I ricercatori dell’Università di Yale hanno elaborato numerosi indicatori per monitorare vari aspetti dell’economia, come il PIL, l’occupazione e la produzione industriale. Ma estrarre un quadro chiaro da questi segnali e prevedere se il Paese si sta dirigendo verso una recessione è ancora una sfida. “Abbiamo un problema di dati”, afferma Leland Bybee, dottorando in economia finanziaria al SOM di Yale. “È molto difficile ottenere dati veramente buoni e di alta qualità per capire cosa sta succedendo nell’economia in un determinato momento”.

Cosa dicono gli studi

In uno studio recente, Bybee, il professore di finanza del SOM di Yale Bryan Kelly e i loro coautori hanno esplorato un’altra possibile fonte di informazioni: gli articoli di giornale. I ricercatori hanno utilizzato un software per analizzare centinaia di migliaia di articoli del Wall Street Journal e quantificare l’attenzione dei media su argomenti specifici.

I ricercatori hanno scoperto che la prevalenza di articoli legati alla recessione, in particolare, è stata in grado di predire alcune misure della performance economica mesi o anni dopo. In altre parole, quando i giornalisti scrivevano di più su quell’argomento, era più probabile che seguissero tempi economici difficili.

Naturalmente, i politici leggono già il Wall Street Journal per ottenere questo tipo di informazioni. Ma se stanno discutendo di una nuova politica, hanno bisogno di una quantificazione rigorosa del contenuto delle notizie piuttosto che affidarsi semplicemente agli ultimi titoli, suggerisce Bybee. Un policymaker non vorrebbe dire: “Ho letto che il mercato non sta andando bene, quindi dovremmo iniziare a erogare un mucchio di assegni di stimolo””, dice. “Si vuole avere una sorta di base statistica per questo”.

Selezionare le notizie che contano

Il team di Bybee ha pensato che le notizie potessero contenere dati predittivi preziosi perché il compito dei redattori è quello di fornire ai lettori informazioni sullo stato dell’economia. Il Wall Street Journal dovrebbe essere uno “sportello unico” per conoscere questioni di ampio respiro come il PIL, le notizie specifiche del settore, le preoccupazioni della gente per i problemi economici e le opinioni degli esperti.

L’incentivo dei redattori è quello di “riportare le notizie che contano per le persone che si preoccupano dell’economia”, afferma Bybee. “Come abbonato al Wall Street Journal, è per questo che pago”.

Bybee, Kelly e il loro team – che comprendeva anche Asaf Manela della Washington University di St. Louis e Dacheng Xiu dell’Università di Chicago – si sono chiesti se fosse possibile quantificare queste informazioni e trasformarle in un nuovo indicatore economico. I responsabili politici potrebbero utilizzare questa metrica come ulteriore elemento di prova per prendere decisioni, come ad esempio l’adozione di misure per stimolare l’economia.

I ricercatori hanno raccolto circa 763.000 articoli del WSJ, pubblicati dal 1984 al 2017, e hanno eseguito un software per contare il numero di volte in cui venivano utilizzati termini specifici di una o due parole in ogni articolo. Un algoritmo di apprendimento automatico ha quindi identificato ampi “argomenti”: cluster di termini che comparivano spesso insieme. Il team ha esaminato manualmente i cluster di parole e ha etichettato ogni argomento.

Ad esempio, un gruppo di parole comprendeva “Greenspan”, “Yellen”, “tasso dei fondi federali”, “aumento del tasso” e così via; l’argomento identificato dal software era chiaramente la Federal Reserve. Tra gli altri argomenti c’erano le assicurazioni sanitarie, la Cina, i disastri naturali, le compagnie aeree e le elezioni.

Successivamente, i ricercatori hanno misurato la quantità di “attenzione delle notizie” prestata a ciascun argomento, definita come la percentuale di parole del WSJ su quell’argomento ogni mese. In questo modo hanno potuto analizzare l’andamento dell’attenzione nel tempo. 

La metrica dell’attenzione

La metrica dell’attenzione alle notizie sembra seguire bene gli indicatori economici esistenti. Ad esempio, quando l’attenzione per l’argomento “recessione” aumentava, la crescita della produzione industriale e dell’occupazione tendeva a diminuire.

E sorprendentemente, l’attenzione delle notizie su argomenti come “recessione” e “problemi” (una categoria generale che comprendeva termini come “grande problema”, “problema maggiore”, “pasticcio”, “disfatta” e così via) poteva spiegare il 25% della variazione dei rendimenti del mercato azionario. Al contrario, un insieme di altre 101 misure economiche potrebbe spiegare solo il 9%.

Hanno quindi analizzato se l’attenzione per le notizie sulla “recessione” fosse legata alle variazioni della produzione industriale e dell’occupazione nei tre anni successivi. Il team ha controllato questi due indicatori e altri parametri standard come l’indice S&P 500 e il tasso dei fondi della Federal Reserve. In altre parole, l’attenzione delle notizie poteva prevedere cambiamenti superiori a quelli forniti dagli indicatori esistenti?

Hanno scoperto che la metrica dell’attenzione per la “recessione” non era solo ridondante rispetto alle informazioni sui prezzi del mercato azionario, ma sembrava fornire un’ulteriore capacità di previsione. “Ci sono cose nelle notizie che vanno al di là di ciò che il mercato cattura”, afferma Bybee.

Il team ha anche ideato un modo per identificare gli articoli più critici che i responsabili politici dovrebbero leggere. Quando il software di previsione fa una previsione – ad esempio, che l’occupazione crollerà nei prossimi mesi – estrae anche gli articoli del WSJ che hanno dedicato maggiore attenzione all’argomento “recessione”. I responsabili politici, sommersi da un’enorme quantità di informazioni, possono concentrarsi su questi articoli per ottenere i dettagli più rilevanti.

Questo metodo filtra il rumore per estrarre “le cose che contano davvero”, dice Bybee. “Ci dà uno strumento per elaborare le informazioni”.