¿Puede acabar el BCE tomando sus decisiones de tipos en base a Google?

El big data, entendido como el uso de ingentes paquetes de datos para tomar decisiones estratégicas, es un campo que está “relativamente sin explotar para los fines de la banca central”. Así lo reconocen los economistas Nymand-Andersen y Emmanouil Pantelidis en un ‘paper’ publicado por el Banco Central Europeo (BCE) en el que analizan la posibilidad de utilizar estas herramientas en las decisiones de política monetaria.

“La disponibilidad y accesibilidad de big data es un campo nuevo y rico para estadísticos, economistas, econométricos y pronosticadores, y está relativamente sin explotar para los fines de la banca central”, señalan los autores del informe. “Si bien es posible que los bancos centrales no tengan que en la cresta de la ola del Big Data, estas nuevas huellas digitales podrían contribuir a una nueva generación de información de alta frecuencia y oportuna sobre los cambios en el comportamiento de los hogares, las tendencias y los puntos de inflexión dentro del sistema financiero”.

“Estas estadísticas complementarias pueden proporcionar información adicional para respaldar los procesos de toma de decisiones de los bancos centrales y las evaluaciones oportunas del impacto posterior de estas decisiones y de los riesgos asociados para el sistema financiero y la economía real”.

Los autores del informe, en concreto, abordan la relación estadística entre el conjunto de datos de registro de vehículos de pasajeros nuevos y la categoría de búsquedas de Google ‘automóviles y vehículos’, demostrando que “los datos de búsqueda de Google pueden servir como un indicador temprano de los cambios en el volumen de ventas de automóviles, tanto a corto como a largo plazo”.

De hecho, el estudio encuentra que “los modelos que incluyen los datos de búsqueda de Google son estadísticamente significativamente mejores predictores de futuras matriculaciones de automóviles que el modelo de referencia”.

“La evolución del servicio de big data está cambiando nuestra sociedad y la forma en que nos comunicamos, socializamos, citamos, colaboramos, trabajamos, usamos y compartimos datos e información”. En ese sentido, “la aplicación de mejoras tecnológicas a los métodos de recolección de datos también alterará la forma en que los bancos centrales utilizan los microdatos”.

No obstante, los autores del informe señalan que el verdadero momento de “cambio de juego” vendrá “cuando podamos movernos más allá de los pequeños experimentos a aquellos que brinden perspectivas a gran escala”. Para alcanzar este punto, “son necesarios al menos cuatro cambios significativos en las actitudes y enfoques actuales, incluido un punto de vista regulatorio”.

En primer lugar, los propietarios de los datos deben cumplir con los requisitos de calidad de las estadísticas para que sus datos se puedan usar más allá de los fines experimentales y para la toma de decisiones. En segundo lugar, se debe alentar a los propietarios de datos públicos y privados a convertirse en compartidores de datos, permitiendo el enlace sin fronteras de conjuntos de datos de nivel micro. En tercer lugar, será necesario establecer sistemas de TI que puedan proteger la privacidad individual y aplicar reglas de seguridad de datos a través de las fronteras. En cuarto lugar, debe fomentarse la posibilidad de combinar datos estructurados de diversos campos científicos, como estadística, sociología, medicina, ciencia política y psicología. “Estos no son retos insignificantes”, reconocen los autores.

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