A era de um mercado social

O crescimento e a expansão das redes sociais trouxe novas formas de interação entre os seres humanos que se repercutem na vida real. Os textos partilhados nas redes sociais e as interações resultantes de todas as atividades virtuais têm vindo a ganhar um grande impacto no quotidiano da sociedade e no âmbito económico e financeiro, as redes sociais tem sido alvo de diversos estudos, particularmente em termos de previsão e descrição do mercado acionista (Zhang, Fuehres, & Gloor, 2011) (Bollen, Mao & Zheng, 2010). Nesta investigação percebemos se o sentimento do Twitter, rede social de microblogging, se relaciona diretamente com o mercado acionista, querendo assim compreender qual o impacto das redes sociais no mercado financeiro. Tentámos assim relacionar duas dimensões, social e financeira, de forma a conseguirmos compreender de que forma poderemos utilizar os valores de uma para prever a outra. É um tópico especialmente interessante para empresas e investidores na medida em que se tenta compreender se o que se diz de determinada empresa no Twitter pode ter relação com o valor de mercado dessa empresa. Usámos duas técnicas de análise de sentimentos, uma de comparação léxica de palavras e outra de machine learning para compreender qual das duas tinha uma melhor precisão na classificação dos tweets em três atributos, positivo, negativo ou neutro. O modelo de machine learning foi o modelo escolhido e relacionámos esses dados com os dados do mercado acionista através de um teste de causalidade de Granger. Descobrimos que para certas empresas existe uma relação entre as duas variáveis, sentimento do Twitter e alteração da posição da ação entre dois períodos de tempo no mercado acionista, esta última variável estando dependente da dimensão temporal em que agrupamos o nosso sentimento do Twitter. Este estudo pretendeu assim dar seguimento ao trabalho desenvolvido por Bollen, Mao e Zheng (2010) que descobriram que uma dimensão de sentimento (calma) consegue ser usada para prever a direção das ações do mercado acionista, apesar de terem rejeitado que o sentimento geral (positivo, negativo ou neutro) não se relacionava de modo global com o mercado acionista. No seu trabalho compararam o sentimento de todos os tweets de um determinado período sem exclusão com o índice geral de ações no mercado enquanto a metodologia adotada nesta investigação foi realizada por empresa e apenas nos interessaram tweets que se relacionavam com aquela empresa em específico. Com esta diferença obtemos resultados diferentes e certas empresas demonstravam que existia relação entre várias combinações, principalmente para empresas tecnológicas. Testamos o agrupamento do sentimento do Twitter em 3 minutos, 1 hora e 1 dia, sendo que certas empresas só demonstravam relação quando aumentávamos a nossa dimensão temporal. Isto leva-nos a querer que o sentimento geral da empresa, e se a mesma for uma empresa tecnológica, está ligado ao mercado acionista estando condicionada esta relação à dimensão temporal que possamos estar a analisar.

Simulação de comportamento de fogo em zonas florestais no alentejo central : comparação de modelos de combustível

Anualmente os incêndios florestais causam prejuízos por territórios por todo o mundo. Nas últimas décadas, estudos sobre o comportamento do fogo e avanços em tecnologias SIG, deram origem a modelos matemáticos de previsão e à sua inserção em sistemas informáticos de simulação de comportamento e propagação de fogo. A utilização destes necessita da caracterização das variáveis que determinam o comportamento do fogo: variáveis topográficas, condições meteorológicas e combustível vegetal. A vegetação assume-se como a única variável que pode ser controlada através de medidas de gestão e a mais estudada por todo o mundo. A sua caracterização é geralmente efetuada através de modelos de combustível, que consiste num conjunto de propriedades quantificáveis utilizadas nos modelos de comportamento do fogo. Através da utilização do simulador FARSITE, foi efetuada a simulação de comportamento de fogo em áreas de ocorrência de incêndios florestais localizadas na região do Alentejo Central, Portugal, recorrendo a diversos conjuntos de modelos de combustível para caracterizar a vegetação. Os resultados evidenciam, no geral, um maior rigor dos modelos de combustível customizados na caracterização da vegetação da área de estudo.