Публикациите в социални медии, анализирани с изкуствен интелект, могат да помогнат за прогнозиране на безработицата и свързаните с това искове за обезщетения – до две седмици преди публикуване на официалните правителствени данни, според ново проучване.
Безработицата е наболял проблем и хората често пишат за него в социалните мрежи. Изследователят Сам Фрайбергер и колегите му наскоро са разработили алгоритмичен модел с изкуствен интелект, който идентифицира публикациите по тази тема. Резултатите, огласени от PNAS Nexus, са доста интересни.
Данните от 31,5 милиона потребители на Twitter, публикували в мрежата между 2020 и 2022 г., са използвани за обучение на класификатор, който се базира на трансформатор, наречен JoblessBERT, за откриване на публикации, свързани с безработицата – дори такива, които съдържат жаргон или правописни грешки.
Авторите са използвали демографски корекции, за да отчетат непредставителната потребителска база на Twitter, след което прогнозирали молбите за обезщетения за безработица в САЩ на национално, щатско и градско ниво.
Изненадващо, AI моделът успял точно да прогнозира данните, които предстои да бъдат публикувани от официалните статистически служби. Моделът е обхванал близо три пъти повече публикации на тема безработица от предишните подходи, базирани на правила, като същевременно е запазил висока точност.
Иновативният метод с използване на изкуствен интелект също така е намалил грешките в прогнозирането с 54,3% в сравнение с консенсусните прогнози за индустрията.
Подходът се доказал и като особено ценен по време на пандемията, когато е предвидил масивния скок в броя на молбите за обезщетения за безработица – през март 2020 г., дни преди публикуването на официалната статистика.
Според авторите, методологията демонстрира как моделите с изкуствен интелект, комбинирани с данни от социалните медии, могат да допълнят традиционната икономическа статистика и да предоставят информация в реално време за разработване на политики, особено по време на икономически кризи.
