Анализ региональной инфляции с использованием данных социальных сетей

Аннотация

Инфляция как один из важнейших макроэкономических показателей оказывает большое влияние на население всех стран и регионов. На саму инфляцию влияет ряд факторов, в том числе инфляционные ожидания. Многие центральные банки учитывают этот фактор при реализации денежно-кредитной политики в режиме инфляционного таргетирования. В настоящее время многие люди являются активными пользователями интернета, особенно социальных сетей. Предполагается, что люди ищут, читают и обсуждают в основном только те темы, которые представляют для них особый интерес. Логично предположить, что динамика цен также может быть в фокусе обсуждений пользователей. Такие обсуждения можно рассматривать как альтернативный источник оперативной информации об инфляционных ожиданиях. В данной статье анализируются неструктурированные данные из социальной сети ВКонтакте для исследования восходящих и нисходящих трендов инфляции (на примере Омской области). Выборка из более чем 8,5 миллионов постов была собрана за период с января 2010 по май 2022 гг. Для решения задачи была использована нейронная сеть BERT, кото­-
рая показала лучшие результаты по сравнению с бенчмарками (такими как логистическая регрессия, классификатор дерева решений и т. д.). Применение BERT-модели позволило определить проинфляционные и дезинфляционные типы ключевых слов в разных контекстах; метод SHAP позволил визуализировать полученные результаты. Подобный анализ дает дополнительную оперативную информацию об инфляционных процессах на региональном уровне. Предложенный подход может быть масштабирован для других регионов. При этом ограничением работы являются временные и энергетические затраты на первоначальное обучение аналогичных моделей для всех регионов России.