金融情感分析的双重效度：同日关联与次日预测
原文标题：Same Day, Same Story; One Day Ahead, a Different Signal: The Dual Validity of Financial Sentiment
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研究以2002-2025年证券集体诉讼语料为背景，将7万条X消息与股票异常收益关联，用同一流程测试VADER、Loughran-McDonald、FinBERT、Twitter-RoBERTa及LLM标注器五种工具。发现构念效度与预测效度的关系取决于采样方式与分数表示：常规采样下人工一致性更贴近同日分级关联，固定样本下两个时间窗口的分级秩相关相近。结论是基准一致性只能证明语义效度，不能决定预测排序。
- 问题
- 金融情感工具靠人工标注验证，但该验证未必能预测市场信号。
- 方法
- 用同一流程在 7 万条 X 消息与异常收益上对比 VADER、Loughran-McDonald、FinBERT、Twitter-RoBERTa 与 LLM 标注器。
- 结果
- 基准一致性只证明语义效度，不能决定预测排序；17.6% 垃圾消息下，消息量不预测市场损失或和解金额。
- 影响
- 金融 NLP 选型不能只看标注一致率，需按预测任务单独评估。
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