En quête constante de données reflétant l’état de l’économie, des experts aux États-Unis se tournent vers une source jusque-là peu utilisée par le secteur de la statistique: les articles de presse.
A l’ère de l’explosion du « big data », plusieurs projets en cours proposent d’éplucher des publications journalistiques sur plusieurs décennies pour repérer des mots-clés exprimant pessimisme, inquiétude ou optimisme afin de mieux mesurer le moral des ménages et des milieux d’affaires.
Le but est de combler les lacunes des indicateurs existants, fondés sur des questionnaires coûteux et à la fiabilité variable.
L’initiative la plus avancée est développée par la très officielle antenne de San Francisco (ouest) de la banque centrale américaine (Fed). Elle a compilé des articles de 16 grands journaux américains publiés au cours des 30 dernières années pour concocter un indicateur prometteur. »Il y a des signes que la mesure de la confiance des consommateurs basée sur des articles possède un important potentiel de prévision », assurent les créateurs de ce nouvel instrument, Adam Shapiro, Daniel Wilson et Moritz Sudhof, dans un récent article.
Selon leurs travaux, leur indicateur a permis de prévoir un an à l’avance l’évolution de données économiques majeures comme la consommation des ménages, le taux de chômage, l’inflation ou l’indice vedette de la Bourse de New York (nord-est).
Leur système repose sur la recherche de mots tels que « inquiets », « préoccupés », « satisfaits » ou « confiants » et la mesure de la fréquence à laquelle ils sont employés d’un mois à l’autre.
« Nous avons été nous-mêmes surpris par notre succès », affirme M. Shapiro. « En développant le projet, nous ne savions pas comment ça allait marcher et nous avons été agréablement surpris de nous rendre compte qu’il y avait un vrai potentiel de prédiction ».
Une autre étude publiée en février 2016 parvenait à des conclusions similaires: l’analyse d’articles de presse aux Etats-Unis et dans plusieurs autres pays aiderait à améliorer la fiabilité des estimations des analystes, spécialement pendant les moments de déprime économique.
Cette nouvelle approche intègre des « informations qui ne sont pas prises en compte par les prévisionnistes professionnels », écrit l’auteur de cette étude, Samuel Fraiberger, qui est rattaché aux universités de Harvard, de Northeastern et de New York.
Selon ses conclusions, la collecte de données d’articles de presse a ainsi permis de réduire en moyenne de près de 20% les erreurs de prévisions de croissance économique comparées au consensus établi par les analystes.
La phase d’application concrète promet toutefois d’être ardue, au vu notamment de la masse d’informations en circulation et de la possible prise en compte des réseaux sociaux.
A la Fed de San Francisco, les équipes cherchent avant tout à intégrer leur nouvel indicateur dans la palette d’outils statistiques utilisée par la banque tout en songeant à la prochaine étape: le faire évoluer en temps réel.
Afp
