{"id":133926,"date":"2019-10-23T11:00:58","date_gmt":"2019-10-23T11:00:58","guid":{"rendered":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/2019\/10\/chuffart-11-2019fr\/"},"modified":"2023-08-24T00:03:07","modified_gmt":"2023-08-23T22:03:07","slug":"chuffart-11-2019fr","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dievolkswirtschaft.ch\/fr\/2019\/10\/chuffart-11-2019fr\/","title":{"rendered":"Nos discours et nos recherches Google pr\u00e9disent les tendances \u00e9conomiques"},"content":{"rendered":"

L\u2019incertitude, la peur, la d\u00e9fiance\u2026 Autant de sentiments qui s\u2019av\u00e8rent d\u00e9favorables \u00e0 l\u2019\u00e9conomie\u00a0: l\u2019investissement et la consommation diminuent, le ch\u00f4mage augmente. Si la mesure de ces diff\u00e9rentes variables est encore nouvelle, elle est de plus en plus \u00e9tudi\u00e9e par les \u00e9conom\u00e8tres afin de soutenir les th\u00e9ories des \u00e9conomistes. L\u2019acc\u00e8s \u00e0 une masse de donn\u00e9es importante et \u00e0 des ressources informatiques plus performantes a permis l\u2019\u00e9mergence de nouvelles pistes de recherche.
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\nDans la finance, des textes d\u2019actualit\u00e9s financi\u00e8res et issus des r\u00e9seaux sociaux concernant une entreprise sont par exemple utilis\u00e9s pour pr\u00e9voir les fluctuations des prix des actifs et \u00e9tudier l\u2019impact que pourraient avoir de nouvelles informations sur leur \u00e9volution future. En macro\u00e9conomie, le texte est utilis\u00e9 pour pr\u00e9voir les variations de l\u2019inflation et du ch\u00f4mage ou encore estimer les effets de l\u2019incertitude politique. N\u00e9anmoins, en sciences \u00e9conomiques, la notion de \u00ab\u00a0sentiment\u00a0\u00bb est d\u00e9finie de mani\u00e8re particuli\u00e8re. Par exemple, sur les march\u00e9s financiers, une mesure de l\u2019incertitude est donn\u00e9e par la volatilit\u00e9. L\u2019incertitude porte sur les d\u00e9cisions de politique \u00e9conomique qui seront prises \u00e0 la suite des discours et actions des banquiers centraux[1]<\/a>. On appelle ce genre d\u2019objets des \u00ab\u00a0variables latentes\u00a0\u00bb, pour lesquelles un proxy doit \u00eatre utilis\u00e9 afin de mesurer le ph\u00e9nom\u00e8ne \u00e9tudi\u00e9. Parmi les plus c\u00e9l\u00e8bres en \u00e9conomie, citons la volatilit\u00e9 des rendements financiers, mod\u00e9lis\u00e9e \u00e0 l\u2019aide de s\u00e9ries temporelles. On observe chaque jour un rendement, mais pas sa volatilit\u00e9 inh\u00e9rente. Pour y parvenir, plusieurs variables proxys peuvent alors \u00eatre utilis\u00e9es, comme le carr\u00e9 des rendements ou un mod\u00e8le statistique qui inf\u00e8re cette variable latente. <\/p>\n

Internet, miroir de nos pr\u00e9occupations<\/h2>\n


\nLes \u00e9conomistes utilisent donc g\u00e9n\u00e9ralement des variables quantitatives. Pourtant, en tant que science sociale, l\u2019\u00e9conomie s\u2019int\u00e9resse \u00e9galement aux variables qualitatives. Historiquement, l\u2019utilisation de questionnaires pour quantifier ces variables a \u00e9t\u00e9 pr\u00e9dominante, comme dans le cas de l\u2019indice de confiance des consommateurs de l\u2019universit\u00e9 du Michigan. Cette enqu\u00eate t\u00e9l\u00e9phonique est men\u00e9e chaque mois aupr\u00e8s d\u2019environ 500\u00a0m\u00e9nages pour conna\u00eetre leur opinion (sous forme de r\u00e9ponses qualitatives) concernant leur situation financi\u00e8re actuelle, les conditions financi\u00e8res attendues d\u2019ici un an ou encore les conditions commerciales g\u00e9n\u00e9rales attendues au cours des douze prochains mois. L\u2019indice de confiance des consommateurs repr\u00e9sente la moyenne des r\u00e9ponses \u00e0 ces questions.
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\nCes derni\u00e8res ann\u00e9es, toutefois, il est devenu de plus en plus courant d\u2019analyser le sentiment inh\u00e9rent aux donn\u00e9es textuelles, devenues largement disponibles gr\u00e2ce \u00e0 la num\u00e9risation des supports de communication. Un nouveau volet de recherche \u00e9conom\u00e9trique s\u2019est ainsi d\u00e9velopp\u00e9\u00a0: il \u00e9tudie la meilleure mani\u00e8re de transformer de grands volumes de donn\u00e9es qualitatives li\u00e9es aux sentiments en variables quantitatives[2]<\/a>. Les m\u00e9thodes ainsi d\u00e9velopp\u00e9es permettent par exemple de mieux cerner les tendances dans les discours des banquiers centraux ou les articles sur la politique mon\u00e9taire des journaux sp\u00e9cialis\u00e9s\u00a0: un corpus de textes peut aller d\u2019une vingtaine de documents \u00e0 des milliers d\u2019articles.
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\nDe nombreuses approches existent sur l\u2019utilisation de donn\u00e9es textuelles en \u00e9conom\u00e9trie[3]<\/a>. Les donn\u00e9es qualitatives sont transform\u00e9es en nombres \u00e0 l\u2019aide d\u2019outils bien connus des linguistes (traitement automatique du langage naturel, etc.). Autrement dit, les sentiments sont quantifi\u00e9s. Deux branches se distinguent dans ce domaine\u00a0: les algorithmes d\u2019apprentissage automatique (\u00ab\u00a0machine learning\u00a0\u00bb en anglais) et les m\u00e9thodes bas\u00e9es sur le lexique. Les r\u00e9sultats obtenus restent toutefois largement d\u00e9pendant du choix de la m\u00e9thode\u00a0: une m\u00e9thode de quantification des sentiments doit donc \u00eatre s\u00e9lectionn\u00e9e avec soin en fonction du but recherch\u00e9.
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\nIl est \u00e9galement possible d\u2019utiliser des sondages ou des proxys[4]<\/a>, tels que les donn\u00e9es de recherche sur Internet r\u00e9pertori\u00e9es dans Google Trends. Ces derni\u00e8res sont publiquement disponibles, au contraire des enqu\u00eates, co\u00fbteuses et difficiles \u00e0 reproduire. Si chacune des recherches effectu\u00e9es sur Google l\u2019a \u00e9t\u00e9 pour une raison propre, l\u2019agr\u00e9gation des donn\u00e9es permet de r\u00e9pondre \u00e0 certaines questions de recherche pr\u00e9sent\u00e9es plus loin. Les requ\u00eates des utilisateurs peuvent en effet repr\u00e9senter les int\u00e9r\u00eats, les pr\u00e9occupations ou les intentions du public. <\/p>\n

L\u2019impact de la communication des banques centrales<\/h2>\n


\nCette quantification des donn\u00e9es de recherche via Google Trends et des donn\u00e9es textuelles (qui servent \u00e0 mesurer des variables latentes de sentiment) est utile pour am\u00e9liorer la pr\u00e9vision dans de nombreux domaines \u00e9conomiques, comme l\u2019impact de la communication des banques centrales sur les march\u00e9s financiers. Une \u00e9tude[5]<\/a> a ainsi utilis\u00e9 le contenu des d\u00e9clarations du Comit\u00e9 f\u00e9d\u00e9ral am\u00e9ricain d\u2019open market (FOMC) pour pr\u00e9voir les fluctuations des titres du Tr\u00e9sor am\u00e9ricain. Il s\u2019est av\u00e9r\u00e9 que les changements dans le contenu des d\u00e9clarations faites dans les rapports du FOMC constituent le principal facteur de la variation des taux d\u2019int\u00e9r\u00eat, plus que les d\u00e9viations non anticip\u00e9es du taux directeur.
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\nUne autre recherche[6]<\/a> a \u00e9largi cette id\u00e9e pour \u00e9tudier l\u2019effet du sentiment donn\u00e9 par les banques centrales sur les rendements et la volatilit\u00e9 des march\u00e9s boursiers. Les rapports de stabilit\u00e9 financi\u00e8re et les discours prononc\u00e9s par les gouverneurs des banques centrales ont permis de construire un indice de sentiment de stabilit\u00e9 financi\u00e8re. R\u00e9sultat\u00a0: les rapports optimistes ont tendance \u00e0 faire monter les cours des actions et \u00e0 r\u00e9duire la volatilit\u00e9 des march\u00e9s au cours du mois suivant.
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\nLa pr\u00e9vision du prix des actifs peut \u00e9galement \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019analyse des donn\u00e9es disponibles sur Internet. L\u2019utilisation de dictionnaires sp\u00e9cifiques regroupant les termes optimistes et pessimistes a par exemple permis de montrer que si les articles de presse sont pessimistes, les rendements pr\u00e9dits seront n\u00e9gatifs, mais que cet effet est transitoire. Ainsi, les articles de presse n\u2019apportent pas d\u2019informations fondamentales et ont un impact transitoire sur les prix, qui retrouvent leur \u00e9quilibre quelques jours apr\u00e8s. N\u00e9anmoins, les m\u00e9thodes d\u2019apprentissage s\u2019av\u00e8rent plus performantes que les indices bas\u00e9s sur les dictionnaires afin de pr\u00e9voir le prix des actions[7]<\/a>. <\/p>\n

Des estimations en temps r\u00e9el<\/h2>\n


\nDes variables importantes telles que le ch\u00f4mage et le produit int\u00e9rieur brut (PIB) sont mesur\u00e9es \u00e0 une faible fr\u00e9quence et les estimations publi\u00e9es avec un retard important. En France, l\u2019Institut national de la statistique et des \u00e9tudes \u00e9conomiques (Insee) publie par exemple l\u2019indice mensuel de consommation sous un d\u00e9lai d\u2019un mois. D\u2019autres variables, telles que les pr\u00e9jug\u00e9s raciaux ou la corruption des autorit\u00e9s locales, ne sont quant \u00e0 elles pas du tout prises en compte par les mesures standard. Les textes produits en ligne (recherches Google, publications sur les r\u00e9seaux sociaux, listes sur des sites Web d\u2019emploi, etc.) peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour cr\u00e9er des estimations alternatives en temps r\u00e9el des valeurs actuelles de ces variables. Contrairement \u00e0 l\u2019exercice standard de pr\u00e9vision des variables futures, ce processus utilise plusieurs sources de donn\u00e9es pour estimer les donn\u00e9es actuelles.
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\nLe projet Google Flu Trends offre un premier exemple \u00e9difiant. Il pr\u00e9voit la progression de la grippe en temps r\u00e9el \u00e0 partir des requ\u00eates des utilisateurs. Au niveau sanitaire, le volume de recherches d\u2019informations relatives \u00e0 une maladie peut ainsi \u00eatre un puissant pr\u00e9dicteur de sa pr\u00e9valence[8]<\/a>. En \u00e9conomie, on l\u2019utilise principalement pour pr\u00e9voir le taux de ch\u00f4mage avec des termes sur la recherche d\u2019emploi. Les donn\u00e9es de Google Trends peuvent aussi \u00eatre utilis\u00e9es pour la pr\u00e9vision imm\u00e9diate de variables socio\u00e9conomiques[9]<\/a>. Certaines cat\u00e9gories de recherche sur Google permettent ainsi de pr\u00e9dire les ventes d\u2019automobiles et de maisons, mais aussi la demande touristique et le ch\u00f4mage. Il est \u00e9galement possible d\u2019utiliser les r\u00e9sultats des requ\u00eates sur le Web pour expliquer le r\u00f4le de la corruption. En Russie, le nombre de recherche du mot-cl\u00e9 \u00ab\u00a0Navalny\u00a0\u00bb, membre du parti politique d\u2019opposition Labloko et auteur d\u2019un blog sur la corruption, est par exemple utilis\u00e9 pour d\u00e9crire les am\u00e9liorations de la gouvernance des soci\u00e9t\u00e9s corrompues[10]<\/a>.
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\nCes nouvelles techniques sont donc une aubaine pour les \u00e9conomistes qui s\u2019attachent \u00e0 pr\u00e9dire certains agr\u00e9gats \u00e9conomiques. N\u00e9anmoins, de grands pouvoirs impliquent une grande responsabilit\u00e9. Ma\u00eetriser ces outils dans une jungle des donn\u00e9es de plus en plus dense n\u2019est pas chose ais\u00e9e. Une recherche personnelle sur Google peut, en effet, \u00eatre le fait d\u2019un individu voulant simplement v\u00e9rifier l\u2019orthographe du mot \u00ab\u00a0ch\u00f4mage\u00a0\u00bb ou d\u2019un \u00e9tudiant en m\u00e9decine qui cherche \u00e0 v\u00e9rifier ses connaissances sur la grippe.<\/p>\n

  1. Baker et al. (2016). [<\/span>]<\/a><\/li>
  2. Pour davantage de d\u00e9tails, voir Algaba et al. (2019). [<\/span>]<\/a><\/li>
  3. Pour une revue d\u00e9taill\u00e9e, voir notamment Gentzkow et al. (2018). [<\/span>]<\/a><\/li>
  4. Variable observable qui remplace une variable non observable ou non mesurable. [<\/span>]<\/a><\/li>
  5. Lucca et Trebbi (2009). [<\/span>]<\/a><\/li>
  6. Born et al. (2014). [<\/span>]<\/a><\/li>
  7. Jegadeesh et Wu (2013). [<\/span>]<\/a><\/li>
  8. Voir notamment Zeng et Wagner (2002). [<\/span>]<\/a><\/li>
  9. Choi et Varian (2012). [<\/span>]<\/a><\/li>
  10. Enikolopov et al (2018). [<\/span>]<\/a><\/li><\/ol>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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