SNSの感情分析情報を用いた株価予測における情報のカテゴリ化による精度の向上を目指す。従来の研究では、SNSから抽出した文章情報に基づき、感情分析を用いて市場感情から株価を予測する手法が検討されている。しかし、これらの手法は主に単語の種類や文章の特徴に基づいており、ユーザの属性情報・立場を用いた分類は十分に行われていない。そこで本研究では、ユーザ情報に基づくカテゴリ分類手法の有効性を検証することを目的とする。具体的には、ユーザをアナリストや投資家などの立場に応じて分類し、それぞれのカテゴリ別に感情分析を行う。ツイート投稿者の情報をカテゴリ分類に加えることで、予測精度が向上するかを検証する。