Big Data es mucho más que la suma de sus partes. Es todo un mundo de posibilidades que representa un desafío constante para descifrar sus misterios, para aprovechar sus posibilidades en los más múltiples campos, incluidos los relacionados con las predicciones sobre el mercado de valores.
Específicamente, el poder sinérgico de Wikipedia y Google, dos gigantes de la web, podrían tener un gran potencial para hacer predicciones económicas revolucionarias a tal efecto. Así lo afirma, al menos, la ciencia aún incipiente de los conjuntos de datos masivos, que en su corta vida ya ha cosechado enormes éxitos, pero además ha aportado rotundos fracasos, como acaba de suceder con los informes engañosos de Tendencias de la gripe de Google sobre las tendencias en la influenza y enfermedades similares.
La investigación llega pocos meses después del timo de este reporte, con el agregado de que las predicciones económicas son algo complicadas, especialmente en un terreno tan cambiante y esquivo como el mercado de valores. Aún así, la conclusión del trabajo es clara: es factible predecir el momento en el que mercados financieros tenderá a tener una caída. Desde luego, aún queda un largo camino por recorrer para lograrlo.
Objetivo: detectar información valiosa
Un grupo de investigadores de la Universidad de Warwick, en el Reino Unido, asegura haber demostrado que es factible usar de forma inteligente los datos proporcionados por Wikipedia y Google para realizar un análisis conjunto que lleve a los tan esperados resultados.
Descubrir tendencias, el Santo Grial del análisis de Big Data, en esta circunstancia se traduce en el uso de ambos conjuntos de datos aplicando un modus operandi que se basa en la aparición de frases en Wikipedia asociadas con crisis anteriores acciones, y combinando estos resultados con los términos de búsqueda de Google.
Si se avanza en este camino, se acabaría con la lógica de la desconfianza sobre la nula fiabilidad de las previsiones económicas. «No leo pronósticos económicos. No leo historietas», dice Warren Buffet jocoso durante décadas.
«Utilizamos una técnica conocida de Ligüística computacional para identificar temas semánticos dentro de este corpus, que es Wikipedia ”, explican los investigadores. A partir de este punto, contaron con la ayuda de Mechanical Turk para aplicar la inteligencia humana y dar nombre a cada una de estas listas obtenidas.
En conclusión, examinaron la incidencia de estos problemas en las búsquedas de Google a lo largo del período 2004-2012, basándose en el buscador de Google Trend, no en consultas reales, tratando de detectar relaciones entre estas búsquedas y los movimientos del mercado.
Sigue siendo un sueño lejano
La investigación reveló que hay una correlación entre las cosas que la gente busca en el buscador de Google antes de hacer una elección de compra-venta. Esto significa que este tipo de comportamiento además podría encontrarse en otro tipo de escenarios.
Dicho de otra forma, la investigación sugiere que «las extensiones de estos análisis podrían proporcionar información sobre el flujo de información a gran escala antes de una serie de eventos del mundo real.
«En eventos complejos, como los movimientos en los mercados financieros, la información valiosa puede estar contenida en los datos de los motores de búsqueda usando palabras clave, pero con conexiones semánticas menos obvias», concluye el estudio.
Dicho de otra forma, aún es Una utopía Los inversores comienzan a usar Google para dar forma a sus estrategias de mercado de valores. Mientras Big Data no demuestre lo contrario de forma fiable, será necesario seguir pactando con el señor Warren.
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