Der wachsende Einfluss von Social Media in der Finanzwelt birgt Chancen und Risiken: Einerseits demokratisiert er den Zugang zu Finanzinformationen und ermöglicht es einem breiteren Publikum, sich mit Finanzthemen und -beratung auseinanderzusetzen; andererseits begünstigt er potenzielle Risiken und Betrugsfälle wie Fehlinformationen und Marktmanipulationen. Diese Risiken werden durch die Anonymität sozialer Netzwerke, fehlende Regulierung und die soziale Dynamik, die eine rasche Verbreitung von Informationen begünstigt, noch verstärkt.
Besonders interessant für die Forschung ist das Crowd Sentiment, also die kollektiven Meinungen und emotionalen Zustände, die über Social-Media-Beiträge vermittelt werden und oft die Einstellung zu bestimmten Vermögenswerten widerspiegeln. Das Crowd-Sentiment wird weithin als Indikator für die Marktstimmung angesehen und aufgrund ihrer Vorhersagekraft ist die Stimmung der Masse u.a. zu einem wichtigen emotionalen Impulsgeber für Privatanleger geworden. Unternehmen hingegen müssen die Stimmung in den sozialen Medien verstehen und steuern, da sie sich erheblich auf ihren Aktienwert auswirken kann. Eine wichtige Rolle in diesen Dynamiken spielen „Finfluencer“ – mit ihrer Online-Präsenz können sie als Meinungsführer die finanziellen Perspektiven und Entscheidungen anderer beeinflussen.
Die Studie von WiSo-Professor Detlef Schoder und den WiSo-Wissenschaftlern Oliver Rath, Frederic Haase und Jonas Krauß beantwortet die folgenden zwei Fragestellungen:
- Frage 1: Kann die Stimmung von Finfluencern das Crowd-Sentiment der Masse in sozialen Medien im Finanzbereich vorhersagen?
- Frage 2: Unter welchen Bedingungen hat die Stimmung von Finfluencern eine erhöhte Vorhersagekraft für das Crowd-Sentiment in sozialen Medien im Finanzbereich?
Die Studie analysiert 80 Millionen Beiträge zu Aktien und Kryptowährungen und gruppiert die Akteure nach ihrem Potenzial in sozialen Netzwerken, um zwischen denen mit Einflusspotenzial und der breiteren Masse zu unterscheiden. Die Autoren erstellen Zeitreihen zur Stimmung unter Verwendung von Transformer-basierten Modellen für beide Gruppen und wenden Panel-Vektor-Fehlerkorrekturmodelle (PVECMs) an, um deren Beziehung zu untersuchen.
Die Erkenntnisse der Studie tragen zu den Bereichen Information Systems (IS) und Marketingforschung bei, indem sie die Rolle von Social-Media-Influencern (SMIs) in Kontexten außerhalb des traditionellen Verbrauchermarketings untersuchen. Die Ergebnisse der Studie haben erhebliche Auswirkungen auf Regulierungsbehörden, Unternehmen, Social-Media-Plattformen und Investoren und unterstützen die Entwicklung von Regulierungsrahmen, Marketingstrategien, Plattformrichtlinien und Investitionsentscheidungen.