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ट्विटर ने एक गोल्डमाइन फॉर ट्रैकिंग कंज्यूमर मूड ऑन प्राइसेज, बैंक ऑफ इटली का पता लगाया

बैंक ऑफ इटली ने सोमवार को कहा कि यह एक प्रयोगात्मक संकेतक का एक सेट है, जिसने लाखों ट्वीट्स की सामग्री से कीमत पर उपभोक्ता के मूड को सही तरीके से ट्रैक किया, एक शक्तिशाली नए मौद्रिक नीति उपकरण के लिए गुंजाइश पेश की।

यह प्रयास दुनिया भर के अर्थशास्त्रियों और नीति-निर्माताओं के रूप में आता है जो उपभोक्ता व्यवहार को मापने के लिए सोशल मीडिया और अन्य अपरंपरागत स्रोतों की ओर बढ़ते हैं और मुद्रास्फीति कई प्रमुख केंद्रीय बैंकों द्वारा निर्धारित लक्ष्यों को टालती रहती है।

शोधकर्ताओं ने लाखों संकेतकों के आधार पर अपने संकेतकों को पाया, न केवल अंतिम मुद्रास्फीति रीड-आउट और इटली के राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय, वित्तीय बाजारों और अन्य पूर्वानुमानों द्वारा मूल्य अपेक्षाओं के मौजूदा उपायों के साथ लंबा किया गया, बल्कि वास्तविक समय में भी थे और अधिक बारीक विस्तार प्रदान किया।

107 पेज के अध्ययन के लेखकों ने कहा, “परिणामों से पता चलता है कि ट्विटर विधि को मान्य करने के लिए एक नया सामयिक स्रोत हो सकता है,” उन्होंने कहा कि उनका मानना ​​है कि इटली केंद्रित शोध को कहीं और दोहराया जा सकता है।

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लेखकों ने कहा कि ट्विटर के दुनिया भर में लगभग 200 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता हैं और 2019 में इटली में लगभग 10 मिलियन सक्रिय उपयोगकर्ता थे।

जून 2013 और दिसंबर 2019 के बीच इतालवी में पोस्ट किए गए 11.1 मिलियन ट्वीट्स को इकट्ठा करके विश्लेषण शुरू किया गया, जिसमें मुद्रास्फीति, कीमतों और मूल्य की गतिशीलता से संबंधित पहले से चुने गए शब्दों का एक सेट है।

उन्होंने कहा, “शुद्ध कच्चे ट्वीट्स की गिनती पर ध्यान केंद्रित करने के लिए तर्क सहज ज्ञान युक्त धारणा है कि जितने अधिक लोग किसी चीज के बारे में बात करते हैं, उतना बड़ा संभावना है कि यह उनकी राय को दर्शाता है और यह कि उनका दृष्टिकोण अन्य लोगों की अपेक्षाओं को प्रभावित कर सकता है,” यह कहा।

तब विज्ञापन या ट्वीट को हटाने के लिए डेटासेट को “साफ” किया गया था जो कि असंबंधित संदर्भ में मुद्रास्फीति शब्द का उपयोग करता है।

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इस तरह, “# द्रगि: ‘हमने यूरोप को अपस्फीति से बचाया।” अपनी मुर्गियों को गिनने से पहले उन्हें मत गिनो! ” रखा गया था, जबकि अन्य, जैसे कि “केवल बेबी ग्लैमर में यदि आप तीन आइटम खरीदते हैं तो कम से कम महंगा है। 10 अक्टूबर तक प्रचार बिक्री” फ़िल्टर किए गए थे।

शेष डेटासेट का उपयोग पहले से चयनित शब्द संयोजनों जैसे “सौदे की कीमत” या “बहुत अधिक कीमत” वाले ट्वीट की दैनिक मात्रा को मापने के द्वारा मुद्रास्फीति को बढ़ाने या कम करने की अपेक्षाओं पर दो सूचकांक बनाने के लिए किया गया था।

रिपोर्ट में कहा गया है कि आर्थिक एजेंट महंगे बिलों के बारे में बात करते हैं। “दूसरी ओर, तेल की कीमतों में गिरावट पर चर्चा करने वाले लोगों को कम मुद्रास्फीति की उम्मीदों के अनुरूप होना चाहिए।”

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संकेतक का अंतिम सेट तब दोनों अनुक्रमों के बीच विचलन के आधार पर बनाया गया था।

लेखकों ने कहा कि उनके काम ने सामाजिक नेटवर्क पर निहित जानकारी के महत्व और नीतिगत निहितार्थों को रेखांकित किया लेकिन डेटा की व्याख्या के लिए आगे के अध्ययन की आवश्यकता थी।

उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि एक ट्विटर-आधारित संकेतक के कुछ मामले वायरल सोशल मीडिया इवेंट द्वारा बंद कर दिए गए थे, उदाहरण के लिए जब 2014 में रिकॉर्ड तोड़ $ 236 मिलियन (लगभग 1,700 करोड़ रुपये) के लिए एक अपार्टमेंट की बिक्री। “अधिक महंगा” वाक्यांश के वेरिएंट वाले ट्वीट्स की एक हड़बड़ी के कारण।

© थॉमसन रायटर 2021


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Shreya Sharma

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