Yapay Zeka Duygu Analizi: Kripto Twitter'ı Çözmek

Yönetici Özeti: Kriptoda, "Duygu" genellikle fiyatı temel verilerden daha fazla yönlendirir. Elon Musk tweet atarsa, Dogecoin hareket eder. Ancak manuel kaydırmaya güvenmek imkansızdır. 2026'da, tüm "Kripto Twitter" yangın hortumunu almak ve her bir cashtag'e gerçek zamanlı olarak sayısal bir "Boğa/Ayı" puanı atamak için Yüksek Lisans Programlarını kullanıyoruz.

---

1. Giriş: Sözlü Emir Defteri

"Gerçek" Emir Defteri Binance'te değil. X'te (eski adıyla Twitter). Bir kullanıcı satın almadan önce tweet atar. Satmadan önce FUD yaparlar. Tweetleri okuyan bir yapay zeka, etkili bir şekilde Niyeti okur.

2. Temel Analiz: NLP Teknikleri

2.1 VADER vs. BERT vs. LLM

• VADER (2016): Basit sözlük. "İyi" = +1. İğnelemede başarısız oldu.
• BERT (2020): Bağlamın farkında. Daha iyi, ancak "Kripto Argosunu" kaçırdı.
• Kripto-LLM (2026): Milyonlarca tweet üzerinde ince ayar yapıldı. "Moon"un olumlu, "Rekt"in olumsuz olduğunu ve "HODL"ın korku anlamına geldiğini anlar.

2.2 "Etkileyici Ağırlıklandırma" algoritması

Tüm tweetler eşit değildir.

• Rastgele Bot Tweeti (ağırlık = 0.01).
• Vitalik Buterin Tweeti (ağırlık = 100.0).
• Algoritmamız 10.000 etkileyicinin tarihsel doğruluğunu takip eder. Bir hesabın gönderdiği çağrılar genellikle bir pompalamaya yol açarsa, "Güvenilirlik Puanı" artar.

3. Teknik Uygulama: Kazıyıcı Bot

Bir Hugging Face boru hattına bağlı snscrape (veya X API v2) kullanıyoruz.

# 2026 Duygu Kazıyıcı
from transformers import pipeline
import tweepy

# FinBERT Yükle (Finansal Duygu Modeli)
nlp = pipeline("sentiment-analysis", model="ProsusAI/finbert")

def analyze_cashtag(cashtag):
    tweets = get_tweets(cashtag, limit=1000)
    sentiment_score = 0
    
    for tweet in tweets:
        # Spam filtrele
        if tweet.is_bot: continue
        
        # Analiz et
        result = nlp(tweet.text)[0]
        score = result['score'] if result['label'] == 'positive' else -result['score']
        
        # Etkileyici Ağırlığını Uygula
        weight = get_influencer_weight(tweet.user_id)
        sentiment_score += score * weight
        
    return sentiment_score

# Çıktı: $BTC Duygusu: +0.85 (Güçlü Al)

4. Zorluklar ve Riskler: Bot Çiftlikleri

Duygu Analizinin ana düşmanı Sybil Saldırılarıdır. Bir dolandırıcılık token geliştiricisi, 10.000 kez "$SCAMCOIN to the moon!" diye tweet atması için bir bot çiftliğine ödeme yapabilir.

• Çözüm: Bot Tespit Sınıflandırıcıları. < 30 gün önce oluşturulan veya genel profil resimlerine sahip hesapları yok sayıyoruz.

5. Gelecek Görünümü: Video Duygusu

2027'ye gelindiğinde metin ikincil olacak. Alfa Video'da olacak. Modeller TikTok ve YouTube'u tarayacak, sadece transkripti değil, aynı zamanda güven veya aldatmacayı tespit etmek için etkileyicinin ses tonunu ve yüz mikro ifadelerini de analiz edecek.

6. SSS: Duygu Ticareti

1. Küçük büyük harflerde çalışır mı? Evet. Aslında, Memecoin'lerde daha iyi çalışır çünkü 0 temelleri vardır. Duygu tek sürücüdür.

2. Bunun için ChatGPT kullanabilir miyim? Evet, tweetleri ChatGPT'ye yapıştırabilirsiniz, ancak yüksek frekanslı ticaret için çok yavaş ve pahalıdır. Yerel, damıtılmış bir modele ihtiyacınız var.

3. Reddit ne olacak? r/CryptoCurrency'yi de tarıyoruz, ancak Twitter'a kıyasla gecikmeli bir gösterge olma eğilimindedir.

4. Bu yasal mı? Halka açık verileri kazımak yasaldır. Duyguyu manipüle etmek (pompalamak) için botlar oluşturmak yasa dışıdır.

5. Tepki ne kadar hızlı? Botlarımız, önemli bir duygu değişiminden sonraki 500 ms içinde işlem gerçekleştirir.