Apurv Jain usó algunos datos poco convencionales para predecir la trayectoria del empleo en Estados Unidos: 1,200 millones de tuits y 830 millones de búsquedas por internet.
En el 2014, cuando trabajaba como investigador en Microsoft Corp., Jain se inspiró en un comentario hecho por la expresidenta de la Reserva Federal Janet Yellen, quien dijo que las condiciones del mercado laboral podrían ser peores de lo que indicaban las estadísticas oficiales. Fue así que Jain se puso a buscar estadísticas no oficiales.
Él analizó tuits de 230,000 usuarios de Twitter que habían perdido o conseguido empleo para entender el sentimiento por detrás de las cifras. También descubrió que rastrear seis años de búsquedas por internet le permite predecir revisiones de uno de los indicadores más fundamentales del mundo: el informe mensual sobre nóminas no agrícolas del Departamento de Trabajo de EE.UU.
Todo esto forma parte de los datos alternativos, un mundo en rápido crecimiento “capaz de aportar detalles sobre la narrativa económica de nuestro país que los datos actuales del Gobierno simplemente no pueden aportar”, dijo Jain, de 41 años, que hoy es investigador visitante de la Facultad de Administración de Harvard. Él presentó sus conclusiones la semana pasada en una conferencia sobre inteligencia artificial y ciencia de datos para operaciones bursátiles en Nueva York.
Competencia
Hace años que los grandes bancos, los fondos de cobertura y otros agentes financieros vienen dándose prisa en compilar y procesar todo tipo de estadísticas para sacar ventaja en los mercados. Ahora, la competencia está creciendo: el gasto en el campo superará los US$ 7,000 millones el año que viene, frente a US$ 4,300 millones en el 2017, estima Opimas LLC, una consultora de la industria financiera.
También están proliferando los proveedores, que ya son más de 400, según AlternativeData.org, una asociación del sector. Uno que participó en el evento en Nueva York fue Thasos Group, que vende análisis de localización de celulares a los fondos de cobertura que monitorean la salud de cadenas minoristas y shoppings.
Fidelity Investments, Point72 Asset Management y Neuberger Berman son algunos de los administradores de dinero que están comprando datos alternativos y empleando a científicos de datos y analistas cuantitativos para sacar ventaja a la hora de predecir los movimientos del mercado.
Lejos de Wall Street, los funcionarios de Washington están tratando de alcanzarlos. Tradicionalmente, las agencias del Gobierno se basan en encuestas a empresas y hogares para construir los indicadores importantes. Pero a algunos “no les gusta completar encuestas”, dijo Jain. “Entonces no las responden”.
“Los métodos tradicionales de compilación de datos de empresas y hogares enfrentan cada vez más desafíos”, reza un informe escrito entre otros por Ron Jarmin, subdirector de la Oficina del Censo de EE.UU., y presentado en una reunión de la National Bureau of Economic Research.
“Algunos de esos desafíos son una merma en las tasas de respuesta a encuestas, el alza de los costos de los modelos tradicionales de compilación de datos y la dificultad de acompañar los cambios rápidos en la economía. La digitalización de prácticamente todas las transacciones del mercado ofrece la posibilidad de rediseñar indicadores económicos nacionales fundamentales”.
