Gli investitori si affidano ad analisti finanziari che li aiutano a fare previsioni sulle vendite future delle aziende su cui intendono mettere i propri soldi. Gli analisti a loro volta utilizzano vari strumenti e una serie di dati pubblici tradizionali che periodicamente hanno a disposizione, come i guadagni trimestrali e il prezzo delle azioni. Esistono però anche altri tipi di dati di consumo che sono meno precisi ma molto più frequenti, chiamati dati alternativi. Un esempio sono i pagamenti con carta di credito, le immagini satellitari che mostrano quante macchine sono presenti nel parcheggio di un venditore, la posizione degli smartphone etc. Questo tipo di dati è utilizzato da un modello creato dai ricercatori del MIT (Massachusetts Institute of Technology) per prevedere automaticamente le vendite future di una compagnia. Utilizzando solo i dati delle transazioni settimanali anonime delle carte di credito e degli incassi trimestrali, questo modello è riuscito a essere più preciso degli analisti di Wall Street che invece hanno avuto a disposizione una gamma di dati molto maggiore e hanno utilizzato anche altri modelli di autoapprendimento. Il modello è stato capace di fare una previsione degli ultimi trimestrali di 30 aziende meglio degli umani nel 57% dei casi. Si tratta in fondo di un modo di vedere come si stanno comportando le persone e trarne delle informazioni utili a vari soggetti.
Fonte| MIT http://news.mit.edu/2019/model-beats-wall-street-forecasts-business-sales-1219