Massadata ja koneoppiminen makrotaloustieteessä - Orola, Jaakko (2020)
Informaatioyhteiskunta tuottaa itsestään jatkuvasti kasvavalla nopeudella tietoa, jota on mahdollista hyödyntää uusien menetelmien, kuten koneoppimisen avulla. Taloustieteilijät ovat viimeisten vuosikymmenten aikana kehittäneet tapoja tehdä talouden ennusteita käyttäen useita erilaisia tiedonlähteitä samanaikaisesti. Tämä kirjallisuuskatsauksena toteutettu tutkielma vastaa kysymykseen, kuinka suuria datamassoja voidaan hyödyntää makrotaloustieteessä, ja kuinka koneoppimisen menetelmät soveltuvat korvaamaan ja täydentämään makrotaloustieteen perinteisesti käyttämiä ekonometrian menetelmiä ennustamisessa. Tutkimuksessa havaittiin, että prosessi hyödyntää koneoppimisen menetelmiä täysin on makrotaloustieteessä edelleen vaiheessa. Tutkimustulokset osoittavat, että esimerkiksi verkkoharavoinnilla hankittu data ja hakukonedata sisältävät informaatiota, jota perinteisistä tietolähteistä ei löydy. Hadoop ja NoSQL-tietokannat osoittautuvat tärkeiksi datanhallinnan työkaluiksi. Monet uudet tiedonlähteet sopivat reaaliaikaiseen ennustamiseen, sillä dataa on julkisesti tarjolla päivittäistasolla.