Статья "Big Data в определении социального самочувствия на..."

Наименование статьиBig Data в определении социального самочувствия населения России
Страницы43
АннотацияВ 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.
Ключевые словаиндексы социального самочувствия ВЦИОМ; большие данные; факторный анализ; модель байесовского усреднения
ЖурналПрикладная эконометрика
Номер выпуска2
Автор(ы)Фантаццини Д., Шаклеина М. В., Юрас Н. А.