Big Data в определении социального самочувствия населения России. Д. Фантаццини и др.

• Тип: Текст PDF
• Авторы: Д. Фантаццини, Марина Владиславовна Шаклеина, Наталья Анатольевна Юрас
• Издательство: Синергия(2018)
• Серия: Прикладная эконометрика. Научные статьи
• Год написания: 2018
• ISBN: 978-5-04-134714-7
• Страниц: 24
• Язык: Русский

• Жанры: Экономический анализ, Социология
• Теги: Big data, Общество, Факторный анализ, Уровень жизни населения, Эконометрика

В статье строятся индексы поисковых запросов на основе Google Trends Data с целью возможности предсказания динамики российских индексов социального самочувствия ВЦИОМ. Индексы Google рассчитаны с помощью факторного анализа на основе набора данных Google Trends Data за 2006–2016 гг., который содержит результаты 512 поисковых запросов, касающихся жилищных условий, дохода, образования и др. Модель байесовского усреднения (Bayesian model averaging) была использована для отбора индексов (категорий) поисковых запросов Google, сильно коррелированных с индикаторами социального самочувствия ВЦИОМ. Дополнительные модели множественной регрессии и построенные прогнозы подтвердили результаты модели байесовского усреднения. Построенные на основе данных поисковых запросов индексы субъективного благосостояния Google являются статистически надежными, о чем свидетельствует сильная корреляция между наблюдаемыми и прогнозными значениями индексов ВЦИОМ.