\n<\/p>\n
\u0130\u015fini kaybeden bir\u00e7ok ki\u015fi, resmi ba\u015fvuru s\u00fcre\u00e7lerine ba\u015flamadan \u00f6nce sosyal medyada ya\u015fad\u0131klar\u0131n\u0131 payla\u015f\u0131yor. Kimi dert yan\u0131yor, kimi i\u015f ba\u011flant\u0131lar\u0131ndan yard\u0131m istiyor, kimi de do\u011frudan i\u015fsiz kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 duyuruyor. Milyonlarca kullan\u0131c\u0131ya yay\u0131lan bu payla\u015f\u0131mlar, san\u0131landan \u00e7ok daha g\u00fc\u00e7l\u00fc bir ekonomik sinyal ta\u015f\u0131yor.<\/p>\n
New York \u00dcniversitesi, D\u00fcnya Bankas\u0131 ve Oxford \u00dcniversitesi\u2019nden ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n geli\u015ftirdi\u011fi bir yapay zeka<\/a> modeli, sosyal medyadaki bu payla\u015f\u0131mlar\u0131 analiz ederek resmi i\u015fsizlik ba\u015fvurular\u0131n\u0131 iki haftaya kadar \u00f6nceden tahmin edebildi.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n NASIL \u00c7ALI\u015eIYOR?<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, JoblessBERT ad\u0131n\u0131 verdikleri yapay zeka modelini, 2020 ve 2022 y\u0131llar\u0131 aras\u0131nda ABD\u2019de payla\u015f\u0131m yapan 31,5 milyon X kullan\u0131c\u0131s\u0131n\u0131n g\u00f6nderileriyle e\u011fitti. Model, klasik anahtar kelime aramalar\u0131n\u0131n ka\u00e7\u0131rd\u0131\u011f\u0131 g\u00fcndelik ve argo ifadeleri de yakalayabiliyor.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u201cAcilllll i\u015f laz\u0131m\u201d gibi g\u00fcndelik yaz\u0131m dilleri bile sistem taraf\u0131ndan i\u015fsizlik beyan\u0131 olarak tespit ediliyor. Bu sayede JoblessBERT, \u00f6nceki y\u00f6ntemlere k\u0131yasla yakla\u015f\u0131k \u00fc\u00e7 kat daha fazla i\u015fsizlik payla\u015f\u0131m\u0131n\u0131 do\u011fru \u015fekilde belirledi.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Model, ekonomik duygu analizi yapm\u0131yor ya da ki\u015fisel g\u00f6r\u00fc\u015fleri \u00f6l\u00e7m\u00fcyor. Yaln\u0131zca do\u011frudan ifadeleri i\u015faretliyor.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar\u0131n kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131\u011f\u0131 temel sorunlardan biri, X kullan\u0131c\u0131lar\u0131n\u0131n genel n\u00fcfusa k\u0131yasla daha gen\u00e7 olmas\u0131 ve herkesin i\u015fsiz kald\u0131\u011f\u0131nda payla\u015f\u0131m yapmamas\u0131yd\u0131. Bu sorunu a\u015fmak i\u00e7in ekip, kullan\u0131c\u0131lar\u0131n ya\u015f, cinsiyet ve konum bilgilerini istatistiksel olarak tahmin etti ve verileri ABD n\u00fcfus say\u0131m\u0131 (Census) oranlar\u0131na g\u00f6re d\u00fczeltti.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u201cPost-stratifikasyon\u201d ad\u0131 verilen bu y\u00f6ntemle, ulusal, eyalet ve hatta \u015fehir d\u00fczeyinde i\u015fsizlik sigortas\u0131 ba\u015fvurular\u0131 tahmin edilebildi.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Model ayr\u0131ca aktif \u00f6\u011frenme y\u00f6ntemi kulland\u0131. Yani bir payla\u015f\u0131m\u0131n i\u015f kayb\u0131na i\u015faret edip etmedi\u011finin belirsiz oldu\u011fu durumlara odaklanarak kendini s\u00fcrekli geli\u015ftirdi. Zamanla daha geni\u015f bir demografik ve co\u011frafi kapsama ula\u015ft\u0131.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n COVID-19 \u015eOKUNDA D\u0130KKAT \u00c7EK\u0130C\u0130 \u0130SABET<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/p>\n Modelin ba\u015far\u0131s\u0131, \u00f6zellikle kriz anlar\u0131nda dikkat \u00e7ekti. Mart 2020\u2019de Covid-19 salg\u0131n\u0131 nedeniyle ABD ekonomisi b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde durmu\u015f ve haftal\u0131k i\u015fsizlik ba\u015fvurular\u0131 iki hafta i\u00e7inde 278 binden yakla\u015f\u0131k 6 milyona f\u0131rlam\u0131\u015ft\u0131. Devlet sistemleri bu ani art\u0131\u015f\u0131 i\u015fleyemez h\u00e2le gelmi\u015fti.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n JoblessBERT ise resmi raporlama haftas\u0131 bitmeden iki g\u00fcn \u00f6nce 2,66 milyon ba\u015fvuru olaca\u011f\u0131n\u0131 \u00f6ng\u00f6rd\u00fc. Ger\u00e7ek rakam 2,9 milyon oldu. Geleneksel y\u00f6ntemleri kullanan bir\u00e7ok sekt\u00f6r tahmincisi ise art\u0131\u015f\u0131 ciddi bi\u00e7imde hafife ald\u0131.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n EKONOM\u0130K KR\u0130Z \u0130\u00c7\u0130N ERKEN UYARI S\u0130STEM\u0130<\/strong><\/p>\n \u00a0<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmaya g\u00f6re bu yakla\u015f\u0131m\u0131n en b\u00fcy\u00fck avantaj\u0131, ekonomik ko\u015fullar\u0131n h\u0131zla de\u011fi\u015fti\u011fi d\u00f6nemlerde ortaya \u00e7\u0131k\u0131yor. Resmi veriler geriden gelirken, iki haftal\u0131k erken uyar\u0131 s\u00fcresi politika yap\u0131c\u0131lara zaman kazand\u0131rabilir. Bu s\u00fcre i\u00e7inde destek programlar\u0131 ayarlanabilir, kaynaklar mobilize edilebilir ve kamuoyuna y\u00f6nelik ileti\u015fim haz\u0131rlanabilir.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n Ara\u015ft\u0131rmac\u0131lar, bu y\u00f6ntemin resmi i\u015fg\u00fcc\u00fc istatistiklerinin yerini almas\u0131n\u0131 \u00f6nermiyor. Geleneksel anketlerin h\u00e2l\u00e2 daha kapsaml\u0131 ve metodolojik olarak g\u00fc\u00e7l\u00fc oldu\u011fu vurgulan\u0131yor. Ancak sosyal medya<\/a> verileri, \u201cge\u00e7en ay ne ya\u015fand\u0131\u011f\u0131n\u0131\u201d de\u011fil, insanlar\u0131n \u015fu anda ne ya\u015fad\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steren ger\u00e7ek zamanl\u0131 bir tamamlay\u0131c\u0131 sunuyor.<\/p>\n \u00a0<\/p>\n \u00c7al\u0131\u015fma PNAS Nexus adl\u0131 hakemli bilimsel dergide yay\u0131mland\u0131.<\/p>\n<\/div>\n