LO QUE LAS PALABRAS ESCONDEN: EL TEXTO COMO DATO MEDIBLE

introduccion

se realizó una conferencia virtual titulada Lo que las palabras esconden: el texto como dato medible, a cargo de la expositora Luisa Fernanda Arenas Estevez, estudiando un doctorado de Economía en la Universidad Partenope de Nápoles, teniendo al profesor Henry Sebastián Rangel Quiñonez como moderador, explorando el papel del procesamiento de lenguaje natural en el análisis de narrativas con un enfoqueen la ciudad de Nápoles como parte de la tesis doctoral de la expositora.Link para ver la grabacion de la reunion

Resumen

Resumen Lo que las palabras esconden: el texto como dato medible

Luisa Fernanda comenzó hablando de que las palabras nunca son neutrales pues cada término tiene una carga emocional que puede influir en la forma en que vemos la realidad. Explicó que en los medios de comunicación existen dos grandes mecanismos la configuración de la agenda que define sobre qué pensamos y el enmarcado que influye en cómo nos sentimos frente a un tema. Desde ahí relacionó esta idea con la economía señalando que los textos tienen información útil porque pueden influir en las expectativas percepciones y decisiones de los agentes económicos como consumidores y productores.

Usando el ejemplo de oferta y demanda mostró como las expectativas son uno de los factores que pueden desplazar la curva de demanda y como el consumidor actual no solo se fija en el precio sino también en sus percepciones y experiencias. Después habló sobre el texto como dato económico y explicó que con el crecimiento de la comunicación digital actualmente existe una gran cantidad de información en forma de reseñas redes sociales y noticias. Todo esto permite acercarse a variables que antes eran más difíciles de medir como la incertidumbre económica o el sentimiento social.

Como ejemplo mencionó el índice de incertidumbre de política económica que se construye a partir del conteo de palabras en miles de periódicos desde 1900. Este índice ha mostrado que puede ayudar a predecir caídas en la producción industrial y aumentos en el desempleo. También habló un poco sobre los inicios del análisis de texto y llegó hasta las cadenas de Markov que surgieron a partir de un experimento con un poema. Este experimento permitió demostrar que el lenguaje tiene memoria y que no funciona de manera completamente aleatoria lo que ayudó a sentar las bases de los modelos actuales de lenguaje natural.

También explicó algunas técnicas de procesamiento de lenguaje natural como el análisis de frecuencias el análisis de sentimiento la extracción de tópicos y el reconocimiento de entidades. Presentó algunos ejemplos de sus propias investigaciones como un estudio sobre las protestas del agro en Italia y otro relacionado con el sentimiento hacia la ciudad de Nápoles. Con estos ejemplos mostró que las variables obtenidas de los textos pueden utilizarse dentro de modelos econométricos como variables explicativas predictoras o de segmentación. Para terminar señaló que así como las palabras no son neutrales tampoco lo son las decisiones que se toman al momento de medir y que incluso la ausencia de ciertas palabras en un texto también puede representar algo.

se hicieron algunas preguntas donde se habló sobre como las variables textuales pueden ayudar a solucionar el problema de variable omitida en econometría y también sobre su posible uso como alternativa a las encuestas tradicionales. Uno de los asistentes relacionó el tema con el análisis del lenguaje jurídico y con la posibilidad de construir perfiles ideológicos de los jueces. También se habló sobre la preocupación por la homogenización del lenguaje debido al uso cada vez mayor de la inteligencia artificial y sobre cómo esto podría afectar la forma de escribir y la autonomía del pensamiento.tambien se complementó explicando el papel que tiene el investigador en el entrenamiento de estos modelos y la importancia de tener en cuenta el contexto para interpretar correctamente las palabras.

Desde su perpectiva ¿qué uso le podria dar a los datos textuales desde la economía? sustente su repsuesta

¿qué uso le podria dar a los datos textuales desde la economía?

Desde mi perspectiva los datos textuales pueden ayudar bastante a la economía porque permiten medir variables que antes eran más difíciles de conocer por medio de encuestas o cifras oficiales como las expectativas la confianza o el sentimiento de los hogares frente a los precios el crédito o el consumo. Al analizar noticias comentarios y reseñas se pueden construir indicadores casi en tiempo real que ayuden a conocer posibles comportamientos económicos antes de que aparezcan las estadísticas tradicionales y esto también puede servir para tratar el problema de variable omitida en los modelos econométricos.

Estos datos también pueden ayudar a entender mejor por qué las personas toman ciertas decisiones entre diferentes alternativas financieras o de consumo ya que permiten identificar los temas y emociones que más aparecen cuando se habla de cada opción. Esto puede ser útil para entender las decisiones de los hogares y también para analizar posibles tendencias del mercado.

Esta forma de ver la economía se relaciona con algunos trabajos que he realizado sobre el costo de vida en Bucaramanga el crédito hipotecario frente al leasing habitacional y el crecimiento de las ventas virtuales donde considero que el análisis de texto podría haber aportado información adicional para complementar los modelos y entender mejor las decisiones de las personas.