Dazu verwendeten sie die Suchbegriff-Hitliste
Google Trends, mit der der Suchmaschinenriese Usern einen Einblick in die aktuellen Interessen der Internet-Community gewährt. Die Ökonomen haben in ihrer Arbeit die Trends-Daten mit ökonomischen Modellen verknüpft. Somit ließen sich wirtschaftliche Entwicklungen vorhersagen, bevor diese statistisch nachweisbar waren, berichtet der New Scientist.
Google bietet mit seinen Trends sogenannte Query-Indizes. Sie geben an, wie oft ein bestimmter Suchbegriff während eines definierten Zeitpunktes abgefragt wurde. Darüber hinaus lassen sich diese Abfragen regionalisieren, wodurch ein Stimmungsbild für ein bestimmtes Land erstellt werden kann. Die Ökonomen gehen nun davon aus, dass jemand, der beispielsweise nach einem bestimmten Auto sucht, dieses wahrscheinlich auch kaufen will und wird. Gleiches gilt auch für kleinere Konsumgüter.
"Suchanfragen und Foreneinträge sagen uns, worüber die Masse gerade nachdenkt. Wenn beispielsweise viele Leute nach 'Grippe' suchen, dann kommt eine Grippewelle auf uns zu", erläutert der Webexperte Clemens Cap von der Universität Rostock. Cap schätzt das Potenzial der sogenannten Schwarmintelligenz im Web "hoch bis sehr hoch" ein, wenn es darum geht Dinge und Trends zu prognostizieren. "Vor allem auch deshalb, weil die Masse den Trend macht, der bei der Schwarmintelligenz dann wieder von der Masse selber bewertet wird", so Cap gegenüber pressetext.
Varian nahm nun Prognosemodelle für wirtschaftliche Märkte her und versuchte, sie anhand der Google-Daten zu verbessern. Um Prognosen zu erstellen, verwenden Wissenschaftler verschiedene Hilfsdaten. Als Indikatoren gelten beispielsweise die Arbeitslosenrate, Inflation, Zinsniveau oder Erdölbestände. Diese werden Spätindikatoren genannt, weil auch sie zuerst statistisch erfasst werden müssen, bevor sie zur Berechnung herangezogen werden können. Die Daten von Google jedoch sind nahezu Echtzeitdaten. Darüber hinaus werden sie von der Suchmaschine kategorisiert.
Den Wissenschaftlern gelang es, mithilfe dieser Daten ihre Prognosen deutlich zu schärfen. Die Fehlerquote bei einer Prognose für den Automobilmarkt konnten die Ökonomen um 15 Prozent reduzieren. Ein Zukunftsorakel will Varian dennoch nicht gefunden haben und gibt sich betont vorsichtig. Die Daten könnten jedoch helfen, die Gegenwart besser einzuschätzen. Die Anzahl der Suchanfragen zu einem bestimmten Automodell in der ersten Woche eines Monats könnte hilfreich sein, den Absatz für das Gesamtmonat hochzuschätzen. Somit hätte man einen relativ genauen Anhaltspunkt, noch bevor die tatsächlichen Zahlen veröffentlicht werden. (pte)
