Банк Италии сообщил в понедельник, что набор экспериментальных индикаторов, созданных им на основе содержания миллионов твитов, точно отслеживает настроение потребителей в отношении цен, открывая возможности для нового мощного инструмента денежно-кредитной политики.
Эти усилия предпринимаются по мере того, как экономисты и политики во всем мире все чаще обращаются к социальным сетям и другим нетрадиционным источникам для изме-рения поведения потребителей, а инфляция продолжает бросать вызов целевым показателям, установленным многими ведущими центральными банками.
Исследователи обнаружили, что их индикаторы, основанные на миллионах твитов, не только согласовывались с окончательными данными об инфляции и существующими мерами ценовых ожиданий национального статистического управления Италии, финансовых рынков и других прогнозистов, но также отображались в режиме реального времени и предоставляли более подробную информацию.
«Результаты показывают, что Twitter может быть новым своевременным источни-ком для разработки метода выявления убеждений», — заявили авторы 107-страничного исследова-ния, добавив, что, по их мнению, исследование, ориентированное на Италию, может быть воспро-изведено и в других странах.
По словам авторов, Twitter имеет около 200 миллионов активных пользователей в месяц по всему миру и около 10 миллионов активных пользователей в Италии в 2019 году.
Анализ начался со сбора 11,1 миллиона твитов, опубликованных на итальянском языке в период с июня 2013 года по декабрь 2019 года, содержащих хотя бы одно из набора ранее выбранных слов, связанных с инфляцией, ценами и динамикой курса доллара.
«Основанием для сосредоточения внимания на подсчете чистых необработанных твитов является интуитивное представление о том, что чем больше люди говорят о чем-то, тем больше вероятность, что это отражает их мнение и что их мнение может повлиять на ожидания других людей», — говорится в сообщении.
Затем набор данных был «очищен», чтобы удалить рекламу или твиты, в которых слово «инфляция» используется в несвязанном контексте.
Оставшийся набор данных был использован для построения двух индексов ожида-ний увеличения или уменьшения инфляции путем измерения ежедневного объема твитов, содер-жащих ранее выбранные словосочетания, такие как «цена со скидкой», «распродажа Xiaomi» или «очень высокая цена».
«Тот факт, что экономические агенты говорят о дорогих векселях, должен отра-жать ожидания более высокой инфляции», — говорится в отчете. «С другой стороны, люди, обсуж-дающие снижение цен на нефть, должны соответствовать ожиданиям снижения инфляции».
Затем был создан окончательный набор индикаторов на основе расхождения между двумя индексами.
Авторы заявили, что в их работе подчеркивается важность и политическое значе-ние информации, содержащейся в социальных сетях, но признали, что для интерпретации дан-ных необходимы дальнейшие исследования.
