随着比特币从一种小众的亚文化发展为一种全球性的金融现象，主流媒体渠道都在研究什么是加密货币，他们究竟该如何报道它。
结果并不总是美好的，尤其是在两者最初交会的时候。加密支持者经常抱怨媒体的偏见。举个例子，在一个 2018 年的 reddit 帖子中，发帖者主张称媒体对比特币有偏见，帖子里的所有评论都表示赞同。同年还有一个很长的讨论比特币的帖子，帖子里的大多数评论者表示存在针对比特币的偏见。
当然，要找到媒体对比特币的负面报道例子并不难。但是媒体真的对比特币存在偏见吗？其报道是否与公众的兴趣脱节了？是否有一部分媒体看好？
为了找出真相，LongHash 深入研究了主流媒体几年来的报道史。
关于数据集
我们使用的数据集包含了 2016 年 1 月至 2017 年 4 月期间 26 家不同的高知名度媒体发布的 260 万篇文章、新闻。这些媒体包括 CNN 和 CNBC 等主要新闻网络，《纽约时报》和《华盛顿邮报》等主要报纸，以及杂志和 Wired、TechCrunch、Gizmodo、Vice 和 Mashable 等各种热门新闻网站。这次的数据集并不包括主要报道加密技术的媒体。
Solana上开发平台Ironforge获得260万美元融资:金色财经报道，Solana上开发平台Ironforge在获得260万美元的种子期前融资后，今天发布了其内测版本，简化了Solana区块链与现有系统的集成。本轮融资由互惠风险投资公司领投，Hash3、sixth Man Ventures、Alchemy、Monoceros Ventures和Portage Ventures参投。[2023/6/13 21:33:10]
媒体对比特币的报道力度有多大？
在数据集覆盖的 260 多万篇文章中，有 3580 篇在标题中提到了比特币。虽然这个比例看起来微不足道，但必须注意的是我们的数据集包含了涉及方方面面的文章。举个例子，与“美元”（ 1368 篇）和“以太坊”（ 282 篇）相比，比特币的报道力度似乎已经相当不错了。
不出所料，我们的分析发现，对比特币的报道力度与比特币的价格走势有着紧密的关联。根据皮尔逊相关性分析，2017 年，媒体报道力度随着币价的飙升一路升级。在数据集所覆盖的时间段内，每天的比特币报道数量与 BTC 价格呈现适度的相关性（0.39）。皮尔逊相关性得分范围为 1 到 -1 ，即从完全正相关到完全负相关。
Pyth Network宣布Pyth Stats V1正式上线:5月10日消息，预言机项目Pyth Network宣布，Pyth Stats V1正式上线。任何人都可以访问Pyth Stats页面，并为用户提供Pyth喂价数据和数据发布者性能的深度分析。Pyth Stats为用户提供Pyth数据发布者在Pythnet上的性能分析，Pythnet是一个专用于价格聚合的应用链。目前，Pyth支持近20个区块链在其目标链上检索Pythnet喂价数据并立即使用。Pyth Stats V1能够追踪三组数据：数据发布者正常运行时间，喂价数据正常更新时间，喂价数据与交易所数据对比；并提供多个时间范围维度：1D、2D、3D、1W和1M。[2023/5/10 14:54:45]
不过如果我们把这些数据绘制成图表，我们可以看到，即使在 2017 年牛市之后，比特币的价格一度剧烈波动，但媒体的报道力度却下降到了牛市前的水平。2019 年年中的另一次价格暴涨同样没能引发媒体的兴趣。
某巨鲸在周五转移了约7970万美元的LINK:金色财经报道，据Santiment数据，Chainlink似乎正在酝酿一些事情，Santiment 在周五的最后几个小时，发现了3笔大的巨鲸交易，都是在11分钟内发生的。总共有1160万枚LINK被转移到巨鲸钱包，约7970万美元。[2023/3/4 12:41:57]
当我们将媒体报道趋势与同期“比特币”的谷歌趋势搜索数据进行比对时，我们发现它们的相关性非常紧密—0.88，非常强的正相关性。
但存在相关性并不一定能告诉我们什么因果关系。有可能媒体的炒作是谷歌搜索趋势的主要驱动力，也有可能是公众对比特币信息的需求推动了媒体的报道。不过当我们使用完全相同的日期将数据排开时，我们发现搜索兴趣往往会在主流媒体报道之前激增。
换句话说：主流媒体的报道似乎是跟着公众对比特币故事的需求走的。
木头姐的ARKK基金出现了近一年来最大的月度资金外流:9月2日消息，市值80亿美元的ARKK基金在8月份有8.03亿美元的资金流出，是自去年9月以来最大的月度资金流出。该基金在上个月仅有6天出现了每日资金流入。资金外流的激增凸显了投资者情绪的明显转变。截止目前，该基金今年下跌了60%，标普500指数下跌了18%，短期内复苏的前景黯淡。一些人仍在投资ARKK，但对逢低买入持谨慎态度。(金十)[2022/9/2 13:03:34]
当然，并不是所有的媒体都以同样的方式报道比特币。我们分析了每个媒体的所有文章，以确定其总报道中专门报道比特币的比例。
我们的发现并不特别令人惊讶。CNBC 是榜单上最专注于金融的媒体，其专门报道比特币的文章比例最高。紧随其后的是专注于科技的博客 Gizmodo ，Wired 和 TechCrunch 。CNN 和《纽约时报》等主流媒体则处于中间位置。TMZ 和 Refinery 29 等网站并没有花太多时间在比特币上，这是有道理的—它们的目的不是提供全面的金融报道。
观点：比特币此轮暴跌与美联储货币紧缩政策紧密相关:5月10日消息，欧易研究院高级研究员赵伟表示，从比特币创下6.9万美元新高，再到连续跌破5万、4万美元大关，均与美联储的货币紧缩政策紧密相关。5月4日，美国联邦储备委员会宣布加息50个基点，将联邦基金利率目标区间上调到0.75%至1%之间。与此同时，美联储宣布将从6月1日起缩减规模近9万亿美元的资产负债表，以配合加息举措，遏制飙升的通胀。消息一出，美股和加密市场在短时内小幅上涨，因为恐慌情绪已在前期被很大程度地消化了。会议期间，美联储主席鲍威尔排除了加息75个基点的可能性，打消了市场关于过于激进加息的疑虑。但紧随其后的是，行情风向急转直下，美股和加密市场均大幅收跌。赵伟分析称，美联储这一次加息是自2000年以来加息幅度首次达到50个基点，显示美联储收紧货币政策的紧迫性，这对资金面和市场情绪，带来了釜底抽薪搬的冲击。(财联社)[2022/5/10 3:03:59]
媒体对比特币的报道有多客观？
当然，比特币什么时候被报道，报道力度有多大，都只是故事的一部分。更重要的问题是，比特币是如何被报道的。媒体确实对比特币抱有偏见吗？
为了找出答案，我们通过两种不同的情感分析工具— VADER 和 TextBlob —对 3500 多篇比特币文章进行了分析。虽然它们的运行方式略有不同，但主要都是通过拆解措词来分析情感。两者都以同样的方式输出结果：每篇文章的得分在 -1（完全负面）和 1（完全正面）之间。
例如，在 TextBlob 输入一句话：“今天棒极了，我爱它！” 结果是 0.71 分；“多么可怕的一天，我讨厌它！” 得到的分数是 -1 。虽然这种机器评估远非完美，但它可以让我们了解书面文本的情绪，而不必单独阅读和评估成千上万的文章。
TextBlob 还会尝试评估文章的主观性，在 0（完全客观）和 1（完全主观）之间进行打分。
当我们通过这两个工具来运行比特币相关的报道文本时，它们的评分完全不同，但都没有发现对比特币有负面偏见的证据。
VADER 的分析结果提供了一个广泛的分数范围—每个点代表一篇文章的分数—但最大的集群落在图的上半部分，接近 1（非常积极）而不是 -1（非常消极）。
TextBlob 的情绪分析生成的分数范围要窄得多，但总体趋势相同，情绪更倾向于正面而非负面。
TextBlob 还发现，大多数文章往往介于主观性和客观性之间，尽管肯定有一些非常主观的离群值（靠近图表顶部的少量粉色圆点）。
我们还查看了各媒体的情绪评分，以了解特定媒体是否存在看好或唱衰比特币的倾向。在这项分析中，我们参考的是每个媒体发表的所有比特币文章的平均情绪得分，因此我们最终只采纳了发布了至少 20 篇以比特币为中心的文章的媒体数据。
虽然 VADER 和 TextBlob 在具体细节上存在很多分歧，但我们依旧可以看到，在这两项评估中，所有媒体的平均得分都是正面的。
根据这两个工具，TechCrunch、Vox 和《纽约时报》都属于最看好比特币的媒体。路透社和 Axios 在这两项分析中的得分都接近底部，但没有一家跌破零，因此至少根据我们的分析来看，给任何一家媒体贴上唱衰比特币的标签都是不公平的。
TextBlob 的主观性分析也很值得一看，虽然分数同样相当接近。正如人们所预料的那样，重视客观性的传统新闻机构得分较低—他们更客观。基于互联网的新媒体，如 Mashable、Vice、Vox 和 Gizmodo 则落在了更主观的一边。
那么，媒体真的对比特币有偏见吗？
在我们的分析中，我们没有发现任何主流媒体对比特币有偏见的证据。数据显示，媒体的报道力度会紧跟公众对比特币信息的需求。两种情绪分析工具都没有发现任何定期报道比特币的媒体有任何针对比特币的证据。
当然，这些结论也存在一定的限制。数据覆盖的范围虽大，但仍然是有限的。它只囊括了 26 家媒体，参考的时间范围只有几年，但还有更多的媒体在写关于比特币的文章。基于机器的情感分析远非完美，而且还有其他自然语言处理工具，如果应用于这个相同的数据集，可能会产生与 TextBlob 和 VADER 不同的结果。
人类本身合理的批判思维依旧是评估任何加密新闻文章的最好方法。但下次当你看到一篇文章指责主流媒体都唱衰比特币时，你大可不必为此费神了。虽然肯定有一些持负面看法的人，但总体看来，媒体其实是相当看好比特币的。
来源/LongHash
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