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Eduardo Campos
Eduardo Campos
Jornalista formado pela Universidade Metodista de São Paulo e Master In Business Economics (Ceabe) pela FGV. Cobre mercado financeiro desde 2003, com passagens pelo InvestNews/Gazeta Mercantil e Valor Econômico cobrindo mercados de juros, câmbio e bolsa de valores. Há 6 anos em Brasília, cobre Banco Central e Ministério da Fazenda.
Política Monetária

E não é que o Banco Central vai ter de ouvir música?

Como o big data usa a lista de mais ouvidas no Spotify para avaliar indicadores de sentimento econômico

30 de outubro de 2018
14:37 - atualizado às 13:42
Anitta
No Brasil, lista de músicas mais tocadas no Spotify têm funk de Anitta e sertanejos. - Imagem: Fagner Alves/Estadão Conteúdo

Faz pouco tempo recebi uma mensagem de um amigo dizendo o seguinte: “Você vai precisar entender de música para cobrir o Banco Central”, seguida de um link para um interessante e até mesmo inusitado tópico dentro do site do “Fórum Econômico Mundial”, com o seguinte título – “Seu histórico do Spotify pode prever o estado da economia”.

Leve e bem-humorado, o artigo em questão trata de como os estudiosos da economia comportamental buscam novas formas de medir como as pessoas se sentem com relação à economia. E como essas medições podem ser utilizadas para desenhar políticas e medir seus resultados.

Pesquisadores já utilizam largamente análises de linguagem para tentar medir o sentimento da população em postagens do Facebook e Twitter. Mas o artigo destaca uma nova pesquisa de estudantes da Claremont Graduate University que mostrou ser possível extrair um índice de percepção econômica da lista das 100 músicas mais ouvidas de plataformas como o Spotify. Eles ainda fizeram testes estatísticos mostrando que esse novo indicador se mostrou tão útil quanto qualquer outro índice de confiança do consumidor e encontraram relação desse índice com o retorno mensal dos índices Dow Jones, Nasdaq e S&P 500 (claro que no longo prazo os fundamentos prevalecem, ressalvam os autores).

A ideia é que as músicas trazem um componente emocional como energia, tempo e volume. Além disso é possível extrair as emoções expressadas das letras. É possível fazer isso atribuindo cargas emocionais positivas ou negativas às palavras ou de forma mais sofisticada, como diz o artigo, fazer uma matriz de palavras para oito emoções centrais: alegria, tristeza, raiva, medo, nojo, surpresa, confiança e antecipação.

Uma medida do sentimento econômico

Com a lista de músicas e emoções os pesquisadores podem montar um indicador sobre a percepção geral dos ouvintes e utilizar isso como uma medida de sentimento econômico. E esse exercício pode ser feito de forma periódica e em diferentes locais.

Sem a pretensão e muito menos o rigor necessário para replicar o estudo fui dar uma olhada no “top 100” do Spotify por aqui. Liderando a lista estão músicas sertanejas e funks, com letras que variam entre desilusão, saudade, traição, arrependimento e “amor ao copo”. Seria uma expressão da realidade econômica ou apenas uma fuga romântica desses últimos anos de penúria no lado real da economia?

O artigo também faz menção a um interessante discurso do economista-chefe do Banco da Inglaterra (BoE), Andy Haldane, que falou sobre o uso da música como medida de sentimento econômico em uma ampla e interessante exposição sobre o uso de Big Data e como essa técnica e suas ferramentas estão sendo utilizadas dentro e fora do BC inglês. “E por que parar nas músicas? As preferências com relação a livros, TV e rádio também podem oferecer uma janela para a alma das pessoas”, disse Haldane, que também levanta a hipótese de se usar jogos para entender o comportamento das pessoas diante de algumas restrições.

No cerne está uma discussão mais aprofundada sobre os modelos matemáticos que os BCs e demais agentes usam para fazer seus exercícios de projeções. Uma batalha ou complementariedade entre modelos puramente dedutivos e estáticos (que falharam miseravelmente da crise 2008/2009) com modelos empíricos e que aceitam equilíbrios mais dinâmicos, como a própria sociedade.

Por aqui, nosso BC faz uso de Big Data com relação a informações de crédito, que ajudam a desenhar políticas prudenciais. Com a imensa base de dados que dispõe o BC também faz uma supervisão em tempo real sobre a solvência do sistema financeiro, isto é, se alguma instituição está passando por dificuldades de caixa, e dispõe também de um intrincado modelo de detecção de fraudes.

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