Regional inflation analysis using social network data

要約

インフレは、あらゆる国や地域の人口に大きな影響を与える最も重要なマクロ経済指標の 1 つです。
インフレはさまざまな要因の影響を受けますが、そのうちの 1 つはインフレ期待です。
多くの中央銀行は、インフレ目標レジーム内で金融政策を実施する際にこの要素を考慮しています。
今日、多くの人がインターネット、特にソーシャル ネットワークのアクティブ ユーザーです。
人々は主に自分にとって特に興味のある問題だけを検索し、読み、議論するという仮説があります。
価格の動向もユーザーの議論の焦点となる可能性があると想定するのは論理的です。
したがって、そのような議論は、インフレ期待に関するより迅速な情報の代替情報源とみなされる可能性があります。
この研究は、フコンタクテ ソーシャル ネットワークからの非構造化データに基づいて、（オムスク地域の例に基づく）インフレの上昇傾向と下降傾向を分析しています。
850 万件を超える投稿のサンプルは、2010 年 1 月から 2022 年 5 月までに収集されました。著者らは、BERT ニューラル ネットワークを使用して問題を解決しました。
これらのモデルは、ベンチマーク (ロジスティック回帰、決定木分類器など) よりも優れた結果を示しました。
これにより、さまざまなコンテキストでインフレ促進型とインフレ抑制型のキーワードを定義し、SHAP メソッドでそれらを視覚化することが可能になります。
この分析は、地域レベルでのインフレプロセスに関する追加の運用情報を提供します。提案されたアプローチは、他の地域にも拡張できます。
同時に、作業の限界は、ロシアのすべての地域に対する同様のモデルの初期トレーニングにかかる​​時間と電力コストです。

要約(オリジナル)

Inflation is one of the most important macroeconomic indicators that have a great impact on the population of any country and region. Inflation is influenced by range of factors, one of which is inflation expectations. Many central banks take this factor into consideration while implementing monetary policy within the inflation targeting regime. Nowadays, a lot of people are active users of the Internet, especially social networks. There is a hypothesis that people search, read, and discuss mainly only those issues that are of particular interest to them. It is logical to assume that the dynamics of prices may also be in the focus of user discussions. So, such discussions could be regarded as an alternative source of more rapid information about inflation expectations. This study is based on unstructured data from Vkontakte social network to analyze upward and downward inflationary trends (on the example of the Omsk region). The sample of more than 8.5 million posts was collected between January 2010 and May 2022. The authors used BERT neural networks to solve the problem. These models demonstrated better results than the benchmarks (e.g., logistic regression, decision tree classifier, etc.). It makes possible to define pro-inflationary and disinflationary types of keywords in different contexts and get their visualization with SHAP method. This analysis provides additional operational information about inflationary processes at the regional level The proposed approach can be scaled for other regions. At the same time the limitation of the work is the time and power costs for the initial training of similar models for all regions of Russia.

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