ماشین پیشرو سیاستگذاری

در عصر دیجیتال، رشد سریع داده‌ها و ظهور یادگیری ماشین تحول چشم‌گیری در تحقیقات اقتصادی ایجاد کرده است.

یادگیری ماشین، با توانایی تحلیل داده‌های بزرگ و غیرساختاریافته مانند متن و تصاویر، فرصت‌های جدیدی برای پیش‌بینی و تحلیل فراهم می‌کند. تمرکز این روش، برخلاف اقتصادسنجی که بر روابط علی تمرکز دارد، بیشتر به پیش‌بینی دقیق معطوف است. با این حال، چالش‌هایی مانند کیفیت پایین داده‌های اقتصادی، نیاز به شفافیت الگوریتم‌ها و مسائل نظارتی در استفاده از روش‌های یادگیری ماشین وجود دارد. استفاده بهینه از این فناوری نیازمند تطبیق روش‌ها، توسعه ابزارهای جدید و توجه به مسائل اخلاقی و نظارتی برای بهره‌گیری از پتانسیل کامل آن است.
در سال‌های اخیر، تولید داده‌ها به شکل شگفت‌آوری افزایش یافته است. برای نمونه، مابین سال‌های ۲۰۱۴ تا ۲۰۱۵، مقدار داده‌های تولیدشده از مجموع داده‌های تاریخ بشریت بیشتر بود و تا سال۲۰۲۰ حجم داده‌ها به ۴۴زتابایت رسید که معادل ۴۴تریلیون گیگابایت است. این رشد عظیم عمدتا به‌دلیل دیجیتالی شدن فعالیت‌های انسانی است. فناوری‌های جدید این امکان را فراهم کرده‌اند که فعالیت‌های روزمره به‌طور مداوم ثبت و ذخیره شوند. به‌عنوان مثال، پیام‌ها و تصاویر اکنون به‌طور معمول از طریق ایمیل یا رسانه‌های اجتماعی به اشتراک گذاشته می‌شوند و در سرورها ذخیره می‌شوند. داده‌های دیجیتالی مرتبط با اقتصاد، از جمله اطلاعات خریدهای مصرف‌کنندگان، تاریخچه قیمت محصولات و سوابق اداری، نقش چشم‌گیری در تغییر تحقیقات اقتصادی داشته‌اند. این داده‌ها، همراه با پیشرفت‌های تکنولوژیک، فرصت‌های تازه‌ای را برای پژوهشگران ایجاد کرده‌اند که از طریق روش‌های مدرن، همچون یادگیری ماشین تحلیل‌های دقیق‌تری ارائه دهند.

نقش یادگیری ماشینی در تحلیل داده‌های اقتصادی
همزمان با افزایش حجم داده‌ها، یادگیری ماشینی به‌عنوان ابزاری پیشرفته برای تحلیل این داده‌ها ظهور کرده است. این روش که در دهه گذشته توسعه چشم‌گیری یافته است، به هوش مصنوعی کمک کرده تا در حل مشکلات پیچیده، از جمله تحلیل داده‌های بزرگ، به موفقیت دست یابد. یادگیری ماشینی به‌دلیل قابلیت‌هایی که دارد، توجه بسیاری از حوزه‌های علمی، از جمله اقتصاد را به خود جلب کرده است. یکی از چالش‌های اساسی در اقتصاد، تحلیل داده‌های پیچیده و یافتن روابط معنادار در میان انبوه اطلاعات است. یادگیری ماشینی این امکان را فراهم کرده است که از داده‌های غیرسنتی، مانند متن، تصاویر و نمایه‌های جست‌وجو، اطلاعات ارزشمندی استخراج شود. این قابلیت، علاوه بر ساده‌سازی تحلیل داده‌های پیچیده، فرصت‌های جدیدی را برای سیاستگذاران و محققان اقتصادی ایجاد کرده است.

تفاوت‌های بنیادین بین یادگیری ماشینی و اقتصادسنجی
یادگیری ماشینی و اقتصادسنجی به‌رغم شباهت‌های ظاهری، تفاوت‌های بنیادی دارند. درحالی‌که اقتصادسنجی بیشتر بر استنتاج علّی و مدل‌سازی پارامتری تمرکز دارد، یادگیری ماشینی عمدتا بر دقت پیش‌بینی و استفاده از الگوریتم‌های کارآمد تاکید دارد. یکی از ویژگی‌های اصلی اقتصادسنجی تاکید بر مدل‌سازی تئوریک است. اقتصاددانان معمولا با استفاده از مدل‌های ریاضی، سعی در کشف رابطه میان متغیرها دارند و نتایج حاصل از این مدل‌ها را برای انجام آزمون‌های فرضیه استفاده می‌کنند. در مقابل، یادگیری ماشینی به دنبال یافتن الگوریتم‌هایی است که بدون توجه به مدل تئوریک داده‌ها، عملکرد بالایی در پیش‌بینی داشته باشند.