Serie: Documentos de Trabajo. 2609.
Autor: Morteza Ghomi y Samuel Hurtado
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Resumen
Presentamos una nueva metodología para generar indicadores de incertidumbre basados en noticias de prensa, para temas definidos libremente por el usuario. El enfoque se basa en los sistemas de generación aumentada por recuperación comúnmente usados en las aplicaciones de inteligencia artificial, que adaptamos para construir medidas de incertidumbre que denominamos Retrieval-Augmented Uncertainty Indicators (RAUI). El método emplea un modelo de embedding para realizar una búsqueda semántica que selecciona las noticias de prensa relevantes para un tema dado, y un modelo de lenguaje (Large Language Model, LLM) para cuantificar el nivel de incertidumbre contenido en cada noticia. Construimos indicadores de incertidumbre para diez temas usando datos de periódicos españoles y una medida agregada que también ilustra cómo ha contribuido cada tema a la incertidumbre general a lo largo del tiempo. Presentamos dos aplicaciones prácticas de estos indicadores: un análisis según el modelo de autoregresión vectorial que muestra cómo diferentes fuentes de incertidumbre tienen efectos distintos sobre la economía española, y una estimación que genera intervalos de probabilidad cambiantes en el tiempo alrededor de las proyecciones de crecimiento del producto interior bruto del Banco de España.