Yayınların ilginç bir bağlamı: patlamalar, tavsiye talepleri – hatta işsiz kalmadan önce.
Analiz ABD’de gerçekleştirildi ancak diğer birçok ülkeye de uygulanabilir: sosyal medya paylaşımları işsizliğin artacağını öngörüyor (iki hafta önce).
İnsanlar, henüz resmi olarak işsiz olmasalar bile, kamuya açık bir şekilde yardım ve tavsiye taleplerini açık bir şekilde bırakıyorlar. Veya basitçe işsiz olduklarını duyuruyorlar.
Bu yayınlar sosyal ağlar aracılığıyla yayılıyor ve araştırmacılar bunların bir İşsizlik artışlarına karşı erken uyarı sistemi — Resmi Hükümet rakamlarının açıklanmasından iki hafta öncesine kadar.
O çalışmak analiz eden bir yapay zeka modeli uyguladı. X İşsizlikle ilgili basit yayınlar arıyorum.
JoblessBERT adı verilen sistem, 2020-2022 yılları arasında Amerika Birleşik Devletleri’ndeki 31,5 milyon kullanıcının yayınlarıyla eğitildi; tespit etmek için tasarlandı resmi olmayan formülasyonlar ve çok değişkenler Yazım hataları, argo ve vurgulu ifadeler dahil olmak üzere basit anahtar kelime aramalarının başarısız olma eğiliminde olduğu.
O BilimBlog Modelin ruh halini veya daha geniş ekonomik duyarlılığı ölçmek yerine dar anlamda şunlara odaklandığını açıklıyor: açık ifadeler Bu, iş kaybını veya iş ihtiyacını gösterir.
Testlerde araştırmacılar JoblessBERT’in neredeyse üç kat daha fazla Doğruluğu korurken önceki yaklaşımlara göre ilgili yayınları
X kullanıcıları genel nüfusu temsil etmediğinden (genellikle daha genç olduklarından ve istihdamla ilgili hiç paylaşım yapmayan birçok kişiyi hariç tuttuklarından) ekip, her kullanıcının yaşını, cinsiyetini ve konumunu tahmin etmek için demografik ve coğrafi çıkarımlardan yararlandı.
Daha sonra, olarak bilinen istatistiksel bir düzeltme yoluyla ABD Nüfus Sayımı oranlarıyla uyumlu hale getirildi. tabakalaşma sonrası. Bu adımla sistemin yalnızca ulusal düzeyde değil, eyaletler ve şehirler tarafından da işsizlik yardımı taleplerini tahmin edebileceğini söylüyorlar.
Model ayrıca kullanıldı aktif öğrenme (aktif öğrenme), eğitimin belirsiz vakalara odaklanarak performansı artıran bir tekniktir; burada bir yayının iş kaybını gösterip göstermediği net değildir.
Zamanla bu, farklı bölgeleri ve demografik grupları kapsayan daha geniş bir dil ve kullanıcı örneğinin yakalanmasına yardımcı oldu.
Yaklaşım, “şok”un ilk haftalarında test edildi. COVID-19. Mart 2020’de ABD’de işsizlik yardımına yönelik ilk başvuru sayısı, karantinaların ekonomiye yayılmasıyla iki hafta içinde 278.000’den yaklaşık 6 milyona yükseldi. Resmi raporlama haftasının sona ermesinden iki gün önce JoblessBERT 2,66 milyon başvuru öngördü; nihai sayı 2,9 milyondu — bir çok daha yakın bir tahmin artışı önemli ölçüde küçümseyen birçok geleneksel sektör tahmininden daha fazla.
Araştırmacılara göre sosyal medya sinyalini standart tahmin yöntemleriyle birleştirmek Tahmin hatalarını %50’den fazla azalttı Çalışma dönemi boyunca sektördeki fikir birliğine karşı. Kazanımlar en çok, geleneksel veri toplamanın geride kaldığı hızlı değişim aşamalarında görülüyor.
Yazarlar, modelin resmi istatistiklerin yerini alması amaçlanmamıştır İşgücü piyasasının daha kapsamlı ve metodolojik olarak sağlam olmaya devam etmesi. Bunun yerine, bunu bir gerçek zamanlı ek — yalnızca daha sonra anketlerde veya idari kayıtlarda ortaya çıkanları değil, insanların anında bildirdiklerini yakalayabilen.
Büyük engel, ancak bu erişim verilere. Son yıllarda sosyal platformlar, araştırmacıların kamuya açık paylaşımlarının toplanmasına yönelik kısıtlamaları sıkılaştırdı ve bu erken uyarı sistemlerinin gizlilik önlemleri ve anonimleştirilmiş analizlerle bile gerekli ölçekte sürdürülüp sürdürülemeyeceği konusunda soruları gündeme getirdi.