
Исследователи во главе с Джеймисоном Тулом (Jameson Toole) из Массачусетского технологического института показали, что данные сотовой связи позволяют точнее оценивать эффект, оказываемый экономическими шоками на население. Согласно препринту, выложенному на arXiv.org, этот метод учитывает резкое сокращения рабочей силы в период экономических кризисов более полно, чем службы занятости.

Авторы использовали анонимизированные данные по двум неназванным европейским странам. Первая часть данных была собрана в одной из них, относилась к городу с населением в 15 000 человек и охватывала период за 15 месяцев 2006-2007 годов. В 2006 году там был закрыт завод по выпуску автозапчастей, где работало 1 100 человек. Для анализа отбирались детали звонков по сотовому телефону – дата и длительность звонка, а также конкретная вышка связи, использованная абонентом в этом разговоре. Сведения предоставлялись одним оператором связи, с рыночной долей равной 15% (в этой стране).

Группа Тула утверждает, что сразу после закрытия предприятия характер звонков части пользователей резко изменился – они стали реже соединяться со своими стандартными контактами. Судя по точкам фиксации их звонков, эти абоненты стали еще и существенно меньше передвигаться на значительные расстояния. 143 из 1955 изученных пользователей данной сети сотовой связи изменили свое поведение указанным образом, что близко к той доле, которую они должны были иметь в составе 15% случайно выбранных жителей городка. Из этого авторы делают вывод о сравнительно высокой точности использованного ими метода и его пригодности для быстрой оценки численности безработных сразу после начала периода экономической нестабильности.

Во втором наборе данных авторы брали сведения, привлеченные в ходе их более раннего исследования. Они относились к 10 миллионам пользователей мобильников из другой европейской страны. Данные были взяты у другого мобильного оператора, имевшего долю в 20% от рынка и затрагивали 36 месяцев 2006-2009 годов. Исследователи сопоставили снижение активности пользователей по звонкам с цифрами безработицы за тот или иной квартал. Затем они сверили долю пользователей со снизившейся активностью, статистические данные по безработице и данные прогнозов этой безработицы, сделанных за 3 месяца до соответствующего квартала. В итоге выяснилось, что  уточняя прогнозы по безработице на следующий квартал за счет данных по мобильным звонкам можно существенно снизить ошибку такого прогноза. В случае второго набора данных (по 10 миллионам пользователей) авторы говорят о том, что «сотовый прогноз» имел среднеквадратическое отклонение на 5-20% ниже, чем трехмесячный прогноз по безработице, сделанный службой занятости соответствующей страны.

Из этого группа Тула делает вывод о значительной ценности предложенного ими метода оценки снижения занятости. Как отмечают ученые, существующие альтернативы часто плохо подходят для реагирования на резкие социоэкономические перемены в обществе. В качестве примера приводится American  Recovery and Reinvestment Act от февраля 2009 года, который был призван с помощью денежных вливаний в экономику остановить спад. Однако его рассчитывали по имевшимся данным, согласно которым экономика США в четвертом квартале 2008 года сократилась всего на 3,8%. Уже через две недели после принятия закона вышли уточненные статические данные, показывавшие спад за четвертый квартала в 6,8%, а еще через месяц выяснилось, что он был  равен 8,9%. Разумеется, денежное расширение, основанное на недооценке размеров спада втрое, было недостаточным, что затянуло выход из кризиса. Использование альтернативных методов мониторинга экономической активности, вроде предлагаемых группой Тула, может существенно улучшить эту ситуацию, полагают авторы работы. 
