Google создает собственный индекс инфляции. По аналогии с индексом потребительских цен (CPI, Consumer Price Index) его назвали GPI — Google Price Index. Собирая данные о ценах, по которым заключаются сделки в интернет-магазинах, поисковик может фактически в реальном времени отражать изменения цен на любые товары и услуги во всем мире.
Об инновации Google на ежегодной конференции Американской ассоциации бизнес-экономистов (NABE) рассказал Хал Вэриан, главный экономист Google. Это известный и очень талантливый ученый, давно симпатизирующий Google. До того как прийти в компанию, он работал в университете Беркли, занимаясь теорией информации, экономикой информационных технологий и их влиянием на ценообразование, вопросами технологической политики, копирайта, интернет-аукционов и т. д. Если бы члены Нобелевского комитета что-нибудь во всем этом понимали, они давно вручили бы Вэриану премию.
Преимущества метода Вэриана очевидны.
1) Его сбор информации о ценах во всем мире безумно дешев. Никаких тебе сборщиков информации, региональных и федеральных статуправлений — ничего. Не нужна армия ассистентов, которая, например, в США ежемесячно вручную регистрирует цены на 80 000 товаров. Просто «умный поиск» с доступом к онлайн-сделкам.
2) На днях мы с коллегами спорили о преимуществах и недостатках росстатовского помесячного и еженедельного индекса инфляции (их данные, как ни странно, друг другу не соответствуют). GPI может обновлять информацию хоть раз в час — вычислительной мощности Google для этого хватит.
3) Данные по инфляции будут появляться синхронно и сразу во всем мире.
4) Не только в России — во многих странах, например, в Аргентине, Греции, экономисты подозревают статистиков в большей или меньшей, дипломатично выражаясь, «подгонке результатов под условия задачи». Google от вечного искушения статистиков сделать правительству приятное совершенно свободен (если только речь не идет о фильтрации поиска в Китае).
Недостаток в одной малости. По данным экспертов, опрошенных «Ведомостями», в Германии на онлайн-торговлю приходится 7% торгового оборота, а в России — всего 1%. В США, по данным US Census, в 2007 году (почему-то более поздних данных нет) на онлайн-торговлю приходилось 3,2% торгового оборота — $127 млрд из почти $4 трлн. Но доля электронной торговли быстро растет: весь торговый оборот за 1998-2007 годы увеличился на 54%, а электронный — в 25 раз. Однако доля все еще остается весьма низкой. Кроме того, доли отдельных рынков товаров и услуг в интернет-трейдинге не совпадают с их долями в общем торговом обороте. Так, доля затрат на ЖКХ, мебель и ремонт в CPI составляет около 40%, а в GPI — 18%, рассказал Вэриан.
Из всего этого следует, что, пока торговля не переместится в интернет, GPI может стать не заменой CPI, а только изящным добавлением к нему.
Пока Google не публикует результаты своих замеров. По словам Вэриана, наилучшая корреляция между старым и новым индексами наблюдается по товарам, которые активно торгуются в интернете — например, по фотоаппаратам и часам. Видимо, такая же ситуация с книгами, CD, DVD, авиа- и ж/д билетами и т. д. А вот цены на туристические путевки могут и не коррелировать, покуда в интернете продаются в основном «горящие туры».
На мысль использовать Google для анализа цен Вэриана натолкнула его любимая старая перечница, а точнее мельница для перца. Несколько месяцев назад она сломалась, что стало для его семьи трагедией. Вэриан набрал «мельница для перца» в Google Shopping, и тут случилась вторая трагедия: он увидел цены на новые перечницы. «А что [в такой ситуации] первым делом делает экономист? Конструирует индекс цен», — рассказал Вэриан.
«Интересно, существует ли какая-нибудь информация, к которой Google не проявляла бы интереса?» — пишет в блоге Naked Capitalism Ив Смит, глава Aurora Advisors. Из публикуемых в интернете прайс-листов никогда не узнаешь о дисконтах и скидках, которые, например, предоставляет гимнастический зал новичкам, добавляет она. Но впрочем, с той же проблемой сталкивается и традиционная статистика.
Есть и еще одно радикальное отличие обычного и гугловского индекса цен. Google собирается учитывать цены не всех товаров, а только тех, которые люди реально покупают. В этом есть и плюсы, и минусы.
Плюс в том, что в статистику не будет попадать вышедший из употребления товар, цены на который снижаются. Традиционная статистика замечает, что товар вышел из употребления, с большим опозданием. Росстат, например, совсем недавно заменил в своей потребительской корзине видеомагнитофоны на DVD-плееры. Google узнает об изменившихся предпочтениях потребителей практически онлайн.
Недостаток — продолжение достоинства. Он состоит в том, что Google не будет замечать, как цены влияют на предпочтения потребителей. Например, один товар резко подорожал, и покупатель выбирает другой, качеством пониже. Сделок с подорожавшим товаром не заключается — Google и не заметит, что он подорожал. Рост цен на товары, которые из-за этого роста перестают покупать, будет в GPI систематически недоучитываться. И наоборот, вес дешевеющего товара, который покупают все чаще, будет завышаться. CPI и GPI как бы ударяются в противоположные крайности: традиционная статистика замечает изменившиеся предпочтения потребителей слишком поздно, а гугловская — только их и замечает.
Теоретически возможен и иной вариант — смотреть не на цены покупаемых товаров, а на весь прайс-лист. Тогда со временем Google может учитывать цены не только интернет-магазинов, но и обычных, особенно сетевых, если они опубликованы в интернете. Но это пока ненадежный источник: компании, для которых интернет не является бизнес-средой, обновляют свои прайсы не слишком регулярно. К тому же это было бы отходом от принципа «смотри на цены сделок».
Расчет инфляции — не первое вторжение Google в анализ и прогноз статистических данных. Возможность такого вторжения обеспечили средства анализа поисковых запросов — Google Trends и его развитие Google Insights Search.
Средства анализа запросов позволили сконструировать, например, «гриппозный сервис» — он позволяет отслеживать распространение гриппа в мире по количеству соответствующих поисковых запросов в разных странах. Аналогичные сервисы, писал Вэриан с соавторами, можно сконструировать по любым другим волнующим общество проблемам. Например, по безработице. Частота соответствующих поисковых запросов, как показал год назад Вэриан, отлично коррелирует с очень важным для американской макростатистики показателем — количеством обращений за пособием по безработице.
Недавно Вэриан опубликовал работу, написанную полтора года назад, — про то, как Google Trends позволяет «прогнозировать настоящее». Например, динамика запросов о продаже автомобилей в начале марта позволяет достаточно достоверно судить, в какую сторону склонится реальная динамика их продаж во второй половине марта — начале апреля. То же касается продаж жилья, результатов ритейла, готовности туристов тратить деньги. Так что, рассказывая о перечнице, Вэриан немного лукавил — все необходимое для анализа инфляции было у Google еще прошлой весной.
«Предсказать будущее слишком сложно — так давайте снизим планку и научимся предсказывать настоящее», — пишет главный экономист Google. Это было бы очень здорово: традиционные статистические средства позволяют обрабатывать информацию с таким временным лагом, что фактически статистики никогда не говорят о настоящем, а только о прошлом. Во вступлении к докладу Вэриан предлагает экономистам начать активно пользоваться Google Trends, анализируя данные по своему профилю, а о самых интересных находках написать ему. Лучшие данные и модели будут опубликованы в исследовательском блоге Google. Говорят, что если усадить миллион обезьянок за миллион компьютеров, они случайным образом произведут достаточно точный экономический прогноз, — завершает Вэриан. — Давайте посмотрим, как эта теория работает на самом деле».