Attraverso l’attività di ricerca dei suoi utenti, Google raccoglie una enorme mole di informazioni. Per alcuni si tratta di un attentato alla privacy dei cittadini, ma questi dati costituiscono anche un’importante fonte di informazioni che può trovare le più disparate applicazioni, compreso l’ambito finanziario. Per esempio, in Italia permette di stimare l’evoluzione della domanda di mutui per l’acquisto di abitazioni. E per i prossimi mesi è previsto un ulteriore rallentamento del mercato.
di Mariachiara Marsella e Carlo Milani22.08.2012, lavoce.info
Google, il noto motore di ricerca, è diventato di fatto molto più di un “semplice” search engine: ha allargato i suoi servizi, la sua presenza, in modo piuttosto evidente ad altri ambiti che esulano dalla mera ricerca online. Può essere perciò una sorta di cartina al tornasole del panorama socio-economico e culturale italiano e non solo. Si pensi al fatto che molte aziende controllano, con cadenza anche settimanale, la loro reputazione online (brand monitoring) e che allocano a questo tipo di attività risorse specializzate; o al fatto che molte grandi aziende dell’e-commerce spesso commissionano indagini netnografiche per ricavarne informazioni preziose. Si pensi, poi, al fatto che, oramai, gli utenti prima di acquistare un bene o un servizio “interrogano” i motori di ricerca. Tra questi surfisti del web, quasi il 90 per cento cerca informazioni utilizzando Google. Appare dunque evidente quanto possano essere rilevanti le informazioni in possesso del motore di ricerca nel predire l’andamento di alcune variabili economiche. (1). Un possibile utilizzo di queste informazioni è in ambito finanziario, e in particolare per stimare la domanda di mutui per l’acquisto di abitazioni in Italia.
La stima econometrica
Il tasso di variazione su base annua della consistenza dei mutui per l’acquisto di abitazioni si può tradizionalmente stimare attraverso tre fondamentali fattori. (2)
La disponibilità dei dati di Google Insight, che misurano il volume delle ricerche delle parole “mutui casa” – mediamente circa 90mila ricerche mensili sulla base delle ultime indicazioni di Google Adwords – permette però di aggiungere ulteriori elementi informativi, tralasciati nella versione tradizionale, che colgono, in particolare, l’evoluzione della domanda di credito per acquisto di abitazioni. Nel grafico 1 è rappresentato l’andamento dei mutui immobiliari e delle ricerche sul web, da cui si può rilevare come le query su Google anticipino le dinamiche di quel mercato. Le famiglie, infatti, tendono a informarsi molto prima di effettuare la vera e propria richiesta di finanziamento, data l’importanza di una decisione come quella dell’acquisto di una casa. Per considerare questo elemento, abbiamo incluso nelle stime l’indice Google con due diversi ritardi:
La stima che incorpora anche l’indice Google è riportata nel grafico 2, da cui si può rilevare come il modello utilizzato stimi, con un buon grado di approssimazione, le tendenze del mercato dei mutui per l’acquisto di abitazioni in Italia. Nello stesso grafico sono riportate le proiezioni per i prossimi mesi, da cui emerge un’attesa di un ulteriore rallentamento del mercato.
L’impressionante mole di informazioni e di profilature degli utenti web posseduta da Google ha spinto molte autorità nazionali che tutelano la privacy dei consumatori a vedere in BigG l’Hannibal Lecter del web. Nella logica del do ut des, però, nel momento in cui questi dati vengono messi a disposizione della collettività costituiscono un’importante fonte informativa che può trovare le più disparate applicazioni, compreso l’ambito finanziario.
(1) Choi H. e H. Varian (2009), “Predicting the Present with Google Trends”, Google technical report., hanno posto in evidenza come l’utilizzo dell’indice Google Insight, che misura il volume di ricerche di determinate parole chiave, migliori nettamente le stime econometriche su alcune variabili macroeconomiche, come ad esempio le vendite di automobili o di nuove abitazioni. Un’applicazione per l’Italia è stata presentata da D’Amuri e Marcuccirelativamente al tasso di disoccupazione.
(2) Nelle nostre stime utilizziamo i dati di Banca d’Italia per il periodo compreso tra gennaio 2003 e aprile 2012, ed è stato anche considerato un set di variabili dummy, una per ogni mese dell’anno, al fine di cogliere gli effetti dovuti alla stagionalità presente nel mercato dei mutui.