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Varios periódicos en un quiosco de Nueva York, el 9 de noviembre de 2016

(afp_tickers)

En su búsqueda constante de datos que reflejen el estado de la economía, los expertos de EEUU 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.

"Nosotros mismos nos quedamos sorprendidos de nuestro éxito", afirmó a la AFP Shapiro. "Al desarrollar el proyecto, no sabíamos cómo iba a funcionar, y nos llevamos una grata sorpresa al darnos cuenta de que había un verdadero potencial de predicción".

Otro estudio publicado en febrero de 2016 llegaba a conclusiones parecidas: el análisis de artículos de prensa en EEUU y otros países ayudaba a mejorar la fiabilidad de las estimaciones de los analistas, especialmente durante los momentos de depresión económica.

- "Tendancia fuerte" -

Este enfoque integra "informaciones que los desarrolladores profesionales de previsiones no tienen en cuenta", escribió el autor de este estudio, Samuel Fraiberger, vinculado a las Universidades de Harvard, Northeastern y Nueva York.

Según sus conclusiones, la recolección de datos de artículos de prensa permitió reducir en un 20% los errores de las previsiones de crecimiento económico, al ser comparadas con el consenso establecido por los analistas.

El resultado es claramente más fuerte durante los periodos de crisis, cuando los analistas tienden a "subestimar el impacto de las malas noticias", un sesgo en el que los periodistas no caen, indicó Fraiberger.

La rama de la Fed de St. Louis tomó la misma senda y trabaja en un indicador del mercado de trabajo basado en la presencia en la prensa de palabras como 'despidos' o 'contrataciones'.

El empleo de herramientas estadísticas no tradicionales, como los artículos de periódicos, es una "tendencia fuerte", resume Kevin Kliesen, economista en la Fed de St. Louis. "Es otra forma de ver las cosas", añade.

No obstante, la fase de verdadera aplicación de esta técnica se anuncia como una ardua tarea, principalmente debido a la masa de informaciones que circulan y a la posibilidad de que también se tomen en consideración las redes sociales.

En la Fed de San Francisco, los equipos persiguen, ante todo, integrar su nuevo indicador en la variedad de herramientas estadísticas utilizadas por el banco central estadounidense, al tiempo que fantasean con la próxima etapa: hacerla evolucionar en tiempo real.

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AFP