La economía y el Big Data

Constantemente se ven reportes del Gobierno, del Banco de México, la Fed, empresas que se dedican al estudio y análisis económico, evaluando el comportamiento de la actividad económica hasta el momento y a partir de ello realizan y anuncian los pronósticos sobre lo que esperan para el siguiente periodo. Con dicha información, los agentes económicos toman decisiones procurando que sea la óptima para mejorar el presente y/o el futuro.

Para llevar a cabo tales análisis se realizan por medio de la modelación de las variables micro y macroeconómicas, los cuales usan técnicas de estadística y probabilidad con base a la información y los datos disponibles hasta el momento.

Esos modelos manejan un grado de error y bonanza, los cuales les da cierto nivel de confianza y viabilidad. Parte de ese error corresponde a la disponibilidad de datos e información de fuentes confiables, lo que representa uno de los grandes desafíos para los economistas científicos al tratar de explicar la realidad.

Chen Yue en su investigación sobre el uso del Big Data como parte del monitoreo y predicción para la macroeconomía que hizo para el Centro de Estadísticas Chino, donde propone aprovechar el gran avance tecnológico para la obtención y captura de datos en tiempo real para explicar a un nivel macro la nueva realidad digital. En China ya se está usando la capacidad de la Big Data y se cree que las aplicaciones más activas podrían ser en la minería de datos macroeconómicos, los análisis macroeconómicos y la política monetaria.

Uno de los usos que se le puede dar a las fuentes de datos que representa el Big Data es la utilización de gran monitoreo de pronósticos macroeconómico. Éste se divide en dos categorías, en fuentes de datos de Internet proporcionado por los motores de búsqueda como el Google Trends y el pronóstico de las redes sociales extranjeros como Twitter, Facebook y Microblog.

Por mencionar un ejemplo, Ettredge en el 2005 encontró una correlación positiva entre 500 palabras clave de uso común enumeradas por World Tracker y la tasa de desempleo de Estados Unidos. Dichas variables pudieron modelar y hacer el pronóstico al desempleo estadounidense.

De acuerdo con Yue, desarrollo de la aplicación de modelos con datos en tiempo real está a penas en su infancia en China y hay países más avanzados en ésa área, de la cual aún queda mucho provecho a sacar.

En México no hay casi rastro de investigaciones usando la reciente herramienta, quienes lo están usando más son empresas privadas que les interesa analizar el comportamiento de los individuos para mejorar su oferta, afinando sus productos a los gustos y preferencias del cliente.

Es importante mirar y abrir campo al área del Data Scientist como economistas científicos, pues son ellos quienes tienen una mayor capacidad para comprender la economía mexicana desde el punto de vista teórico, lo que podría evitar la desinformación o mala interpretación de los datos. Si se tiene el conocimiento adecuado y las herramientas suficientes, se podrá lograr un mayor avance de la ciencia, lo cual podría mejorar nuestro entorno económico-social.