Comparison of Psychological Status and Investment Style Between Bitcoin Investors and Share Investors
Notice bibliographique
Résumé
Bitcoin has unique characteristics that have inspired people to invest in it as well as distinct drawbacks. With a rapid increase in Bitcoin prices in the short term, more investors enthusiastically began investing in it, raising concerns about a speculative bubble. This study investigated the multiple factors involved in the Bitcoin craze despite concerns about its shortcomings. In what concerns to personality traits and psychological states, online use patterns, and investment patterns, we first hypothesized that Bitcoin investors would show differences in multiple factors when compared to share investors. Based on our assumptions about these differences, we secondly hypothesized that investors’ personality, psychological states, and investment patterns could predict whether they would invest in Bitcoin or shares. In total, 307 respondents completed the research protocol and were sorted into Bitcoin investors (n = 101), share investors (n = 102), and non-investors (n = 104). A self-report questionnaire on demographic data, online use patterns, investment patterns as well as the Fear of Missing Out (FoMO) scale, Temperament and Character Inventory-Revised-Short (TCI-RS), Mood Disorder Questionnaire (MDQ), trait anxiety part of the State-Trait Anxiety Inventory (STAI-T), and the Korean version of the Canadian Problem Gambling Index (K-CPGI) were administered. The results of this study indicated that Bitcoin investments can be attributed to the interaction of multiple factors, among which personality, psychological states, and investment patterns are particularly important. Specifically, the investment pattern is the strongest predictive factor for Bitcoin investment. Bitcoin investors were distinct with regard to higher novelty seeking, higher gambling tendencies, and unique investment patterns. Thus, personality, psychological states, and investment patterns could explain the substantial investments in Bitcoin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».