Sürü Psikolojisinin İkili Nitel Tercih Modelleri ile Belirlenmesi: Twitter Örneği

“Sosyal medya platformlarında neler yapabilirim?” sorusunu sorduğumuzda pek çok cevap olabileceğini görebiliyoruz. Gelişen teknolojiyle birlikte sosyal medya platformları, politika, spor, sanat, ekonomi gibi pek çok alanda içerik üretilebilen ve aynı zamanda da tüketilebilen bir alan haline geldi. Sosyal medya araçlarıyla değişen iletişim, özellikle ekonomi alanında önemli yenilikler getirdi. İletişimin getirdiği yeni kanallar aracılığıyla, bireylerin sadece özellikle karar verirken faydaları en üst düzeye çıkarmayı amaçlamadığı görülmektedir. Bu durum geleneksel iktisat teorisindeki modellere uymamaktadır. Bu nedenle davranışsal iktisat, bireylerin psikolojik eğilimler açısından farklılaşmasının bir sonucu olarak son zamanlarda popülerlik kazandı. Bu durumda, bireylerin üretken olduğu, yüksek sosyal etkileşime sahip olduğu ve fikir alışverişi sonucunda sürü psikolojisinin oluşumuna yatkın olan sosyal medya platformlarında finansal araştırma yapmakta mümkün gözükmüyor mu sizce?

Sürü psikolojisi, insanların kendi bilgilerini kullanmak veya bağımsız kararlar vermek yerine başkalarının yaptıklarını takip etmeleri sonucu meydana gelmektedir. Finansal piyasalarda meydana gelen değişikliklerle birlikte, bireyler arasındaki sosyal etkileşim sürü psikolojisi ile hareket etme eğilimine götürebilecektir. E peki sosyal medyada da herhangi bir paylaşımla birlikte sosyal etkileşim sonucu sürü psikolojisiyle hareket etme eğilimlerini görmüyoruz muyuz? O zaman hadi finans ve sosyal medyayı birleştirip teorik bir çalışma nasıl yapabiliriz diye bakarak başımıza iş alalım.

01.04.2018 – 30.04.2018 tarihleri ​​arasında #Borsa altında paylaşılan toplam 4000 içeriği inceleyelim. “Neden bu tarih aralığı?” dediğinizi duyar gibi oldum. Çünkü tam bu zaman aralığında dolar, euro gibi göstergelerde ciddi bir değişim olmuştu. Ve herkes nasıl yapsak, ne durumda olacağız gibi bir sürü soruyla sosyal medyada hem paylaşım hem de fikir alış-verişi yapmıştı. Elde edilen içerikleri, sosyal etkileşim ve spekülatif yorum olarak alt kategorilere ayırdıktan sonra sürü psikolojisi temel kategorisini oluşturuyoruz. Tabii bu kategorilendirme işlemini kafamıza göre yapmıyoruz. Davranışsal iktisat teorisine uygun olarak kategorilendirme işlemini yapıyoruz. Bu işlem esnasında da aslında içerik analizi yapıyoruz. Etiket altında yapılan paylaşımların içeriklerine göre MaxQda programı aracılığı ile kelime ağacı oluşturuyoruz. Bu kategorinin oluşturulmasında yapılan kodlama işlemi tweetlerde yer alan kelimelere çeşitli kodlar verilerek gerçekleştirilmiştir. Örneğin, “sizce ne yapılmalı?” gibi ifadeler sosyal etkileşimi ifade etmektedir. “Gelecek günlerde sıkıntı yaşayacağız, benden bilgi bekleyin” gibi ifadeler de spekülatif yorumu göstermektedir. Bu bağlamda veri seti içerisinde belirlenen kodlar yer aldığı tweetler (cümleler), MAXQDA programı analiz menüsünde yer alan metin geri çağırma işlemine göre listelenmiştir. Yine aynı menü yardımıyla sözlüksel ve genişletilmiş arama menülerinin kullanılmasıyla kodlara ait frekanslar bulunarak, kod frekanslarının yüklenmesi sonucu alt kategorilere, kategorilere ve en son kesin olarak belirlenmiş merkezi kategoriye dönüştürülmüştür. Aynı zamanda sadece metinlere yönelik kodlama işlemi yapmak yerine çeşitlendirme işlemi uygulamakta mümkündür.

Şekil.1: Örnek Twitter Anketi

Şekil.1’de verilen örnek, veri setinde yer alan bir tweet içerisinde yer alan anket görselidir. Örneğin bu görsel, kullanıcıların karşılıklı görüş bildirdiği bir iletişim aracını temsil ettiği için “sosyal etkileşim” kategorisi içerisinde yer alan bir kod olarak belirlenmiştir.

O zaman Twitter üzerinden belirlediğimiz sürü psikolojisinin, makroekonomik göstergelerin değişimi sonucu nasıl etkilendiğini inceleyebiliriz. İncelemek istediğimiz hipotezde,

H0: Finansal Piyasalarda Meydana Gelen Değişim Yatırımcıların Sürü Psikolojisi Eğilimini Etkilemektedir.

Yani “geleneksel iktisatta “homoeconomicus” olarak nitelendirilen bireyler gerçekten rasyonel mi hareket ediyor?” sorusuna modellerimiz yardımıyla cevap bulmaya çalışacağız. Modellerimizi tahminlemek için de Stata programından yardım alabiliriz.

Tablo.1: Tahmin Edilen Modellere Ait Özet Sonuçlar
(Not: Tabloda “.” değişkenin yorumlanmadığı, kategoride istatistiksel olarak anlamsız olduğu anlamına gelir; “-” değişkenin psikolojik eğilim olasılığını azalttığı, “+” değişkenin psikolojik eğilim olasılığını artırdığı anlamına gelmektedir.)

Sırasıyla logit, probit ve gompit modellerini tahmin ettikten sonra, hipotez testleri ve bilgi kriterleri kullanıldığında en uygun modelin logit model olduğu görüldü. “Neden hepsini birden yaptın ki?” sorusunu duydum! Çünkü 0 ve 1 değerleri alan bağımlı değişkende 0 ile 1’lerin dağılımının eşit olmaması durumunda hangi modelin daha iyi sonuçlar verebileceğini görmek istedim. İstedim de gerçekten başarılı mı peki bu logit model?

Şekil.2: Logit Modele Ait Sınıflandırma Tablosu

Modelin genel başarısının % 91,32 olduğu görülmektedir. Doğru tanımlanmış gözlem sayısı 4187 ve yanlış gözlem sayısı 398’dir. O zaman son olarak modelin ROC eğrisine bir bakalım.

Şekil.3: Logit Modele Ait ROC Eğrisi

Grafikte, yaklaşık 0.69 eğrinin altındaki alan model için kabul edilebilir ayrımı gösterir. Sonuç olarak, model %68,68 ile iyi bir tahmin eğrisine sahiptir. O zaman modeli yorumlayabilmek için marjinal etkileri hesaplayalım.

Sürü psikolojisi eğilimi için ikili nitel tercih modelinin sonuçlarına göre, Dolar ve Euro’daki %1’lik artış yatırımcıların sürü psikolojisi eğilimlerini azaltırken, Bitcoin ve Altın’da ki % 1’lik artış sürü psikolojisi eğilimini arttırmaktadır. Bu durum, içerik sahiplerinin Bitcoin ve Altın’da ki değişikliklerin sonucu olarak aşırı güven göstermedikleri ve diğer bireylerin görüşlerini öğrenmek istedikleri şeklinde yorumlanabilir. Bununla birlikte, retweet sayısındaki artış sosyal etkileşimi arttırdığı için, bireylerin birbirlerinin görüşlerini öğrenmek istedikleri düşünülebilir. Örneğin, “Altın için altın fiyatları ne zaman düşer ve ne zaman satın almalıyız?” gibi tweetlerin retweet edilmesi sonucu diğer kullanıcılarla iletişim kurularak kullanıcılar arasında sosyal etkileşim sağlandığı düşünülebilir.

O zaman hadi ne yapmaya çalıştığımızı ve ne elde ettiğimizi toparlayalım. İçerik analizi tekniğini kullanarak, davranışsal iktisat alanında yer alan psikolojik eğilimlerden olan sürü psikolojisi eğilimini belirledik. Sonrasında makroekonomik göstergelere göre bireylerin bu psikolojik eğilimde olma ve olmama durumlarını nitel tercih modelleri yardımıyla inceledik. Ve göstergelerin durumunun farklılaşması sonucu bireylerin geleneksel iktisatta ifade edildiği gibi rasyonel olmadıklarını gördük. Hele ki etkileşimin bu kadar yüksek olduğu platformlarda zaten rasyonelliğin beklenmesi çokta mantıklı durmuyor değil mi?

Günümüzde siyaset, spor, sanat, ekonomi vb. pek çok alanda geleneksel medyadan çok sosyal medyanın önem teşkil etmesi nedeniyle, bu alanda gerek özel sektör gerek kamu sektörü tarafından yapılan çalışmalarda artış gözükmektedir. İlerleme ve gelişmenin kontrol edilebilmesi, işleyişinin anlaşılması ve bu doğrultuda sorunlu durumlar için çözüm önerisi getirebilmek adına sosyal medyanın öneminin yadsınmaması gerekmektedir. Bu kısa çalışmanın sonuçlarından görüldüğü üzere, sosyal medya platformlarının sağladığı imkanlar hem özel hem de kamu sektöründeki kurum ve kuruluşlar tarafından kullanılabilir niteliktedir. Örneğin, bankacılık sektöründe geçiş yapılan FinTech gibi sistemlerde, müşterilerine ulaştığı sosyal medya platformlarında belirleyecekleri stratejilerde, Borsa’daki hisse analizlerinde ve pek çok faaliyet kolunda katkı sağlayabilecektir. İnteraktif yapıya geçilen ve ilerleyiş dinamikleri hızlı olan günümüz medyasında ve aynı yapıya sahip ekonomik yapıda ilişkilerin incelenmesinde bu yöntem bir basamak niteliğinde olabilir.

Sonuç olarak, sosyal medya platformlarından olan ve mikro blog niteliğindeki Twitter’da yer alan yatırımcılara ait rasyonel olmayan psikolojik eğilimlerinden olan sürü psikolojisi eğiliminin ekonometrik yöntemlerle belirlenmesi amacı gerçekleştirilmiştir. Hadi mutlu olalım ve çalışmaya devam edelim 🙂

Anahtar Kelimeler: Davranışsal İktisat, Sürü Psikolojisi, Twitter, İkili Nitel Tercih Modelleri

Kapak Görseli: https://blog.oup.com/2020/03/the-physics-of-swarm-behaviour/

Gözde Bozkurt

Yazar Hakkında
Toplam 6 yazı
Gözde BOZKURT
Gözde BOZKURT
Marmara Üniversitesi Ekonometri Bölümü Doktora Öğrencisi TÜBİTAK Proje Bursiyeri İlgilendiği Alanlar; Zaman Serisi Ekonometrisi, Uygulamalı Mikro Ekonometri, Sosyal Medya Analizi, Davranışsal Finans, İstatistiksel Analiz Teknikleri
Yorumlar (Yorum yapılmamış)

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

×

Bir Şeyler Ara