從數據分析美國主流媒體是否看漲比特幣| 烤仔星選
LongHash区块链资讯
2021-01-20 10:46
本文约2655字,阅读全文需要约11分钟
隨著比特幣從一種小眾的亞文化發展為一種全球性的金融現象,主流媒體渠道都在研究什麼是加密貨幣,他們究竟該如何報導它。

來源/LongHash

隨著比特幣從一種小眾的亞文化發展為一種全球性的金融現象,主流媒體渠道都在研究什麼是加密貨幣,他們究竟該如何報導它。

來源/LongHash

隨著比特幣從一種小眾的亞文化發展為一種全球性的金融現象,主流媒體渠道都在研究什麼是加密貨幣,他們究竟該如何報導它。

隨著比特幣從一種小眾的亞文化發展為一種全球性的金融現象,主流媒體渠道都在研究什麼是加密貨幣,他們究竟該如何報導它。

來源/LongHash

當然,要找到媒體對比特幣的負面報導例子並不難。但是媒體真的對比特幣存在偏見嗎?其報導是否與公眾的興趣脫節了?是否有一部分媒體看好?

為了找出真相,LongHash 深入研究了主流媒體幾年來的報導史。

二級標題

關於數據集

二級標題

我們使用的數據集包含了2016 年1 月至2017 年4 月期間26 家不同的高知名度媒體發布的260 萬篇文章、新聞。這些媒體包括CNN 和CNBC 等主要新聞網絡,《紐約時報》和《華盛頓郵報》等主要報紙,以及雜誌和Wired、TechCrunch、Gizmodo、Vice 和Mashable 等各種熱門新聞網站。這次的數據集並不包括主要報導加密技術的媒體。

二級標題

媒體對比特幣的報導力度有多大?

在數據集覆蓋的260 多萬篇文章中,有3580 篇在標題中提到了比特幣。雖然這個比例看起來微不足道,但必須注意的是我們的數據集包含了涉及方方面面的文章。舉個例子,與“美元”( 1368 篇)和“以太坊”( 282 篇)相比,比特幣的報導力度似乎已經相當不錯了。

不過如果我們把這些數據繪製成圖表,我們可以看到,即使在2017 年牛市之後,比特幣的價格一度劇烈波動,但媒體的報導力度卻下降到了牛市前的水平。 2019 年年中的另一次價格暴漲同樣沒能引發媒體的興趣。

但存在相關性並不一定能告訴我們什麼因果關係。有可能媒體的炒作是谷歌搜索趨勢的主要驅動力,也有可能是公眾對比特幣信息的需求推動了媒體的報導。不過當我們使用完全相同的日期將數據排開時,我們發現搜索興趣往往會在主流媒體報導之前激增。

二級標題

當然,並不是所有的媒體都以同樣的方式報導比特幣。我們分析了每個媒體的所有文章,以確定其總報導中專門報導比特幣的比例。

二級標題

我們的發現並不特別令人驚訝。 CNBC 是榜單上最專注於金融的媒體,其專門報導比特幣的文章比例最高。緊隨其後的是專注於科技的博客Gizmodo ,Wired 和TechCrunch 。 CNN 和《紐約時報》等主流媒體則處於中間位置。 TMZ 和Refinery 29 等網站並沒有花太多時間在比特幣上,這是有道理的—它們的目的不是提供全面的金融報導。

二級標題

媒體對比特幣的報導有多客觀?

當然,比特幣什麼時候被報導,報導力度有多大,都只是故事的一部分。更重要的問題是,比特幣是如何被報導的。媒體確實對比特幣抱有偏見嗎?

為了找出答案,我們通過兩種不同的情感分析工具— VADER 和TextBlob —對3500 多篇比特幣文章進行了分析。雖然它們的運行方式略有不同,但主要都是通過拆解措詞來分析情感。兩者都以同樣的方式輸出結果:每篇文章的得分在-1(完全負面)和1(完全正面)之間。

例如,在TextBlob 輸入一句話:“今天棒極了,我愛它!” 結果是0.71 分;“多麼可怕的一天,我討厭它!” 得到的分數是-1 。雖然這種機器評估遠非完美,但它可以讓我們了解書面文本的情緒,而不必單獨閱讀和評估成千上萬的文章。

TextBlob 還會嘗試評估文章的主觀性,在0(完全客觀)和1(完全主觀)之間進行打分。

當我們通過這兩個工具來運行比特幣相關的報導文本時,它們的評分完全不同,但都沒有發現對比特幣有負面偏見的證據。


TextBlob 的情緒分析生成的分數範圍要窄得多,但總體趨勢相同,情緒更傾向於正面而非負面。

我們還查看了各媒體的情緒評分,以了解特定媒體是否存在看好或唱衰比特幣的傾向。在這項分析中,我們參考的是每個媒體發表的所有比特幣文章的平均情緒得分,因此我們最終只採納了發布了至少20 篇以比特幣為中心的文章的媒體數據。

二級標題

根據這兩個工具,TechCrunch、Vox 和《紐約時報》都屬於最看好比特幣的媒體。路透社和Axios 在這兩項分析中的得分都接近底部,但沒有一家跌破零,因此至少根據我們的分析來看,給任何一家媒體貼上唱衰比特幣的標籤都是不公平的。

TextBlob 的主觀性分析也很值得一看,雖然分數同樣相當接近。正如人們所預料的那樣,重視客觀性的傳統新聞機構得分較低—他們更客觀。基於互聯網的新媒體,如Mashable、Vice、Vox 和Gizmodo 則落在了更主觀的一邊。

LongHash,用數據讀懂區塊鏈。

LongHash区块链资讯
作者文库