АНАЛІЗ ПОВЕДІНКОВИХ ФАКТОРІВ СТЕЙКХОЛДЕРІВ РИНКУ КРИПТОВАЛЮТ СЕРЕД КОРИСТУВАЧІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31732/2663-2209-2024-75-172-182

Ключові слова:

поведінкова економіка, криптовалюта, поведінкові фактори, соціальні мережі, ТікТок

Анотація

Криптовалютний ринок є динамічним і вразливим до впливу різних факторів, включаючи економічні, політичні та соціальні події. Інтерес стейкхолдерів до криптовалютного ринку продовжує зростати. Мета статті – провести аналіз поведінкових факторів стейкхолдерів ринку криптовалют серед користувачів соціальної мережі ТікТок. Матеріалами для даного дослідження є отримана необроблена інформація з проведенням подальшого аналізу через сервіс Social Media API, компанії DATA365. Проведений аналіз основних аспектів взаємодії користувачів з криптовалютною тематикою на ТікТок, аналіз динаміки поширення та коментування в контексті криптовалютних публікацій, аналіз змін в популярності та взаємодії з контентом на тему криптовалют за допомогою масштабування даних. Окрема увага приділена дослідженню впливу ринкової поведінки на інтерес та активність користувачів в соціальній мережі ТікТок шляхом порівняння кількості постів та ціни біткоїна. Отримані результати дозволили зробити такі висновки: динаміка криптовалютних публікацій на TikTok демонструє, що з 2019 року інтерес до цієї тематики постійно зростає. Чітко простежується вплив важливих подій на активність користувачів; активність учасників ринку криптовалют піддається сезонним коливанням та має циклічність.  Аналіз списку активних користувачів TikTok, дозволяє зробити висновок про зростаючий інтерес до криптосфери та важливу роль соціальних мереж в популяризації інформації щодо криптовалют. Аналіз постів у соціальній мережі TikTok свідчить про важливість англійської мови як засобу міжнародного спілкування та популяризації криптовалют. Аналіз емодзі в описах відео TikTok вказує на позитивне ставлення користувачів до криптовалют і біткоїна в даному соціальному сервісі, а також на їхню готовність активно виражати свої почуття та реакції на події в світі криптовалют.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографія автора

Ростислав Луценко, Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

Аспірант; Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна; м. Харків

Посилання

Anugerah, A. R., Muttaqin, P. S., & Trinarningsih, W. (2022). Social network analysis in business and management research: A bibliometric analysis of the research trend and performance from 2001 to 2020, Heliyon, 8, 1-12. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2022.e09270

Baltakys, K., Baltakienė, M., Heidari, N., Iosifidis, A., & Kanniainen, J. (2022). Predicting the Trading Behavior of Socially Connected Investors. https://doi.org/10.2139/ssrn.4163635

De, Brajesh. API Management : An Architect’s Guide to Developing and Managing APIs for Your Organization. Second edition. Apress, 2023. C. 127-169. DOI: https://doi.org/10.1007/979-8-8688-0054-2

Data 365 Social Media API Documentation (2024). URL: https://data365.co/guides

Dek, K., & Kononova, A. (2019). Bitcoin mining electricity consumption and carbon footprint. Bitcoin mining electricity consumption and carbon footprint, 73-88. https://doi.org/10.3280/RISS2019-002007

Derbentsev, V., Bezkorovainyi, V., & Akhmedov, R. (2020). Machine learning approach of analysis of emotional polarity of electronic social media. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 9, 95-137. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.095

Gough, James. API Architecture [Text] / James Gough ; ed. by Matthew Auburn, Daniel Bryant, Robert Górczyński. – 1st ed. – Warsaw : Helion, 2024. – 320 p.

Hrushchinska, N. M. (2018). Ekonomichna povedinka ta emotsiinyi intelekt v suchasnykh umovakh zminy tekhnolohichnykh ukladiv [Economic behavior and emotional intelligence in modern conditions of changing technological systems]. Prychornomorski ekonomichni studii (Black Sea Economic Studies), 33, 27-30. http://nbuv.gov.ua/UJRN/bses_2018_33_7

Kemp, S. (2022, January 26). Digital 2022: Global Digital Overview. DataReportal. https://datareportal.com/reports/digital-2022-global-overview-report

Kononova, K., & Dek, A. (2016). Financial time series forecasting: semantic analysis of economic news. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 5, 81-92. http://doi.org/10.33111/nfmte.2016.081

Kononova, K., Dek, A., Markov, V., & Shpakovich, M. (2016). Prohnozuvannia ekonomichnykh riadiv na osnovi analizu nastroiv korystuvachiv Internet [Forecasting economic series based on sentiment analysis of Internet users]. Visnyk Kharkivskoho natsionalnoho universytetu imeni V. N. Karazina. Seriia: Ekonomichna (Bulletin of V. N. Karazin Kharkiv National University Economic Series), 91, 90-99. http://nbuv.gov.ua/UJRN/VKhE_2016_91_12

Kononova, K., & Dek, A. (2018). Investigation of traders’ behavioral characteristics: experimental economics methods and machine learning technologies. Neiro-Nechitki Tekhnolohii Modelyuvannya v Ekonomitsi (Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics), 7, 148-167. https://doi.org/10.33111/nfmte.2018.148 [In Ukrainian]

Krukovets, D. (2020). Data Science Opportunities at Central Banks: Overview. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 249, 13-24. https://doi.org/10.26531/vnbu2020.249.02

Merkulova, T., & Kononova, K. (2015). Neyrosetevoy podhod k modelirovaniyu povedeniya: analiz rezultatov eksperimenta «Obschestvennoe blago» [Neural network approach to modeling behavior: the analysis of PG game outcomes]. Neiro-nechitki tekhnolohii modeliuvannia v ekonomitsi (Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics), 4, 113–134. http://doi.org/10.33111/nfmte.2015.113

Preibisch, Sascha. API Development : A Practical Guide for Business Implementation Success. Apress, 2018. С. 11-39. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-4842-4140-0

Solodukhin, S. V., & Shaitanova, E. S. (2017). Suchasni pidkhody do analizu vplyvu povedinkovykh faktoriv v upravlinni ekonomichnymy obiektamy. [Modern approaches to the analysis of the influence of behavioral factors in the management of economic objects]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho natsionalnoho universytetu : seriia: Mizhnarodni ekonomichni vidnosyny ta svitove hospodarstvo : Helvetyka (Scientific Bulletin of the Uzhgorod National University: series: International economic relations and the world economy: Helvetica), 15, 129-132. https://dspace.uzhnu.edu.ua/jspui/handle/lib/21437

Surovtsev, O. O. (2016). Sotsialnyi media-marketynh yak marketynhova komunikatsiia pidpryiemstv pid chas vykhodu na zovnishni rynky. [Social media marketing as marketing communication of enterprises when entering foreign markets]. Naukovyi visnyk Uzhhorodskoho natsionalnoho universytetu. Seriia: Mizhnarodni ekonomichni vidnosyny ta svitove hospodarstvo (Scientific Bulletin of the Uzhhorod National University. Series: International economic relations and the world economy), (9), 145-148. http://nbuv.gov.ua/UJRN/bses_2016_8_7

Downloads

Опубліковано

2024-09-27

Як цитувати

Луценко, Р. (2024). АНАЛІЗ ПОВЕДІНКОВИХ ФАКТОРІВ СТЕЙКХОЛДЕРІВ РИНКУ КРИПТОВАЛЮТ СЕРЕД КОРИСТУВАЧІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ. Вчені записки Університету «КРОК», (3(75), 172–182. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2024-75-172-182

Номер

Розділ

Розділ 2. Управління та адміністрування