Dévoiler des informations économiques en temps réel grâce au Big Data de recherche

Les indicateurs économiques publiés par le gouvernement jouent un rôle essentiel dans l’élaboration des décisions dans les secteurs public et privé. Toutefois, une limite importante de ces indicateurs réside dans leur actualité, car ils reposent sur des facteurs macroéconomiques tels que la rotation des stocks et la production de fer. Par exemple, dans le cas des indices des conditions économiques du Cabinet Office japonais, les indices sont généralement publiés avec un retard de deux mois.

Pour surmonter les inconvénients des techniques conventionnelles basées sur des variables macro, une équipe de chercheurs japonais a développé une méthode basée sur les mégadonnées, capable de fournir des prévisions immédiates précises pour les indicateurs macroéconomiques. Il est important de noter que cette approche élimine le besoin d’agréger des données semi-macroéconomiques et s’appuie uniquement sur les données de requêtes non prescrites des moteurs de recherche (Search Big Data) obtenues à partir d’un moteur de recherche de premier plan utilisé par plus de 60 % des internautes du pays.

« Notre nouveau modèle a démontré la capacité de prévoir les principaux indicateurs économiques japonais en temps réel (= prévision immédiate), même face aux défis posés par les perturbations liées à la pandémie », a déclaré Kazuto Ataka, co-auteur de l’étude. « En exploitant le Big Data de recherche, le modèle identifie les requêtes hautement corrélées et effectue des analyses de régression multiple pour fournir des informations économiques précises et opportunes. »

Il est remarquable que le modèle ait fait preuve d’adaptabilité et de résilience, même face à des changements économiques rapides et à des scénarios imprévisibles. En outre, une analyse approfondie a révélé que les activités économiques sont influencées non seulement par des facteurs économiques, mais également par des désirs humains fondamentaux, notamment la libido et le désir de rire. Cela souligne l’interaction complexe entre les intérêts humains et le développement économique.

« Nos résultats offrent une perspective nuancée pour comprendre les tendances économiques en temps réel. Les performances exceptionnelles du modèle en matière de prévision immédiate pendant la pandémie représentent une avancée significative par rapport aux méthodologies actuelles, soulignant le potentiel d’incorporation de diverses sources de données en temps réel pour améliorer la précision de la prévision économique immédiate. « , a ajouté Ataka.

Le étudePublié dans Le Journal de la Finance et de la Science des Donnéesconstitue une avancée significative dans le domaine de la prévision économique immédiate, ouvrant la voie à une prise de décision plus éclairée et plus rapide dans les secteurs public et privé.