뉴스 상에 나타나는 물가 상황이 실제 물가의 변동보다 1~2분기 앞서 나타나는 것으로 조사됐다.  
 
17일 한국은행은 ‘인공지능 언어모형을 이용한 인플레이션 어조지수 개발 및 시사점’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.
 
한은은 인공지능(AI)으로 뉴스 상에 나타난 물가 평가를 분석해 향후 물가 경로를 전망하는 모델을 개발했다. 이를 위해 인터넷 포탈 사이트에서 물가 관련 키워드로 검색해 조회되는 지난 20여 년간 총 188만 뉴스기사의 6406만개 문장을 수집했다.  
 
이중 임의로 추출한 5000개 뉴스기사 문장을 대상으로 각 문장의 현재와 미래 인플레이션에 대한 어조를 상승·중립·하락으로 분류해 어조 분류 모형을 훈련했다.
 
이를 통해 각 뉴스기사 문장의 인플레이션 어조를 평균해 인플레이션 어조지수를 계산했다. 한은은 인플레이션 어조지수가 실제 인플레 전망에도 유용하다고 분석했다.  
 
변곡점 분석(turning point analysis) 결과 인플레 어조지수의 변곡점은 소비자물가상승률 변곡점을 대체로 1~2분기 시차를 두고 선행하는 것으로 나타났다,
 
구체적으로 총 8건의 어조지수 변곡점 중 7건이 소비자물가상승률 변곡점을 2분기 이내 선행 또는 동행했다.
 
특히 코로나19 유행으로 경제 불확실성이 확대된 2020년 2분기에 어조지수와 물가상승률이 저점을 기록한 이후 전례없이 빠르게 증가했다.
 
한은 관계자는 "2002년 이후 뉴스기사를 대상으로 시산한 인플레이션 어조지수는 여러 물가지수를 선행하는 모습을 보였다“며 “특히 소비자물가상승률 추세를 판단하는 데 유용한 것으로 판단된다“고 설명했다.
 
이어 “인공지능 언어모형을 통해 텍스트 데이터를 다양한 경제분석에 활용하고, 내부적으로도 문서 요약, 분류 등 업무 생산성 제고에 활용할 계획”이라고 덧붙였다.
 

김윤주 기자 joos2@edaily.co.kr

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