Google-Suchdaten in Vorhersagen umwandeln

Jeden Tag wenden sich Millionen von Menschen an die Google-Suche, um Infos zu verschiedenen Themen zu finden, von neuen Autos bis zu Grippesymptomen. Die Wörter, die sie in die Suchleiste eintippen, enthalten wichtige Infos darüber, wonach sie suchen und was sie machen. Aber es war nicht einfach, diese Suchbegriffe zu verstehen. Normalerweise haben Nutzer Kategorien verwendet, um Suchdaten zu filtern, aber dabei gehen oft viele Details verloren.

In dieser Studie stellen wir eine neue Methode vor, um Suchdaten auf eine kleinere Grösse zu komprimieren, während wir die wesentlichen Informationen der einzelnen Begriffe beibehalten, ohne auf nutzerdefinierte Kategorien angewiesen zu sein. Unser Ansatz enthält zwei Hauptideen: Zuerst schlagen wir eine Methode namens SLaM Compression vor, die vortrainierte Sprachmodelle nutzt, um eine Zusammenfassung der Suchdaten zu erstellen. Zweitens präsentieren wir ein Modell namens CoSMo, das reale Ereignisse nur mit Suchdaten schätzt. Wir zeigen, dass unsere Methoden die Verkäufe von Autos in den USA und die Grippesätze nur mit Google-Suchdaten genau vorhersagen können.

#Die Bedeutung von Google-Suchdaten

Google-Suche ist die führende Suchmaschine weltweit und bietet eine Fülle von Informationen über die Begriffe, nach denen Nutzer suchen, und deren Verbindung zu realen Ereignissen wie Kaufverhalten, wirtschaftlicher Aktivität oder Gesundheitstrends. Forschungen haben bereits gezeigt, dass Google-Suchdaten die Vorhersagen und Modelle verbessern können. Die aktuellen Methoden verwenden hauptsächlich zwei Arten von Daten: Google Trends und Suchprotokolle.

Google Trends organisiert Suchbegriffe in Kategorien und gibt einen Indexwert für das Suchvolumen basierend auf der Kategorie für bestimmte Tage und Regionen. Obwohl nützlich, behandelt diese Methode verschiedene Anfragen, als ob sie zur gleichen Gruppe gehören, was die Tiefe der Analyse einschränkt. Zum Beispiel gruppiert sie alle Auto-bezogenen Suchanfragen, ohne zwischen den Arten von Autos zu unterscheiden. Forscher haben diese Daten genutzt, um wirtschaftliche Aktivitäten und andere Trends vorherzusagen, verlassen sich aber meist auf zusätzliche Informationen wie historische Verkaufsdaten.

Suchprotokolle hingegen enthalten Paare von Suchbegriffen und wie oft sie über einen bestimmten Zeitraum gesucht wurden. Obwohl Suchprotokolle detailliertere Daten bieten, gibt es auch Herausforderungen durch die enorme Anzahl an einzigartigen Begriffen, was es schwer macht, diese Daten in handhabbare Merkmale für Modelle umzuwandeln. Einige Forscher haben Begriffe gefiltert oder One-Hot-Encoding für spezifische Suchen verwendet, um es leichter verdaulich zu machen.

In unserer Arbeit zielen wir darauf ab, Suchprotokolle effektiver zusammenzufassen, sodass wir sie für Vorhersageaufgaben nutzen können, ohne umfangreiche Filterungen vornehmen zu müssen.

#Unser Ansatz

Wir teilen unsere Modellierungsstrategie unter Verwendung von Suchdaten in zwei Hauptteile: 1) Suchdaten in nützliche Merkmale zu komprimieren und 2) ein Modell auszuwählen, das zu diesen Merkmalen passt.

Wir nutzen Sprachmodelle, um die Komplexität der Suchdaten zu reduzieren und gleichzeitig bedeutungsvolle Informationen zu behalten. Statt Suchbegriffe in binäre Vektoren zuzuordnen, verwenden wir Sprachmodelle, um Begriffe als Punkte in einem hochdimensionalen Raum darzustellen. Dann kombinieren wir diese Suchbegriffe zu einem einzigen repräsentativen Vektor, den wir Such-Embedding nennen.

Mit diesem Rahmen können wir automatisch Such-Embeddings erstellen, ohne nutzerdefinierte Filter zu benötigen, was Flexibilität im Zeitrahmen für die Analyse ermöglicht. Unsere Methode bietet eine speichereffiziente Darstellung von Suchdaten, die dennoch sehr effektiv für Vorhersagen ist.

#SLaM Compression

SLaM Compression funktioniert, indem alle Suchen innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens genommen und in einen festen Vektor komprimiert werden, der alle Suchbegriffe zusammenfasst. Jeder Suchbegriff wird durch ein Sprachmodell in einen festen Längenvektor umgewandelt, was uns erlaubt, ähnliche Begriffe basierend auf ihrer Bedeutung zusammenzufassen.

Dieser Prozess hilft uns, die Nuancen der Suchbegriffe einzufangen, ohne eine überwältigende Menge an Daten zu generieren. Unsere Kompressionsmethode erfordert keine vorherige Filterung der Suchbegriffe, sodass wir mit grösseren Datensätzen arbeiten können, ohne wichtige Informationen zu verlieren.

Wir teilen unsere Darstellung in zwei Teile auf: das gesamte Suchvolumen und das normalisierte Such-Embedding. Durch die Nutzung von Daten zum Suchvolumen zusammen mit unseren Such-Embeddings können wir Verbindungen zwischen individuellen Suchbegriffen und breiteren Trends herstellen.

#CoSMo Modell

Das CoSMo-Modell ist darauf ausgelegt, reale Ereignisse mithilfe der Such-Embeddings, die wir generieren, vorherzusagen. Statt auf komplexe Filterung oder Kategorisierung zu setzen, verwendet CoSMo einen einfacheren Ansatz, der Flexibilität bei den zu analysierenden Daten erlaubt.

Mit den Such-Embeddings gibt CoSMo einen Score aus, der die Wahrscheinlichkeit angibt, dass ein bestimmtes Ereignis basierend auf den Suchbegriffen der Nutzer eintritt. Die Flexibilität unseres Modells ermöglicht es, sich an verschiedene Regionen und Zeitrahmen anzupassen, was zu genaueren Vorhersagen führt.

#Anwendungen in der realen Welt

Wir testen unsere Methoden anhand von zwei realen Beispielen: der Vorhersage von Grippesätzen und den Auto-Verkäufen in den USA. Durch diese Fallstudien zeigen wir, wie unser Ansatz die Genauigkeit der Vorhersagen, die nur auf Suchdaten basieren, erheblich steigern kann.

#Vorhersage der Auto-Verkäufe in den USA

Bei der Vorhersage von Auto-Verkäufen vergleichen wir unsere Ergebnisse mit bestehenden Methoden. Durch die Nutzung unserer Such-Embeddings verbessern wir die Genauigkeit von etwa 58 % auf 75 %. Das bedeutet, dass unser Modell besser die Verbindung zwischen Suchanfragen und realen Verkaufszahlen erfassen kann.

Unser Modell kann regionale Unterschiede im Suchverhalten und der Akzeptanz berücksichtigen, was es anpassungsfähiger und genauer in verschiedenen Kontexten macht. Mit unserer Methode haben wir erfolgreich Verkaufstrends vorhergesagt, ohne auf historische Daten oder externe Variablen angewiesen zu sein, was darauf hindeutet, dass unser Ansatz vielversprechend für breitere wirtschaftliche Vorhersagen sein kann.

#Vorhersage der Grippesätze

Für die Grippevorhersage modellieren wir Raten von Influenza-ähnlichen Erkrankungen (ILI) auf nationaler Ebene. Wir nutzen Google-Suchdaten zu Grippesymptomen, um die Grippesätze über mehrere Jahre hinweg vorherzusagen.

Unser Modell schneidet ebenfalls gut ab und schätzt die tatsächlichen Grippesätze genau und zeigt das Potenzial von Suchdaten, Einblicke in Gesundheitstrends zu geben. Im Gegensatz zu traditionellen Methoden, die oft auf historischen Daten und externen Faktoren basieren, nutzt unser Modell nur Suchmuster, was die Effektivität unseres Ansatzes im Bereich der Gesundheitsüberwachung hervorhebt.

#Modell-Leistung und Tests

Wir bewerten unsere Methoden umfassend mit verschiedenen experimentellen Setups. Sowohl für Auto-Verkäufe als auch für Grippevorhersagen vergleichen wir unsere Leistung mit früheren Modellen und Methoden, um die Verbesserungen zu zeigen, die unser Ansatz bietet.

#Experimente zu Auto-Verkäufen

Wir vergleichen unser Modell mit bestehenden Modellen zur Vorhersage von Fahrzeugverkäufen. Wir beobachten einen erheblichen Anstieg der prädiktiven Genauigkeit, wenn wir unsere Such-Embeddings im Vergleich zu traditionellen Klassifikationsmethoden verwenden. Selbst mit einer einfachen Modellstruktur gelingt es unserer Methode, komplexe Beziehungen zwischen Suchverhalten und Verkaufszahlen zu erfassen.

#Experimente zu Grippesätzen

Für die Vorhersage von Grippesätzen führen wir ähnliche Experimente durch. Unsere Methode schneidet besser ab als andere Modelle, die nur Suchdaten verwenden. Wir erkunden auch verschiedene Variationen unseres Modells, um optimale Konfigurationen zu identifizieren und die Leistung für verschiedene Grippesaisons zu optimieren.

#Einblicke aus dem Modell

Ein wertvoller Aspekt unseres Ansatzes ist die Interpretierbarkeit des Modells. Wir können analysieren, wie einzelne Suchbegriffe zu den Gesamtvorhersagen beitragen, was uns hilft, die Faktoren, die das Suchverhalten antreiben, und deren Auswirkungen auf reale Ereignisse zu verstehen.

Indem wir die mit hohen Scores verbundenen Suchbegriffe untersuchen, zeigen wir, wie Nutzer mit Suchmaschinen in Bezug auf Grippesymptome interagieren. Diese Erkenntnisse helfen nicht nur, unser Modell zu verfeinern, sondern informieren auch Strategien im Bereich der öffentlichen Gesundheit und des Marketings.

#Umgang mit Rechtschreibfehlern und Variabilität

Unsere Methode erweist sich als fähig, Aufgaben wie Rechtschreibfehler und Synonyme effektiv zu bewältigen. Die Sprachmodelle, die wir verwenden, können Variationen von Suchbegriffen verstehen, was die Robustheit und Zuverlässigkeit unseres Modells verbessert.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl wir das Potenzial unserer Methoden demonstriert haben, gibt es noch Möglichkeiten zur weiteren Erkundung und Verfeinerung. Wir freuen uns darauf, unseren Ansatz auf andere Bereiche anzuwenden und unsere Modelle zu optimieren, um noch grössere Genauigkeit und Flexibilität zu erreichen.

#Ausbau auf andere Bereiche

Wir glauben, dass die Methoden, die wir entwickelt haben, in vielen anderen Bereichen über Grippevorhersagen und Auto-Verkäufe hinaus nützlich sein können. Unser Ansatz könnte auf verschiedene Branchen, einschliesslich Einzelhandel, Sport und mehr, ausgeweitet werden und dabei die reichhaltigen Einblicke nutzen, die Google-Suchdaten bieten.

#Verbesserungen und Anpassungen

Mit den Entwicklungen der Technologie werden wir unsere Methoden weiterhin anpassen, um Fortschritte in der Sprachmodellierung und im maschinellen Lernen zu nutzen. Durch die Integration neuer Tools und Techniken können wir unsere Modelle verfeinern, ihre prognostischen Fähigkeiten verbessern und genauere Einblicke in das Verbraucherverhalten und Trends liefern.

#Fazit

Unsere Studie verdeutlicht den erheblichen Wert von Google-Suchdaten bei der Erstellung prädiktiver Modelle. Durch die Entwicklung von SLaM Compression und CoSMo haben wir Wege gefunden, Suchdaten effektiv zusammenzufassen und dabei wesentliche Informationen zu bewahren. Diese Methoden verbessern nicht nur die Vorhersagekraft in verschiedenen Kontexten, sondern bieten auch interpretierbare Einblicke, die Entscheidungsprozesse informieren können.

Wenn wir in die Zukunft blicken, zielen wir darauf ab, die Anwendbarkeit unseres Ansatzes zu erweitern und die Vielseitigkeit und Stärke der Nutzung von Sprachmodellen zur Verständnis und Vorhersage von realen Ereignissen durch Suchdaten zu demonstrieren. Bei Milliarden von Suchanfragen, die jeden Tag durchgeführt werden, gibt es unzählige Möglichkeiten, diese Informationen für bessere Vorhersagen und Einblicke in mehreren Bereichen zu nutzen.