Cara penghitungannya
Empat langkah dari sebuah artikel hingga angka di halaman utama.
Singkatnya
Crypto Attention adalah pelacak nada berita kripto: ia membaca feed RSS domain kripto, kantor berita, dan blog proyek, dan diperbarui sepanjang hari.
Berita adalah sekumpulan artikel dari domain yang berbeda tentang kabar yang sama; Crypto Attention mengelompokkannya secara otomatis dan memilah berita ke dalam topik.
Indeks nada adalah angka dari 0 hingga 100 untuk suatu periode, biasanya 24 jam terakhir: 50 + 50 × (positif − negatif) / (positif + negatif), dengan positif dan negatif adalah pangsa artikel yang dinilai demikian oleh model bahasa; artikel netral tidak dihitung.
50 berarti liputan positif dan negatif seimbang, di atas 55 liputan condong positif dan di bawah 45 condong negatif; level biasanya adalah rata-rata indeks harian selama 30 hari penuh terakhir.
Indeks ini menggambarkan cara media menulis, bukan apa yang akan terjadi pada harga; ini bukan saran investasi.
Domain
Feed RSS dari domain kripto, kantor berita, redaksi, dan blog proyek, sebagian besar berbahasa Inggris. Halaman utama menyebutkan berapa domain yang dibaca hari ini. Setiap feed diperiksa menurut jadwalnya sendiri; feed yang gagal lebih dari sehari dinonaktifkan.
Kami menyimpan judul, tautan, dan tanggal. Teks artikel tidak pernah dimuat ulang; tautannya mengarah ke domain.
Berita
Berita adalah sekumpulan artikel dari domain yang berbeda tentang kabar yang sama. Artikel dikelompokkan secara otomatis menurut isinya; satu domain yang mengulang dirinya sendiri tidak pernah membentuk sebuah berita.
Berita dipilah ke dalam topik kripto, yaitu semesta situs ini; di halaman semesta, setiap petak peta adalah salah satu beritanya yang paling ramai, dengan ukuran sesuai perhatiannya.
Ringkasan singkat “Apa yang terjadi” di halaman semesta ditulis oleh model bahasa hanya dari judul, jumlah domain, dan nada berita semesta itu yang paling banyak diliput. Ringkasan diperiksa setiap dua jam dan ditulis ulang hanya jika berita-berita itu cukup banyak berubah; ringkasan tidak menambahkan apa pun yang tidak disebut judulnya.
Skor perhatian
Perhatian adalah seberapa ramai sebuah berita sedang dibicarakan media saat ini, sebagai angka dari 0 hingga 100. Skor ini hanya mengukur liputan berita: bukan harga, bukan volume perdagangan, bukan keramaian media sosial. Berita di tabel diurutkan menurut skor ini.
Ada tiga hal yang membentuknya. Jangkauan: setiap artikel tentang berita itu dihitung, tetapi artikel dari domain yang lebih berbobot dihitung lebih besar daripada artikel dari domain yang lebih ringan, dan artikel baru lebih besar daripada yang lama; bobot artikel berkurang separuh kira-kira setiap 5,5 jam. Sebaran: berapa banyak domain berbeda yang memuat berita itu, karena berita yang diangkat banyak domain sudah menyebar, sedangkan yang tidak diulang siapa pun belum. Kecepatan: apakah liputan sedang menguat atau memudar, dari artikel 6 jam terakhir dibandingkan 18 jam sebelumnya.
Jangkauan menjadi dasar; sebaran dan kecepatan menyesuaikannya dan tidak dapat menggantikannya, sehingga berita yang hanya disebut dua kali tidak pernah terbaca sebagai sinyal kuat. Dalam angka: ln(1 + jangkauan) × (1 + 0,18 × sebaran + 0,18 × kecepatan). Sebaran adalah logaritma natural dari jumlah domain yang memuat berita itu; kecepatan adalah logaritma rasio antara laju artikel per jam selama 6 jam terakhir dan selama 18 jam sebelumnya (masing-masing ditambah satu), dibatasi antara −0,6 dan 1,2. Hasilnya ditempatkan pada skala sehingga 4,5 terbaca sebagai 100, dan tidak ada yang ditampilkan di bawah 0 atau di atas 100. Kolom Tren (naik, stabil, memudar) menampilkan bagian kecepatan secara terpisah.
Skalanya tetap: level acuan yang konstan dihitung sebagai 100, bukan berita paling ramai hari itu. Jadi aktivitas yang sama mendapat skor yang sama hari ini dan besok, dan skor dari hari yang berbeda dapat dibandingkan. Konstanta itu adalah pilihan kalibrasi, bukan hasil pengukuran, sehingga berita paling ramai pun biasanya mendapat skor di bawah 100.
Pangsa perhatian harian, yang ditampilkan di feed dan API, adalah angka yang berbeda: jangkauan sebuah berita dibagi jangkauan semua berita dalam 24 jam terakhir. Skor menunjukkan seberapa ramai sebuah berita; pangsa menunjukkan seberapa besar bagiannya dari semua yang sedang dibaca, yang membedakan berita saat seluruh siklus berita sedang ramai dan semuanya mendapat skor tinggi.
Skor ini menggambarkan seberapa banyak media menulis tentang sebuah berita, bukan apakah kabarnya baik atau buruk, dan bukan apa yang akan terjadi pada harga. Ini bukan saran investasi.
Nada
Model bahasa memberi label positif, netral, atau negatif pada setiap artikel berbahasa Inggris, menurut cara artikel itu membingkai kabar bagi pasar.
Model tidak menebak: jika jawabannya gagal divalidasi, artikel itu tetap tanpa label dan tidak dihitung dalam nada sampai dinilai lagi.
Indeks suasana
Indeks nada bersih dari 0 hingga 100 selama 24 jam terakhir: 50 + 50 × (positif − negatif) / (positif + negatif). Artikel netral tidak dihitung, jadi 50 berarti positif dan negatif seimbang, 100 berarti setiap artikel yang dinilai dan memiliki arah adalah positif, dan 0 berarti semuanya negatif.
Zona: 0–24 sangat negatif, 25–44 negatif, 45–55 netral, 56–75 positif, 76–100 sangat positif. Indeks dibandingkan dengan level biasanya, yaitu rata-rata indeks harian selama 30 hari penuh terakhir. Indeks ini menggambarkan cara media menulis, bukan apa yang harus dilakukan.
Peringkat domain
Untuk setiap domain, kami mengambil artikel kriptonya selama 30 hari terakhir, hanya yang dimasukkan model ke salah satu topik semesta, lalu menghitung indeks nada bersih yang sama: 50 + 50 × (positif − negatif) / (positif + negatif). Beberapa feed dari satu domain (misalnya rss.nytimes.com dan nytimes.com) dijumlahkan.
Sebuah domain masuk peringkat setelah memiliki setidaknya 50 artikel yang dinilai dalam periode itu. Selama pengumpulan data belum berumur 30 hari dan terlalu sedikit domain yang mencapainya, ambang batasnya diturunkan, tetapi tidak pernah di bawah 20 artikel; ambang yang dipakai dan periode sebenarnya selalu disebutkan di bawah tabel.
Peringkat ini menggambarkan nada artikel sebagaimana dibaca model, bukan kualitas, keandalan, atau bias sebuah domain: domain yang lebih banyak menulis tentang reli dan peluncuran mendapat skor lebih tinggi, sedangkan yang lebih banyak menulis tentang peretasan dan gugatan mendapat skor lebih rendah.
Peta dunia
Saat menilai nada, model juga menyebutkan negara yang menjadi pokok sebuah artikel: subjek utama berita atau tempat kejadiannya, hingga tiga per artikel, sebagai kode ISO 3166-1. Tidak ada negara yang ditetapkan jika negara itu hanya disebut sepintas, jika kabarnya tentang pasar secara keseluruhan, Uni Eropa, atau satu kawasan utuh, atau, untuk kripto, jika beritanya tidak menyangkut regulator, undang-undang, pengadilan, atau perusahaan yang tunduk pada aturan negara itu.
Untuk setiap negara, kami menghitung indeks nada bersih yang sama dari artikel kripto yang dimasukkan model ke salah satu topik semesta. Artikel tentang dua negara dihitung untuk keduanya. Negara dengan kurang dari 10 artikel dalam periode itu diberi arsiran: di sana satu berita saja terlalu berpengaruh. Negara dicatat sejak hari peluncuran peta; artikel yang lebih lama belum dinilai ulang.
Wilayah tanpa kode ISO 3166 tidak pernah diwarnai.
Korelasi BTC
Korelasi BTC di Pro adalah koefisien Pearson antara indeks nada dan perubahan harga BTC selama periode yang dipilih, dengan nada digeser hingga sehari ke depan atau ke belakang. Kami menampilkan pergeseran saat keduanya paling cocok. Jika titik bersamanya terlalu sedikit, tertulis "data belum cukup"; jika |r| di bawah 0,2, atau tidak lebih dari yang dihasilkan kebetulan pada sampel sebesar itu, tertulis "hampir tidak ada kaitan". Ini menggambarkan masa lalu, bukan prakiraan harga.