Sur les marchés financiers, mettre en commun les connaissances et les informations permet de prévoir efficacement les fluctuations

Quand débattre et collaborer permet d'anticiper les variations boursières

Les traders anticipent bien mieux les évolutions du marché lorsqu'ils discutent entre eux que lorsqu'ils tentent de prévoir seuls ces dernières. Cet effet bénéfique de la mise en commun des informations a été souligné par une étude menée par une équipe de trois chercheurs Américains et Espagnols*. Ces derniers se sont intéressés à un réseau de messagerie instantanée installé dans une entreprise financière employant des traders. Les chercheurs désiraient expliquer la raison pour laquelle les traders participant aux discussions obtenaient des résultats bien plus probants que ceux ayant choisi de se faire leur propre opinion.

Une connaissance collective, synthèse des connaissances individuelles

Pour effectuer leurs mesures, les chercheurs ont utilisé une méthode classique, à savoir la fréquence de publication au sein de ce service de discussion de mots normalement peu employés. Une fois ces mots clés identifiés, les chercheurs ont pu déterminer le thème des discussions au cours desquelles ils apparaissaient, leur fréquence, et les fluctuations des marchés qui y correspondaient.  Après analyse des différentes discussions, les chercheurs expliquent ce phénomène par l'émergence d'une sorte de connaissance collective: la confrontation d'opinions (bonnes ou mauvaises) amènerait toujours à une meilleure compréhension du marché qu'une réflexion personnelle.

Une prévision a plus ou moins long terme, et qui s'avère très efficace

Finalement, Le phénomène qui se joue est une sorte de disparition des opinions divergentes, qui s'effacent pour laisser place à une opinion générale souvent très proche de la vérité. A noter  que la tendance qui ressort est une prédominance des dialogues portant sur le jour même lorsque le marché est sujet à des fluctuations rapides et violentes. A l'inverse, un marché plutôt calme poussera plutôt ces derniers à tenter de prévoir les changements des jours à venir. Les chercheurs soulignent enfin que le processus est généralisable à tout secteur, puisque les mots clés utilisés ne sont pas prédéfinis.

*Serguei Saavedra, Jordi Duch, et Brian Uzzi, des universités de Northwestern et de celle de Rovira i Virgili.