L'économiste en chef de la Banque d'Angleterre, Andy Haldane, a exhorté ses collègues à examiner l'humeur musicale de la nation lorsqu'ils envisagent de modifier le taux d'intérêt de la Banque. En quoi une augmentation des téléchargements de Taylor Swift ou une baisse de la popularité du rock and roll pourraient-elles être pertinentes pour la gestion de l'économie ?

Tout se résume à mesurer le sentiment économique. C'est une façon d'évaluer ce que les gens pensent de l'économie, que les économistes comportementaux utilisent pour faire des prédictions sur la façon dont il réagira aux différentes politiques. Par exemple, si les gens sont généralement pessimistes à propos de l'économie, alors l'augmentation des taux d'intérêt pourrait les inciter à cesser d'emprunter et de dépenser au point de nuire à l'économie.

Depuis quelque temps déjà, les chercheurs ont pu mesurer le sentiment économique en analysant le langage utilisé dans un grand nombre de reportages en ligne et de publications sur Twitter. Mais récemment, des chercheurs de la Claremont Graduate University ont montré que le sentiment peut être extrait des listes des 100 meilleures musiques pop et des plateformes musicales telles que Spotify. Quoi de plus, ces nouveaux indicateurs de sentiment sont au moins aussi utiles que les enquêtes classiques sur la confiance des consommateurs.

L'idée est que les chansons ont une composante émotionnelle à laquelle tout le monde peut s'identifier, encodé dans des attributs musicaux tels que l'énergie des chansons, rythme et volume. Les services de musique en ligne tels que Spotify utilisent déjà ce type d'attributs pour catégoriser les chansons et recommander de nouvelles musiques aux utilisateurs en fonction de pistes similaires qu'ils ont déjà écoutées.

Vous pouvez également comprendre les émotions exprimées par les chansons à partir de leurs paroles, selon votre origine culturelle. Ceux-ci peuvent être analysés à l'aide du même logiciel de « traitement du langage naturel » qui est utilisé pour évaluer la langue des flux d'actualités et Twitter.

Cela peut être fait de manière simple, encoder la charge émotionnelle positive ou négative des mots, ou plus précisément en associant des mots à huit émotions fondamentales :la joie, tristesse, colère, peur, dégoûter, surprendre, confiance et anticipation. Le logiciel compte ensuite le nombre de fois où chaque émotion est signalée dans les paroles d'une chanson.

En identifiant les composantes émotionnelles des chansons les plus populaires, les chercheurs peuvent dresser une image des sentiments des auditeurs et l'utiliser pour prédire le sentiment économique. L'exécution de l'exercice de cartographie des émotions sur toutes les chansons d'un classement des 100 premières captures la part du lion des nouvelles musiques achetées et écoutées mois par mois.

C'est là que les avantages de l'utilisation de « big data » provenant d'un grand nombre de personnes sont mis en évidence. Les résultats du sondage ne vous disent que ce que les personnes qui ont choisi de participer veulent que vous sachiez. Les chartes musicales, d'autre part, reflètent les choix réels des consommateurs d'un groupe de personnes beaucoup plus large.

Déclin émotionnel

Les chercheurs de Claremont ont appliqué cette technique aux graphiques d'avant et d'après la crise économique mondiale de 2008. Ils ont trouvé que, après l'accident, la fréquence des mots associés à la colère et au dégoût a augmenté tandis que la fréquence des mots associés à la confiance a diminué. Ce type de preuves suggère fortement que l'état d'esprit des consommateurs de musique a une incidence sur la musique qu'ils choisissent de payer et d'écouter.

Cette recherche et les commentaires d'Andy Haldane suggèrent que la musique et les paroles de chansons populaires peuvent en effet être utilisées pour prédire le sentiment économique, et même les mouvements boursiers à court terme. Les services de streaming tels que Spotify et Apple Music reposent sur des données qui pourraient aider à établir une carte beaucoup plus détaillée du sentiment économique que les 100 premières listes. Étant donné que ces entreprises disposent de données sur les ménages individuels, nous pourrions même créer des indices de sentiments pour différentes régions et groupes de personnes (par exemple, en fonction de ce qu'ils gagnent).

Appeler les économistes à consulter l'humeur musicale de la nation peut paraître quelque peu surprenant, bizarre même. Mais la recherche suggère que l'approche des mégadonnées pour suivre le sentiment des consommateurs pourrait vraiment être utile. Ce n'est qu'un aspect de la volonté générale de la Banque d'Angleterre d'élargir et de diversifier les sources d'information qu'elle consulte dans ses analyses et ses prises de décision. Et cela devrait être bien accueilli.

Cet article a été initialement publié sur The Conversation. Lire l'article original.