Sosyal medyadaki paylaşımlar, artık ekonominin nabzını tutan birer gösterge haline geliyor. Yeni geliştirilen bir yapay zeka modeli, resmi işsizlik başvurularından tam iki hafta öncesinden sinyal vererek, ekonomik çalkantılara karşı erken uyarı sistemi görevi görüyor.
SOSYAL MEDYA EKONOMİNİN DİNAMİĞİNİ YANSITIYOR
İşini kaybeden bireylerin birçoğu, resmi prosedürlere başlamadan önce yaşadıkları durumu sosyal mecralarda dile getiriyor. Bu paylaşımlar, kimi zaman sitem, kimi zaman yardım talebi, kimi zaman da doğrudan işsizlik ilanı şeklinde karşımıza çıkıyor. Milyonlarca kullanıcıya ulaşan bu dijital ayak izleri, tahmin edilenden çok daha önemli bir ekonomik veri seti oluşturuyor. New York Üniversitesi, Dünya Bankası ve Oxford Üniversitesi'nden araştırmacılar tarafından geliştirilen JoblessBERT adlı yapay zeka modeli, bu paylaşımları analiz ederek ABD'deki resmi işsizlik başvurularını iki haftaya kadar önceden tahmin etme yeteneği kazandı.
JOBLESSBERT NASIL ÇALIŞIYOR VE GELİŞTİRİLMİŞ ANALİZ YÖNTEMLERİ
Araştırmacılar, JoblessBERT modelini eğitmek için 2020 ile 2022 yılları arasında ABD'de X (eski adıyla Twitter) platformunda paylaşım yapan 31,5 milyon kullanıcının verilerini kullandı. Model, klasik anahtar kelime taramalarının gözden kaçırabileceği günlük konuşma dili ve argo ifadeleri bile yakalayabiliyor. Örneğin, "Acilllll iş lazım" gibi ifadeler bile sistem tarafından işsizlik beyanı olarak algılanıyor. Bu sayede JoblessBERT, önceki tahmin yöntemlerine kıyasla yaklaşık üç kat daha fazla işsizlik paylaşımını doğru bir şekilde tespit edebiliyor. Model, ekonomik duygu analizi yapmaktan ziyade, doğrudan ifadeleri işaretlemeye odaklanıyor. Araştırmacılar, X kullanıcılarının genel nüfusa göre daha genç olması ve herkesin işsiz kaldığında paylaşım yapmaması gibi zorlukların üstesinden gelmek için kullanıcıların yaş, cinsiyet ve konum bilgilerini istatistiksel olarak tahmin ederek, bu verileri ABD nüfus sayımı oranlarına göre düzeltti. "Post-stratifikasyon" adı verilen bu yöntemle, ulusal, eyalet ve şehir düzeyinde işsizlik sigortası başvurularının tahmin edilmesi mümkün hale geldi. Ayrıca, model aktif öğrenme prensibini kullanarak, belirsiz durumlara odaklanıp kendini sürekli geliştirerek daha geniş bir demografik ve coğrafi kapsama ulaştı.
COVID-19 KRİZİNDE GÖSTERDİĞİ BAŞARI VE GELECEK POTANSİYELİ
Modelin başarısı, özellikle kriz dönemlerinde kendini gösterdi. Mart 2020'de Covid-19 salgınının ABD ekonomisini durma noktasına getirdiği ve haftalık işsizlik başvurularının hızla arttığı bir dönemde, JoblessBERT resmi raporlama haftası bitmeden iki gün önce 2,66 milyon başvuru öngördü. Gerçek rakam ise 2,9 milyon olarak gerçekleşti. Bu öngörü, geleneksel yöntemlerle tahmin yapan birçok sektörü geride bıraktı. Araştırmacılara göre bu yaklaşımın en büyük faydası, ekonomik koşulların hızla değiştiği zamanlarda ortaya çıkıyor. Resmi veriler geriden gelirken, bu iki haftalık erken uyarı süresi politika yapıcıların zaman kazanmasına, destek programlarını ayarlamasına, kaynakları mobilize etmesine ve kamuoyunu bilgilendirmesine olanak tanıyor. Bu yöntemin resmi işgücü istatistiklerinin yerini alması öngörülmüyor; ancak sosyal medya verileri, insanların şu anda ne yaşadığını gösteren, gerçek zamanlı ve tamamlayıcı bir kaynak sunuyor. Bu çalışma, PNAS Nexus adlı hakemli bilimsel dergide yayımlandı.
