İşsizliğin erken sinyali sosyal medyada ortaya çıkıyor

Yeni bir yapay zeka modeli, sosyal medyadaki paylaşımları analiz ederek resmi işsizlik başvurularını iki hafta önceden tahmin edebildi.

İşini kaybeden birçok kişi, resmi başvuru süreçlerine başlamadan önce sosyal medyada yaşadıklarını paylaşıyor. Kimi dert yanıyor, kimi iş bağlantılarından yardım istiyor, kimi de doğrudan işsiz kaldığını duyuruyor. Milyonlarca kullanıcıya yayılan bu paylaşımlar, sanılandan çok daha güçlü bir ekonomik sinyal taşıyor.


New York Üniversitesi, Dünya Bankası ve Oxford Üniversitesi’nden araştırmacıların geliştirdiği bir yapay zeka modeli, sosyal medyadaki bu paylaşımları analiz ederek resmi işsizlik başvurularını iki haftaya kadar önceden tahmin edebildi.



NASIL ÇALIŞIYOR?



Araştırmacılar, JoblessBERT adını verdikleri yapay zeka modelini, 2020 ve 2022 yılları arasında ABD’de paylaşım yapan 31,5 milyon X kullanıcısının gönderileriyle eğitti. Model, klasik anahtar kelime aramalarının kaçırdığı gündelik ve argo ifadeleri de yakalayabiliyor.



“Acilllll iş lazım” gibi gündelik yazım dilleri bile sistem tarafından işsizlik beyanı olarak tespit ediliyor. Bu sayede JoblessBERT, önceki yöntemlere kıyasla yaklaşık üç kat daha fazla işsizlik paylaşımını doğru şekilde belirledi.



Model, ekonomik duygu analizi yapmıyor ya da kişisel görüşleri ölçmüyor. Yalnızca doğrudan ifadeleri işaretliyor.



Araştırmacıların karşılaştığı temel sorunlardan biri, X kullanıcılarının genel nüfusa kıyasla daha genç olması ve herkesin işsiz kaldığında paylaşım yapmamasıydı. Bu sorunu aşmak için ekip, kullanıcıların yaş, cinsiyet ve konum bilgilerini istatistiksel olarak tahmin etti ve verileri ABD nüfus sayımı (Census) oranlarına göre düzeltti.



“Post-stratifikasyon” adı verilen bu yöntemle, ulusal, eyalet ve hatta şehir düzeyinde işsizlik sigortası başvuruları tahmin edilebildi.



Model ayrıca aktif öğrenme yöntemi kullandı. Yani bir paylaşımın iş kaybına işaret edip etmediğinin belirsiz olduğu durumlara odaklanarak kendini sürekli geliştirdi. Zamanla daha geniş bir demografik ve coğrafi kapsama ulaştı.



COVID-19 ŞOKUNDA DİKKAT ÇEKİCİ İSABET



Modelin başarısı, özellikle kriz anlarında dikkat çekti. Mart 2020’de Covid-19 salgını nedeniyle ABD ekonomisi büyük ölçüde durmuş ve haftalık işsizlik başvuruları iki hafta içinde 278 binden yaklaşık 6 milyona fırlamıştı. Devlet sistemleri bu ani artışı işleyemez hâle gelmişti.



JoblessBERT ise resmi raporlama haftası bitmeden iki gün önce 2,66 milyon başvuru olacağını öngördü. Gerçek rakam 2,9 milyon oldu. Geleneksel yöntemleri kullanan birçok sektör tahmincisi ise artışı ciddi biçimde hafife aldı.



EKONOMİK KRİZ İÇİN ERKEN UYARI SİSTEMİ



Araştırmaya göre bu yaklaşımın en büyük avantajı, ekonomik koşulların hızla değiştiği dönemlerde ortaya çıkıyor. Resmi veriler geriden gelirken, iki haftalık erken uyarı süresi politika yapıcılara zaman kazandırabilir. Bu süre içinde destek programları ayarlanabilir, kaynaklar mobilize edilebilir ve kamuoyuna yönelik iletişim hazırlanabilir.



Araştırmacılar, bu yöntemin resmi işgücü istatistiklerinin yerini almasını önermiyor. Geleneksel anketlerin hâlâ daha kapsamlı ve metodolojik olarak güçlü olduğu vurgulanıyor. Ancak sosyal medya verileri, “geçen ay ne yaşandığını” değil, insanların şu anda ne yaşadığını gösteren gerçek zamanlı bir tamamlayıcı sunuyor.



Çalışma PNAS Nexus adlı hakemli bilimsel dergide yayımlandı.

Bu içeriğin kaynağı Ntv haber sitesidir.

Teknoloji haberleri konusunda verdiğiniz bilgiler için teşekkür ederiz.