Twitter頼みの株式売買は危ない？ ツイート株価予測を騙す手口が発見される

何年もの間、Twitterの投稿やその他のオンラインメッセージは、株式市場の動きを予測するために、金融アルゴリズムによって収集・分析されてきた。しかし、これらのスマートなシステムは簡単に騙されることが判明した。

金融に関心のある開発者は、ドナルド・トランプやイーロン・マスクなど、広く支持されている公人のツイートを取り込み、彼らのつぶやきの感情に基づいて取引を行うプログラムを作成した。

金融の専門家は、単一の情報源に過度に依存しないように、より多くの人々のネット上の投稿を分析する、より高度なソフトウェアに依存する傾向がある。しかし、彼らの目標は、利益を生む市場予測を行うことであることに変わりはない。

しかし、データが過度に信頼されると、より複雑になる。米国の3つの大学とIBMの6人の研究者が発見したように、破壊的なツイートは、Twitterを使った株価予測を失敗に終わらせる可能性がある。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のYong Xieは「A Word is Worth A Thousand Dollars: Adversarial Attack on Tweets Fools Stock Prediction（一語は千金に如かず。ツイートに対する敵対的な攻撃は株価予測を愚弄する）」というタイトルの論文で彼らのアプローチについて説明している。

何が問題なのかを説明するために、彼らは2013年4月23日にAP通信のツイッターアカウントに不届き者が投稿した誤報「ホワイトハウスで2つの爆発、バラク・オバマが負傷」によって、市場価値1,360億ドルが一時消されたことを指摘している。

しかし、この研究者は、広くフォローされ信頼されているアカウントから配信される悪意のあるツイートがもたらす被害や、Twitterの人気者が上場企業について推測に基づいた発言を事実であるかのように行った場合に生じる市場の混乱を探るのではなく、「連結」攻撃を提案している。

この技法は、金融分析モデルを欺くために設計された偽情報を通常のツイートと「結合」（引用リツイート）することで、良識あるツイートを効果的をハイジャックするものだ。

「我々の課題は、ソーシャルメディア上のリツイート機能を模倣し、それを使って敵対的なサンプルをデータセットに送り込む」と、この論文は説明している。研究者らは、人間や機械の潜在的な読者にはわからない方法で、良性ツイートと結合された悪性ツイートのセマンティクス（コンピュータが分析する意味）を一致させることで、これを実現したと主張している。

投資家や機械学習モデルが、株価の動きを予測するためにリアルタイムの情報やセンチメントを収集するために、ソーシャルメディアにますます依存している。

このような、精巧な悪意のツイートであなたの投資企業の株価が急落する可能性があってもおかしくはない。