経済分野におけるテキストアナリティクス応用

文本分析在经济领域的应用

• 批准号: 22K12280
• 负责人: 関 和広
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Konan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12280/
• 关键词: 景況感指数; 足元予測; テキストマイニング; 自然言語処理; 機械学習; ディープラーニング

本課題では，ウェブ上に存在する大量のテキスト情報を活用し，経済分野におけるAIおよびテキストアナリティクスの応用を推進するため，3つのサブテーマ (A)―(C) について研究を行っている．一つ目は (A) ソーシャルメディアを利用した経済指標の予測であり，申請者がこれまで新聞記事で行ってきた景況感の足元予測をソーシャルメディアに応用し，リアルタイム性の向上と適用範囲の拡大を図るものである．二つ目は，(B) 景況感などの経済指標から新聞社による論調の違いを定量化する研究である．そして三つ目は (C) 経済時系列データを解釈するための平易な言語化であり，経済分野で公表される多数の時系列データを非専門家向けに言語化する．最終的にこれらのサブテーマを統合することで，経済分野における大量のテキスト情報を数値的に要約（予測）し，さらに予測された経済指標の変動が意味するところを平易に言語化する一連の枠組みを構築することを目指している．初年度の実績として，サブテーマ (A) についてはTwitterの約1年分のつぶやき（ツイート）を用いて，感情分析モデルによってツイートから景況感指数を予測する予備的な実験を行なった．その結果，特定のキーワードを含むツイートに限定してモデルに入力することで，アンケートを利用した既存の景況感指数（景気ウォッチャー調査の企業動向DI）と比較的高い相関（0.75）を示す指数を予測できることが明らかになった．サブテーマ (B) については，2年間分の日本経済新聞，読売新聞，毎日新聞，朝日新聞を用いて実験を行ない，新聞各紙から予測される景況感指数の大きさ（あるいは値の範囲）がそれぞれの新聞によって異なることが分かった．これらの違いは各紙の政治的バイアスに対応している可能性があり，今後さらに分析を行っていく．サブテーマ (C) については2年目以降に進めていく．

在这个项目中，我们正在对三个子主题（A）至（C）进行研究，以利用网络上存在的大量文本信息，促进人工智能和文本分析在经济领域的应用。一是利用社交媒体预测经济指标，将申请人目前在报纸文章中做出的商业信心预测应用到社交媒体上，提高实时性，扩大应用范围。扩大这个领域。第二个是（B）研究，根据商业信心等经济指标量化报纸之间的语气差异。三是（C）解释经济时间序列数据的简单语言，将经济领域发表的大量时间序列数据翻译成非专家的语言。最终，通过整合这些子主题，我们将对经济领域的大量文本信息进行一系列的数值总结（预测），并进一步语言化预测经济指标波动的含义，从而构建一个框架。第一年的结果是，对于子主题 (A)，我们进行了初步实验，使用情感分析模型（使用 Twitter 上大约一年的推文）来预测推文的商业信心指数。结果，通过仅将包含特定关键字的推文输入到模型中，我们能够使用调查（经济观察者调查的商业趋势DI）创建与现有商业信心指数具有相对较高相关性（0.75）的指数。事实证明是可以预测的。关于子主题（B），我们利用日本经济新闻、读卖新闻、每日新闻、朝日新闻的两年来进行了实验，找出各报纸预测的商业信心指数的大小（或值的范围）。原来每家报纸都不一样。这些差异可能与各报纸的政治偏见相对应，我们将在未来进行进一步的分析。分主题（C）将从第二年开始进行。

项目成果

Newspapers' Biases and Unbiased Economic Index

报纸的偏见和公正的经济指数

• 发表时间: 2023
• 作者: Siriaraya Panote;Suzuki Kenta;She Wan Jou;Tanaka Ryotaro;Li Da;Narumoto Jin;Kuwahara Noriaki;Sumiya Kazutoshi;Nakajima Shinsuke;Kazuhiro Seki
• 通讯作者: Kazuhiro Seki