Fugu-MT 論文翻訳(概要): Uncertainty over Uncertainty: Investigating the Assumptions, Annotations, and Text Measurements of Economic Policy Uncertainty

論文の概要: Uncertainty over Uncertainty: Investigating the Assumptions, Annotations, and Text Measurements of Economic Policy Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04706v1
Date: Fri, 9 Oct 2020 17:50:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-09 05:31:13.894352
Title: Uncertainty over Uncertainty: Investigating the Assumptions, Annotations, and Text Measurements of Economic Policy Uncertainty
Title（参考訳）: 不確実性に関する不確実性:経済政策不確実性の仮定・注釈・テキスト測定の考察
Authors: Katherine A. Keith, Christoph Teichmann, Brendan O'Connor, Edgar Meij
Abstract要約: 本稿では,ニュース中のキーワード発生から経済政策の不確実性を測定する経済指標を検討する。経済政策の不確実性が言語におけるあいまいさに起因しているという注釈の相違が見られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.787262921924953
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Methods and applications are inextricably linked in science, and in particular in the domain of text-as-data. In this paper, we examine one such text-as-data application, an established economic index that measures economic policy uncertainty from keyword occurrences in news. This index, which is shown to correlate with firm investment, employment, and excess market returns, has had substantive impact in both the private sector and academia. Yet, as we revisit and extend the original authors' annotations and text measurements we find interesting text-as-data methodological research questions: (1) Are annotator disagreements a reflection of ambiguity in language? (2) Do alternative text measurements correlate with one another and with measures of external predictive validity? We find for this application (1) some annotator disagreements of economic policy uncertainty can be attributed to ambiguity in language, and (2) switching measurements from keyword-matching to supervised machine learning classifiers results in low correlation, a concerning implication for the validity of the index.
Abstract（参考訳）: 方法と応用は科学、特にテキスト・アズ・データ分野において、厳密には関係がない。本稿では、ニュース中のキーワード発生から経済政策の不確実性を測定する定評のある経済指標であるテキスト・アズ・データ・アプリケーションについて検討する。この指数は、企業投資、雇用、過剰な市場リターンと相関していることが示されており、民間部門とアカデミックの両方に実質的な影響を与えている。しかし、原著者の注釈やテキストの測定を再考し、拡張するにつれて、興味深いテキスト・アズ・データ・方法論研究の疑問が浮かび上がっている。 2) 代替テキスト測定は相互に相関し, 外部予測妥当性の尺度と関係があるか? 本研究では,(1) 経済政策の不確実性に関する注釈の不一致は,言語におけるあいまいさに起因しうること,(2) キーワードマッチングから教師付き機械学習分類器への測定を切り替えることにより,相関が低くなり,指標の有効性が示唆される。

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