빅데이터를 이용한 경제분석의 예로는 구글 검색통계를 이용한 경제분석, 트위터 게시글을 이용한 경제분석 등이 있다. Choi and Varian (2012)은 구글 검색 통계를 이용한 모형을 바탕으로 미국 소매판매, 자동차 판매 등을 예측하였고, Chamberlin (2010)은 구글 검색통계와 소매판매 데이터 간 관계를 바탕으로 구글 검색통계가 영국 소비 패턴과 밀접하게 움직이는 것을 밝혔다. Zimmermann (2009)은 구글 검색통계가 독일 실업 데이터와 밀접하게 움직이고 있음을 밝힌 후 구글 검색통계를 이용하여 독일 실업 데이터를 예측하였고, D’Amuri (2009)는 구글 검색통계를 이용하여 이탈리아 실업률 예측하였다. Suhoy (2009)는 구글 검색통계를 이용하여 이스라엘 2008년 경기하강을 예측하였고, McLaren (2011)은 구글 검색통계를 이용하여 영국 노동 및 부동산 시장을 분석하고 구글 검색통계의 유용성을 평가하였다. 김지은(2013)은 구글 검색통계와 한국 실물지표 간 대응성 분석과 예측력 분석을 통해 구글 검색통계의 유용성을 점검 하였다. 소셜네트워크 데이터를 이용한 분석으로는 트위터(twitter) 데이터가 주로 이용되고 있다. UN 글로벌 펄스는 트위터 게시글의 감성분석 결과와 실업률 변화를 비교하였고, 트위터 게시글을 분석하여 글로벌 경제 위기 이후 미국과 인도네시아 사람들의 행태를 분석하였다(김정미, 2012). 한편 Chetty et al. (2011), Finkelstein et al. (2012)과 Einav et al. (2013)는 공공 데이터 및 거래 데이터를 이용하여 경제분석을 실시하였다. 
한국 경제분석 및 경제예측에서 빅데이터 활용은 2014년 현재 미미한 수준이나 향후 데이터의 축적과 공개가 확산되면서 그 활용도는 크게 높아질 가능성이 높다. 특히 빅데이터 중 검색통계 및 소셜네트워크 텍스트 분석 데이터는 속보성이 높아 이들을 통해 경기를 빠르게 판단할 수 있다. 
본 논문에서는 속보성이 높은 검색통계를 이용하여 경기판단에 도움을 줄 수 있는 지수를 작성하고 그 유용성을 점검하고자 한다. 본 논문의 구성은 다음과 같다. 제Ⅱ장에서 검색과 관련한 인터넷 이용현황과 포털 점유율 현황을 살펴보고, 제Ⅲ장에서는 네이버 트렌드를 바탕으로 경기 관련 검색 통계를 발굴하고 검토한다. 제Ⅳ장에서는 네이버 검색 경기지수를 작성하는 방안을 마련하고, 제 Ⅴ장에서 네이버 검색 경기지수의 유용성을 점검한다. 마지막으로 제Ⅵ장에서 연구내용을 요약하고 향후 과제를 정리한다.