빅데이터를 이용한 경기판단지표 개발: 네이버 검색 경기지수 작성과 유용성 검토
Business Cycle Indicator Using Big Data: Compilation of the Naver Search Business Index
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빅데이터 시대가 개막되면서 검색로그, 소셜네트워크의 대화글, 블로그의 게시글 등 비정형 데이터를 이용하여 경제를 분석하기 시작했다. 이중 검색로그를 바탕으로 만들어지는 검색통계는 키워드 중심으로 생성되므로 소셜네트워크 또는 블로그의 텍스트 분석을 통해 얻어지는 데이터에 비해 오류가 적고 의도성도 낮다. 본 연구에서는 우리나라에서 점유율이 가장 높은 포털인 네이버에서 찾은 호황, 불황 관련 검색 데이터를 바탕으로 BSI 방식으로 네이버 검색 경기지수를 작성하였다. 또한 네이버 검색 경기지수의 유용성을 확인하기 위해서 네이버 검색 경기지수에 대해 교차상관분석, 전환점 분석, 예측력 분석을 실시하였다. 교차상관분석 결과 네이버 검색 경기지수는 경제심리지수와 매우 밀접하고 경기에 2개월 선행하는 것으로 나타났다. 또한 2008년 글로벌 금융위기 기간을 포함한 기간에서 네이버 검색 경기지수를 포함한 예측모형이 임의보행모형과 AR(1)모형에 비해 대체로 우수하게 나타났다. 네이버 검색 경기지수는 주별로 작성되면서 속보성이 있으므로 밀접한 관련성이 있는 경제심리지수를 보완하여 경기판단에 도움을 줄 것으로 판단된다.
Abstract
With the advent of big data, there are a lot of economic analyses going on using amorphous data. Such are internet search queries, dialogues on social networks and blog posts. In this paper, we introduce a search business index based on the internet search data provided by Naver Trends considering market shares in Korea. The index is compiled based on the difference between search query data related to the business boom and recession. To check the usefulness of the newly compiled index, various analyses have been carried out. The analyses show that the index is highly correlated with the economic sentiment index and leads the business cycle by 2 months. Moreover, the forecasting performance of models with the index can be compared with benchmark models such as the random walk model. The results show that models with the index outperform the random walk model and AR(1) model during the global financial crisis period. The Naver search business index would be helpful in evaluating business cycles and complementing the economic sentiment index.
참고문헌 (34)
- "구글 트렌드"[URL]
- "구글 독감 트렌드"[URL]
- 김민희, "검색데이터를 보면 소비트렌드가 보인다", LG Business Insight, pp.30~38 (2013)
- 김정미, "빅데이터로 알아가는 세상(UN Global Pulse의 빅데이터 분석사례)" (2012), 한국정보화진흥원
- 경기지표로서 인터넷 검색지표의 유용성 분석, "김지은", 한국은행, ~ (2013)
- "네이버 트렌드"[URL]
- "네이버 트렌드 도움말"[URL]
- 이긍희, "빅데이터의 이해" (2014), 한국방송통신대 출판문화원
- "인터넷 트렌드"[URL]
- 2013년 인터넷이용실태조사, "한국인터넷진흥원", 미래창조과학부 · 한국인터넷진흥원, ~ (2013)
- "When Google got flu wrong"[URL]
- Chamberlain, G., "Googling the present", Economic and Labour Market Review, Office for National Statistics, 4(12) (2010)
- The Long-Term Impacts of Teachers:Teacher Value-Added and Student Outcomes in Adulthood, "Chetty, R.", ~, pp.NBER Working Paper No. 17699 (2011)
- Choi, H., "Predicting the Present with Google Trends", Economic Record, 88, pp.2~9 (2012)
- Carriere-Swallow, Y., "Nowcasting with Google Trends in an Emerging Market", Journal of Forecasting, 32(4), pp.289~298 (2011)
- "Predicting Unemployment in Short Samples with Internet Job Search Query Data"[URL]
- Einav, L, "Contract Pricing in Consumer Credit Markets", Econometrica, 80(4), pp.1387~1432 (2012)
- Einav, L., "What Happened to Online Auctions?" (2013), Mimeo, Stanford University
- Einav, L., "Selection on Moral Hazard in Health Insurance", American Economic Review, 103(1), pp.178~219 (2013)
- Sales Taxes and Internet Commerce, "Einav, L", ~, pp.NBER Working Paper No. 18018 (2013)
- The Data Revolution and Economic Analysis, "Einav, L.", ~, pp.Technical report, NBER Innovation Policy and the Economy Conference. NBER Working Paper 19035 (2013)
- Finkelstein, A., "The Oregon Health Insurance Experiment : Evidence from the First Year", Quarterly Journal of Economics, 127(3), pp.1057~1106 (2012)
- Ginsberg, J., "Detecting Influenza Epidemics Using Search Engine Query Data", Nature, 457, pp.1012~1014 (2009)
- Goel, S., "Predicting Consumer Behavior with Web Search", PNAS, 107(41), pp.17486~17490 (2010)
- Harding, D, "Dissecting the Cycle : A Methodological Investigation", Journal of Monetary Economics, 49(2), pp.365~381 (2002)
- "Forecasting with Internet Search Data"[URL]
- McLaren, N, "Using Internet Search Data as Economic Indicators", Bank of England Quarterly Bulletin, 51(2), pp.134~140 (2011)
- "2013 Search Engine Market Share By Country" (2014)[URL]
- Downloading Wisdom from Online Crowds, "Saiz, A.", The Institute for the Study of Labor, Germany, ~, pp.Discussion Paper No. 3809 (2008)
- Query Indices and a 2008 Downturn: Israeli Data, "Suhoy, T.", ~, pp.Bank of Israel Discussion Paper (2009)
- "United Nations"[URL]
- Vosen, S. and, "Forecasting Private Consumption : Survey-Based Indictor vs. Google Trends", Journal of Forecasting, 30(6), pp.565~578 (2011)
- "The Future of Prediction : How Google Searches Foreshadow Housing Prices and Sales"[URL]
- Zimmermann K. F., "Google Econometrics and Unemployment Forecasting", Applied Economic Quarterly, 55(2), pp.107~120 (2009)