이 연구결과는 이긍희 방송통신대 정보통계학과 교수와 황상필 한은 계량모형부 팀장이 2일 한은 계간지인 ‘경제분석’ 최근호에 게재한 ‘빅데이터를 활용한 경기판단지표 개발-네이버 검색 경기지수 작성과 유용성 검토’ 논문에서 공개됐다.
논문에 따르면 네이버에서 검색된 경기 불황과 호황 관련 주제어의 검색 빈도를 지수화해 한은의 경제심리지수(ESI)와 비교한 결과, 상관계수(최고값 1)는 0.96에 달했고 민간소비나 경제 성장률의 예측에도 유용했다.
논문은 독감 관련 주제어의 검색빈도로 독감 유행수준을 예측해 빅데이터활용의 유명 사례로 자주 인용되는 ‘구글 독감 트렌드’와 같은 연구방법을 경기에 적용했다. 즉 네이버의 검색어 빈도 통계 서비스인 ‘네이버 트렌드’(trend.naver.com)에서 경기침체, 불경기, 경기회복 등 경기 불황과 호황 관련 주제어의 검색 빈도를 집계해 한은의 기업경기실사지수(BSI) 방식처럼 지수화한 네이버 검색 경기지수를 개발한 것이다.
즉, BSI가 긍정적인 응답과 부정적인 응답 비중을 따져 100을 기준으로 경기를 판단하듯 네이버 검색 경기지수는 경기 불황과 호황을 의미하는 주제어의 검색 빈도로 경기 지표로 사용하는 것이다. 논문에선 2007년 1월부터 작년 8월 사이의 네이버 트렌드 자료가 사용됐다. 네이버 검색 경기지수를 한은의 다른 공식 통계와 비교한 결과, BSI와의 상관계수는 0.907, ESI와는 0.960에 달했다.
이 지수는 GDP 기준 성장률이나 민간소비 증가율 등 다른 경기 지표보다 수개월 이상 빨리 산출될 수 있다는 장점이 있다. 즉 네이버 검색 경기지수는 매주 또는 매달 바로 산출할 수 있지만 분기별 GDP 기준 성장률이나 민간소비 증가율의 토대가 되는 분기별 GDP 속보치는 분기 종료후 약 한달 뒤에나 나온다. 논문에 따르면 네이버 검색 경기지수는 분기별 GDP 기준 성장률이나 민간소비 증가율과 상당히 유사한 흐름을 보였다. 특히 금융위기 기간에는 상대적으로 더 뛰어난 예측력을 보여줬다는 것이 논문의 분석이다. 경기동행지수 순환변동치 기준 경기 정점과 비교하면 6∼7개월, 저점과는 2∼3개월 선행하는 모습이었다.
분석 대상 기간이 짧고, 주제어의 적절성 등의 한계로 인해 공식 통계화하기는 어렵지만 좀 더 발전시키면 내부적인 자료로는 사용 가능할 것이라는 게 연구자들의 기대다.
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