Can sentiment surveys pre-empt real estate market activities?

We evaluate a number of real estate sentiment indices to ascertain current and forward-looking information content that may be useful for forecasting the demand and supply activities. Our focus lies on sector-specific surveys targeting the players from the supply-side of both residential and non-residential real estate markets. Analyzing the dynamic relationships within a Vector Auto-Regression (VAR) framework, we test the efficacy of these indices by comparing them with other coincident indicators in predicting real estate returns. Overall, our analysis suggests that sentiment indicators convey important information which should be embedded in the modeling exercise to predict real estate market returns. Generally, sentiment indices show better information content than broad economic indicators. The goodness of fit of our models is higher for the residential market than for the non-residential real estate sector. The impulse responses, in general, conform to our theoretical expectations. Variance decompositions and out-of-sample predictions generally show desired contribution and reasonable improvement respectively, thus upholding our hypothesis. Quite remarkably, consistent with the theory, the predictability swings when we look through different phases of the cycle. This perhaps suggests that, e.g. during recessions, market players’ expectations may be more accurate predictor of the future performances, conceivably indicating a ‘negative’ information processing bias and thus conforming to the precautionary motive of consumer behaviour.

Asymmetric response of demand-supply mismatch to investor's sentiment

We look through both the demand and supply side information to understand dynamics of price determination in the real estate market and examine how accurately investors’ attitudes predict the market returns and thereby flagging off extent of any demand-supply mismatch. Our hypothesis is based on the possibility that investors’ call for action in terms of their buy/sell decision and adjustment in reservation/offer prices may indicate impending demand-supply imbalances in the market. In the process, we study several real estate sectors to inform our analysis. The timeframe of our analysis (1995-2010) allows us to observe market dynamics over several economic cycles and in various stages of those cycles. Additionally, we also seek to understand how investors’ attitude or the sentiment affects the market activity over the cycles through asymmetric responses. We test our hypothesis variously using a number of measures of market activity and attitude indicators within several model specifications. The empirical models are estimated using Vector Error Correction framework. Our analysis suggests that investors’ attitude exert strong and statistically significant feedback effects in price determination. Moreover, these effects do reveal heterogeneous responses across the real estate sectors. Interestingly, our results indicate the asymmetric responses during boom, normal and recessionary periods. These results are consistent with the theoretical underpinnings.

Information content and forecasting ability of sentiment indicators: case of real estate market

We evaluate a number of real estate sentiment indices to ascertain current and forward-looking information content that may be useful for forecasting demand and supply activities. Analyzing the dynamic relationships within a Vector Auto-Regression (VAR) framework and using the quarterly US data over 1988-2010, we test the efficacy of several sentiment measures by comparing them with other coincident economic indicators. Overall, our analysis suggests that the sentiment in real estate convey valuable information that can help predict changes in real estate returns. These findings have important implications for investment decisions, from consumers' as well as institutional investors' perspectives.

Big social data and political sentiment: the tweet stream during the UK General Election 2015 campaign

The General Election for the 56th United Kingdom Parliament was held on 7 May 2015. Tweets related to UK politics, not only those with the specific hashtag ”#GE2015”, have been collected in the period between March 1 and May 31, 2015. The resulting dataset contains over 28 million tweets for a total of 118 GB in uncompressed format or 15 GB in compressed format. This study describes the method that was used to collect the tweets and presents some analysis, including a political sentiment index, and outlines interesting research directions on Big Social Data based on Twitter microblogging.

A Construção/reconstrução das competências profissionais do assistente social diante da gestão do serviço social da indústria SESI a partir dos anos 90

L´étude du processus de construction / reconstruction des compétences de l´assistant social sous la gestion du SESI (Service Social de l´ Industrie), Natal/RN, dès la moitié des années 90 a réaffirmer la perspective que ce processus est le résultat de déterminations macrosociétaires qui sont présents, particulièrement au Brésil, aussi que, la façon par laquelle l´assistant social, le professionnel inscrit dans la division sociale et technique du travail, fait développer son perfectionement technique et intelectuel dans un milieu de nouvelles structures productives qui éxigent un nouveau profil du professionnel face à la crise du capital et de l´État. Cette recherche, de nature qualitative et quantitative, a eu lieu par de combinaisons de recherche bibliographique et empirique. Les sujets ont été huit assistants sociaux et six travailleurs administratifs du SESI, Natal/RN. Les donnés ont été obtenus par des interviews semi-structrées. On a analisé les changements qui sont arrivés dans les gestions du SESI et les compétences qui sont éxigées de l´assistant social ; l´influence du milieu socio-occupationel sur l´action professionnelle et sur le processus de construction/reconstruction de compétences; l´agrandissement de demandes institutionnelles pour l´assistant social par rapport à la prestation de services ; aussi que la constatation de l´importance de ce professionnel, sa hardiesse, mais aussi quelques limites et défis affrontés face à la qualification stimulé par le SESI, en amenant le professionnel dans un processus contradictoire de qualification et disqualification professionelle

Tessituras poéticas da corporeidade na formação humana do educador infantil

Cette étude a comme sujet principal la formation humaine de l instituteur. L objectif général est d analyser et décrire les conditions créées par les vécus d un atelier corps biographique pour la resignification de la corporéité de l instituteur, fixant les questions suivantes pour l investigation : Quelles sont les implications du vécu de l atelier corps biographique dans la vie des instituteurs ? La recherche a été exposée sur l approche qualitative, suivant les principes de la recherche-action reliée à la méthode des histoires de vie. Pour révéler la beauté et la complexité du processus poïétique de la formation humaine, nous nous sommes servi de la métaphore du "dessus de lit en patchwork" comme opérateur cognitif en attachant les principes de la corporéité fondés sur la Théorie de la complexité (MORIN, 2005), la Théorie autopoïétique (MATURANA ; VARELA, 2001), la Théorie du flux (CSIKSZENTMIHALYI, 1999), les approches de transdisciplinarité (LA TORRE; MORAES, 2008), et d autobiographie (JOSSO, 2004; PINEAU, 2003; PASSEGGI, 2000;), joignant la conception de l éducation comme pratique d autonomie, de liberté, d espoir et de l enchantement (FREIRE, 1996, 1992; ASSMANN, 1995). Nous avons eu comme scène du développement de la recherche, l Unidade Educacional Infantil (UEI), la garderie qui accueille les enfants des fonctionnaires de l Université Fédérale du Rio Grande do Norte. Treise élèves (enfants), des institutrices titulaires, vacataires, boursières ont participé de l'investigation. En conptant sur eux, nous avons développé un atelier corps biographique, dans lequel nous avons réalisé 10 vécus dans la période qui a couvert le deuxième semestre de 2007 jusqu au deuxième semestre de 2008, en manifestant la réflexivité autobiographique, le ludique, la créativité, la sensibilité et la réflexivité du vécu. Nous avons utilisé comme instruments pour la construction des donnés, l observation participante, les propres vécus, le port folio, la technique du jeu de sable et l'enregistrement photographique. L analyse a montré que le vécu de la formation humaine à partir des principes de la corporéité, implique dans un parcours vers soi-même dans lequel émergent les expériences qui nous ont constitués en tant qu êtres existentiels. Pour finaliser, nous avons aperçu les répercussions dans la vie professionnelle et personnelle de ces institutrices, qui comme moi pensaient avoir besoin d exposer leur luminosité intérieure pour que l on la redécouvre. Lors des vécus des tissages, les institutrices se sont montrées impliquées aux moments de jeux, de création, de réalisation, d afection et d action réflexive, dans lesquelles la teneur humaine cachée, a été révélée, en ouvrant les possibilités pour le sentiment du mouvement de naissance de l humanisation intérieure. Pour conclure, le corps joyeux de savoir et de beauté a été révélé, et dans sa rencontre avec soi-même et avec l autre, a pu être auto- recréé

Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Progettazione di un sistema di Social Intelligence e Sentiment Analysis per un'azienda del settore consumer goods

Sentiment analysis in Twitter

Gli ultimi anni hanno visto una crescita esponenziale nell’uso dei social media (recensioni, forum, discussioni, blog e social network); le persone e le aziende utilizzano sempre più le informazioni (opinioni e preferenze) pubblicate in questi mezzi per il loro processo decisionale. Tuttavia, il monitoraggio e la ricerca di opinioni sul Web da parte di un utente o azienda risulta essere un problema molto arduo a causa della proliferazione di migliaia di siti; in più ogni sito contiene un enorme volume di testo non sempre decifrabile in maniera ottimale (pensiamo ai lunghi messaggi di forum e blog). Inoltre, è anche noto che l’analisi soggettiva delle informazioni testuali è passibile di notevoli distorsioni, ad esempio, le persone tendono a prestare maggiore attenzione e interesse alle opinioni che risultano coerenti alle proprie attitudini e preferenze. Risulta quindi necessario l’utilizzo di sistemi automatizzati di Opinion Mining, per superare pregiudizi soggettivi e limitazioni mentali, al fine di giungere ad una metodologia di Sentiment Analysis il più possibile oggettiva.

Entity extraction e text classification come strumenti per la sentiment analysis di testi giornalistici

In this thesis we are going to talk about technologies which allow us to approach sentiment analysis on newspapers articles. The final goal of this work is to help social scholars to do content analysis on big corpora of texts in a faster way thanks to the support of automatic text classification.

New markov chain based methods for single and cross-domain sentiment classification

Nowadays communication is switching from a centralized scenario, where communication media like newspapers, radio, TV programs produce information and people are just consumers, to a completely different decentralized scenario, where everyone is potentially an information producer through the use of social networks, blogs, forums that allow a real-time worldwide information exchange. These new instruments, as a result of their widespread diffusion, have started playing an important socio-economic role. They are the most used communication media and, as a consequence, they constitute the main source of information enterprises, political parties and other organizations can rely on. Analyzing data stored in servers all over the world is feasible by means of Text Mining techniques like Sentiment Analysis, which aims to extract opinions from huge amount of unstructured texts. This could lead to determine, for instance, the user satisfaction degree about products, services, politicians and so on. In this context, this dissertation presents new Document Sentiment Classification methods based on the mathematical theory of Markov Chains. All these approaches bank on a Markov Chain based model, which is language independent and whose killing features are simplicity and generality, which make it interesting with respect to previous sophisticated techniques. Every discussed technique has been tested in both Single-Domain and Cross-Domain Sentiment Classification areas, comparing performance with those of other two previous works. The performed analysis shows that some of the examined algorithms produce results comparable with the best methods in literature, with reference to both single-domain and cross-domain tasks, in $2$-classes (i.e. positive and negative) Document Sentiment Classification. However, there is still room for improvement, because this work also shows the way to walk in order to enhance performance, that is, a good novel feature selection process would be enough to outperform the state of the art. Furthermore, since some of the proposed approaches show promising results in $2$-classes Single-Domain Sentiment Classification, another future work will regard validating these results also in tasks with more than $2$ classes.

Elaborazione del linguaggio naturale nell'IA e tecnologie moderne: Sentiment Analysis come caso di studio.

L'informatica e le sue tecnologie nella società moderna si riassumono spesso in un assioma fuorviante: essa, infatti, è comunemente legata al concetto che ciò che le tecnologie ci offrono può essere accessibile da tutti e sfruttato, all'interno della propria quotidianità, in modi più o meno semplici. Anche se quello appena descritto è un obiettivo fondamentale del mondo high-tech, occorre chiarire subito una questione: l'informatica non è semplicemente tutto ciò che le tecnologie ci offrono, perchè questo pensiero sommario fa presagire ad un'informatica "generalizzante"; l'informatica invece si divide tra molteplici ambiti, toccando diversi mondi inter-disciplinari. L'importanza di queste tecnologie nella società moderna deve spingerci a porre domande, riflessioni sul perchè l'informatica, in tutte le sue sfaccettature, negli ultimi decenni, ha portato una vera e propria rivoluzione nelle nostre vite, nelle nostre abitudini, e non di meno importanza, nel nostro contesto lavorativo e aziendale, e non ha alcuna intenzione (per fortuna) di fermare le proprie possibilità di sviluppo. In questo trattato ci occuperemo di definire una particolare tecnica moderna relativa a una parte di quel mondo complesso che viene definito come "Intelligenza Artificiale". L'intelligenza Artificiale (IA) è una scienza che si è sviluppata proprio con il progresso tecnologico e dei suoi potenti strumenti, che non sono solo informatici, ma soprattutto teorico-matematici (probabilistici) e anche inerenti l'ambito Elettronico-TLC (basti pensare alla Robotica): ecco l'interdisciplinarità. Concetto che è fondamentale per poi affrontare il nocciolo del percorso presentato nel secondo capitolo del documento proposto: i due approcci possibili, semantico e probabilistico, verso l'elaborazione del linguaggio naturale(NLP), branca fondamentale di IA. Per quanto darò un buono spazio nella tesi a come le tecniche di NLP semantiche e statistiche si siano sviluppate nel tempo, verrà prestata attenzione soprattutto ai concetti fondamentali di questi ambiti, perché, come già detto sopra, anche se è fondamentale farsi delle basi e conoscere l'evoluzione di queste tecnologie nel tempo, l'obiettivo è quello a un certo punto di staccarsi e studiare il livello tecnologico moderno inerenti a questo mondo, con uno sguardo anche al domani: in questo caso, la Sentiment Analysis (capitolo 3). Sentiment Analysis (SA) è una tecnica di NLP che si sta definendo proprio ai giorni nostri, tecnica che si è sviluppata soprattutto in relazione all'esplosione del fenomeno Social Network, che viviamo e "tocchiamo" costantemente. L'approfondimento centrale della tesi verterà sulla presentazione di alcuni esempi moderni e modelli di SA che riguardano entrambi gli approcci (statistico e semantico), con particolare attenzione a modelli di SA che sono stati proposti per Twitter in questi ultimi anni, valutando quali sono gli scenari che propone questa tecnica moderna, e a quali conseguenze contestuali (e non) potrebbe portare questa particolare tecnica.