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Tracking Traders' Understanding of the Market Using e-Communication Data
Serguei Saavedra, Jordi Duch, Brian Uzzi
PLoS ONE 6(10): e26705. (2011)
PREのレフリーから，モデル提示部分の指摘に関連して紹介された論文．
day tradersのinstant messages(IMs)でやり取りされる単語情報と，
実際のVIX*1の相関を見る．
この論文で新しいのは，あらかじめ単語情報を与えるのではない点．
統計手法を駆使しながら，232 thousand unique wordsから，de MenedezとBarabasiの手法で外的，内的要因どちらが支配的かを判断して，外的要因が支配的な459 wordsに絞り込む．
これらをさらに，任意の単語iとjのペアで相関が強いものを，z-core解析で絞り込んで３つの束(bundle)に分ける．
１つ目の束は，negative,crazy,oil,S&Pなどの組で，これは同日のvolaと相関が高い．
２つ目の束は，happy,win,bloomberg,nyseなどの組で，これは翌日のvolaと相関が高い．
３つ目の束は，英語以外の言語の束だが，これはどの時点のvolaとも相関がなかった．
この論文の結論では，volaが高いとプレッシャー(「トレードしなくては！」)が大きい，ということで，
ブログに置き換えると，プレッシャーが大きくなる(~プレッシャーの強さを決めるajが大)で，現在または未来の書き込みが増えると言えるのではないか，というレフリーの指摘．
2012.7.12追記
結論を導くための具体的な解析方法は，異時刻相関である．
1つ目の束が，VIXのvolaと同日相関，2つ目の束が，-1日の相関があった．
1つ目の束のFreq.と2つ目の束のFreq.の差をC(t)とし，volaとそれぞれz-coreになおして正負で比べると，同日相関を持つ1つ目の束が多い場合はvolaが高く，2つ目の束が多いときにはvolaが低かった．
その結果，volaが高いときには同日の情報を交換したコミュニケーションが盛ん，低いときには翌日の情報を交換したコミュニケーションが盛んである，という結論に行き着く．(結構，分かりにくい論法だ．．．)
