente in inglese per ogni anno:
*Un ringraziamento speciale va a Cédric Higel, il nostro stagista data scientist al momento della pubblicazione, che ha svolto un ruolo importante nella produzione e nella stesura di questo
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