Оценивать экономическую активность на основе публикаций СМИ предложили аналитики Банка России. По их мнению, такой показатель позволит увидеть картину быстрее, чем этого можно достичь с официальной статистикой, которая всегда запаздывает.
Метод анализа экономической активности по публикациям в интернет-изданиях основан на обработке больших массивов данных (big data), говорится в докладе департамента исследований и прогнозирования Центробанка. Доклад этот, носящий название «Оценка экономической активности на основе текстового анализа», был опубликован на сайте ЦБ; его можно посмотреть здесь (документ в pdf-формате).
Анализ новостных статей производится методами текстового анализа и машинного обучения. В докладе при этом отмечается, что «использование такой неструктурированной информации, как новости, является не менее важной составляющей при прогнозировании экономической активности, чем использование обычных статистических показателей». Кроме того, эти данные можно получить быстрее, чем статистику.
Действительно, как отмечается в исследовании, сведения о росте ВВП, например, публикуются раз в квартал через в 1-1,5 месяца после окончания очередного квартала. В результате становится невозможно оперативно отследить экономическую динамику и быстро принять эффективное решение.
В то же время в докладе говорится, что разработанная методика успешно справилась с прогнозированием экономической динамики. «Это позволяет сделать вывод о том, что новостные данные обладают достаточно хорошей прогнозной силой. С помощью разработанного новостного индекса можно отслеживать динамику не только экономической активности на ежедневной основе, но также разрабатывать иные индикаторы, что позволит более оперативно реагировать на текущую экономическую ситуацию и принимать соответствующие решения», – отмечается в докладе ЦБ.
Прокомментировать для «Полит.ру» идею использования публикаций в интернет-СМИ при оценке экономической активности согласились Иван Бегтин, директор АНО «Информационная культура», член Комитета гражданских инициатив, и Александр Хандруев, вице-президент Ассоциации региональных банков, завкафедрой финансов, денежного обращения и кредита факультета финансов и банковского дела РАНХиГС.
По мнению Ивана Бегтина, в том или ином виде эта методика уже используется российскими компаниями. Что касается того, насколько точной может получиться картина, составленная таким образом, то здесь многое зависит от того, что именно считать СМИ.
«Конечно, какую-то картину при помощи анализа СМИ можно получить. Насколько достоверную – сказать сложно. Начнем с того, что считать СМИ. Если ЦБ считает средствами массовой информации новостные порталы, официально зарегистрированные в реестре Роскомнадзора, то ведь некоторые СМИ, наоборот, постарались оттуда выйти. Или за СМИ считают те издания, которые находятся в агрегаторах Яндекса и Рамблера? Или же СМИ в их представлении окажутся любые новостные порталы, которые имеют посещаемость выше определенного уровня? В зависимости от этого картина будет различаться.
А кроме того, есть социальные сети; сейчас сильно набирают читателей каналы в Telegram. Я не очень понимаю, что именно Центробанк хочет мерить по СМИ. То есть многие анализируют СМИ (правда, это не называется big data) – не буду называть конкретных коммерческих компаний, но они есть. И, конечно, эту методику можно адаптировать под задачи Центробанка. Но фактически получится, что он может использовать те или иные уже существующие продукты, которые, например, мониторят упоминания о банках. И не очень ясно, в чем тут новизна.
Те же самые банки, например (ну, или другие финансовые структуры), мониторят не только СМИ – они как раз мониторят соцсети. У них, правда, критерием является отслеживание какого-то негатива. А что именно хочет сделать Центробанк, я, конечно, не знаю. Со стороны это еще не понятно. Может ли обработка новостных данных давать хорошие прогностические возможности? Вполне возможно, что это так, такие возможности могут возникать.
А что касается того, можно ли описывать этот процесс, используя понятие big data… Собственно, big data – вообще не термин, это, скорее, маркетинговое определение. Его можно по-разному сформулировать. Для Росреестра, например, big data – это когда речь идет о терабайтах информации и даже о петабайтах, то есть данных довольно большого объема. А для структур вроде ЦБ – являются ли новости примером big data? Я не уверен. Ну, если использовать слова big data в значении «объем информации, который невозможно обработать на личном компьютере», то, наверное, да. Тогда это big data. Но к этому можно отнести почти все.
С другой стороны, если относить к big data данные реально большого объема, десятки терабайт и более, которые и на рабочих компьютерах сложно обработать, и на многих серверах непросто, тем более – для кропотливого анализа, то можно ли сюда же отнести и новости? Если честно, я сомневаюсь. По сути, это давно решенные задачи – хотя, конечно, не зная подробностей техзадания аналитиков ЦБ я не могу судить об этом с уверенностью. Может быть, они придумали нечто интересное. Но в том ключе, в котором это описано в СМИ, это походит на использование уже существующего ПО и сервиса», – сказал Иван Бетин.
Для рыночной экономики имеют огромное значение ожидания участников, а обработка информации из СМИ позволит точнее оценить их преобладающие настроения, считает Александр Хандруев, вице-президент Ассоциации региональных банков, завкафедрой финансов, денежного обращения и кредита факультета финансов и банковского дела РАНХиГС.
«Вообще-то рыночная экономика отличается тем, что в ней очень большое значение имеют ожидания участников хозяйственной деятельности. Соответственно, чем больше массив данных об этом, тем лучше для прогноза. Тогда включается закон больших чисел, используются элементы искусственного интеллекта и нейросети – и на огромном массиве информации выявляются устойчивые тенденции, характеристики, оценки. И это позволяет уже не просто опрашивать определенный круг людей, достаточно или недостаточно репрезентативный (как, например, бывает, когда приглашают экспертов для участия в панелях на форумах, подбирая их так, чтобы услышать некие конкретные ответы), а получать более полную картину.
В этот массив информации попадает все, в том числе информация недостоверная, слухи. Но в целом это отражает настроения, которые преобладают в экономике и в обществе в целом. И именно эти ожидания, оценки предполагаемых изменений в будущем, оказывают если не решающее, то все же заметное воздействие на принятие инвестиционных решений, на выбор каких-то вариантов деятельности, и прочее, и прочее, и прочее.
Этот так называемый индикатор не надо переоценивать, но он полезен. Естественно, базировать на нем практические экономические решения, наверно, не слишком целесообразно: необходимы и оценка проекта, и много чего еще. Но как вспомогательное средство для того, чтобы «пощупать пульс» экономики, тех или иных сегментов рынка (начиная с валютного и кончая рынком недвижимости), он полезен.
В целом этом стало возможным благодаря тому, что уже сложилась современная методология, которая позволяет составлять подобные индексы и индикаторы. И, надо сказать, абсолютно правильно, что Банк России начал это делать. Насколько я знаю, в других странах такие индексы уже строятся. То есть мы здесь не являемся первооткрывателями, но, как говорится, идем в тренде. Это важно», – объяснил Александр Хандруев.
