В январском номере журнала «Бюджет» опубликован материал о влиянии технологий анализа больших данных (big data) на экономику. Мы размещаем на портале часть этой статьи, посвященную применению big data в экономической политике.
Методы использования больших данных для экономической политики в целом совпадают с инструментарием для частного сектора, констатируют Лиран Эйнав и Джонатан Левин из Стэнфордского университета в своей статье «Big data и революция в экономическом анализе».
Материал опубликован в январском номере журнала «Бюджет»
Как подписаться на журнал?
Одно из наиболее очевидных применений big data в экономической политике — более точное и быстрое измерение экономических трендов. Например, в США Бюро статистики по занятости (Bureau of Labor Statistics) использует следующий способ измерения уровня инфляции. Анкеты для заполнения вручную направляются в 80 тысяч выбранных фирм. На основании этих данных формируются различные индексы, в том числе и индекс потребительских цен. Альтернативу такому способу собирать статистику создали в Массачусетском университете, где запустили проект «Миллиард цен» (Billion Prices Project). Проект получает данные о ценах более чем из 50 тысяч интернет-магазинов по всему миру. Так, BPP подсчитывает ежедневный индекс изменения цен в США.
Аналогичные технологии используются для определения потребительской активности и предсказаний по безработице. Так, разработанный платежной системой MasterCard продукт «Потребительский пульс» позволяет получать в реальном времени информацию о тенденциях по расходам покупателей в тех или иных сегментах. Конкурент MasterCard, Visa, выпускает периодические отчеты о тенденциях в тех или иных отраслях. Что касается предпринимательской активности и безработицы, то такие данные публикует аналитическое подразделение Moody’s, которое онлайн анализирует данные 500 тысяч американских фирм.
Еще одним перспективным направлением является изучение запросов в поисковых системах для определения экономических тенденций. Для тех же целей может использоваться анализ записей в соцсетях. Например, анализ числа запросов на покупку новых автомобилей позволяет увидеть спад или подъем рынка еще до выхода официальной статистики, основанной на объемах официальных продаж авто.
Профессор экономики Университета Джорджии Тара Синклайр приводит другой пример. Компания по подбору персонала, в которой она работает старшим экономистом, анализирует, как меняются тенденции в найме сотрудников. Если компании массово снижают спрос на специалистов, в том числе и квалифицированных, это позволяет заявить о кризисе в сегменте задолго до выхода официальной статистики.
Правда, использование подобных методов может уступать по точности традиционному анкетированию. Очевидно, что данные могут оказаться нерепрезентативными, потому что они будут действительны только для тех людей, которые приобрели карту MasterCard, а портрет такого потребителя может сильно отличаться от среднестатистического гражданина страны.
Модернизация госуслуг
В то же время, отмечается в уже упомянутом исследовании Стэнфордского университета, государственные органы не используют big data достаточно эффективно. Государству доступен мощный ресурс ценных и очень качественных данных. В первую очередь речь идет об административной и налоговой информации, а также данных по социальным, в том числе образовательным и медицинским, программам. Анализ этих данных позволяет государственным органам принимать лучшие решения, однако у госслужащих в отличие от частного бизнеса часто недостает для этого инициативы. Одним из решений является публикация данных в открытом доступе, чтобы их могли обрабатывать частные компании или энтузиасты.
Так, мэрия Нью-Йорка разместила колоссальный объем муниципальных данных в проекте NYC OpenData («Открытые данные Нью-Йорка»). Туда вошла информация о проверках, адреса ресторанов, кафе, гостиниц и других заведений, финансовая информация, криминальная статистика и прочее. Независимые наблюдатели изучили данные по проверкам заведений общественного питания и пришли к выводу, что соблюдение санитарных норм никак не связано с числом надзорных мероприятий. Это заставило власти принять соответствующие решения по числу проверок и их методике. С похожими целями федеральное правительство США выкладывает базы данных несекретной информации на сайте Data.Gov.
Достаточно неожиданным направлением использования big data в интересах государства является создание на базе анализа больших объемов данных информационных продуктов, которые могли бы помогать гражданам. Так, на основании жалоб потребителей составляются рекомендации о том, как не пожалеть о своем выборе и не приобрести ненужную вещь. Таким образом, людей можно предостеречь от часто повторяющихся ошибок потребительского выбора, касается ли это покупки автомобиля, дома или путевки в отпуск.
Еще одно очевидное применение технологий big data — экономические исследования. Понятно, что возможности анализировать большие объемы данных расширяют способность оценивать влияние тех или иных решений экономической политики на различные целевые показатели.
Так, например, в 2011 году в Нью-Йорке были проведены исследования долгосрочного влияния уровня подготовки учителей на уровень зарплат их выпускников. Уровень подготовки преподавателей оценивался как средний результат их профессиональных тестов. Были проанализированы данные по 2,5 миллиона выпускников школ в США. В итоге было установлено, что замена одного учителя с результатами тестов на 5% ниже среднего одним учителем со средними тестами дает прирост среднего дохода учеников на 250 тысяч долларов на протяжении всей жизни.
Еще один пример касается исследований связи между повышением налогов на интернет-торговлю в США и желанием людей приобретать товары онлайн. Для этого были запрошены данные интернет-аукциона eBay (более 100 миллионов американских пользователей). Собирались исключительно данные о покупках пользователей в своих штатах, чтобы исключить межрегиональную торговлю. Была обнаружена значительная зависимость между объемами продаж одних и тех же товаров в разных штатах в зависимости от введения повышенных налогов.
В то же время не все разделяют идею о том, что технологии big data действительно меняют многие сферы экономики. Так, известный исследователь социальных медиа Данах Бойд утверждает, что применение технологий big data фактически нивелирует зарекомендовавший себя метод использования статистических выборок. Эксперты также обращают внимание и на то, что фактически при работе с большими данными мощности требуются не для анализа, потому что он весьма поверхностен, а для хранения огромных массивов данных. В связи с этим якобы важность аналитического инструментария слишком преувеличена. Однако чтобы ни говорили критики, инструменты ценят по их эффективности.
