Sentiment Analysis on Inflation after Covid-19
新冠疫情后的通胀情绪分析AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出以日频推文情绪指标预测通胀，因此归入宏观预测与即时预测；未说明足以支持其他细分的计量结构。
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新冠疫情后的通胀情绪分析
- 研究问题
- 能否从全球推文构建日频公众通胀情绪指标，描述地区与疫情前后的差异，并评估其与其他通胀指标的关系及预测能力？
- 方法与思路
- 作者使用 2017—2022 年推文，以人工标注的三词组比较多种模型，最终采用 BERT 汇总每日情绪分数，并对照其他通胀相关数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文提供日频通胀感知指标，分析地区及疫情前后模式，并主张推文结合深度学习具有较强通胀预测能力；该主张仍需核实。
- 阅读关注点
- 应核对标注与语言覆盖、情绪指标聚合方式、推文样本代表性，以及预测目标、时点、样本外验证和与现有指标的比较设计。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实。摘要未报告预测误差或验证方案，相关性不足以确认预测能力，也不能据此识别因果关系。
原文摘要
We implement traditional machine learning and deep learning methods for global tweets from 2017-2022 to build a high-frequency measure of the public's sentiment index on inflation and analyze its correlation with other online data sources such as google trend and market-oriented inflation index. We use manually labeled trigrams to test the prediction performance of several machine learning models(logistic regression,random forest etc.) and choose Bert model for final demonstration. Later, we sum daily tweets' sentiment scores gained from Bert model to obtain the predicted inflation sentiment index, and we further analyze the regional and pre/post covid patterns of these inflation indexes. Lastly, we take other empirical inflation-related data as references and prove that twitter-based inflation sentiment analysis method has an outstanding capability to predict inflation. The results suggest that Twitter combined with deep learning methods can be a novel and timely method to utilize existing abundant data sources on inflation expectations and provide daily indicators of consumers' perception on inflation.