이미지투데이온라인 포털의 검색 데이터를 활용하면 한국의 경제성장률을 예측하는 데 더 도움이 된다는 국책연구기관의 분석 결과가 나왔다.
대외경제정책연구원(KIEP)은 5일 발간한 ‘빅데이터 기반의 국제거시경제 전망 모형 개발 연구’ 보고서에서 “거시 변수만 사용한 전망 모형보다 네이버 검색 지수를 이용한 전망치가 경제성장률의 급락 및 반등 움직임을 잘 예측하는 것으로 나타났다”고 밝혔다.
KIEP은 2016~2022년의 네이버의 검색 데이터와 국내총생산(GDP)·물가·금리·유가 등 8개의 거시경제 지표를 빅데이터 모형에 학습시켜 자기회귀모형(AR)과 비교했다. AR은 시계열 데이터를 분석하는 통계 기법 중 하나로 거시경제를 전망할 때 전통적으로 쓰이는 모형이다.
분석 결과 네이버의 검색 데이터와 거시경제 지표를 함께 활용한 전망 모형에서 평균제곱예측오차(MSFE)가 모두 1을 밑돌았다. MSFE가 1보다 낮으면 AR 모형보다 더 좋은 예측 결과를 보였다는 뜻으로 볼 수 있다. 다만 네이버 검색 데이터만 이용했을 경우엔 MSFE가 1을 웃돌아 AR 모형에 비해 예측력이 떨어졌다.
KIEP은 “온라인 검색 결과 자체가 정확한 경제 정보를 반영하는 것은 아니다”라면서도 “기존의 거시경제 데이터가 추적하지 못하는 여론의 흐름이나 소비자의 경제심리 등을 반영할 수 있다”고 짚었다. 이어 “새로운 소스의 데이터가 경제지표 예측의 중요한 요소임을 짐작할 수 있다”며 “경제 전망에 쓰일 데이터베이스 구축과 더불어 전망에 활용할 수 있는 새로운 분석 기법을 연구하고 개발해야 한다”고 제언했다.
