Un conjunto de indicadores experimentales creados a partir del contenido de millones de tuits refleja con precisión el estado de ánimo de los consumidores respecto a los precios, lo que ofrece la posibilidad de crear una nueva y potente herramienta de política monetaria, dijo el lunes el Banco de Italia.

Este esfuerzo se produce en momentos en que los economistas y responsables de políticas monetarias de todo el mundo recurren cada vez más a las redes sociales y a otras fuentes no convencionales para medir el comportamiento de los consumidores, y mientras la inflación sigue desafiando los objetivos fijados por muchos de los principales bancos centrales.

Los investigadores descubrieron que sus indicadores, basados en millones de tuits, no solo coincidían con las lecturas finales de la inflación y las medidas existentes de las expectativas de precios de la oficina nacional de estadística de Italia, los mercados financieros y otros pronosticadores, sino que además estaban en tiempo real y proporcionaban más detalles.

"Los resultados sugieren que Twitter puede ser una nueva fuente oportuna para idear un método que genere creencias", afirmaron los autores del estudio, quienes consideran que la investigación que tiene como foco Italia podría reproducirse en otros lugares.

Twitter tiene aproximadamente 200 millones de usuarios activos mensuales en todo el mundo y tenía alrededor de 10 millones de usuarios activos en Italia en 2019, dijeron los autores.

El análisis comenzó recopilando 11.1 millones de tuits publicados en italiano entre junio de 2013 y diciembre de 2019 que contenían al menos una de un conjunto de palabras previamente seleccionadas relacionadas con la inflación, los precios y la dinámica de los precios.

A continuación, se "limpió" el conjunto de datos para eliminar los anuncios o tuits que utilizaban la palabra inflación en un contexto no relacionado.

El conjunto de datos restante se utilizó para construir dos índices sobre las expectativas de aumento o desaceleración de la inflación midiendo el volumen diario de tuits que contenían combinaciones de palabras previamente seleccionadas, como "precio de ganga" o "precio muy alto".

El conjunto final de indicadores se creó a partir de la divergencia entre los dos índices.