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以下是中科院研究生院管理学院执行院长吕本富在会上发表题为“网络搜索与社会经济行为的相关性”的现场演讲实录：
（吕本富演讲）
吕本富：谢谢各位！很高兴跟大家分享一下我们研究的经验，有一个校正，我不是中科院研究生院，我是研究生院下边的第三院副院长。我研究题目是网络搜索与社会经济行为相关性研究，其实是非常学术性的话题，第三方电子商务平台不仅有大量的交易、其实沉淀大量的数据。比如有一家公司根据在大家搜索股票的数据，依次来计算投资者的心情，就是你炒股赔了赚了肯定心情不好，你在微博发了心情的记忆，我把你心情记忆记录下来，依次记录股票的涨跌。所以在互联网有大量的数据有新的反映。
其实我们在跟阿里巴巴合作，做一个研究项目叫购物达人。比如一个人带头买商品，有多少人跟着他，挖掘全国有多少购物达人，如果把购物达人挖掘出来，意味着做广告不用找中央电视台，就找购物达人就可以了。今天演讲这个主要是我们自己做的网络搜索和相关经济行为研究，这个研究对我们来讲更加成熟。
四个方面内容，第一研究背景与起源、研究的四个主要领域、相关成果、展望。
一、背景。
传统预测数据主要来源于相关统计的数据，比如国家统计学是事后收集，至少有一个月到两个月滞后性，但是互联网发生事情是实时。搜索引擎记录数以计用户关注和需求，给社会经济预测带来客观、及时的数据。这种实时最大特点是实时，所以现在网络搜索、社会经济相关研究其实在学术界已经成了相当热点的题目。
用搜索研究流行病。04年发现网上日志，发现医学文章次数与流感发病人数之间具有很强的相关性。Ginsherg等等人发现Google与流感类关键同搜索量与流感看诊量有很强的相关性，根据搜索发现流感的发病次数和Google45个关键词叠加是相关的，45个关键词叠加做成一个指数，大体可以预测流感的发病率。这是很伟大的发现，个别流行病提前预测就为政府在公共卫生事件采取措施赢得时间，所以由此构建一个模型，这个模型比传统方法提前两周预测流感的爆发趋势。
我们给了一系列这个领域研究的资料，比如研究流行流感访问次数、也有利用王敏搜索引擎研究流行感冒等，这些都是用搜索办法来研究公共卫生事件。比如课题组曾经想做一个研究，用搜索词关键词比如艾滋病研究中国发生率，得了艾滋病没人说但是会搜索，根据搜索次数预测不同地区发病率，这是非常重要的研究。
二、领域。
现在从总体来说，根据搜索行为做预测研究一般有四个类型。
1、宏观经济。比如用搜索预测CPI，淘宝做一个CPI，比我们CPI预测还要好，根据大家购买下单率，用搜索行为预测宏观经济，比如CPI增长、甚至一些证券市场价格指数等，我们研究表明它是有相关性的。
2、大宗商品。比如说根据搜索的数据来预测一下，特别在中国房地产市场的购买率、还有汽车的购买率，国际上研究表明这个也是比较准的，对大宗商品预测比对宏观经济预测还要好，我们自己也做过，比如对北京房地产市场根据搜索词做过研究，证明还是不错的。你问房价涨不涨可以找我，预测相对比较准的。
3、股市。
4、旅游，比如有人做过根据搜索次数，预测香港旅馆客房入住率，基本上相关性也还是比较强。
总之，我们有一个发现，凡是这个经济行为是有成千上万人参与的，只要有这种广泛人群参与度，通过搜索预测的办法相对有准确性。
比如宏观经济，2009年瑞典科学家叫Askitas，写的对德国失业率研究。Francesco和美国失业率和搜索研究，相关性还是比较高的。
还有居民消费预测，就是刚才说的CPI，国际上也有很多人预测消费，居民消费预测对于厂商来说，不管对于电商来说有什么好处？能不能预测消费的拐点，比如北京限购以后，可以根据搜索次数简单预测汽车是不是有拐点，当一个经济现象出现拐点的时候，就是决策要关注或者特别慎重的。当然居民消费这里边只说构成，怎么预测这个东西。搜索主要关键词搜索，什么样关键词进入我们一揽子库，这里边是有一些研究性技巧，因为差别比较大，有些是前置性、有些滞后，怎么辨析这个关键词。以色列科学家根据Google数据，预测经济成长的周期，就是在经济高涨期网民会搜索什么样关键词？在经济衰退的时候网民搜索什么关键词，通过两个指数交叉对比可以算出经济周期。
还有大宗商品，贝利科松做了一个美国房地产市场销量与价格研究，他们结论是搜索指数对未来的销量和价格具有预测能力，那么搜索指数每增长一个百分点，未来一季度的销量将增加67220套。那么我们研究组也对北京房地产市场做过研究，每个地方政策不一样，我们对于北京研究，比如在搜索数据上，具体搜索的数据和销量大约有三个月的关系，我们曾经预测到2009年2月份将是北京房地产市场价格低谷，2月份以后价格就会上涨。当时08年底的时候就已经看到，大家搜索关键词不是涨价跌价，已经搜索具体楼盘名称了，已经表明他在购买前决策阶段，所以我们大约预测两个月以后价格会涨。有人说现在预测怎么样？最近有点乱预测不太准，你做预测必须宏观经济政策环境相对稳定，要是不稳定你准不了，我们经济油门刹车就不准了，但是如果宏观政策环境相对稳健我们预测没问题，这是对房地产市场的预测。这里边有外国人的研究，学术界对这方面研究就是在一两年之内，科瑞和哈利做20个城市房价对比，也有人做电动汽车关注度与油价的关系。
当然也有人用搜索的数据预测股价，我们也做过通过搜索词预测股指上涨关系，当然里边有很多研究性变化，后来我们有一个基本发现，如果把搜索指数直接和上圳指数不相关，除了经济影响，还有宏观面影响、还有大机构的影响，一个大机构比得上一万人，但是我们用搜索指数预测股票市场换手率这个很准。
总之，市场变化会导致高的关注度，大家对这个事情很关注，高的关注度就会导致高的搜索量，高的搜索量一定有关联关系，这个里边就是最基本的价值链。
还有旅游，Warian为在研究香港旅游客流量时，将搜索数据作为新解释变量加入到季节性AR模型中，结果表明，搜索数据变量在5%的显著水平上通过检验，对客流量存在显著影响。我们预计未来旅馆业非常依赖网络预测。我们讲这个平台不是讲平台本身，是平台产生数据有哪些影响，其中对旅游的影响是最重要的方面。
三、研究成果。
梳理以上国内外研究成果以上，我带了一个研究小组我们也做了一系列研究，最重要的成果就是基于中文搜索引擎，我们提出完整的数据预处理流程以及搜索指数合成方法，你要浏览，要记载页面电极量、搜索记关键词、互动要记社区问答，相对搜索对数据记录最清晰的，所以我们选择作为搜索重点。下边是我们做股票市场消费者指数研究，还有去年做上海世博会客流量预测，我们把数据已经通过一些渠道给了相关部门，通过搜索引擎预测世博会客流量比较好，还有旅游客流量、还有汽车行业的流量。
这是我们已经发表出来的文章，对股票市场的预测度，这是CPI。大家就看一下我们做的世博会预测，这个世博会预测基于日客流量预测方法，研究结论网络搜索指数对日客流量具有领先性，因此，有效地预测未来七天的上海世博会日客流量。我们用的关键词在左边，你可以看查上海地铁时刻表、查上海攻略、上海住宿跟上海世博会客流量有关，把关键词合成指数，蓝线是实际入园指数，红线是我们搜索合成的指数，可以看到大体这两个曲线吻合度比较高，我们实际预测数据和实际数据比较，至少他图片点上下游趋势是吻合的。因此我们把这个结果提供给相关方面，他们觉得还是有参考价值，这样他们就可以提前调度。当时我们曾经想把我们预测入园人数在网上公布，结果有关部门坚决不让我们公布。
这也是我们在做的汽车预测，这是住房销售价格的。
四、展望。
基于搜索行为预测，我们觉得可以对这些社会良好行为有一些预测，互联网平台特别大的交易平台，最大好处就是你平台上累计大量数据，而这个数据可能和某一个经济社会现象有关系，当然你平台交易量小可能预测价值小了，所以在这个方面，如果你觉得你平台有足够数据量，你想研究什么方面问题，可以和我们合作。谢谢大家！
