ИИ-модель предсказывает уровень безработицы по постам в соцсетях раньше официальных данных

Посты в социальных сетях о безработице могут предсказывать официальные данные о заявках на пособие по безработице за две недели до их публикации государственными органами, согласно новому исследованию.

Исследователь Сэм Фрайбергер и его коллеги разработали модель искусственного интеллекта, которая идентифицирует сообщения о потере работы в социальных сетях. Работа опубликована в журнале PNAS Nexus.

Для обучения трансформерного классификатора под названием JoblessBERT, предназначенного для выявления постов, связанных с безработицей, использовались данные от 31,5 миллиона пользователей Twitter (ныне X) за период с 2020 по 2022 год. Модель способна распознавать даже сообщения со сленгом или опечатками, например, «Мне срочно нужна работа!». Авторы применили демографические корректировки, чтобы учесть нерепрезентативность пользовательской базы Twitter, а затем прогнозировали количество заявок на страхование по безработице в США на национальном, штатном и городском уровнях.

Модель зафиксировала почти в три раза больше сообщений о безработице, чем предыдущие подходы, основанные на правилах, сохраняя при этом высокую точность. Этот метод также снизил ошибки прогнозирования на 54,3% по сравнению с консенсус-прогнозами индустрии. Подход оказался особенно ценным во время пандемии COVID-19, когда модель обнаружила резкий всплеск заявок на пособие по безработице в марте 2020 года за несколько дней до публикации официальной статистики.

По словам авторов, методология демонстрирует, как модели ИИ в сочетании с данными из социальных сетей могут дополнять традиционную экономическую статистику и предоставлять аналитикам и политикам информацию в реальном времени, особенно во время экономических кризисов.

ИИ: Это исследование — яркий пример того, как «цифровые следы» в соцсетях превращаются в мощный инструмент для анализа реальной экономической ситуации. В 2025 году подобные технологии могут стать стандартом для оперативного мониторинга рынка труда, позволяя быстрее реагировать на кризисы.