Mit Hilfe von Posts auf der Social-Media-Plattform X, besser bekannt unter ihrem vorherigen Namen Twitter, will die Frankfurt School of Finance & Management (FS) kurzfristige Inflationserwartungen von Verbrauchern in Deutschland in Echtzeit ermitteln. Dazu werten die Forscher mit natürlicher Sprachverarbeitung und maschinellem Lernen Posts zum Thema Inflation aus, um ein Stimmungsbild der Verbraucher zu ermitteln. „Dieser Index kann für unsere Arbeit eine interessante Erweiterung des Werkzeugkastens sein, um die Inflationsentwicklung abzuschätzen“, sagte Johannes Müller, Global Head of Research der DWS, über den am Montag vorgestellten Index der FS.

Das Projekt befindet sich derzeit in der Entwicklungsphase. Die Hochschule zieht ein positives Zwischenfazit. Die bislang vorliegenden Ergebnisse für den Zeitraum 2011 bis Mai 2023 zeigten eine starke Korrelation mit den realisierten Inflationsraten. Zudem reagiere der Index auf geldpolitische Maßnahmen. Bei unerwarteten Lockerungen der Europäischen Zentralbank (EZB) steige er, bei Zinserhöhungen sinke der Index – allerdings erst mit rund einer Woche Verzögerung. Die Forscher erklären dies damit, dass die X-Nutzer unmittelbar nach einer solchen Entscheidung in den Posts oft über steigende Preise schrieben, die Ursache für die Zinserhöhung, und erst mit Verzögerung über die Erwartung sinkender Preise. Der Index berechnet sich durch die Anzahl von Posts auf X über steigende Preise abzüglich der Beiträge über sinkende Preise.

Als Vorteile des Index führt die FS auf, dass zum einen die Stichprobe höher sei als bei den Befragungen der Bundesbank zur Inflationserwartung der Verbraucher und zum anderen, dass die Daten in Echtzeit vorliegen. „Wir planen, unsere Indexanalysen auszuweiten und zum Beispiel den Zusammenhang zwischen Inflation und privatem Konsum zu untersuchen. Zudem können wir den Index auch für andere Länder aufsetzen“, sagte Sascha Steffen, Professor für Finance und Direktor des Centre for European Transformation an der FS.

Der Index steht jedoch vor dem Problem, dass es aktuell keine Differenzierung zwischen kurz- und mittelfristigen Inflationserwartungen der Verbraucher gibt, da die Technik dies nicht unterscheiden kann. Damit sich dies ändert, wollen die Forscher das System manuell mit Daten füttern, damit das selbst lernende System hier künftig differenzieren kann. Außerdem sind die X-Nutzer kein Querschnitt der Bevölkerung. Die FS räumt dies ein, verweist aber darauf, dass der Index stark mit der repräsentativen Umfrage der Bundesbank korreliert, die zeitverzögert erscheint.