Elon Musk has long been known to significantly impact Wall Street through his controversial statements and actions, particularly through his own use of social media. An innovator and visionary entrepreneur, Musk is often considered a poster boy for all entrepreneurs worldwide. It is, thus, interesting to examine the effect that Musk might have on Main Street, i.e., on the social media activity of other entrepreneurs. In this research, we study and quantify this "Musk Effect," i.e., the impact of Musk's recent and highly publicized acquisition of Twitter on the tweeting activity of entrepreneurs. Using a dataset consisting of 9.94 million actual tweets from 47,190 self-declared entrepreneurs from seven English-speaking countries (US, Australia, New Zealand, UK, Canada, South Africa, and Ireland) spanning 71 weeks and encompassing the entire period from the rumor that Musk may buy Twitter till the completion of the acquisition, we find that only about 2.5% of the entrepreneurs display a significant change in their tweeting behavior over the time. We believe that our study is one of the first works to examine the effect of Musk's acquisition of Twitter on the actual tweeting behavior of Twitter users (entrepreneurs). By quantifying the impact of the Musk Effect on Main Street, we provide a comparison with the effect Musk's actions have on Wall Street. Finally, our systematic identification of the characteristics of entrepreneurs most affected by the Musk Effect has practical implications for academics and practitioners alike.


翻译:长期以来,埃隆·马斯克以其争议性言论和行动对华尔街产生显著影响,尤其是通过其本人对社交媒体的使用。作为创新者和远见卓识的企业家,马斯克常被视为全球创业者的典范。因此,研究马斯克对普通创业者社交媒体的影响颇具意义。本研究旨在量化和分析“马斯克效应”——即马斯克近期备受关注的收购Twitter行为对创业者推文活动的影响。基于覆盖71周、包含从马斯克可能收购Twitter的传闻至收购完成全程的数据集(涵盖来自美国、澳大利亚、新西兰、英国、加拿大、南非和爱尔兰七个英语国家47,190名自述创业者的994万条推文),我们发现仅约2.5%的创业者在推文行为上出现显著变化。本研究是首批探讨马斯克收购Twitter对用户(创业者)实际推文行为影响的成果之一。通过量化“马斯克效应”对普通创业者的影响,我们将其与马斯克行动对华尔街的影响进行比较。最终,我们系统识别出受“马斯克效应”影响最深的创业者特征,这对学术界和从业者均具有实践意义。

0
下载
关闭预览

相关内容

Twitter(推特)是一个社交网络及微博客服务的网站。它利用无线网络,有线网络,通信技术,进行即时通讯,是微博客的典型应用。
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2023年6月4日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
15+阅读 · 2020年12月17日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
8+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程,附77页ppt
专知会员服务
60+阅读 · 2022年5月5日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【推荐】深度学习目标检测概览
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年9月1日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员