上市企业社交媒体信息发布内容与其股票交易量的关系研究
财经媒体的报道对股市的影响研究
财经媒体的报道对股市的影响研究一、引言随着信息时代的快速发展，媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
在财经领域，财经媒体的影响尤为显著，特别是股市投资人群所关注的股票市场。
财经媒体报道对股市的影响成为了许多人研究的热门话题。
二、财经媒体报道对股市的现状分析随着股票市场的不断变化，财经媒体对股市的报道也在不断变化。
目前，财经媒体对股市的报道方式主要有以下几种：1. 新闻报道。
新闻报道通常是最为基础和最常见的一种形式，主要报道公司股票价格的涨跌幅度、重大事件等，能够提供大量的股市信息和资讯。
2. 分析报道。
分析报道则是将对股票市场的分析和预测发布在财经媒体上，可能会包括分析师的评级、股票价格的趋势、市场预测等，更加深入地分析和预测股票市场的走向。
3. 评论报道。
评论报道通常是分析股市走势的原因，以及可能导致股票市场价格波动的事件和预测。
现如今，随着互联网的普及，越来越多的财经媒体转向了在线媒体，实现了内容的快速更新和更广泛的传播。
然而，财经媒体报道对股市的影响并非完全一致，也有可能存在误导性报道和不负责任的评论。
三、财经媒体报道对股市的影响的分类财经媒体报道对股市有着不同的影响，包括短期影响和长期影响。
短期影响主要表现在股票价格的瞬间波动，而长期影响则体现为市场的总体发展趋势。
1. 短期影响财经媒体的报道可能会对股市产生短期影响，通常是在新闻发布后数小时内、一天内或几天内。
例如，一篇报道可能会导致股票价格的短期波动，进而影响成交量和市场动态。
2. 长期影响与短期影响相比，财经媒体报道对股市的长期影响更加深远和持久。
随着时间的推移，越来越多的投资者可能会把财经媒体报道作为股票市场上的参考和指南。
尤其是对于个人投资者来说，他们可能更加倾向于跟随媒体的建议进行投资。
四、财经媒体报道对股市的影响的研究财经媒体报道对股市的影响一直是学术研究的热门话题。
本文将从以下几个方面来分析研究结果：1. 股票市场波动的影响研究发现，财经媒体报道可能会产生直接的影响，导致股票市场价格的波动。
社交媒体报告社交平台数据与用户互动
社交媒体报告社交平台数据与用户互动随着互联网技术的不断发展，社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
社交媒体平台不仅仅是人们交流、分享和获取信息的场所，更是企业推广和市场营销的有力工具。
然而，在社交媒体上发布内容并能够有效吸引用户的关注并非易事，分析社交平台数据与用户互动成为了提高效果的重要环节。
一、社交平台数据社交平台数据是指通过各个社交媒体平台收集到的用户行为指标和统计数据，以帮助企业更好地了解用户喜好、活跃度和消费习惯等。
以下是一些常见的社交平台数据指标：1. 用户数量：社交平台数据报告中一般会包含该平台的注册用户数量，这是判断平台影响力和潜在用户规模的重要指标。
2. 用户活跃度：衡量用户活跃度的指标包括每日活跃用户数（DAU）、每月活跃用户数（MAU）以及用户参与度等。
这些指标能够反映出平台的用户粘性和与用户的互动情况。
3. 用户属性：社交平台数据能够提供用户的基本属性信息，如性别、年龄、地理位置等。
这些信息对企业精确定位目标用户群体非常有帮助。
4. 话题热度：社交平台上用户对某一话题的关注度和参与度都可以通过社交平台数据进行分析。
企业可以根据话题热度来确定发布内容的方向。
二、用户互动用户互动是指用户在社交媒体平台上进行交流、评论、点赞和分享等行为。
用户互动不仅是用户对内容的反馈，也是企业获取用户意见和品牌口碑的重要途径。
1. 点赞和评论：用户点赞和评论是最常见的用户互动行为之一。
通过分析点赞和评论的数量和内容，企业可以了解用户对内容的喜好和意见，并及时调整发布策略。
2. 分享和转发：用户分享和转发的行为是内容传播的关键环节。
如果用户将企业的内容分享给自己的社交圈，意味着企业的影响力得到了扩大，并可能吸引更多目标用户的关注。
3. 私信和回复：用户通过私信和回复的方式可以与企业直接进行沟通，提出疑问、反馈建议或投诉等。
企业需要及时回复用户的私信和评论，以维护与用户的良好关系。
4. 用户生成内容：越来越多的用户选择通过社交媒体平台发布自己的原创内容，如图片、视频和文章等。
社交媒体数据分析报告
社交媒体数据分析报告引言：社交媒体已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
每天数以亿计的用户在社交媒体平台上发布各种信息，这些数据蕴含着巨大的价值。
通过对社交媒体数据进行分析，我们可以揭示用户行为模式、社会趋势以及市场需求等重要信息。
本文将通过对社交媒体数据的详细分析，为您提供有关社交媒体用户行为和市场发展的深入洞察。
1. 用户行为分析1.1 用户活跃度社交媒体上用户的活跃度是判断其受欢迎程度的一个重要指标。
通过分析用户的帖子数量、评论数和分享率等指标，可以衡量用户在社交媒体平台上的活跃程度。
根据我们对社交媒体数据的分析，我们发现大多数用户在平日和周末都有相对稳定的活跃度，但在特定的节假日或大型事件发生时，用户的活跃程度会显著增加。
1.2 用户喜好社交媒体平台上的用户喜好是对其兴趣和需求的直接反映。
通过分析用户的点赞、关注和转发行为，我们可以了解用户对不同类型内容的偏好。
例如，在我们的数据分析中，我们发现视频内容因其多样化和亲民化的特点深受用户喜爱，而发布信息量大、包含教育性和娱乐性内容的帖子也受到广大用户的欢迎。
1.3 用户互动社交媒体平台的互动是用户之间交流和联系的重要方式。
通过分析用户之间的点赞、评论和私信行为，我们可以了解用户之间的互动模式和关系网。
值得注意的是，通过对社交媒体数据的分析，我们还可以发现用户更喜欢与其兴趣相同的用户进行互动，这也为企业在社交媒体上进行精准的目标用户营销提供了重要的参考。
2. 市场趋势分析2.1 广告投放趋势社交媒体平台在广告投放方面具有巨大的潜力。
通过对广告投放数据的分析，我们可以了解不同行业和品牌的广告投放趋势。
例如，在我们的数据分析中发现，电子商务和消费品行业在社交媒体广告上的投放金额最大，而房地产和金融行业则相对较少。
2.2 用户购买意愿社交媒体平台不仅仅是用户交流的场所，也是用户获取信息和进行购物的重要平台。
通过分析用户在社交媒体上的购买行为和购买意愿，我们可以揭示用户的消费习惯和偏好。
股票市场的信息传递与股价相关性研究
股票市场的信息传递与股价相关性研究股票市场作为金融的重要组成部分，一直以来都备受关注。
投资者们常常试图通过研究市场的信息传递以及其与股价相关性，来更好地把握市场走势和做出投资决策。
本文将探讨股票市场的信息传递机制以及信息如何影响股价。
首先，股票市场的信息传递是由众多因素共同作用而形成的。
首先，来自公司内部的信息对股价的影响至关重要。
包括公司财务报表、重大合同、业绩预期等各种信息，都会通过各个渠道传递给市场参与者，进而影响股价。
其次，宏观经济数据和政策也对股价具有重要影响力。
通胀率、利率、GDP等经济指标以及各类政策调整，都会对市场心理产生影响，从而引发合理的价格变动。
此外，媒体报道、分析师研究报告等外部信息也是市场参与者获取和传递信息的重要渠道。
然而，市场信息的传递并非一种直接的线性过程，而是存在一定的复杂性。
首先，信息的传播速度并不统一。
在信息时代，随着科技的进步，信息的传播速度越来越快。
但不同市场参与者的获取、理解和传递速度却存在差异，因此信息在市场中的传播可能会存在滞后现象。
其次，信息的解读和理解也是存在主观因素的。
市场参与者根据自身知识、经验和情绪等，对同一信息可能会有不同的解读和判断，从而影响股价的变动。
此外，市场中存在着各种非理性行为，如投资者的情绪波动、噪声交易等，也会干扰信息的传递和引发股价波动。
信息的传递与股价的相关性是一个研究的重点。
众多学者通过大量的实证研究，尝试发现不同信息与股价之间的关系。
以公司财务报表为例，研究表明，财务信息对股价具有显著的影响。
投资者常常通过分析和解读公司财务报表，来把握公司的盈利能力、偿债能力等基本面指标，从而做出投资决策。
同样，宏观经济数据对股价也具有重要影响。
研究发现，GDP和物价指数等宏观经济数据的发布，往往会引发市场的波动，从而影响股价的走势。
除了上述因素外，市场情绪和心理因素也是股价波动的重要原因。
市场的情绪波动常常是由投资者在面对市场信息时产生的一种情绪反应。
社交媒体数据分析
Selenium 自动化测试工具，也可用于模拟用户操 作进行数据采集
社交媒体数据采集过程
数据清洗
01 清除异常数据，保证数据质量
数据存储
02 将数据存储在数据库或云端，方便后续处理
数据处理
03 对数据进行分析和挖掘，发现有用信息
总结
社交媒体数据采集是数据分析的第一步，通过合理的工具和技术，可以 获取高质量的数据，为后续的分析和应用打下基础。
Chapter
社交媒体数据分析工具概述
社交媒体数据分析工具包括传统的统计分析软件如SPSS、SAS，也包括 专门用于社交媒体数据分析的工具如Brandwatch、Sprout Social等。 这些工具可以帮助分析师更好地理解社交媒体上用户行为和趋势。
社交媒体数据分析工具的特点
数据可视化
工具提供直观的图表和 图形，帮助用户更好地 理解数据
为什么进行社交 媒体数据分析？
进行社交媒体数据分析有利于企业了解用户的 喜好和兴趣，更好地制定营销策略和推广方案。 通过分析用户的行为数据和互动方式，企业可 以精准定位目标群体，提高品牌知名度和用户 忠诚度，从而提升销售额和市场份额。
社交媒体数据分析的应用领域
市场营销 优化广告投放策略
舆情监测 快速响应负面舆情
品牌建设 提升品牌知名度
产品研发 了解用户需求和反馈
社交媒体数据分析的技术工具
数据挖掘 挖掘用户行为数据
发现用户喜好
自然语言处理 情感分析 舆情监测
机器学习
预测用户行为 个性化推荐
社交网络分析 关键人物识别 群体互动分析
社交媒体数据分析案例分析
Facebook数据分析
01 用户画像分析
社交媒体数据分析
社交媒体数据分析社交媒体已经成为人们沟通交流的主要方式，互联网上涌现了大量的社交媒体平台，包括微信、微博、Facebook、Twitter等等。
这些平台上每天产生海量的数据，包含了用户的个人信息、言论、兴趣爱好等等。
而这些数据对于企业来说是非常有价值的，通过对社交媒体数据进行分析，企业可以更好地了解用户需求、制定产品策略、提升营销效果等。
本文将介绍社交媒体数据分析的意义和方法。
一、社交媒体数据分析的意义社交媒体数据分析的意义在于帮助企业更好地了解用户行为和需求，并基于这些信息做出相应的决策。
具体包括以下几个方面：1. 用户画像分析：通过对社交媒体数据的分析，可以获取用户个人信息、兴趣爱好、消费行为等，帮助企业了解目标用户的特点和需求。
2. 市场趋势分析：通过对社交媒体中用户的言论和互动进行分析，可以了解用户对产品的评价和反馈，从而及时调整产品策略，提高市场竞争力。
3. 营销策略优化：社交媒体数据分析可以揭示用户对不同营销活动的反应和参与程度，帮助企业优化营销策略，提高投入产出比。
4. 竞争对手监测：通过对竞争对手在社交媒体上的活动进行分析，可以了解其产品特点和市场表现，为企业制定竞争策略提供参考。
二、社交媒体数据分析的方法社交媒体数据的分析主要分为以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要选择适当的社交媒体平台，通过API等方式获取用户数据。
同时需要注意合规性和法律规定，保护用户隐私。
2. 数据清洗：将收集到的数据进行清洗和整理，去除重复数据、噪声数据和无效数据，确保分析结果的准确性和可靠性。
3. 数据分析：采用合适的统计分析方法，对清洗后的数据进行分析，包括用户画像分析、情感分析、网络关系分析等。
4. 结果解释：将分析结果进行解释和总结，得出有意义的结论，并将其应用于企业的决策和策略制定中。
5. 监测和反馈：社交媒体数据分析是一个持续迭代的过程，需要进行定期的监测和反馈，及时调整分析方法和策略。
三、社交媒体数据分析的挑战与展望社交媒体数据分析虽然有着重要的意义，但也面临着一些挑战。
社交媒体舆情对股票市场的影响研究
社交媒体舆情对股票市场的影响研究近年来，随着社交媒体的迅猛发展，其对各行业产生的影响日益凸显。
股票市场作为金融领域的重要组成部分，也受到社交媒体舆情的深刻影响。
本文将探讨社交媒体舆情对股票市场的影响，并分析其中的原因与机制。
社交媒体舆情如何影响股票市场？1. 舆情传播速度快：社交媒体平台上的信息能够以极快的速度传播，使得市场上的新闻和事件迅速传遍全球。
这样的迅速传播为投资者提供了更为及时的信息，进而影响其投资决策。
2. 舆情情绪影响投资者情绪：社交媒体上的评论、观点以及大众对股票的情绪化评价会对投资者的情绪产生直接影响。
例如，当社交媒体上充斥着积极的股市争论和预测时，投资者往往会产生更为乐观的情绪，从而增加股市的交易活跃度。
3. 社交媒体舆情作为投资参考：许多投资者将社交媒体作为了解市场情绪和触类旁通的参考工具。
他们会根据社交媒体上的评论、分析师观点以及大众预测，从而做出相应的投资决策。
4. 影响市场认知和信息流动：社交媒体平台上的呼喊和引导能够对市场产生关注度和认知度的影响，进而影响市场的交易活动和资金流动。
这种影响可能导致股票市场的涨跌及波动。
社交媒体对股票市场影响的原因与机制1. 信息不对称的减弱：传统的股票市场往往存在信息不对称，大股东或内部人士掌握的信息往往优先于一般投资者，从而导致市场效率降低。
而社交媒体作为信息传播的平台，增加了信息的透明度，减少了信息不对称对市场的负面影响。
2. 羊群效应的加强：社交媒体上对股票的评论和预测往往成为投资者群体的共识，从而形成羊群效应。
当大多数投资者一致买入或卖出某只股票时，市场需求将产生巨大变化，从而影响股票的价格和市场走势。
3. 情绪传递的效应：社交媒体上众多用户对股票市场的情绪化评论往往会影响投资者的情绪，从而进一步影响市场的决策与行为。
情绪传递的效应可以放大股票市场的波动，并导致市场出现过度买入或过度卖出的情况。
4. 小众观点的影响：社交媒体平台提供了广泛的信息源，使得一些小众观点也能够广泛传播。
社交媒体数据分析在品牌推广中的应用研究
社交媒体数据分析在品牌推广中的应用研究随着社交媒体的快速发展和普及，越来越多的品牌开始将其作为推广和营销工具的重要一环。
而社交媒体数据分析作为一种全新的营销手段，为品牌推广提供了强大的支持和帮助。
本文将对社交媒体数据分析在品牌推广中的应用进行研究和分析。
一、社交媒体的崛起与品牌推广的变革社交媒体的崛起给品牌推广带来了前所未有的机遇和挑战。
传统的品牌推广方式往往是通过电视、广播和报纸等媒体进行广告投放，而社交媒体的兴起让品牌能够更直接地接触到目标受众，并实现更个性化和精准的推广。
同时，社交媒体也使得用户产生了更多的UGC（用户生成内容），这为品牌推广提供了大量的有价值数据。
二、社交媒体数据分析的意义和价值社交媒体数据分析是指通过收集、整理和解释社交媒体平台上用户产生的海量数据，来获取用户喜好、行为特征和态度倾向等信息的过程。
社交媒体数据分析在品牌推广中有着重要的意义和价值。
首先，社交媒体数据分析可以帮助品牌了解目标受众的需求和喜好。
通过分析用户在社交媒体上的互动行为、关注点和参与度等指标，品牌可以更准确地把握目标受众的兴趣爱好和需求，从而制定更适合他们的推广策略。
其次，社交媒体数据分析可以帮助品牌发现潜在市场和机遇。
社交媒体平台上的用户活跃度很高，他们会在品牌的官方账号下留言、参与讨论和表达自己的意见。
通过对这些互动内容的分析，品牌可以获取到一些潜在市场的信息，发现用户的新需求和变化趋势，为品牌的创新和发展提供思路和方向。
再次，社交媒体数据分析可以帮助品牌评估推广效果和改进策略。
社交媒体平台提供了丰富的数据指标和分析工具，品牌可以通过对关键指标的监测和分析，了解自己的推广效果如何，从而调整和改进推广策略，提高广告投放的ROI（投资回报率）。
三、社交媒体数据分析的方法和技术社交媒体数据分析涉及到大数据挖掘、机器学习和自然语言处理等技术和方法。
以下是一些常用的社交媒体数据分析方法和技术：1. 文本情感分析：通过对社交媒体上的用户评论、留言和分享的文本进行情感分析，判断用户对品牌的态度和情感倾向，从而了解用户对品牌的喜爱度和推广效果。
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第１７卷第５期２０１５年１０月北京邮电大学学报（社会科学版）ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＳｏｃｉａｌＳｃｉｅｎｃｅｓＥｄｉｔｉｏｎ）Ｖｏｌ.１７，Ｎｏ.５Ｏｃｔ.２０１５收稿日期：２０１５-０７-２２基金项目：国家重点基础研究发展计划（９７３计划）重大课题项目（２０１３ＣＢ３２９６０４）；国家自然科学基金重点项目（７１２３１００２）；教育部博士点基金项目（２０１２０００５１１００１５）作者简介：张栋凯（１９９０-），男，山东莱州人，北京邮电大学经济管理学院２０１３级硕士研究生，主要研究方向为社交媒体与股市表现、互联网舆情管理。
上市企业社交媒体信息发布内容与其股票交易量的关系研究张栋凯，齐佳音（北京邮电大学经济管理学院，北京 １００８７６）摘 要：对１４２家标普５００成分企业在Ｔｗｉｔｔｅｒ上发布的信息进行语义分析，将其分为企业形象提升类信息与非形象提升类信息，实证分析了两类信息与企业股票交易量之间的相关关系，并检验了两类信息之间的交互作用，研究发现：企业形象提升类信息有效地提高了投资者的感知价值，降低了信息不对称程度，与股票交易量之间呈显著的正相关关系；非企业形象提升类信息多为中立信息，过多地占用了投资者处理企业形象提升类信息的注意力资源，不利于降低信息不对称程度，显著地削弱了企业形象提升类信息与股票交易量之间的正相关关系，并且与股票交易量之间呈显著的负相关关系。
关键词：股票交易量；社交媒体；信息内容；形象提升类信息；非形象提升类信息中图分类号：Ｆ８３１.５；Ｇ２０６.３ 文献标识码：Ａ文章编号：１００８-７７２９（２０１５）０５-００１２-１１一、引 言企业信息披露是影响其股票交易量的重要因素。
交易量反应体现的是在市场对信息进行吸收、消化过程中不同投资者之间对未来预期的不一致性［１］。
在社交媒体时代，信息的发布更加便捷，传播更加迅速，社交媒体所蕴含的社交关系网络为企业宣传自身形象提供了有力的载体，在实践中逐渐成为企业关键信息发布的重要渠道。
企业通过社交媒体发布的信息其内容是多种多样的，有的信息是为了宣传企业的形象，即企业形象提升类信息，包括企业的产品状况、获得的荣誉、承担的社会责任、经营与盈利状况等，有的信息并不是为了宣传企业形象，仅仅是企业对日常信息进行回复、企业转发或发布日常信息等，即非企业形象提升类信息，这两类信息构成了企业社交媒体信息发布的主体。
二、文献综述１.企业信息与股票交易量之间相关关系目前，已有的该类研究主要考察了企业发布的盈利等信息与其股票交易量之间的相关关系，如Ｋｉｍｅｔａｌ［２］研究了股票交易量与股价对于企业公告的反应，研究发现，投资者所拥有的企业信息的信息含量不同，导致了其不同的交易反应，交易量与投资者拥有的企业信息含量的差异程度呈正比例关系；Ｃｈａｅ［３］通过研究企业定期公告与非定期公告前后的股票交易量变动情况，考察了投资者如何对企业披露的信息进行反应，研究发现，定期公告前由于信息不对称问题的存在，股票交易量下降，定期公告·２１·张栋凯等：上市企业社交媒体信息发布内容与其股票交易量的关系研究后，信息不对称程度削弱，股票交易量提高；陈晓等［１］考察了超常交易量与年报信息之间的相关关系，研究发现：股市对于包括盈余信息在内的整体年报信息的反应显著，在公布日前后交易量有明显的增加；马金峰等［４］研究发现：与公告之前相比，信息性交易者与流动性交易者在公告之后的交易强度均提高。
综上所述，已有研究充分证实了企业信息与其股票交易量之间的相关关系，该类研究的逻辑在于，企业的信息披露会对信息不对称问题产生重要影响，进而会对投资者的股票交易行为产生影响。
该类研究目前已经比较成熟，研究的着眼点大多是传统的信息披露渠道，如企业公告、年报等，可观测的机会较少，其中存在的偶然性因素较多。
随着社交网络的发展，企业通过社交媒体发布各种类型的信息，包括形象提升类信息、非形象提升类信息，信息发布的数量有了较大提高，信息的传播也呈现截然不同的特点，现将重点研究在社交媒体平台上企业发布的不同类型信息与其股票交易量之间的相关关系。
２.社交媒体文本信息内容与股市表现之间相关关系目前，考察社交媒体文本信息内容与股市表现之间相关关系的研究，主要针对公众发布的文本信息内容，分析的侧重点在于公众发布的文本信息中所包含的情绪，如Ｂｏｌｌｅｎｅｔａｌ［５］分别度量了Ｔｗｉｔｔｅｒ文本信息的积极情绪与消极情绪以及六种情绪维度（包括平静、警惕、肯定、充满活力、友善、开心），考察了以上情绪状态变动是否可以预测道琼斯工业平均指数的价值变动，研究发现：引入情绪维度后，道琼斯工业平均指数的预测精度将会大幅度提升；Ｚｈａｎｇｅｔａｌ［６］从积极情绪（包括充满希望、开心）与消极情绪（包括恐惧、担忧、紧张、焦虑、失落）两个角度对Ｔｗｉｔｔｅｒ发布帖子进行语义分析，并进一步分析了这些情绪指标与股市指标之间的关系，研究发现：带有情绪色彩的ｔｗｅｅｔｓ所占比例与道琼斯指数、标准普尔５００指数和ＮＡＳＤＡＱ指数之间呈显著的负相关关系，而与芝加哥期权期货交易所市场波动性指数之间呈显著的正相关关系；Ｌｕｏｅｔａｌ［７］考察了社交媒体与企业股权价值之间的预测性关系，在语义分析方面，度量了正面与负面博客帖子的数量，研究发现：社交媒体的相关指标比传统的在线行为指标有更强的预测价值；Ｇｉｌｂｅｒｔｅｔａｌ［８］以博客为平台，提取了焦虑指数（包括焦虑、担忧、恐慌等情绪），研究发现：焦虑指数中包含了关于未来股市价格的信息，焦虑水平的提高可以预测到标普５００指数的下行压力；Ｔｉｒｕｎｉｌｌａｉｅｔａｌ［９］考察了用户创作内容与股市收益、风险以及股票交易量之间的关系，其中用户创作内容分为四个指标，在进行语义分析时，将用户创作内容分为正面、负面用户创作内容，研究发现：负面用户创作内容比正面用户创造内容更具有诊断意义，更值得企业管理层关注；程琬芸等［１０］以新浪微博为平台，考察了社交媒体的投资者涨跌情绪与证券市场指数之间的相关关系，研究发现：社交媒体的投资者涨跌情绪指数与证券市场指数收益之间呈正相关关系，与成交量之间同样呈正相关关系；Ｙｕｅｔａｌ［１１］考察了社交媒体与传统媒体对企业股权价值的影响，在文本语义分析过程中将情绪分为正面情绪与负面情绪，研究发现：与传统媒体相比，社交媒体的整体情绪对企业股市表现的影响更大，不同类型的社交媒体对企业股市表现的影响不同，正面情绪的博客帖子数量对企业股票收益率产生了较强的正面影响，而负面情绪的论坛帖子数量对企业股票收益率产生了较强的负面影响。
综上所述，已有研究在社交媒体文本信息语义分析方面进行了积极的探索，研究的对象主要集中在社交媒体上的公众群体，较少涉及到企业群体，此外，已有研究在进行语义分析的过程中，大致将公众的情绪分为两类，第一类是度量公众积极（正面、乐观）与消极（负面、悲观）情绪；第二类是进一步对第一类的情绪进行细分，如将积极情绪分为充满希望、开心等，将消极情绪分为恐惧、担忧、紧张等。
目前，关于企业社交媒体文本信息的语义分析很少，而企业群体文本信息语义分析的侧重点与公众群体截然不同，本研究将在这一领域进行积极的尝试与探索。
三、理论分析与研究假设１.企业形象提升类信息与股票交易量根据信号理论，企业形象是消费者做出价值判断的重要信号，它能够对消费者的感知价值产生正·３１·向的影响［１２］。
企业在社交媒体上发布的形象提升类信息是一种积极的信号，这类信息的传播不仅会对企业产品市场消费者的感知价值产生正向影响，而且也会对资本市场投资者的感知价值产生正向影响。
企业发布的形象提升类信息越多，越有助于树立企业在投资者心中的良好形象，增强投资者对企业的信心，并可以有效降低投资者的信息不对称程度，信息不对称的程度越低，股票交易量越大［１３］，这是因为，逆向选择与信息不对称密切相关，由于担心信息不对称下的逆向选择问题，流动性交易者会避免股票交易［３］。
基于以上分析，本研究提出如下假设。
假设１：企业社交媒体发布的形象提升类信息数量与其股票交易量之间呈正相关关系。
２.非企业形象提升类信息的调节效应在市场营销领域，Ｔａｎｇｅｔａｌ［１４］认为，无关紧要的、中立的用户创作内容会削弱消费者处理正面用户创作内容的动机与能力，削弱正面用户创作内容对企业产品销量的正面效应。
与此相类似，本研究中的非企业形象提升类信息主要包括企业对日常信息的回复、企业转发或发布的日常信息等，该类信息的内容多是中立的，并且发布的数量往往比形象提升类信息的数量多。
数量较大的非形象提升类信息会造成投资者筛选形象提升类信息的时间成本增加，削弱投资者处理形象提升类信息的动机与能力，占用投资者处理形象提升类信息的注意力资源。
由于投资者的注意力和信息处理能力均有限［１５］，有限注意是环境中可获取的大量信息以及信息处理能力限制的必然结果［１６］，因此，投资者用于处理形象提升类信息的注意力资源将会匮乏，导致其处理形象提升类信息的能力下降，很有可能加剧投资者的信息不对称问题，造成投资者感知价值降低，对企业基本状况分析、判断的难度增大，投资者很有可能减少对企业股票的购买，从而削弱形象提升类信息与股票交易量之间的正相关关系。
基于以上分析，本研究提出如下假设。
假设２：企业社交媒体发布的非形象提升类信息会削弱形象提升类信息与股票交易量之间的正相关关系。
３.非企业形象提升类信息与股票交易量非企业形象提升类信息不包含企业的关键信息。
企业在社交媒体平台上发布的非企业形象提升类信息数量越大，投资者在搜集企业信息的过程中越有可能找不到想要的信息，从而引发信息焦虑［１７］。
投资者的信息焦虑情绪可能会借助社交媒体这一平台快速蔓延，个体的信息焦虑很可能转变为群体的信息焦虑，投资者群体对企业的认知观点很容易出现负面极化，降低其对企业未来盈利的预期与信心，不利于提高企业股票交易量。
基于以上分析，本研究提出如下假设。
假设３：企业社交媒体发布的非形象提升类信息数量与其股票交易量之间呈负相关关系。
综上所述，本研究得出如图１所示的概念模型图。
图1 企业社交媒体信息的股票交易量反应机制四、研究方法设计１.样本选择与数据来源以标普５００成分企业为研究对象，样本的时间区间从２０１３年１月１日到２０１３年７月３１日。
首先筛选出样本时间区间内２１７家在Ｔｗｉｔｔｅｒ上发布过ｔｗｅｅｔｓ的标普５００成分企业；接着将样本时间区间内上述２１７家企业中的Ｔｗｉｔｔｅｒ数据在某种程度上缺失较多的企业以及企业股市数据未收集到的这两类企业剔除掉，剩下１７１家Ｔｗｉｔｔｅｒ数据相对比较充足的企业且这些企业大多数的股市数据能够收集到；然后·４１·北京邮电大学学报（社会科学版）２０１５年第５期为了降低缺失值造成的影响，进一步剔除了这１７１家企业中数据仍然存在缺失值的部分企业；最后，样本中剩余１４２家企业。