Per stimare le aspettative di inflazione ora basta leggere Twitter
Il Sole 24 Ore - Radiocor
Che inflazione farà? Ce lo dice un social media, Twitter, e le sue indicazioni mostrano un'efficacia superiore alle indagini degli istituti statistici. La scoperta l'hanno fatta un gruppo di ricercatori della Banca d'Italia che hanno creato degli indicatori giornalieri delle aspettative di inflazione dei consumatori grazie a un sistema che 'legge' i messaggi postati su Twitter.
Gli economisti di via Nazionale hanno utilizzato tecniche di intelligenza artificiale per l'analisi testuale dei messaggi sul social network. Il risultato, sorprendente, mostra che gli indicatori basati sui messaggi Twitter, hanno una correlazione significativa sia con le aspettative di inflazione misurate dalle indagini dell'Istat nelle analisi mensili sia con quelle giornaliere ottenute dai prezzi di mercato dei contratti derivati sull'inflazione (swap) .
Twitter con 200 milioni di utenti attivi mensilmente nel mondo e con 10 milioni di utenti attivi in Italia nel corso del 2019, offre un'opportunità unica ai ricercatori interessati alle convinzioni dei consumatori. Il social network osservano i ricercatori della Banca d'Italia è tempestivo in quanto i messaggi vengono continuamente aggiornati ed è accurato poiché fornisce informazioni sul tasso di inflazione atteso di un ampio campione di consumatori data la sua base di utenti ampia e diversificata senza essere influenzato da altri fattori. Il lavoro è partito dall'analisi dei messaggi che all'interno avevano la parola 'prezzi' o 'prezzo' e 'inflazione' o 'deflazione' poi filtrati dall'intelligenza artificiale.
Gli indicatori basati su Twitter catturano bene le dinamiche delle aspettative di inflazione dei consumatori e trasmettono dei contenuti informativi aggiuntivi rispetto alle fonti esistenti, quali misurazioni ritardate di sondaggi e di mercato, le previsioni professionali e l'inflazione realizzata. Inoltre, dal campione della Banca d'Italia basato su Twitter si è scoperto che gli indicatori superano notevolmente i modelli che utilizzano misure basate sul mercato o quelli che adottano misure basate sui trend di Google. Il risultato è promettente concludono i ricercatori ma sarà necessario rafforzarlo con pareri di informatici, statistici ed economisti per capire soprattutto come le informazioni dei social network possano essere trasformate in un segnale efficiente e comprensibile.