Uma equipa da Universidade do Minho acaba de mostrar que é possível usar informação do Twitter para prever e explicar retornos, volatilidade, volume de negócios e índices de opinião no mercado acionista. O trabalho analisou mais de 31 milhões de tweets de 3000 empresas dos EUA entre 2012 e 2015, que continham a cashtag (hashtag com o dólar), uma convenção digital que se refere ao mercado de capitais.

A ideia foi encontrar uma métrica para o "sentimento" positivo ou negativo do mercado, a partir dos dados dessa rede social. A pesquisa apresenta vários avanços face a estudos similares, ao focar-se num período longo de tempo, tratar grande quantidade de informação (big data), usar dados diários e técnicas estatísticas robustas, evitando generalizações circunstanciais. O artigo saiu na revista "Expert Systems with Applications" e valeu a Nelson Areal o Prémio de Investigação da Escola de Economia e Gestão da UMinho pela melhor publicação de um cientista daquela Escola em 2017. A pesquisa decorreu durante quatro anos e teve a coautoria de Paulo Cortez, professor da Escola de Engenharia da Universidade do Minho, e de Nuno Oliveira, que foi orientado por ambos na sua tese doutoral no Centro Algoritmi e é, agora, data scientist no CEiiA.