AI செண்டிமெண்ட் பகுப்பாய்வு: கிரிப்டோ ட்விட்டர் 2026 ஐ டிகோடிங் செய்தல்

நிர்வாகச் சுருக்கம்: கிரிப்டோவில், "செண்டிமெண்ட்" (உணர்வு) பெரும்பாலும் அடிப்படைகளை விட விலையை அதிகம் இயக்குகிறது. எலோன் மஸ்க் ட்வீட் செய்தால், Dogecoin நகர்கிறது. ஆனால் கைமுறையாக ஸ்க்ரோலிங் செய்வதை நம்புவது சாத்தியமற்றது. 2026 இல், முழு "Crypto Twitter" ஃபயர்ஹோஸையும் உட்கொள்ள LLMகளைப் பயன்படுத்துகிறோம், ஒவ்வொரு பணக்குறியீட்டிற்கும் (cashtag) நிகழ்நேரத்தில் எண் "Bullish/Bearish" மதிப்பெண்ணை வழங்குகிறோம்.

---

1. அறிமுகம்: வாய்மொழி ஆர்டர் புத்தகம்

"உண்மையான" ஆர்டர் புத்தகம் Binance இல் இல்லை. அது X (முன்னர் ட்விட்டர்) இல் உள்ளது. ஒரு பயனர் வாங்குவதற்கு முன், அவர்கள் ட்வீட் செய்கிறார்கள். அவர்கள் விற்பதற்கு முன், அவர்கள் FUD செய்கிறார்கள். ட்வீட்களைப் படிக்கும் AI திறம்பட நோக்கத்தைப் (Intent) படிக்கிறது.

2. முக்கிய பகுப்பாய்வு: NLP நுட்பங்கள்

2.1 VADER vs. BERT vs. LLM

• VADER (2016): எளிய சொற்களஞ்சியம். "Good" = +1. கிண்டலில் தோல்வியடைந்தது.
• BERT (2020): சூழலை அறிந்தவர். சிறந்தது, ஆனால் "Crypto Slang" ஐத் தவறவிட்டது.
• Crypto-LLM (2026): மில்லியன் கணக்கான ட்வீட்களில் நன்றாக டியூன் செய்யப்பட்டுள்ளது. "Moon" நேர்மறையானது, "Rekt" எதிர்மறையானது மற்றும் "HODL" பயத்தைக் குறிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்கிறது.

2.2 "செல்வாக்குமிக்கவர் வெயிட்டேஜ்" அல்காரிதம்

எல்லா ட்வீட்களும் சமமானவை அல்ல.

• சீரற்ற போட் ட்வீட் (weight = 0.01).
• Vitalik Buterin ட்வீட் (weight = 100.0).
• எங்கள் அல்காரிதம் 10,000 செல்வாக்கு செலுத்துபவர்களின் வரலாற்றுத் துல்லியத்தைக் கண்காணிக்கிறது.

3. தொழில்நுட்பச் செயலாக்கம்: ஸ்கிராப்பர் போட் (The Scraper Bot)

நாங்கள் snscrape (அல்லது X API v2) ஐப் பயன்படுத்துகிறோம்.

# 2026 Sentiment Scraper
from transformers import pipeline
import tweepy

# Load FinBERT (Financial Sentiment Model)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # Filter spam
        if tweet.is_bot: continue
        
        # Analyze
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # Apply Influencer Weight
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

4. சவால்கள் & அபாயங்கள்: போட் பண்ணைகள் (Bot Farms)

செண்டிமெண்ட் பகுப்பாய்வின் முக்கிய எதிரி Sybil Attacks. ஒரு மோசடி டோக்கன் டெவ் ஒரு போட் பண்ணைக்கு "$SCAMCOIN to the moon!" என்று 10,000 முறை ட்வீட் செய்ய பணம் கொடுக்கலாம்.

• தீர்வு: போட் கண்டறிதல் வகைப்படுத்திகள். 30 நாட்களுக்கு முன்பு உருவாக்கப்பட்ட கணக்குகள் அல்லது பொதுவான PFPகளைக் கொண்ட கணக்குகளை நாங்கள் புறக்கணிப்போம்.

5. எதிர்காலக் கண்ணோட்டம்: வீடியோ செண்டிமெண்ட்

2027 க்குள், உரை இரண்டாம் நிலையாக இருக்கும். ஆல்பா வீடியோவில் இருக்கும். நம்பிக்கை அல்லது ஏமாற்றத்தைக் கண்டறிய, டிரான்ஸ்கிரிப்ட் மட்டுமல்லாமல், செல்வாக்கு செலுத்துபவரின் குரல் தொனி மற்றும் முக மைக்ரோ எக்ஸ்பிரஷன்களை மாதிரிகள் ஆய்வு செய்யும்.

6. அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள்

1. இது சிறிய தொப்பிகளில் (small caps) வேலை செய்யுமா? ஆம். உண்மையில், இது Memecoins இல் சிறப்பாக செயல்படுகிறது, ஏனெனில் அவற்றுக்கு 0 அடிப்படைகள் உள்ளன. செண்டிமெண்ட் மட்டுமே இயக்கி.

2. இதற்கு நான் ChatGPT ஐப் பயன்படுத்தலாமா? ஆம், நீங்கள் ட்வீட்களை ChatGPT இல் ஒட்டலாம், ஆனால் அதிவேக வர்த்தகத்திற்கு, இது மிகவும் மெதுவாகவும் விலை உயர்ந்ததாகவும் இருக்கிறது. உங்களுக்கு உள்ளூர் மாதிரி தேவை.

3. இது சட்டப்பூர்வமானதா? பொதுத் தரவை ஸ்கிராப் செய்வது சட்டப்பூர்வமானது. உணர்வை (pumping) கையாள போட்களை உருவாக்குவது சட்டவிரோதமானது.