Predicción de la actividad económica a partir de Google Trends:

El proyecto se enfoca en desarrollar un modelo de nowcasting para realizar predicciones inmediatas de variables macroeconómicas como el PIB, la inflación y el desempleo, utilizando datos de Google Trends, en respuesta al rezago en la publicación de datos oficiales, especialmente postpandemia. Se destaca la importancia de aprovechar el big data y traducir esa información en indicadores económicos en tiempo real, para ayudar a las autoridades a tomar decisiones oportunas en contextos de crisis. La metodología combina técnicas avanzadas de inteligencia artificial y machine learning, como redes neuronales y modelos dinámicos de factores, que permiten procesar datos de alta frecuencia, logrando proyecciones más precisas que los métodos tradicionales. Los resultados muestran que este enfoque puede anticipar con mayor rapidez el comportamiento económico en varios países, facilitando una respuesta más ágil de las políticas económicas. Sin embargo, persisten desafíos, como la reducción del ruido en los datos y la interpretación de modelos complejos, lo que lleva a propuestas de futuras investigaciones centradas en el uso de múltiples factores y modelos híbridos para optimizar la predicción económica.