Die von allen befolgte „Jobs-Nummer“ ist eine Umfrage, auf die die Leute nicht mehr antworten. Deshalb hat die Zentralbank eine „Schattenversion“ dieser Nummer entwickelt.

Man kann ein Café anhand der Bewertungen seiner Kunden beurteilen – doch dabei wird die Situation in den besonders geschäftigen Tagen falsch eingeschätzt. Denn die meisten Kunden haben schließlich keine Zeit, die Bewertungen zu überprüfen. Stellen Sie sich nun vor, dass die Preise des Cafés – das Maßstab für alle Küchen in der Stadt – auf diesen Bewertungen basieren. Das ist eher wie das Arbeiten einer Zentralbank – und das ist auch der Grund, warum die Bank of England, die anscheinend am wenigsten interessante Institution im Finanzsektor, stillschweigend eine „Schattenwirtschaft“ durch Webseiten und KI aufbaut.

In dieser Woche sagte sein Chefökonom, Huw Pill:Die Zuverlässigkeit der offiziellen Daten wird immer mehr in Frage gestellt.Und das…Die Bank hat begonnen, KI-Modelle sowie Web-Scraping zu nutzen.Um eine verwertbare Darstellung der Wirtschaft aus Unternehmensberichten, Umfrageergebnissen sowie den Gesprächen der Mitarbeiter mit Unternehmen im ganzen Land zu gewinnen, muss man erst einmal die Daten richtig interpretieren. Bevor man diese Daten als „Zusatzinformationen der Zentralbank“ betrachtet, sollte man langsamer vorgehen – schließlich sind es gerade diese Daten, die die Zinssätze bestimmen. Die Zinssätze sind schließlich die „Rabattrate“, die auf jedem Aktiebrief steht. Wenn die unter diesen Daten enthaltenen Informationen von Menschen stammen, die nicht mehr antworten, dann werden die Zinssätze aufgrund von Annahmen festgelegt.

Die Umfrage, die nicht mehr als Zählung diente

Das Wort „Untersuchung“ verdeckt das eigentliche Problem. „Arbeitsdaten“ klingt wie eine Zahl, aber bei der wichtigsten Untersuchung der Arbeitnehmer in Großbritannien handelt es sich um eine Umfrage: Statistiker klopfen an die Türen einer Stichprobe von Menschen und fragen sie, ob sie arbeiten, nicht arbeiten oder aus dem Arbeitsleben heraus sind. Eine Umfrage ist nur so gut, wie die Anzahl der Personen, die antworten – und wer diese Personen sind.

Man kann eine „Spielversion“ durchführen – mit hundert Personen, von denen siebzig arbeiten. Eine perfekte Umfrage ergibt genau dieses Ergebnis: ein Beschäftigungsgrad von 70 Prozent. Nun sollen die Zahlen realistischer sein. Die Arbeiter sind beschäftigt – also nehmen nur die Hälfte von ihnen an der Umfrage teil. Vier von fünf Menschen ohne Job antworten, weil sie Zeit haben. Die zurückgegebenen Antworten sind 35 Arbeiter und 24 Nicht-Arbeiter. Im ausgegebenen Sample beträgt der Beschäftigungsgrad etwa 59 Prozent, nicht 70 Prozent. Nichts im Realität ändert sich – die Daten lügen nur in einer Richtung. Das ist der Bias durch Nichtantworten – und das ist schlimmer als „Störgeräusche“, denn normale Störgeräusche werden ausgeblendet, während ein verzerrtes Sample das Ergebnis jeden Monat in dieselbe Richtung drängt.

Die echte Umfrage im Vereinigten Königreich hat genau denselben Prozess durchlaufen. Die Antwortrate…Der Anteil sank von etwa 48 Prozent im Jahr 2014 auf etwa 39 Prozent im Jahr 2019 – und dann auf rund 17 Prozent zu Beginn des Jahres 2024.Und die Stichprobengröße wurde ungefähr halbiert. Denn die Arbeiter sind genau die Menschen, die am wenigsten bereit sind, zu antworten.Die Umfrage zählt derzeit die Beschäftigten um mehr als eine Million Personen falsch.Im Vergleich zu den harten Lohn- und Geschäftsdaten: Der veröffentlichte Beschäftigungsgrad lautet…74,5 Prozent – während die alternativen Quellen etwas über 76 Prozent angaben.Die Lieferung wackelt auch. Im Juni gab das Office for National Statistics eine Betriebsfehlheit zu.Sie haben die Haushaltsinterviews um etwa 1.200 Stellen verringert, um die Arbeitsplatzverfügbarkeit im Juli zu verbessern.– eine Menge von etwa 19 Prozent – und erkannte das an.Die Lösung könnte erst im Jahr 2027 eintreffen..

Stattdessen die Rechnungen zählen.

Die Bank of England tut also das, was der Cafémanager tut, wenn die Bewertungen aufhören zu kommen: Sie hört auf die Bewertungen zu lesen und beginnt stattdessen mit der Zählung der Rechnungen. Ihre Netzwerk von Agenten hält bereits…Rund sechstausend vertrauliche Einzellernachrichten mit Unternehmen pro Jahr.Es handelt sich dabei um eine menschliche Untersuchung vor Ort – eine Art „On-the-ground-Survey“. Zudem werden die KI-Modelle mit Daten aus Web-Scraping-Daten ernährt, um quantitative Informationen aus Unternehmensberichten sowie aus den Gesprächen der Agenten zu extrahieren. Dabei wird beobachtet, was die Unternehmen selbst sagen – fast in Echtzeit – anstatt auf einen monatlichen Bericht zu warten, der bereits überarbeitet ist. Pill nannte das Aufbauen dieser neuen Informationsquellen „Building these new information sources“.Im Herzen unserer StrategieUnd der Auslöser dafür war die Pandemie – als die persönlichen Umfragen nicht mehr durchgeführt werden konnten.

Die Prozesse und die Logik sind klar: Die Kundeschreibungen sind die offiziellen Umfragen. Die beschäftigten Kunden, die keine Bewertungen hinterlassen, sind die Arbeitnehmer, die keine Antworten geben. Der Manager, der die Rechnungen, Reservierungen und Bestellungen aus der Küche erfasst, ist das KI-System sowie das Web-Scraping-Verfahren. Im beiden Bereichen ist es dasselbe: jemand, der wissen muss, was wirklich vor sich geht – und der den Leuten, die ihn beschreiben sollen, nicht vertrauen kann.

Wo die Schatten enden

Die Analogie hat ihre Funktion bereits erfüllt – doch hier bricht sie zusammen. Die Quittungen sind auch keine Wahrheiten; sie sind einfach nur eine andere Art von „Bild“. Webscraping sieht nur das, was online veröffentlicht wird – daher entgeht es ihm die Geschäfte, bei denen kein Geld ausgezahlt wird, sowie die Menschen, die keine digitale Spuren hinterlassen. Genau diese Personen sind es, deren Verschwinden aus einer Umfrage dazu führte, dass eine Lücke entstand. Die Unternehmensberichte werden von den Unternehmen selbst verfasst – das ist natürlich eine eigene Vorurteilslage, nur auf eine andere Weise ausgedrückt. Die „Schattenmessung“ ist schneller und hängt nicht davon ab, ob jemand die Tür öffnet oder nicht – doch dabei wird ein Problem durch ein anderes ersetzt. Sie füllt die Zeitlücke, aber nicht die Wahrheit.

Die andere Bedingung ist institutionell – sie beeinflusst die Art und Weise, wie man die Nachrichten interpretiert. Keine einzige Zahl bestimmt die Zinsen. Der Geldpolitikausschuss der Bank hat neun Mitglieder.Er hat bei vierzig Sitzungen des Komitees abgestimmt – allerdings nur einmal einstimmig.Es ist eine Erinnerung daran, dass die Arbeitsplatzzahlen eines Monats nur ein Bestandteil einer langen Diskussion sind – nicht aber ein Auslöser für Veränderungen in den Preisen. Wenn die Arbeitsplatzzahlen einen Markt beeinflussen, hängt diese Beeinflussung teilweise von diesen Zahlen ab und teilweise von dem Verdacht, dass die zugrunde liegenden Daten nicht vertrauenswürdig sind.

Bringen Sie das Modell zurück auf Ihren eigenen Bildschirm – schließlich ist das keine Besonderheit im Vereinigten Königreich. Die U.S. Census Current Population Survey – die Haushaltsbefragung, hinter der sich der hohe Arbeitslosenquote in Amerika verbirgt – zeigte eine sinkende Antwortrate.Von über 90 Prozent im Jahr 2010 auf unter 70 Prozent.Dasselbe System funktioniert auf beiden Seiten des Atlantiks. Also ist die wichtigste Information: Wenn eine Zahl einen Markt beeinflusst, dann muss man überlegen, ob es sich um eine Umfrage oder um eine exakte Zählung handelt. Wenn es sich um eine Umfrage handelt, dann handelt es sich um eine Umfrage mit einem „Vorzeichen“ – also um keine objektive Erkenntnis. Die Zahl, auf die man heute blickt, wird wahrscheinlich nächsten Monat korrigiert werden. Eine einzige Zahl ist nur ein Grund, neugierig zu sein bezüglich der möglichen Entwicklungen – aber kein Grund, eine Position neu zu festlegen, basierend auf einer einzigen Zahl.