Resumen

CAMPOS VAZQUEZ, Raymundo M.  y  LOPEZ-ARAIZA B., Sergio E.. Grandes datos, Google y desempleo. Estud. Econ. (México, D.F.) [online]. 2020, vol.35, n.1, pp.125-151.  Epub 15-Jun-2020. ISSN 0186-7202.

Utilizamos datos de búsquedas en Google sobre empleo para pronosticar la tasa de desempleo en México. Discutimos la bibliografía relacionada con nowcasting y big data donde se utilizan datos generados en internet para predecir desempleo. Además, explicamos algoritmos de aprendizaje que sirven para escoger el mejor modelo de predicción. Finalmente, se aplican estos algoritmos para encontrar el modelo que mejor prediga la tasa de desempleo en México. En términos de políticas públicas, creemos que los datos generados a través de internet y los nuevos métodos estadísticos son claves para mejorar el diseño y la pertinencia de las intervenciones.

Palabras llave : desempleo; Google; grandes datos; aprendizaje automático; predicción; México; C52; C53; E24; J64; O54.