経済産業省は今夏から、POS（販売時点情報管理）やSNS（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）投稿などのビッグデータを活用した新指標の試験的な公開を始める方向で検討している。経済統計の作成の効率化、公開の迅速化、データの詳細化に向けた開発を進めており、その成果を公開し、技術的な課題や利用者ニーズの検証を進める考えだ。

野村証券は、既存の経済統計指標を代替・補完する新指標の開発を試みた。ブログやTwitterのテキストを分析して指標化し、株価指数や為替などのデータも加えて、鉱工業生産指数を算出するモデルを開発した。テキスト分析においてはまず、約200のキーワードと鉱工業生産指数との相関を確認。「残業」など鉱工業生産指数と関連性が高いキーワードについては、「今日も残業だった」なら件数に加えて「今日は残業しなかった」なら除く処理をするなど、投稿の文脈も踏まえて判定して指標化し、精度を高めた。株価指数や為替などだけで鉱工業生産指数を推定するより、Twitterから得られたデータを加えた方が高い精度で推定できることも判明した。