Washington, EEUU. AFP.
En su búsqueda constante de datos que reflejen el estado de la economía, los expertos de Estados Unidos están recurriendo a una herramienta poco empleada hasta ahora por la industria estadística: los artículos de prensa.
En la era de la explosión de los "big data" hay numerosos proyectos en marcha que proponen examinar minuciosamente las publicaciones periodísticas aparecidas a lo largo de varios decenios para identificar las palabras claves que expresan pesimismo, preocupación u optimismo, con el fin de medir mejor la moral de los hogares y de los negocios.
El objetivo es cubrir las lagunas que dejan los indicadores existentes, basados en costosos cuestionarios y con una fiabilidad variable.
La iniciativa más avanzada en esta materia es la desarrollada por la rama de San Francisco de la Reserva Federal (Fed), la cual recopiló, empleando técnicas de aprendizaje a través de las máquinas, artículos de 16 grandes diarios estadounidenses publicados durante los últimos 30 años para componer un indicador prometedor. "Hay señales de que medir la confianza de los consumidores basándose en artículos posee un importante potencial de previsión", aseguraron los creadores de este nuevo instrumento, Adam Shapiro, Daniel Wilson y Moritz Sudhof, en un artículo reciente.
De acuerdo con sus trabajos, su indicador permitió prever con un año de antelación la evolución de grandes datos económicos, como el consumo de los hogares, la tasa de desempleo, la inflación o el índice estrella de la Bolsa de Nueva York, el Dow Jones Industrial Average.
Su sistema se basa en la investigación de palabras como "inquietos", "preocupados", "satisfechos" o "confiados", y la medición de la frecuencia con la que se emplean de un mes a otro.