소셜 센티먼트 데이터로 Prediction Market 선행 지표 포착하기

Context

Prediction Market의 가격 변동은 대중의 의견 형성 이후에 발생함. 소셜 미디어의 반응이 실제 시장 베팅보다 먼저 나타나는 시차 존재. 정량적 소셜 데이터 분석을 통한 시장 움직임의 조기 탐지 필요성 제기.

Technical Solution

• LunarCrush API를 활용하여 X, Reddit, TikTok 등 다채널의 실시간 소셜 데이터 수집 구조
• Topic, Time-series, Posts 세 가지 엔드포인트를 조합한 다각도 분석 체계 설계
• 이전 상태 값과 현재 값의 차이를 계산하는 상태 관리 파일(signal_state.json) 기반의 비교 로직 구현
• Sentiment 변화량 8 이상 시 Sentiment Shift로 판별하는 임계값 기반 감지 전략
• 포스트 수 1.5배 증가 시 Volume Spike, 인게이지먼트 2배 증가 시 Engagement Surge로 정의하는 이상 징후 탐지 알고리즘
• 정량적 시그널 발생 시 상위 5개 포스트를 분석하여 정성적 원인을 파악하는 조사 워크플로우 구축

Impact

• 시간당 50M개 이상의 소셜 포스트 처리 데이터셋 활용
• 10K개 이상의 뉴스 소스 기반 데이터 분석

Key Takeaway

정량적 데이터의 이상 징후 탐지와 정성적 콘텐츠 분석을 결합하여 데이터 뒤에 숨겨진 실제 원인을 추론하는 하이브리드 분석 설계의 중요성.