El interés del público por un activo guarda relación con el valor del mismo. El interés sobre un activo es un indicador del deseo de los inversionistas por adquirir dicho activo, así que si un activo despierta mucho interés probablemente parte de ese público realicé una o varias compras del mismo. Bitcoin no representa una excepción a esta observación obvia, de hecho, el aumento del interés en el bitcoin trajo consigo el aumento del interés en la compra del mismo a niveles que históricamente no se habían visto antes en la corta historia de la primera moneda digital.
En la gráfica de Tendencias de Google se observa un aumento a nivel global del interés en "bitcoin", y que el aumento en dicho interés vino a la par con el del termino "compra de bitcoins" o "buy bitcoin". El aumento en el interés por la compra de bitcoin también es el más alto jamás visto, con una coincidencia en el periodo de tiempo que aumentó el interés por el bitcoin, es decir del 3 de diciembre al 17 de diciembre de 2017.
Sin embargo estos datos per se (por si mismos) no se pueden asumir como una correlación entre la búsqueda del termino bitcoin con su compra. Para establecer si existe una correspondencia o relación recíproca entre estas dos acciones o fenómenos, es necesario valerse del coeficiente de correlación de Pearson (r) el cual nos permite establecer la existencia de una correlación reciproca entre dos (o más) conjuntos de datos, sea esta positiva o negativa. Dicho coeficiente adopta valores que van desde +1 hasta -1. Entre más cercano a la unidad sea el valor mayor será la correlación.
Para hacer esto es necesario evaluar la correlación entre el termino "bitcoin" y el termino "buy bitcoin". El análisis de big data o datos masivos de todas las búsquedas para Estados Unidos con la herramienta de Google Correlate* muestra una correlación positiva alta entre los mismos. En la gráfica se muestra un gráfico de dispersión entre los datos de "bitcoin" frente a los de "buy bitcoin" entre más cerca están los datos de la linea central azul, mayor es la correlación, en este caso, la correlación es muy alta 0.9524 y positiva, lo cual indica que existe una relación entre los dos términos de carácter lineal, al aumentar el interés aumentan las búsquedas de "compra de bitcoin".
El análisis seguido para encontrar estos patrones de comportamiento de datos ha sido utilizado para identificar la naturaleza de las noticias en torno a bitcoin. Los principales hallazgos muestran que el mes de noviembre el caballo de Troya utilizado fue la sostenibilidad de la minería de bitcoins por su alto consumo de energía, que en diciembre 2017 y parte de enero de 2018 fue la repetición de la afirmación que bitcoin es una burbuja. La emisión de este tipo de noticias coincidió con la tergiversación de noticias como por ejemplo cuando se dijo que Corea del sur planeaba prohibir el bitcoin, lo cual se hizo evidentemente falso cuando el mismo gobierno sur coreano salió a desmentir, sin embargo el efecto sobre el precio no se hizo esperar.
En febrero la estrategia ha cambiado y se ha pasado de argumentos objetivos sacados de proporciones o la mala interpretación de noticias como la de Corea del norte ya mencionada o la de India con la supuesta prohibición, a la de los argumentos de tipo emotivo en los cuales se hace alusión a personas que supuestamente lo "perdieron todo", o que tuvieron "divorcios", "problemas legales" o en general situaciones traumáticas, todas a causa supuestamente del bitcoin.
Es posible que esta estrategia sea de más largo plazo, mezclada con una realidad distorsionada de forma deliberada, destinada a manipular las creencias y la emociones con el fin de influir en la opinión pública y en sus actitudes sociales, notase el lector que redacción coincide casi palabra por palabra con la recién incluida por la Real Academia Española, posverdad, que no es más que una mentira emotiva, una distorsión deliberada de una realidad, con el fin de engañar a la opinión publica. Estos ataques van a buscar lo mismo, general el miedo que frenará la adopción, pero más importante aun, impactará en la volatilidad del mismo por el sentimiento de miedo irracional que se desencadena ante las noticias falsas.
Como ya lo había mencionado 7 días antes del inicio del desplome del precio del bitcoin, el día 10 de diciembre de 2017, "grandes correcciones vienen" y los interesados en que bitcoin caiga "harán lo posible y lo indecible por sustraer riqueza del bitcoin", pero ahora la apuesta es mayor, puesto que la regulación no está a la vuelta de la esquina y lo ocurrido entre finales de noviembre y la primera mitad de diciembre es lo temido; la adopción masiva. Por lo tanto la estrategia continuará para frenar la misma, recurriendo a la manipulación de masas mediante el miedo irracional, incluso apelando a falacias hilarantes, como decir que por bitcoin se está retrasando la búsqueda de inteligencia extraterrestre.
*Google Correlate cuando carga un conjunto de datos (una serie de tiempo, por ejemplo), calculará el coeficiente de correlación de Pearson (r) entre su serie temporal y la serie temporal de frecuencia para cada consulta en su base de datos. Los coeficientes de correlación van desde r = -1.0 ar = + 1.0. Las consultas que correlaciona Google muestran el que tiene el mayor coeficiente de correlación (es decir, el más cercano a r = 1.0).
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En la gráfica de Tendencias de Google se observa un aumento a nivel global del interés en "bitcoin", y que el aumento en dicho interés vino a la par con el del termino "compra de bitcoins" o "buy bitcoin". El aumento en el interés por la compra de bitcoin también es el más alto jamás visto, con una coincidencia en el periodo de tiempo que aumentó el interés por el bitcoin, es decir del 3 de diciembre al 17 de diciembre de 2017.
Sin embargo estos datos per se (por si mismos) no se pueden asumir como una correlación entre la búsqueda del termino bitcoin con su compra. Para establecer si existe una correspondencia o relación recíproca entre estas dos acciones o fenómenos, es necesario valerse del coeficiente de correlación de Pearson (r) el cual nos permite establecer la existencia de una correlación reciproca entre dos (o más) conjuntos de datos, sea esta positiva o negativa. Dicho coeficiente adopta valores que van desde +1 hasta -1. Entre más cercano a la unidad sea el valor mayor será la correlación.
Para hacer esto es necesario evaluar la correlación entre el termino "bitcoin" y el termino "buy bitcoin". El análisis de big data o datos masivos de todas las búsquedas para Estados Unidos con la herramienta de Google Correlate* muestra una correlación positiva alta entre los mismos. En la gráfica se muestra un gráfico de dispersión entre los datos de "bitcoin" frente a los de "buy bitcoin" entre más cerca están los datos de la linea central azul, mayor es la correlación, en este caso, la correlación es muy alta 0.9524 y positiva, lo cual indica que existe una relación entre los dos términos de carácter lineal, al aumentar el interés aumentan las búsquedas de "compra de bitcoin".
En esta gráfica está correlación se ve más clara para aquellos que poco familiarizados con gráficos de dispersión. Como se puede observar una variación en la linea que representa la palabra búsqueda de la palabra bitcoin va acompañada en una variación directa y casi proporcional (la relación es positiva, alta, pero no perfecta 1:1) de la línea que representa la búsqueda "buy bitcoins".
A pesar de estas correlaciones altas y positivas, no se puede asumir una relación causal en todas las correlaciones, no obstante en este caso la relación entre el aumento de interés en bitcoin tuvo una relación causal con el aumento de interés en la compra del mismo y este a su vez con las compras que efectivamente se realizaron. El aumento en el número de búsquedas del parámetro "buy bitcoin" dentro de este mismo periodo de tiempo, a saber, entre los días 3-17 de diciembre de 2017 coincide con el aumento del precio del bitcoin en más de un 70% en un periodo de solo 14 días, aumento que representó que el precio pasara de los 11500 dolares a más de 19500 dolares.
El análisis seguido para encontrar estos patrones de comportamiento de datos ha sido utilizado para identificar la naturaleza de las noticias en torno a bitcoin. Los principales hallazgos muestran que el mes de noviembre el caballo de Troya utilizado fue la sostenibilidad de la minería de bitcoins por su alto consumo de energía, que en diciembre 2017 y parte de enero de 2018 fue la repetición de la afirmación que bitcoin es una burbuja. La emisión de este tipo de noticias coincidió con la tergiversación de noticias como por ejemplo cuando se dijo que Corea del sur planeaba prohibir el bitcoin, lo cual se hizo evidentemente falso cuando el mismo gobierno sur coreano salió a desmentir, sin embargo el efecto sobre el precio no se hizo esperar.
En febrero la estrategia ha cambiado y se ha pasado de argumentos objetivos sacados de proporciones o la mala interpretación de noticias como la de Corea del norte ya mencionada o la de India con la supuesta prohibición, a la de los argumentos de tipo emotivo en los cuales se hace alusión a personas que supuestamente lo "perdieron todo", o que tuvieron "divorcios", "problemas legales" o en general situaciones traumáticas, todas a causa supuestamente del bitcoin.
Como ya lo había mencionado 7 días antes del inicio del desplome del precio del bitcoin, el día 10 de diciembre de 2017, "grandes correcciones vienen" y los interesados en que bitcoin caiga "harán lo posible y lo indecible por sustraer riqueza del bitcoin", pero ahora la apuesta es mayor, puesto que la regulación no está a la vuelta de la esquina y lo ocurrido entre finales de noviembre y la primera mitad de diciembre es lo temido; la adopción masiva. Por lo tanto la estrategia continuará para frenar la misma, recurriendo a la manipulación de masas mediante el miedo irracional, incluso apelando a falacias hilarantes, como decir que por bitcoin se está retrasando la búsqueda de inteligencia extraterrestre.
*Google Correlate cuando carga un conjunto de datos (una serie de tiempo, por ejemplo), calculará el coeficiente de correlación de Pearson (r) entre su serie temporal y la serie temporal de frecuencia para cada consulta en su base de datos. Los coeficientes de correlación van desde r = -1.0 ar = + 1.0. Las consultas que correlaciona Google muestran el que tiene el mayor coeficiente de correlación (es decir, el más cercano a r = 1.0).
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