2. 텍스트를 이용한 경기 예측
최근 많은 연구들이 텍스트 지표에 주목하는 이유는 무수한 정보들이 텍스트 형태로 전달되기 때문이다. 특히 뉴스 텍스트는 다양(variety)하고 방대(volume)한 정보를 매우 신속(velocity)하게 전달한다는 특징이 있다. 따라서 텍스트 데이터를 예측모형에 적절히 반영할 경우 보다 빠른 경기 판단이 가능할 것이라 기대할 수 있다. Babii et al.(2021), Bybee et al.(2021), Thorsrud et al. (2020) 등은 경기 예측모형의 구축에 있어서 텍스트 데이터가 매우 중요함을 강조하였다.
또한 뉴스 텍스트는 통계치를 언급하는 등의 사실 정보 이외에도 전문가 인터뷰 등을 통하여 특정 정보에 대한 견해나 전망도 함께 전달한다. 따라서 텍스트에 나타나는 정보는 공식 통계와 달리 유연하게 변화하며, 사람들의 관심도 또한 반영한다. 예를 들어 2021년 상반기 코로나19 확진자수는 민간소비 예측을 위해 매우 중요한 지표로 활용되었는데, 2022년 들어서는 위드코로나 정책 시행과 함께 동 지표가 소비에 미치는 영향이 낮아졌다. 따라서 코로나19 확진자수를 정량지표로 활용하기 위해서는 그동안의 활용방식을 수정하는 것이 불가피해진다. 이에 반해 뉴스 텍스트에 나타난 코로나19 에 대한 우려는 사람들의 관심도와 함께 2022년 들어 감소하였으며, 확진자수 통계보다 코로나19의 경제적 영향을 잘 보여주는 지표로 활용이 가능하였다. 다시 말해, 뉴스 텍스트 데이터는 견해, 전망 등 정성적 정보를 효과적으로 반영한다. 따라서 뉴스 텍스트를 정량화하여 예측모형에 반영할 경우 사람의 개입없이 정성적 정보를 모형에 고려할 수 있는 장점이 있다. 다만 텍스트 지표는 서베이를 통해 작성하는 공식 통계에 비해 변동성이 심하고 노이즈가 많이 포함될 가능성이 있으므로, 이 점에 주의하여야 한다. 공식 통계는 작성 주제가 명확하게 정의되고 표본 관리를 통하여 품질이 엄격히 통제되지만, 텍스트 지표는 텍스트에 나타나는 사람의 언어를 종합한 지표이므로 주제가 다소 불명확하고 작성 의도와 다른 언급 내용도 지표에 포함될 가능성이 있다.