Investigadores de la Universidad de Nueva York desarrollaron una Inteligencia Artificial que estima la tasa de desempleo a partir de publicaciones en Twitter. El sistema, probado en Estados Unidos, logró anticiparse hasta dos semanas a los datos oficiales y abre nuevas posibilidades para el análisis económico en tiempo real.
Un equipo del Departamento de Economía de la Universidad de Nueva York creó un modelo de Inteligencia Artificial capaz de predecir el nivel de desempleo mediante el análisis de tuits. El desarrollo se apoya en una premisa simple: muchas personas expresan en redes sociales situaciones vinculadas a la pérdida de empleo o a la búsqueda de trabajo.
El estudio fue presentado esta semana y mostró resultados alentadores, al lograr estimaciones más rápidas y precisas que los métodos tradicionales utilizados para medir la desocupación.
Análisis masivo de datos y aprendizaje automático
El sistema, denominado JoblessBERT, fue entrenado con datos de 31,5 millones de usuarios de Twitter (actualmente X), publicados entre 2020 y 2022. A partir de ese volumen de información, la IA aprendió a identificar mensajes relacionados con el desempleo, incluso cuando incluyen errores ortográficos, abreviaturas o expresiones coloquiales.
Según los investigadores, el modelo detectó casi tres veces más referencias al desempleo que los enfoques anteriores basados en reglas fijas, lo que permitió obtener estimaciones más ajustadas a la realidad.
Menos margen de error y mejores pronósticos
De acuerdo con el estudio, JoblessBERT logró reducir los errores de pronóstico en casi un 55% en comparación con otras metodologías. Además, alcanzó altos niveles de precisión en las estimaciones de desempleo a escala nacional, estatal y municipal dentro de Estados Unidos.
Uno de los aspectos más destacados es su capacidad para anticipar hasta dos semanas la información que luego publican los organismos oficiales, algo clave para la toma de decisiones económicas.
Los autores del trabajo señalaron que los datos digitales ofrecen un enorme potencial para medir variables económicas en tiempo real, aunque su confiabilidad suele ser cuestionada. En ese sentido, remarcaron que la combinación de Inteligencia Artificial, redes sociales y modelos estadísticos puede complementar encuestas y registros oficiales.
“Esta metodología supera de forma consistente el promedio de los pronósticos del sector y mejora las predicciones de solicitudes de seguro de desempleo, tanto en contextos de crisis como en períodos de estabilidad”, explicaron los especialistas.
