Экономисты научились прогнозировать рождаемость по поисковым запросам
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
Точность прогноза рождаемости в России можно повысить почти в полтора раза, если учитывать поисковые запросы пользователей. К такому выводу пришли исследователи факультета экономических наук НИУ ВШЭ. Ошибка прогноза в наиболее эффективных моделях снижается с 4,6 до 3,2%. Об этом пишет сайт Naked Science.
Прогнозирование рождаемости помогает рассчитать потребность в детских садах, школах и инфраструктуре, а также предсказать состояние рынка труда и социальные расходы. Ученые проанализировали ежемесячные данные Росстата о числе родившихся с 2011 по 2024 год и сопоставили их с динамикой поисковых запросов Google Trends.
Для исследования авторы отобрали 56 слов, разделив их на четыре блока: планирование беременности, течение беременности, подготовка к родам и универсальные запросы. Использовалась модель SARIMA, учитывающая сезонность. На горизонте один год стандартная модель давала ошибку 4,62%, а добавление поисковых данных снизило ее до 3,2%.
Наиболее эффективным оказался блок «Подготовка к родам». Как пояснила доцент НИУ ВШЭ Лилия Родионова, запросы вроде «роддом» или «сумка в роддом» чаще делают женщины, уже знающие о беременности, что делает их надежным предиктором. При этом запросы о планировании беременности отражаются в модели через 7,4 месяца, а о подготовке к родам — через шесть.
При увеличении срока прогнозирования лучшие результаты показала модель, использующая все блоки запросов и временные интервалы. На два года ошибка снизилась до 2,7%, на три — до 2,6%. Модель тестировалась на данных до декабря 2024 года, включая кризисные периоды, что подтверждает ее высокий потенциал.
