Twitter, une mine d'informations pour la Banque d'Italie
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par Stefano Bernabei
ROME (Reuters) - La Banque d'Italie a annoncé lundi avoir élaboré un ensemble d'indicateurs expérimentaux permettant à partir des contenus publiés sur Twitter de suivre avec précision l'humeur des consommateurs en matière d'inflation, lui offrant ainsi un nouvel outil qu'elle pourrait utiliser dans le cadre de sa politique monétaire.
Les économistes et les responsables politiques se tournent de plus en plus vers les réseaux sociaux et d'autres outils non conventionnels pour évaluer le comportement des consommateurs alors que le niveau d'inflation demeure en dessous des objectifs des principales banques centrales.
Les chercheurs se sont rendus compte que leurs indicateurs, basés sur des millions de tweets correspondent non seulement aux chiffres finaux de l'inflation et aux mesures actuelles des anticipations de prix par l'institut italien de la statistique (Istat), les marchés financiers et d'autres prévisionnistes, mais qu'ils sont également en temps réel et permettent d'avoir des données plus détaillés.
"Les résultats suggèrent que Twitter peut être une nouvelle source pour concevoir une méthode permettant d'obtenir des réponses", écrivent les auteurs de cette étude de 107 pages. Selon eux le modèle développé pour l'Italie peut-être répliqué ailleurs.
Twitter comptait environ dix millions d'utilisateurs actifs par mois en Italie en 2019 et quelque 200 millions dans le monde, selon les auteurs de l'étude.
L'étude se base sur la collecte de 11,1 millions de tweets publiés en italien entre juin 2013 et décembre 2019 contenant au moins l'un des mots retenus liés à l'inflation, aux prix et à la dynamique des prix.
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Selon les auteurs de l'étude, plus on parle d'un sujet, plus la probabilité est forte que cela reflète l'opinion de la personne et cette opinion est susceptible d'influencer les anticipations des autres.
Les tweets recueillis sont ensuite "nettoyés" pour supprimer les publicités ou les messages comportant le mot inflation lorsqu'il est utilisé dans un contexte jugé non pertinent.
Les données filtrées sont ensuite utilisées pour créer deux indices sur les anticipations d'inflation croissante ou décroissante en mesurant le volume quotidien des tweets contenant des combinaisons de mots retenus comme "prix bon marché" ou "prix très élevé".
Le dernier ensemble d'indicateurs s'intéresse lui aux divergences entre ces deux indices.
(Avec Mark John et Raissa Kasolowsky; version française Claude Chendjou)
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