Kripto para piyasalarında dijital liderlerden piyasa oynaklığına: Sosyal ağ ve duygu analizi temelli volatilite modellemesi
From digital leaders to market volatility in cryptocurrency markets: Volatility modeling based on social network and sentiment analysis
- Tez No: 985625
- Danışmanlar: PROF. DR. HAKAN AYGÖREN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Davranışsal finans, Behavioral finance
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Genel İşletme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Geleneksel finansal piyasalarda yatırım kararları uzun yıllardır mali tablolar, bilanço analizleri ve uzman raporları çerçevesinde şekillenmiştir. Ancak kripto para piyasalarının ortaya çıkışı bu paradigmayı köklü biçimde dönüştürmüştür. Merkezi bir otoriteden bağımsız, kesintisiz işlem gören ve herhangi bir dayanak varlığa sahip olmayan kripto paralar için geleneksel bilgi kaynakları yetersiz kalmış, sosyal medya finansal karar alma süreçlerinde belirleyici bir rol üstlenmeye başlamıştır. Elon Musk'ın tek bir tweet'inin ardından küresel kripto para piyasasında yaşanan milyarlarca dolarlık değer kaybı, bu dönüşümün en çarpıcı göstergelerinden birini oluşturmaktadır. Bu çalışma, sosyal medya platformlarında ifade edilen duyguların kripto para piyasalarındaki volatilite üzerindeki etkisini çok katmanlı bir analiz çerçevesinde incelemeyi amaçlamaktadır. Araştırma, altı yıllık bir süreçte Twitter platformunda Ethereum ile ilgili paylaşılan milyonlarca tweet'i kapsayan özgün bir veri seti üzerinden gerçekleştirilmiştir. Çalışma, sosyal ağ analizi, duygu analizi ve ekonometrik modellemeyi entegre eden üç aşamalı bir metodolojik yaklaşım benimsemektedir. Araştırmanın ilk aşamasında sosyal ağ analizi gerçekleştirilerek Ethereum ekosisteminin bilgi akışını yönlendiren ağ liderleri tespit edilmiştir. In-degree merkeziyeti metriğinin tercih edilmesinin temel gerekçesi, bu ölçütün“kimin görüşüne başvuruluyor”sorusunu yanıtlaması ve finansal kararlarda gerçek etkiye sahip aktörleri belirlemeye olanak tanımasıdır. Sosyal ağ analizi bulguları, Ethereum ekosistemindeki liderlik yapısının yıllar içinde köklü bir dönüşüm geçirdiğini ortaya koymuştur. Erken dönemlerde teknik kurucular ve proje geliştiricileri ağın merkezinde yer alırken, ilerleyen yıllarda kripto para borsaları öne çıkmıştır. Son dönemlerde ise influencer etkisinin belirgin biçimde yükseldiği ve NFT ekosisteminin liderlik yapısını dönüştürdüğü gözlemlenmiştir. Bu evrim, kripto topluluğunun az sayıda kişinin yoğun etkileşim kurduğu sıkı örülmüş bir yapıdan, çok sayıda kişinin yüzeysel etkileşim kurduğu gevşek bir yapıya dönüştüğünü göstermektedir. Araştırmanın ikinci aşamasında, tespit edilen ağ liderlerinin etkileşimleri duygu analizi yöntemiyle incelenmiştir. NRC duygu analizi kütüphanesi kullanılarak her tweet'in duygusal tonu belirlenmiş ve günlük bazda pozitif, negatif ve toplam tweet sayıları hesaplanmıştır. Bu yaklaşımın özgün yanı, rastgele seçilmiş tweet'ler yerine piyasa üzerinde gerçek etkisi olan liderlerin etkileşimlerinin analiz edilmesidir. Böylece büyük veri içinden anlamlı ve etki gücü yüksek bir duyarlılık ölçümü elde edilmiştir. Araştırmanın üçüncü aşamasında, duygu analizi değişkenleri GARCH modeline dışsal değişken olarak entegre edilmiştir. Klasik GARCH modeli volatiliteyi yalnızca serinin kendi geçmişine bağlı olarak açıklarken, bu çalışmada geliştirilen model sosyal medya kaynaklı bilgi akışının volatilite üzerindeki doğrudan etkisini ölçmeye olanak tanımaktadır. Ekonometrik analiz sonuçları, tüm duyarlılık değişkenlerinin volatilite üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkiye sahip olduğunu ortaya koymuştur. Araştırmanın en kritik bulgularından biri, negatif duyarlılığın volatilite üzerindeki etkisinin pozitif duyarlılığa kıyasla çok daha güçlü olmasıdır. Bu sonuç, davranışsal finans literatüründeki kayıptan kaçınma hipotezi ve olumsuzluğa aşırı duyarlılık kavramıyla doğrudan örtüşmektedir. Yatırımcıların olumsuz bilgilere karşı daha sert tepki verdiği ve bu tepkinin piyasa oynaklığını belirgin biçimde artırdığı kanıtlanmıştır. Bir diğer önemli bulgu, tweet hacminin içerikten bağımsız olarak volatiliteyi artırmasıdır. Bu sonuç, bilgi akışının yoğunluğunun tek başına bir belirsizlik kaynağı oluşturduğunu ve yatırımcı dikkatinin piyasa dinamiklerini doğrudan etkilediğini göstermektedir. News Impact Curve analizleri ise şokların volatilite üzerindeki asimetrik etkisini görsel olarak doğrulamıştır. Küçük şoklarda pozitif ve negatif bilgi benzer etkiler yaratırken, büyük şoklarda negatif bilginin piyasayı çok daha sert biçimde dalgalandırdığı ortaya konmuştur. Bu tez, literatüre önemli teorik ve metodolojik katkılar sunmaktadır. Sosyal ağ analizi, duygu analizi ve GARCH modellemesini tek bir çerçevede entegre eden özgün bir yaklaşım geliştirmiştir. Mevcut literatürde çoğu çalışma sosyal medya ile finansal piyasalar arasında yüzeysel korelasyonlara odaklanırken, bu çalışma kim etkiliyor, nasıl etkiliyor ve ne kadar etkiliyor sorularını sistematik biçimde yanıtlamaktadır. Ayrıca Etkin Piyasa Hipotezi'ne meydan okuyarak, bilginin piyasaya eşit dağılmadığını ve lider aktörler üzerinden asimetrik biçimde yayıldığını göstermiştir. Gündem Belirleme Kuramı'nı finansal piyasalara uyarlayarak, sosyal medyanın yalnızca bir bilgi kanalı değil, finansal kararların doğrudan belirleyicisi olduğunu ortaya koymuştur. Araştırma bulguları farklı paydaşlar için önemli pratik çıkarımlar sunmaktadır. Yatırımcılar açısından, geleneksel analiz yöntemlerinin yanı sıra sosyal medya duyarlılığını dikkate alan hibrit stratejilerin geliştirilmesi kaçınılmaz hale gelmiştir. Negatif duyarlılığın güçlü etkisi, risk yönetimi ve portföy optimizasyonunda kritik bir parametre olarak değerlendirilmelidir. Düzenleyici kurumlar için sosyal medya kaynaklı manipülasyon ve bilgi kirliliği risklerinin izlenmesi, piyasa gözetim mekanizmalarının genişletilmesi önem taşımaktadır. Platform sağlayıcılar açısından ise finansal içerik için şeffaflık mekanizmalarının geliştirilmesi gerekmektedir. Sonuç olarak, bu tez kripto para piyasalarının yalnızca fiyat ve işlem hacmi dinamikleriyle değil, aynı zamanda sosyal medya duyarlılığıyla da şekillendiğini güçlü biçimde kanıtlamıştır. Dijital çağda bilgi artık yalnızca geleneksel finansal kurumlardan değil, anlık olarak milyonlara ulaşan sosyal medya paylaşımlarından kaynaklanmakta ve piyasalara doğrudan yön vermektedir. Sosyal medya küresel finansın dijital laboratuvarı haline gelmiş olup, kripto para piyasaları davranışsal finans teorilerinin en saf biçimde gözlemlenebildiği yeni bir alan olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışma, sosyal finans olarak adlandırılabilecek yeni bir disiplinler arası araştırma sahasının metodolojik temelini atmakta ve finansın yeni dinamiklerinin dijital çağın sosyal etkileşimleriyle şekillendiğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Investment decisions in traditional financial markets have long been shaped by financial statements, balance sheet analyses, and expert reports. However, the emergence of cryptocurrency markets has fundamentally transformed this paradigm. For cryptocurrencies that operate independently of any central authority, trade continuously, and lack any underlying asset, traditional information sources have proven inadequate, and social media has begun to assume a decisive role in financial decision-making processes. The billions of dollars in value lost in the global cryptocurrency market following a single tweet by Elon Musk represents one of the most striking indicators of this transformation. This study aims to examine the impact of sentiments expressed on social media platforms on volatility in cryptocurrency markets within a multi-layered analytical framework. The research was conducted on a unique dataset comprising millions of tweets shared about Ethereum on the Twitter platform over a six-year period. The study adopts a three-stage methodological approach that integrates social network analysis, sentiment analysis, and econometric modeling. In the first stage of the research, social network analysis was conducted to identify the network leaders who direct information flow within the Ethereum ecosystem. The primary rationale for selecting the in-degree centrality metric is that this measure answers the question of“whose opinion is being sought”and enables the identification of actors who have genuine influence on financial decisions. The findings from the social network analysis revealed that the leadership structure within the Ethereum ecosystem has undergone a fundamental transformation over the years. While technical founders and project developers occupied the center of the network in the early periods, cryptocurrency exchanges came to prominence in subsequent years. In recent periods, the rise of influencer impact has been notably observed, and the NFT ecosystem has transformed the leadership structure. This evolution demonstrates that the crypto community has shifted from a tightly-knit structure where few individuals engaged in intensive interaction to a loosely connected structure where many individuals engage in superficial interaction. In the second stage of the research, the interactions of identified network leaders were examined through sentiment analysis. Using the NRC sentiment analysis library, the emotional tone of each tweet was determined, and positive, negative, and total tweet counts were calculated on a daily basis. The distinctive aspect of this approach is that it analyzes the interactions of leaders who have genuine market impact rather than randomly selected tweets. Thus, a meaningful and high-impact sentiment measurement was obtained from within the big data. In the third stage of the research, sentiment analysis variables were integrated into the GARCH model as exogenous variables. While the classical GARCH model explains volatility solely based on the series' own history, the model developed in this study enables the measurement of the direct impact of social media-driven information flow on volatility. The econometric analysis results revealed that all sentiment variables have a statistically significant effect on volatility. One of the most critical findings of the research is that the impact of negative sentiment on volatility is much stronger compared to positive sentiment. This result directly aligns with the loss aversion hypothesis and the concept of negativity bias in behavioral finance literature. It has been proven that investors react more harshly to negative information and that this reaction significantly increases market volatility. Another important finding is that tweet volume increases volatility regardless of content. This result demonstrates that the intensity of information flow alone constitutes a source of uncertainty and that investor attention directly affects market dynamics. News Impact Curve analyses visually confirmed the asymmetric effect of shocks on volatility. While positive and negative information create similar effects during small shocks, it has been demonstrated that negative information causes much more severe market fluctuations during large shocks. This thesis offers significant theoretical and methodological contributions to the literature. It has developed an original approach that integrates social network analysis, sentiment analysis, and GARCH modeling within a single framework. While most studies in the existing literature focus on superficial correlations between social media and financial markets, this study systematically answers the questions of who influences, how they influence, and how much they influence. Furthermore, by challenging the Efficient Market Hypothesis, it has shown that information is not equally distributed to the market and spreads asymmetrically through leader actors. By adapting Agenda-Setting Theory to financial markets, it has demonstrated that social media is not merely an information channel but a direct determinant of financial decisions. The research findings offer important practical implications for different stakeholders. For investors, the development of hybrid strategies that consider social media sentiment alongside traditional analysis methods has become inevitable. The strong effect of negative sentiment should be considered as a critical parameter in risk management and portfolio optimization. For regulatory bodies, monitoring the risks of social media-driven manipulation and information pollution, as well as expanding market surveillance mechanisms, is of importance. For platform providers, the development of transparency mechanisms for financial content is necessary. In conclusion, this thesis has strongly demonstrated that cryptocurrency markets are shaped not only by price and trading volume dynamics but also by social media sentiment. In the digital age, information no longer originates solely from traditional financial institutions but from social media posts that instantly reach millions, directly influencing markets. Social media has become the digital laboratory of global finance, and cryptocurrency markets have emerged as a new field where behavioral finance theories can be observed in their purest form. This study lays the methodological foundation for a new interdisciplinary research field that could be termed social finance and demonstrates that the new dynamics of finance are shaped by the social interactions of the digital age.
Benzer Tezler
- Kripto para piyasalarında vergilendirme: Yeni dijital varlıklar için vergi politikaları
Taxation in cryptocurrency markets: Tax policies for new digital assets
SALEH CHANDIRLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
MaliyeEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMaliye Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MELİH ÇİLDİR
- Kripto para piyasalarında sürü davranışının analizi
Analysis of herd behaviour in crypto currency markets
AYLİN HANCI
- Central bank digital currencies (CBDCs): A countermeasure to anti-money laundering (AML) challenges posed by cryptocurrencies?
Merkez bankası dijital para birimleri (CBDC'ler): Kripto para birimlerinin neden olduğu karapara aklama (AML) zorluklarına karşı bir önlem mi?
ALBINA GAISINA
Doktora
İngilizce
2026
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MATTHIAS PETER FINGER
- Elektronik para ve dijital para sistemleri: Bitcoin ve döviz kurları arasındaki ilişkinin analizi
Electronic money and cryptocurrency money systems: The analysis of relation between bitcoin and exchange rates
GÜL CENNET LAÇİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeMersin Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN EGE
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ESAT TOPALOĞLU
- GARCH-MIDAS ve GARCH modellerinin performans karşılaştırması: Kripto para birimlerinin oynaklığı üzerine bir uygulama
Performance comparison of GARCH-MIDAS and GARCH models: An application on the volatility of cryptocurrencies
GÜLŞAH ATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
EkonometriAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAĞMUR TOKATLIOĞLU