Shaping collective action in financial markets through popular expertise: An analysis of Due Diligence posts on WallStreetBets
Notice bibliographique
Résumé
In 2021, a social movement rallying retail investors unexpectedly shocked Wall Street, forcing a prominent multi-billion-dollar hedge fund to shut down one year later, after incurring massive financial losses. Social movements in financial markets have significantly developed in the wake of the 2007–09 financial crisis, resulting in the emergence of various collective actions. We analyze one recent example of such action undertaken by the r/WallStreetBets (WSB) community on Reddit, which disrupted the stock prices of several “meme stocks” (e.g., GameStop) by disseminating influential investment narratives. We analyze the 150 most upvoted Due Diligence posts on WSB and interview eight members of its community. We find that a popular expertise in investment narratives emerged, developed, and was propagated on this digital platform. WSB authors' claim to popular expertise is made in a hybrid language combining traditional financial expertise with an accessible and entertaining writing style, complemented by references to pop culture. Our analysis brings out a growing resentment among retail investors about the unfairness of financial markets, and its role in mobilizing them for collective action that challenged the existing order of things. Yet this widespread resentment did not spontaneously translate into a meaningful, sustainable collective action initiative. Our thesis is that the development of popular expertise played an instrumental role in the formation of WSB's collective action initiative targeting several perceived investment opportunities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».