從數據分析美國主流媒體是否看漲比特幣 | 烤仔星選_USD

來源/LongHash隨著比特幣從一種小眾的亞文化發展為一種全球性的金融現象，主流媒體渠道都在研究什么是加密貨幣，他們究竟該如何報道它。結果并不總是美好的，尤其是在兩者最初交會的時候。加密支持者經常抱怨媒體的偏見。舉個例子，在一個2018年的reddit帖子中，發帖者主張稱媒體對比特幣有偏見，帖子里的所有評論都表示贊同。同年還有一個很長的討論比特幣的帖子，帖子里的大多數評論者表示存在針對比特幣的偏見。當然，要找到媒體對比特幣的負面報道例子并不難。但是媒體真的對比特幣存在偏見嗎？其報道是否與公眾的興趣脫節了？是否有一部分媒體看好？為了找出真相，LongHash深入研究了主流媒體幾年來的報道史。關于數據集

我們使用的數據集包含了2016年1月至2017年4月期間26家不同的高知名度媒體發布的260萬篇文章、新聞。這些媒體包括CNN和CNBC等主要新聞網絡，《紐約時報》和《華盛頓郵報》等主要報紙，以及雜志和Wired、TechCrunch、Gizmodo、Vice和Mashable等各種熱門新聞網站。這次的數據集并不包括主要報道加密技術的媒體。媒體對比特幣的報道力度有多大？

Web3短視頻平臺Cheelee完成1000萬美元融資:6月15日消息，Web3短視頻平臺Cheelee完成1000萬美元融資，VCSILA參投（未來代幣協議SAFT形式），新資金將用于加速旗下垂直視頻社交網絡應用的開發和營銷推廣工作。

此前消息，Web3視頻社交平臺Cheelee完成800萬美元股權融資，美國投資基金Veligera Capital、阿聯酋Infinity Technology Fund、以及VCSILA等參投，該公司還獲得了130萬美元VC基金撥款支持。[2023/6/15 21:38:04]

在數據集覆蓋的260多萬篇文章中，有3580篇在標題中提到了比特幣。雖然這個比例看起來微不足道，但必須注意的是我們的數據集包含了涉及方方面面的文章。舉個例子，與“美元”和“以太坊”相比，比特幣的報道力度似乎已經相當不錯了。不出所料，我們的分析發現，對比特幣的報道力度與比特幣的價格走勢有著緊密的關聯。根據皮爾遜相關性分析，2017年，媒體報道力度隨著幣價的飆升一路升級。在數據集所覆蓋的時間段內，每天的比特幣報道數量與BTC價格呈現適度的相關性。皮爾遜相關性得分范圍為1到-1，即從完全正相關到完全負相關。不過如果我們把這些數據繪制成圖表，我們可以看到，即使在2017年牛市之后，比特幣的價格一度劇烈波動，但媒體的報道力度卻下降到了牛市前的水平。2019年年中的另一次價格暴漲同樣沒能引發媒體的興趣。

幣安地址持有約144億枚BUSD，7天內凈流出超8140萬枚:2月13日消息，Nansen數據顯示，目前BUSD總市值160億美元，排名穩定幣第三。大約90%（144億美元）的BUSD由幣安地址持有。其中過去7天內幣安凈流出超8140萬枚BUSD。此外，Jump Trading某地址在過去7天內從交易所凈提取5780萬枚BUSD，該地址仍持有1880萬枚BUSD。

據金色財經此前報道，據知情人士透露，穩定幣發行商Paxos因BUSD相關問題將面臨美國證券交易委員會（SEC）的訴訟。美SEC執法人員已向Paxos發布“韋爾斯通知”（Wells notice），告知可能的執法行動，表示Paxos發行和上市的BUSD是一種未注冊的證券，計劃起訴Paxos違反投資者保護法，并可能采取強制行動。

Paxos發言人拒絕置評，SEC沒有回復置評請求。幣安在聲明中稱，“BUSD由Paxos發行和擁有，它只授權其品牌。我們將繼續監測相關情況。”

據悉，“韋爾斯通知”是美國SEC對在美上市公司進行民事訴訟前發出的非正式提醒，接到通知的上市公司可以在收到正式訴訟前跟SEC進行溝通和協商。[2023/2/13 12:03:30]

貝萊德推出元宇宙平臺交易基金“iShares Metaverse UCITS” ETF:金色財經報道，資產管理巨頭貝萊德（BlackRock）宣布推出元宇宙交易平臺基金“iShares Metaverse UCITS” ETF，該 ETF 將追蹤STOXX Global Metaverse Index指數，并使用EconSight專利數據分析來識別市場領導者、創新者和元宇宙技術領域的專業公司，涉及與元宇宙相關的數字市場、游戲、醫療保健、制造業、軟硬件等領域。

貝萊德ETF產品策略師Omar Mouft表示，該公司將元宇宙視為全球通信和連接的下一個飛躍，有可能徹底改變許多領域和流程，重塑社會的方方面面。[2022/12/10 21:34:38]

當我們將媒體報道趨勢與同期“比特幣”的谷歌趨勢搜索數據進行比對時，我們發現它們的相關性非常緊密—0.88，非常強的正相關性。但存在相關性并不一定能告訴我們什么因果關系。有可能媒體的炒作是谷歌搜索趨勢的主要驅動力，也有可能是公眾對比特幣信息的需求推動了媒體的報道。不過當我們使用完全相同的日期將數據排開時，我們發現搜索興趣往往會在主流媒體報道之前激增。

FTX的TRX現報價0.296美元，溢價率超400%:金色財經報道，據FTX官網行情顯示，TRX現報價0.296美元，最高一度漲至2.5美元高位，24小時漲幅354%。據CMC行情數據顯示，TRX現報價0.0568美元，24小時跌幅為7.3%。目前TRX在FTX的價格與其它交易平臺的價格相比溢價約為421%。

金色財經此前報道，孫宇晨在推特上表示，FTX已恢復TRX交易并正在恢復提款功能。[2022/11/10 12:44:41]

換句話說：主流媒體的報道似乎是跟著公眾對比特幣故事的需求走的。當然，并不是所有的媒體都以同樣的方式報道比特幣。我們分析了每個媒體的所有文章，以確定其總報道中專門報道比特幣的比例。我們的發現并不特別令人驚訝。CNBC是榜單上最專注于金融的媒體，其專門報道比特幣的文章比例最高。緊隨其后的是專注于科技的博客Gizmodo，Wired和TechCrunch。CNN和《紐約時報》等主流媒體則處于中間位置。TMZ和Refinery29等網站并沒有花太多時間在比特幣上，這是有道理的—它們的目的不是提供全面的金融報道。

安全團隊：項目Victor the Fortune遭閃電貸攻擊，攻擊者已獲利約5.8萬美元:10月27日消息，據CertiK監測顯示，項目Victor the Fortune遭閃電貸攻擊，攻擊者已獲利約5.8萬美元，耗盡了流動資金池。提醒用戶保持警惕。[2022/10/27 11:49:21]

媒體對比特幣的報道有多客觀？

當然，比特幣什么時候被報道，報道力度有多大，都只是故事的一部分。更重要的問題是，比特幣是如何被報道的。媒體確實對比特幣抱有偏見嗎？為了找出答案，我們通過兩種不同的情感分析工具—VADER和TextBlob—對3500多篇比特幣文章進行了分析。雖然它們的運行方式略有不同，但主要都是通過拆解措詞來分析情感。兩者都以同樣的方式輸出結果：每篇文章的得分在-1和1之間。例如，在TextBlob輸入一句話：“今天棒極了，我愛它！”結果是0.71分；“多么可怕的一天，我討厭它！”得到的分數是-1。雖然這種機器評估遠非完美，但它可以讓我們了解書面文本的情緒，而不必單獨閱讀和評估成千上萬的文章。TextBlob還會嘗試評估文章的主觀性，在0和1之間進行打分。當我們通過這兩個工具來運行比特幣相關的報道文本時，它們的評分完全不同，但都沒有發現對比特幣有負面偏見的證據。VADER的分析結果提供了一個廣泛的分數范圍—每個點代表一篇文章的分數—但最大的集群落在圖的上半部分，接近1而不是-1。

TextBlob的情緒分析生成的分數范圍要窄得多，但總體趨勢相同，情緒更傾向于正面而非負面。

TextBlob還發現，大多數文章往往介于主觀性和客觀性之間，盡管肯定有一些非常主觀的離群值。

我們還查看了各媒體的情緒評分，以了解特定媒體是否存在看好或唱衰比特幣的傾向。在這項分析中，我們參考的是每個媒體發表的所有比特幣文章的平均情緒得分，因此我們最終只采納了發布了至少20篇以比特幣為中心的文章的媒體數據。雖然VADER和TextBlob在具體細節上存在很多分歧，但我們依舊可以看到，在這兩項評估中，所有媒體的平均得分都是正面的。根據這兩個工具，TechCrunch、Vox和《紐約時報》都屬于最看好比特幣的媒體。路透社和Axios在這兩項分析中的得分都接近底部，但沒有一家跌破零，因此至少根據我們的分析來看，給任何一家媒體貼上唱衰比特幣的標簽都是不公平的。

TextBlob的主觀性分析也很值得一看，雖然分數同樣相當接近。正如人們所預料的那樣，重視客觀性的傳統新聞機構得分較低—他們更客觀。基于互聯網的新媒體，如Mashable、Vice、Vox和Gizmodo則落在了更主觀的一邊。

那么，媒體真的對比特幣有偏見嗎？

在我們的分析中，我們沒有發現任何主流媒體對比特幣有偏見的證據。數據顯示，媒體的報道力度會緊跟公眾對比特幣信息的需求。兩種情緒分析工具都沒有發現任何定期報道比特幣的媒體有任何針對比特幣的證據。當然，這些結論也存在一定的限制。數據覆蓋的范圍雖大，但仍然是有限的。它只囊括了26家媒體，參考的時間范圍只有幾年，但還有更多的媒體在寫關于比特幣的文章。基于機器的情感分析遠非完美，而且還有其他自然語言處理工具，如果應用于這個相同的數據集，可能會產生與TextBlob和VADER不同的結果。人類本身合理的批判思維依舊是評估任何加密新聞文章的最好方法。但下次當你看到一篇文章指責主流媒體都唱衰比特幣時，你大可不必為此費神了。雖然肯定有一些持負面看法的人，但總體看來，媒體其實是相當看好比特幣的。LongHash，用數據讀懂區塊鏈。

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