Mart\u00edn Llada<\/p>\n
IIEP BAIRES (UBA CONICET), IELAT (UAH)<\/p>\n
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Argentina se encamina hacia unas nuevas elecciones. En este a\u00f1o 2023, en Argentina se define no solo al Presidente y Vicepresidente, sino que tambi\u00e9n se elegir\u00e1 al Jefe de Gobierno de la Ciudad Aut\u00f3noma de Buenos Aires y 21 gobernadores. Si bien las elecciones generales est\u00e1n estipuladas para el d\u00eda 22 de octubre, la celebraci\u00f3n descentralizada de las Primarias Abiertas Simult\u00e1neas y Obligatorias (PASO) brindar\u00e1 se\u00f1ales sobre el desenlace a nivel nacional. Las caracter\u00edsticas pol\u00edticas de este a\u00f1o ya permiten apreciar sus implicancias en materia econ\u00f3mica.<\/p>\n
En lugar de dar n\u00fameros que brinden una noci\u00f3n sobre el estado de las variables econ\u00f3micas de Argentina, vamos a explotar los datos que ofrece el proyecto GDELT (Global Database of Events, Language, and Tone<\/em>) y generar percepciones a partir de ellos. GDELT es un proyecto de datos abiertos que tiene por objetivo monitorear, analizar y codificar eventos que ocurren en todo el mundo en m\u00faltiples idiomas en tiempo real utilizando como fuente de informaci\u00f3n noticias que publican los medios de comunicaci\u00f3n. En esta nota, vamos a explotar el potencial de esta base de datos para analizar las noticias asociadas al t\u00f3pico \u201ceconom\u00eda\u201d publicadas por los principales medios de comunicaci\u00f3n de Argentina<\/p>\n En los primeros 4 meses del 2023, el top 10 de t\u00f3picos m\u00e1s predominantes fue: 1) D\u00f3lar, 2) Inflaci\u00f3n, 3) Impuestos, 4) Elecciones, 5) Deuda, 6) Banco Central, 7) Emprendimiento, 8) Agricultura, 9) Tipo de cambio y 10) Pobreza.<\/p>\n Al observar los resultados, uno puede inferir que los t\u00f3picos que dominan la agenda se circunscriben a problemas estructurales de Argentina y a problemas de coyuntura. Ahora bien, si uno es ajeno a la situaci\u00f3n econ\u00f3mica de Argentina, puede conjeturar que la pandemia del COVID-19, el estadillo del conflicto b\u00e9lico entre Rusia y Ucrania, la sequ\u00eda sin precedentes e incluso el mismo a\u00f1o electoral, han tenido una influencia significativa sobre el presente de las variables econ\u00f3micas.<\/p>\n A partir de esta conjetura, observamos c\u00f3mo ha sido el top 10 de t\u00f3picos econ\u00f3micos m\u00e1s dominantes durante los primeros 4 meses en 2015 y 2019, tambi\u00e9n a\u00f1os electorales. Durante el a\u00f1o 2015, el ranking fue: 1) Impuestos, 2) Deuda, 3) Peso, 4) Sindicatos, 5) Inflaci\u00f3n, 6) Desempleo, 7) Emprendimiento, 8) D\u00f3lar, 9) Elecciones y 10) Agricultura. Por su parte, el top 10 correspondiente al a\u00f1o 2019 fue: 1) Inflaci\u00f3n, 2) D\u00f3lar, 3) Elecciones, 4) Impuestos, 5) Emprendimiento, 6) Deuda, 7) Desempleo, 8) Banco Central, 9) Corrupci\u00f3n y 10) Pobreza.<\/p>\n Este an\u00e1lisis permite apreciar una recurrencia de t\u00f3picos, los cuales permiten inferir que la econom\u00eda argentina padece fen\u00f3menos econ\u00f3micos estructurales con un alto impacto social.<\/p>\n Asimismo, GDELT proporciona un conjunto de indicadores que cuantifican el nivel de sentimiento y el nivel de incertidumbre que contiene un art\u00edculo period\u00edstico, entre otros indicadores de estados subjetivos. En el primer caso, se construye el indicador de sentimiento como la diferencia entre la proporci\u00f3n de palabras publicadas en el art\u00edculo con connotaci\u00f3n positiva y la proporci\u00f3n de palabras con connotaci\u00f3n negativa. GDELT utiliza m\u00faltiples diccionarios que clasifican las palabras en funci\u00f3n de su valencia. En el segundo caso, el indicador de incertidumbre viene dado por la proporci\u00f3n de palabras en el art\u00edculo asociadas al t\u00e9rmino incertidumbre. Utilizando el diccionario propuesto por Loughran y McDonald.(2011), se aprecia que los art\u00edculos que abordan el t\u00f3pico econom\u00eda, publicados durante los primeros cuatro meses del 2023, reportan no solo un considerable nivel de pesimismo (en promedio, se detectaron 117 palabras positivas y 382 palabras negativas cada 10.000 palabras), sino que tambi\u00e9n reflejan un elevado nivel de incertidumbre (en promedio, se publicaron 66 palabras asociadas a incertidumbre por cada 10.000 palabras publicadas sobre el t\u00f3pico econom\u00eda).<\/p>\n Cuando uno contrasta los resultados que se desprenden de este an\u00e1lisis con la performance de algunas variables econ\u00f3micas que sirven como term\u00f3metro de la econom\u00eda argentina (por mencionar algunas, tasa de inflaci\u00f3n interanual 104%; brecha cambiaria \u2013diferencia entre la cotizaci\u00f3n oficial y otra cotizaci\u00f3n- 102%; tasa de pobreza 39,2%), las conclusiones se alinean. Teniendo en cuenta este contexto, el pr\u00f3ximo gobierno electo deber\u00e1 primordialmente generar consensos que le permitan ejecutar un plan de estabilizaci\u00f3n que busque corregir los desequilibrios macroecon\u00f3micos y encausar a la econom\u00eda en un sendero de crecimiento sostenido e inclusivo.<\/p>\n Por \u00faltimo, vale la pena destacar que la utilidad de GDELT como base de datos no se agota en su capacidad para monitorear m\u00faltiples t\u00f3picos, los cuales no solo se circunscriben a la econom\u00eda, sino que est\u00e1 disponible para m\u00faltiples pa\u00edses y en tiempo real (la base de datos se actualiza cada 15 minutos). Estas caracter\u00edsticas le brindan a GDELT cualidades esenciales para el dise\u00f1o y evaluaci\u00f3n de la pol\u00edtica econom\u00eda.<\/p>\n <\/p>\n Loughran, T., y McDonald, B. (2011). \u201cWhen is a Liability not a Liability?\u201d, Journal of Finance, 66, pp. 35-65.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Mart\u00edn Llada IIEP BAIRES (UBA CONICET), IELAT (UAH) Argentina se encamina hacia unas nuevas elecciones. En este a\u00f1o 2023, en Argentina se define no solo al Presidente y Vicepresidente, sino que tambi\u00e9n se elegir\u00e1 al Jefe de Gobierno de la Ciudad Aut\u00f3noma de Buenos Aires y 21 gobernadores. 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