从 Reddit 学习通胀叙事: 轻量级大语言模型揭示前瞻经济信号
社会与信息网络
2026-03-24 v1
摘要
公众对通胀的感知和期望塑造了家庭支出、工资谈判以及政策支持,因此是宏观经济结果的关键决定因素。然而,当前措施依赖于不频繁的调查,且提供有限的关于底层叙事和细分领域关切的洞察。本文提出了一种新方法,用于衡量公众对通胀的感知,使用在领域特定 Reddit 数据上微调的轻量级大语言模型(LLM)。我们创建了一个通胀分类器,训练数据来自与美国消费者物价指数(CPI)组成部分相关的帖子。将其应用于超过 10 年的 Reddit 讨论(2012-2022)后,本分类器产生月度 Reddit 通胀得分(RIS),我们将其与实际经济指标进行了验证。我们的结果表明,即使在较小的训练数据集上,微调的轻量级 LLM 也能表现良好,且 Reddit 通胀得分与 CPI() 和 University of Michigan 通胀预期(MICH) 强烈相关。重要的是,Granger 因果检验表明,社交媒体基于通胀的得分常常在 CPI 和 MICH 之前移动,这表明其作为预测性、前瞻经济信号的潜力。此外,变化点和词汇分析揭示了通胀相关叙事在杂货、交通和住房等细分领域的变化,揭示了直接在整体物价指数中无法观察到的通胀关切维度。通过补充传统经济指标,本研究表明 NLP 基于的措施可促进对通胀压力和政策应对的早期检测。
引用
@article{arxiv.2603.21501,
title = {Learning Inflation Narratives from Reddit: How Lightweight LLMs Reveal Forward-Looking Economic Signals},
author = {Ryuichi Saito and Sho Tsugawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.21501},
year = {2026}
}
备注
19 pages, accepted at The 20th International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM'26)