Bu çalışma, kripto para birimlerinin internetteki varlığının finansal para performansı üzerindeki etkilerini araştırmıştır. Kripto para birimleri ve onun altında yatan teknoloji olan blockchain, neredeyse her gün finanstan lojistiğe kadar çok çeşitli endüstriler için yeni bir kullanım durumu yaratan iki yeni yıkıcı yeniliktir. Özellikle bu teknolojileri finans gibi geleneksel sektörlere uygulamaya çalışırken bazı belirsizlikler kaçınılmaz hale geliyor. Bu yeni varlık sınıflarının para birimi, emtia veya menkul kıymet olarak nasıl sınıflandırılacağına dair tartışmalar sürerken, bu çalışmada menkul kıymet olan şirket hisse senetleri ile finansal davranış açısından benzerlikleri üzerinde durulmuştur. Bu nedenle çalışma, sonuç olarak hisse senedi piyasalarına benzer davranışlar bulmayı amaçlayarak doğrusal regresyonlu bir tahmin modeli oluşturmuştur. Ek olarak, 161 günde yaklaşık 40 Milyon tweet toplanmış ve kripto para birimlerinin piyasa değerini, fiyatını ve hacmini tahmin etmek için bunları Google arama verileriyle birleştirilmiştir. Genel bulgular çoğunlukla araştırma öncesi beklentilerle eşleşti ve tweet sayısı, pozitiflik hissi ve Google arama hacminin kripto para birimlerinin finansal para performansı üzerindeki etkileri ile pozitif ilişkili olduğu sonucuna varıldı. Bu değişkenlerin etkisinin daha geç oluşturulma tarihi olan madeni paralar için daha güçlü olduğu da doğrulanırken, çalışma, sonuçlarımızla borsa arasındaki sıralamanın düzenleyici etkisine yönelik bulguları kripto para piyasasına genişletemedi.

This study investigated the effects of internet presence of the cryptocurrencies on the financial coin performance. Cryptocurrencies and its underlying technology, blockchain, are two new disruptive innovations that create a new use case for a wide range of industries, from finance to logistics, almost every day. Especially, trying to implement these technologies into the traditional industries, like finance, certain uncertainties become unavoidable. While there are still some discussions going on about how to classify these new asset classes, as a currency, commodity or a security, this study focused on their similarities with company stocks, which is a security, in terms of the financial behavior. Therefore, the study built a prediction model with linear regression by expecting to find similar behaviors to stock markets as results. Additionally approximately 40 Million tweets gathered in 161 days and combined them with Google search data to predict the market cap, the price and the volume of cryptocurrencies. Overall insights mostly matched with the prior expectations and showed support for the effects of number of tweets, positivity sentiment and Google search volume on the financial coin performance of the cryptocurrencies. It is also confirmed that the effect of these variables is stronger for the coins with a later creation date, whereas the study could not extend the findings for the moderating effect of rank among the stock market to the cryptocurrency market with our results.