모든 사람이 따르는 ‘일자리 수’라는 것은 사람들이 더 이상 답하지 않는 설문조사 결과입니다. 그래서 중앙은행은 그에 맞는 ‘잠재적 값’을 만들어냈습니다.

카페의 평가를 고객들의 리뷰로 판단하면, 혼잡한 날들을 잘못 판단하게 됩니다. 왜냐하면 가장 바쁜 고객들은 리뷰를 작성할 시간이 없는 사람들이기 때문입니다. 이제 카페의 가격을 생각해보세요. 도시 내 모든 가게들이 그 가격을 따르는 것은 바로 그 리뷰들에 기반한 것입니다. 이것은 대부분의 투자자들이 이해하지 못하는 중앙은행의 작동 방식과 유사합니다. 그래서 금융 분야에서 가장 침착한 기관인 영국 은행도 웹페이지와 인공지능을 이용해 ‘그림자 경제’를 구축하고 있는 것입니다.

이번 주에 그의 수석 경제학자인 휴 휘프는 말했습니다.공식적인 데이터의 신뢰성에 의문이 점점 더 커지고 있습니다.그리고 그건…그 은행은 AI 모델과 웹 스크래핑을 활용하기 시작했습니다.기업 보고서, 설문조사 결과, 그리고 전국 각지의 기업들과의 대화를 통해 경제 상황을 파악하는 것은 불가능합니다. “중앙은행 관련 정보”로 분류해버리기 전에 잠시 멈춰보세요. 설문조사에서 나온 수치들이 금리에 영향을 미치고, 금리는 여러분이 소유한 모든 주식에 적용되는 할인율입니다. 만약 그 데이터가 사람들이 더 이상 응답하지 않는 설문조사 결과라면, 그때는 추측에 의존해야 합니다.

더 이상 집계가 불가능한 설문조사

“조사”라는 단어는 실제 문제를 감추고 있습니다. “일자리 관련 데이터”라는 말은 간단한 수치처럼 들지만, 영국의 주요 노동력 조사에서는 실제로는 설문조사입니다. 통계학자들은 일정 지역을 돌며 사람들에게 자신이 일하고 있는지, 그저 지내고 있는지, 아니면 노동력에서 제외된 상태인지를 물어봅니다. 설문조사의 질은 응답하는 사람들의 수와 그 사람들이 누구인에 따라 달라집니다.

100명을 대상으로 단순한 모델을 실행해 보세요. 그 중 70명이 일하고 있습니다. 이 경우, 정확히 70%의 고용률이 나옵니다. 이제 현실적인 상황을 상상해 봅시다. 직원들은 바쁘기 때문에, 그중 절반만이 응답할 뿐입니다. 반면, 일자리가 없는 사람들 중 5명 중 4명은 시간이 있기 때문에 응답합니다. 그러면 결과적으로 35명의 직원과 24명의 비직원이 응답합니다. 이 경우 고용률은 약 59%가 되며, 70%는 아닙니다. 현실과는 아무런 차이가 없으며, 데이터가 오직 한쪽 방향으로만 왜곡된 것입니다. 이것이 바로 응답 부정의 현상이며, 이는 노이즈보다 더 심각합니다. 왜냐하면 정상적인 노이즈는 사라지지만, 왜곡된 샘플은 매달 같은 수치를 유지하기 때문입니다.

실제 영국의 설문조사도 바로 그런 과정을 거쳤습니다. 응답률은…2014년에는 약 48%였던 것이 2019년에는 약 39%로 감소했으며, 2024년 초에는 약 17%까지 떨어졌습니다.그리고 샘플 크기도 대략 절반으로 줄어듭니다. 왜냐하면 직원들은 답변할 가능성이 가장 낮은 사람들이기 때문입니다.현재의 조사 결과에 따르면, 100만 명 이상의 사람들이 고용되지 못하고 있는 것으로 나타났습니다.고정된 급여 및 비즈니스 데이터와 비교했을 때, 공개된 고용률은…74.5%인 반면, 다른 자료들에서는 76% 이상이라는 수치가 나옵니다.배송도 흔들리는 것 같아요. 6월에 국립통계청은 운영상의 실수를 인정했습니다.가구 관련 인터뷰를 줄여서 7월의 고용 발표를 약 1,200명 정도 축소시켰습니다.– 약 19% 정도의 양이었으며, 그 사실을 인정했다.해결책은 2027년이 될 때까지 나오지 않을 수도 있습니다..

대신 영수증을 세어보는 방법

그래서 영국 은행은 리뷰가 더 이상 오지 않을 때 카페 매니저가 하는 일을 합니다. 즉, 리뷰를 읽는 것을 중단하고 영수증을 세는 것에 집중하는 것입니다. 그들의 대리점 네트워크는 이미…매년 약 6천 건의 비즈니스와의 기밀적인 1대1 대화가 있음이는 인간이 직접 현장에서 수행하는 조사입니다. 게다가, 이 시스템은 기업 보고서나 대화 내용에서 양적 정보를 추출하기 위해 웹 스크레이핑을 이용하여 AI 모델에 데이터를 제공합니다. 또한, 회사들이 실시간으로 말하는 내용을 실시간으로 확인할 수 있으며, 반년마다 수정된 결과를 기다릴 필요도 없습니다. 필은 이러한 새로운 정보원들의 구축을 ‘건설’이라고 불렀습니다.우리 전략의 핵심에 있습니다.그리고 그 원인이 팬데믹으로 이어졌습니다. 그때는 직접적인 설문조사를 진행하는 것이 불가능해졌죠.

속성들과 논리적 구조는 명확합니다. 고객 리뷰들은 공식적인 설문조사 결과입니다. 리뷰를 남기지 않는 바쁜 고객들은 결국 설명을 요청받는 사람들이지만, 그들에 대한 신뢰할 수 없습니다. 영수증, 예약 정보, 주방 주문을 계산하는 사람은 AI와 웹 스크레이핑 기술입니다. 두 경우 모두에서 같은 역할을 하는 사람이죠. 즉, 실제로 무엇이 일어나고 있는지 알아야 하고, 그 내용을 설명해달라고 요청받는 사람들을 믿을 수 없는 사람입니다.

그림자가 갈라지는 곳

이 비유는 이제 자신의 역할을 다했지만, 여기서 문제가 생깁니다. 영수증도 진실이 아닙니다. 그건 단지 다른 형태의 정보일 뿐입니다. 웹 스크래핑은 온라인에 올라온 정보만을 볼 뿐이므로, 현금으로만 거래하는 가게나 디지털적 흔적이 없는 사람들의 존재를 간과합니다. 바로 그런 사람들이 설문조사에서 사라지면서 문제가 발생한 것입니다. 그리고 기업 보고서는 측정되는 회사들이 작성하는 것이며, 그 자체로 편향된 결과를 낳습니다. 그저 방향만 달라진 것일 뿐입니다. 그림자 측정법은 더 빠르고, 누군가 문을 두드리는 것에 의존하지 않지만, 한 가지 문제를 다른 문제로 대체하는 것일 뿐입니다. 시간적인 부족함을 메우는 것이지, 진실을 보완하는 것은 아닙니다.

또 다른 차이점은 제도적인 것이며, 이는 뉴스를 어떻게 해석하느냐에 중요한 영향을 미칩니다. 단 하나의 수치만으로 금리를 결정할 수는 없습니다. 은행의 통화정책위원회에는 9명의 위원이 있으며, 필은 그렇다고 지적했습니다.그는 위원회의 40번의 회의에서 투표을 했으며, 단 한 번만 만장일치로 투표했습니다.한 달간의 고용 수치는 긴 논의의 한 요소일 뿐이며, 금리를 바꾸는 요소가 아니라는 것을 상기시켜줍니다. 고용 수치가 변하면, 그 변화는 그 수치 자체와 관련된 것도 있지만, 기반이 되는 데이터를 신뢰할 수 없다는 의심도 포함됩니다.

이것은 영국의 특이한 현상이 아니니, 모델을 다시 자신의 화면으로 가져오세요. 미국 인구조사 현재 인구 조사는 미국의 높은 실업률을 나타내는 지표이며, 이 조사에 참여하는 사람들의 비율이 감소했습니다.2010년에는 90% 이상에서 70% 미만으로 감소했습니다.같은 기계가 대서양 양쪽에서도 작동합니다. 그러므로 중요한 테스트는 이겁니다: 이번 달에 어떤 숫자가 시장에 영향을 미치는지 확인해보세요. 그 숫자가 조사 결과인지, 아니면 실제 데이터인지 알아보세요. 만약 조사 결과라면, 그건 편향된 통계일 뿐이며 사실이 아닙니다. 오늘 보고하는 숫자는 다음 달에 수정될 가능성이 높습니다. 단일한 숫자만을 보고서는 가능한 환율 변동 범위에 대해 궁금해할 이유가 되지만, 하루의 변동에 맞춰 포트폴리오를 재조정할 이유는 아닙니다.