Google als Konjunkturbarometer

Jeden Tag registriert Google 3,5 Milliarden Suchanfragen. Diesen Datenschatz heben nun auch Zentralbanken für Konjunkturprognosen.

Adrian Lobe
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Steigender Einfluss: Heute benutzen Notenbanken die Suchmaschine Google für statistische Erhebungen. (Bild: Patrick Semansky/AP)

Steigender Einfluss: Heute benutzen Notenbanken die Suchmaschine Google für statistische Erhebungen. (Bild: Patrick Semansky/AP)

Jeden Tag registriert Google 3,5 Milliarden Suchanfragen. Die Nutzer googeln alles: Jobs, Wohnungen, Partner, Hotels, Restaurants, Städtetrips, Call-Girls, sogar Tatpläne. Zu den häufigsten Fragen im Vereinigten Königreich 2018 gehört laut Google Trends: Was ist die Datenschutzgrundverordnung? Wie löscht man Facebook? Und: Was ist der Brexit-Deal? Die Suchmaschine ist ein Sensorium, ein Seismograf für Stimmungen, der die Zuckungen und Regungen der digitalen Gesellschaft sichtbar macht. Wie ist die Stimmung am Immobilienmarkt? Wo wird gerade vermehrt nach Krediten gesucht? Wo nach Insolvenz? Aus den ­aggregierten Daten lassen sich entscheidende Indizien für das Konsumklima ableiten.

Seit geraumer Zeit greifen auch Notenbanken auf Google-Daten zurück, um ihre makroökonomischen Modelle zu verfeinern. Die chilenische und britische Zentralbank etwa nutzen Google-Analytics-Daten, um anhand von Suchbegriffen wie etwa Transferleistungen die Zahl der Jobsuchenden und Beschäftigten zu prognostizieren. Die spanische Notenbank versucht anhand von Suchanfragen aus Grossbritannien, die Touristenzahlen vorherzusagen. Und die US-Notenbank stützt ihre Prognosen zum Auto- und Immobilienmarkt zum Teil auf Google-Stichwortsuchen. Die US-Notenbank Fed führt sogar Stimmungsanalysen durch, um die Kauflaune der Konsumenten zu quantifizieren.

Blick in den Rückspiegel

Traditionell rekurrieren Zent­ralbanken bei geldpolitischen Entscheidungen wie einer An­passung des Leitzinses auf ­Wirtschaftsindikatoren wie Produktionspotenzial, Lohnentwicklung oder Geldmenge. Das Problem an diesen Indikatoren ist, dass sie zeitversetzt, sprich nicht mehr aktuell sind, wenn geldpolitischer Handlungsbedarf geboten ist.

Die Parameter (etwa Einnahmen aus dem Tourismusgeschäft oder verkaufte Immobilien), die man heute zur Grundlage geldpolitischer Entscheidungen macht, können morgen schon veraltet sein. Der Wirtschaftswissenschaftler und MIT-Professor Erik Brynjolfsson sagte gegenüber «Bloomberg»: «Wenn Notenbanker traditionelle Daten anschauten, blicken sie im Wesentlichen in den Rückspiegel.» Daher entwickeln Notenbanken im Rahmen ihrer monetären Analyse eigene Internet-basierte Indikatoren, die kombiniert mit traditionellen Daten ein exakteres Abbild der wirtschaftlichen Gesamtlage geben sollen.

«Nowcasting» heisst das Stichwort, das Notenbanker geradezu elektrisiert und auf Konferenzen auf dem ganzen Globus diskutiert wird. Der Begriff stammt aus der Meteorologie und meint die Wettervorhersage für die nächsten sechs Stunden. Ökonomen verstehen darunter die Vorhersage der Gegenwart.

Die Idee: Mit Echtzeitdaten soll die Grosswetterlage auf den Märkten vorhergesagt werden. David Hardoon, Chefdatenwissenschaftler der Zentralbank in Singapur, zitierte in einer Rede den Science-Fiction-Autor Isaac Asimov, in dessen «Foundation» es um die Vorhersage der Zukunft ging: «Ich habe keine Angst vor Computern. Ich fürchte nur, dass es zu wenige gibt.»

Stimmungsanalyse mit Spotify

In einer repräsentativen Umfrage («Big Data in Central Banks») äusserten 23 von 43 Zentral­banken Interesse an Big-Data-gestützten Analysewerkzeugen. Die italienische Zentralbank ­versucht anhand von Google-­Suchen nach «Schwangerschaftsurlaub», «Eisprung» und «Schwangerschaftstest» die Geburtenrate bis zu 24 Monate im Voraus zu prognostizieren.

Auch unkonventionelle Methoden werden erwogen: So sagte der Chefökonom der englischen Zentralbank, Andy Haldane, in einer Rede im April 2018, dass die Wissenschaftler sich auch Daten von Musik-Downloads auf dem Streamingdienst Spotify anschauten, um die Stimmung der Leute zu messen. «Warum bei Musik aufhören?», fragte Haldane. Auch Daten aus Computerspielen böten einen empirischen Mehrwert. Für die Schweizerische Nationalbank (SNB) sind Google-Daten im Moment kein Thema. Auf Anfrage teilt die Medienstelle mit, «dass die Schweizerische Nationalbank neue Datenquellen für Konjunkturprognosen analysiert, bisher aber keine Hinweise darauf gefunden hat, dass sich Google-Daten zu Prognosezwecken eignen».

Zweifel an Methodik

An der Methodik äussern Wissenschaftler Zweifel. Der Volkswirt Roland Döhrn schreibt in seinem Buch «Konjunkturdiagnose und -prognose», dass die Aussagekraft von Google Trends begrenzt sei. Zwar liegen die Daten wochenweise vor, was eine bessere Kurzfristprognose der Konsumausgaben privater Haushalte als direkte Konsumentenbefragungen erlaube. Viele Suchanfragen etwa nach dem Begriff «Parfum», die vor Weihnachten stark zunehmen, wiesen eine starke Saisonalität auf. Die Daten müssten ­daher saisonbereinigt werden.

Hinzu komme, dass Google nur die relative Häufigkeit von Suchbegriffen, nicht aber die absolute Zahl anzeigte und dass nicht jede Suchanfrage nach «Parfum» auch ein Kaufinteresse indiziert. Als im September 2006 der Film «Das Parfum – Die Geschichte eines Mörders» in den Kinos anlief, stiegen die Suchanfragen plötzlich sprunghaft an. Was zeigt, wie schwierig Verfahren zur Klassifizierung von Suchbegriffen sein können. Der Algorithmus weiss nicht, ob der Nutzer nach Körperpflegeprodukten oder Kinofilmen sucht.

Verlässliche Prognosen hängen von der Qualität der Daten und Modellen ab – das wissen sie bei Google nur zu genau. Der hauseigene Dienst Google Flu Trends lag bei der Vorhersage von Grippewellen deutlich daneben. Die Frage ist, welche Daten Google den Zentralbanken zur Verfügung stellt. Daten bedeuten Herrschaftswissen. Niemand möchte sich da in die Karten schauen lassen. Doch womöglich weiss Google schon heute, wo sich die nächste politische oder wirtschaftliche Krise zusammenbraut.

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