Yeni bir yapay zeka modeli sosyal medyadaki paylaşımları analiz ederek işsizlik başvurularını resmi kayıtlardan iki hafta önceden tahmin edebildi.
New York Üniversitesi, Dünya Bankası ve Oxford Üniversitesi’nden araştırmacıların geliştirdiği JoblessBERT adlı model, 2020–2022 döneminde ABD’de paylaşım yapan 31,5 milyon X kullanıcısının gönderileriyle eğitildi.
Model klasik anahtar kelime aramalarının kaçırdığı günlük ve argo ifadeleri de yakalayabiliyor; örneğin “Acilllll iş lazım” gibi yazımlar işsizlik beyanı olarak tespit edilebiliyor.
Bu sayede JoblessBERT, önceki yöntemlere kıyasla yaklaşık üç kat daha fazla işsizlik paylaşımını doğru şekilde belirledi. Model kişisel görüşleri veya ekonomik duygu analizini değil, doğrudan ifadeleri işaretliyor.
Araştırmacılar, X kullanıcılarının daha genç olması ve herkesin işsiz kaldığında paylaşım yapmaması sorununu aşmak için yaş, cinsiyet ve konum bilgilerini istatistiksel olarak tahmin edip verileri ABD nüfus sayımı oranlarına göre düzeltti.
Post-stratifikasyon yöntemiyle ulusal, eyalet ve şehir düzeyinde tahminler yapılabildi. Model ayrıca aktif öğrenme kullanarak belirsiz paylaşımlara odaklandı ve zamanla daha geniş demografik kapsama ulaştı.
Modelin başarısı kriz dönemlerinde öne çıktı: Mart 2020’de haftalık işsizlik başvuruları 278 binden yaklaşık 6 milyona yükselirken JoblessBERT, rapor haftası bitmeden iki gün önce 2,66 milyon başvuru öngördü; gerçek rakam 2,9 milyon oldu.
Araştırmaya göre bu yaklaşım resmi işgücü istatistiklerinin yerini almıyor, ancak iki haftalık erken uyarı döneminde politika yapıcılara zaman kazandırarak destek programları ve kaynak planlaması için fayda sağlayabilir.
Çalışma PNAS Nexus adlı hakemli dergide yayımlandı.