Las huellas del futuro están en la web: construcción de indicadores adelantados a partir de las búsquedas en Internet
Serie: Documentos Ocasionales. 1203.
Autor: Concha Artola y Enrique Galán.
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Resumen
En este trabajo se revisan algunas de las aplicaciones que utilizan la vasta información proporcionada por las búsquedas realizadas por los usuarios de Internet para el análisis y la previsión económica. Este enorme volumen de información, disponible en tiempo real, es manejable para los analistas gracias a herramientas estadísticas como "Google Insights for Search" que permiten clasificar y evaluar las tendencias en distintas áreas de interés. Los trabajos precedentes se han centrado predominantemente en el mercado de trabajo, en los mercados de la vivienda, en las ventas minoristas y en la confianza de los consumidores. En este trabajo se ha presentado una aplicación muy específica para la economía española: los flujos de turistas británicos entrados en España -los principales clientes de la industria turística española-. Los modelos de corto plazo que incluyen el G-indicador mejoran la predicción en algunos casos, dependiendo del modelo que se tome como referencia. Permite, no obstante, obtener un indicador ajustado del flujo de turistas británicos con casi un mes de adelanto.
Este es solo un primer paso en la utilización de las búsquedas online para construir indicadores adelantados de actividad económica. Otros temas que podrían explorarse con esta herramienta serían las ventas de automóviles, la confianza de los consumidores y la compra de viviendas. La principal característica de estos procedimientos es que, con el tiempo y los continuos avances en el uso de Internet, los resultados no pueden más que mejorar en el futuro. No obstante es necesario recordar que la construcción de estos G-indicadores ha de ser cuidadosa con el objeto de evitar equívocos derivados, entre otros aspectos, del distinto uso del lenguaje en diferentes países. Ignorar estas cautelas y confiar de forma ciega en estos indicadores que no siempre mejoran la capacidad predictiva de los modelos de previsión a corto plazo más tradicionales puede llevar a la obtención de resultados erróneos.