Transformando Dados de Busca do Google em Previsões

Todo dia, milhões de pessoas usam o Google Search pra encontrar informações sobre vários assuntos, desde carros novos até sintomas de gripe. As palavras que eles digitem na barra de pesquisa trazem informações importantes sobre o que eles tão procurando e o que tão fazendo. Mas entender esses termos de busca não tem sido fácil. Normalmente, os usuários usam categorias pra filtrar os dados de busca, mas esse método muitas vezes perde muitos detalhes.

Nesse estudo, a gente apresenta uma nova forma de resumir os dados de busca em um tamanho menor, mantendo as informações essenciais dos termos individuais, sem depender de categorias definidas pelo usuário. Nossa abordagem inclui duas ideias principais: primeiro, a gente propõe um método chamado SLaM Compression, que usa modelos de linguagem pré-treinados pra criar um resumo dos dados de busca. Segundo, apresentamos um modelo chamado CoSMo, que estima eventos do mundo real usando só dados de busca. A gente mostra que nossos métodos podem prever com precisão as vendas de carros nos EUA e as taxas de gripe usando apenas dados do Google Search.

#A Importância dos Dados do Google Search

O Google Search é o motor de busca líder no mundo, oferecendo uma riqueza de informações sobre os termos que os usuários buscam e sua conexão com eventos do mundo real, como comportamento de compra, atividade econômica ou tendências de saúde. Pesquisas já mostraram que dados de busca do Google podem melhorar previsões e modelos. Os métodos atuais usam principalmente dois tipos de dados: Google Trends e logs de busca.

O Google Trends organiza termos de busca em categorias e dá um valor de índice para o volume de buscas com base na categoria para dias e regiões específicas. Embora útil, esse método trata consultas diversas como se pertencem ao mesmo grupo, limitando a profundidade da análise. Por exemplo, ele agrupa todas as buscas relacionadas a carros, sem distinguir entre os tipos de carros. Pesquisadores têm usado esses dados pra prever atividades econômicas e outras tendências, mas geralmente dependem de informações adicionais, como dados de vendas históricas.

Por outro lado, logs de busca contêm pares de termos de busca e com que frequência eles foram pesquisados ao longo de um certo tempo. Embora os logs de busca ofereçam dados mais detalhados, eles também apresentam desafios devido à enorme quantidade de termos únicos, tornando difícil converter esses dados em características gerenciáveis para os modelos. Alguns pesquisadores filtraram termos ou usaram codificação one-hot para buscas específicas pra tornar isso mais digerível.

No nosso trabalho, a gente busca resumir logs de busca de forma mais eficaz, permitindo usá-los pra tarefas de previsão sem precisar de um filtragem extensa.

#Nossa Abordagem

A gente divide nossa estratégia de modelagem usando dados de busca em duas partes principais: 1) condensar os dados de busca em características úteis e 2) selecionar um modelo que se encaixe nessas características.

A gente utiliza modelos de linguagem pra reduzir a complexidade dos dados de busca enquanto mantém informações significativas. Ao invés de mapear termos de busca em vetores binários, a gente usa modelos de linguagem pra representar os termos como pontos em um espaço de alta dimensão. Aí a gente combina esses termos de busca em um único vetor representativo, que chama de search embedding.

Com essa estrutura, a gente pode criar automaticamente embeddings de busca sem precisar de filtros definidos pelo usuário, permitindo flexibilidade no intervalo de tempo usado para análise. Nosso método fornece uma representação eficiente em termos de memória dos dados de busca que ainda é muito eficaz pra previsão.

#SLaM Compression

SLaM Compression funciona pegando todas as buscas dentro de um intervalo de tempo específico e condensando-as em um vetor de comprimento fixo que resume todos os termos de busca. Cada termo de busca é transformado em um vetor de comprimento fixo por um modelo de linguagem, permitindo que a gente agrupe termos similares com base em seu significado.

Esse processo ajuda a capturar as nuances dos termos de busca sem gerar uma quantidade esmagadora de dados. Nosso método de compressão não precisa filtrar os termos de busca com antecedência, permitindo que a gente trabalhe com conjuntos de dados maiores sem perder informações importantes.

A gente divide nossa representação em duas partes: o volume total de busca e o embedding de busca normalizado. Ao aproveitar os dados de volume de busca junto com nossos embeddings de busca, a gente pode estabelecer conexões entre termos de busca individuais e tendências mais amplas.

#CoSMo Model

O modelo CoSMo é projetado pra prever eventos do mundo real usando os embeddings de busca que geramos. Ao invés de depender de filtragem complexa ou categorização, o CoSMo usa uma abordagem mais direta que permite flexibilidade nos dados sendo analisados.

Usando os embeddings de busca, o CoSMo gera uma pontuação indicando a probabilidade de um evento específico ocorrer com base nos termos de busca dos usuários. A flexibilidade do nosso modelo permite que ele se adapte a diferentes regiões e períodos de tempo, levando a previsões mais precisas.

#Aplicações no Mundo Real

A gente testa nossos métodos usando dois exemplos do mundo real: prever taxas de gripe e vendas de automóveis nos EUA. Através desses estudos de caso, a gente demonstra como nossa abordagem pode aumentar significativamente a precisão das previsões baseadas apenas em dados de busca.

#Prevendo Vendas de Automóveis nos EUA

Ao prever vendas de automóveis, a gente compara nossos resultados com métodos existentes. Usando nossos embeddings de busca, a gente melhora a precisão de aproximadamente 58% pra 75%. Isso significa que nosso modelo pode capturar melhor a conexão entre consultas de busca e números reais de vendas.

Nosso modelo consegue levar em conta as diferenças regionais no comportamento de busca e adoção, tornando-o mais adaptável e preciso em vários contextos. Com nosso método, a gente previu tendências de vendas com sucesso sem depender de dados históricos ou variáveis externas, o que sugere que nossa abordagem pode ter potencial pra previsões econômicas mais amplas.

#Prevendo Taxas de Gripe

Pra previsão de gripe, a gente modela as taxas de Doença Tipo Influenza (ILI) em nível nacional. A gente usa dados de busca do Google relacionados a sintomas de gripe pra prever taxas de gripe ao longo de vários anos.

Nosso modelo também se sai bem, estimando taxas de gripe reais de forma próxima e demonstrando o potencial dos dados de busca pra fornecer insights sobre tendências de saúde pública. Diferente dos métodos tradicionais que geralmente dependem de dados históricos e fatores externos, nosso modelo usa apenas padrões de busca, destacando a eficácia da nossa abordagem na monitoramento da saúde pública.

#Desempenho do Modelo e Testes

A gente avalia nossos métodos extensivamente usando várias configurações experimentais. Pra previsões de vendas de automóveis e de gripe, comparamos nosso desempenho com modelos e métodos anteriores pra mostrar as melhorias que nossa abordagem traz.

#Experimentos de Vendas de Automóveis

A gente compara nosso modelo com modelos existentes em previsões de vendas de veículos. A gente observa um aumento considerável na precisão preditiva ao usar nossos embeddings de busca em comparação com métodos de classificação tradicionais. Mesmo com uma estrutura de modelo simples, nosso método consegue capturar relacionamentos complexos entre o comportamento de busca e resultados de vendas.

#Experimentos de Taxa de Gripe

Pra previsões de taxas de gripe, a gente realiza experimentos semelhantes. Nosso método tem um desempenho melhor que outros modelos que utilizam apenas dados de busca. Também exploramos diferentes variações do nosso modelo pra identificar configurações ideais, otimizando o desempenho pra diferentes temporadas de gripe.

#Insights do Modelo

Um aspecto valioso da nossa abordagem é a interpretabilidade do modelo. A gente pode analisar como termos de busca individuais contribuem pras previsões gerais, permitindo entender os fatores que influenciam o comportamento de busca e suas implicações pra eventos do mundo real.

Ao examinar os termos de busca associados a pontuações altas, a gente revela como os usuários interagem com motores de busca em relação a sintomas de gripe. Esse insight não só ajuda a aprimorar nosso modelo, mas também informa estratégias de saúde pública e abordagens de marketing.

#Lidando com Erros de Digitação e Variabilidade

Nosso método se mostra capaz de gerenciar tarefas como erros de digitação e sinônimos de forma eficaz. Os modelos de linguagem que utilizamos conseguem entender variações de termos de busca, aumentando a robustez e a confiabilidade do nosso modelo.

#Direções Futuras

Embora já tenhamos demonstrado o potencial de nossos métodos, ainda existem oportunidades pra mais exploração e refinamento. A gente espera aplicar nossa abordagem em outros domínios e aprimorar nossos modelos pra alcançar ainda mais precisão e flexibilidade.

#Expandindo pra Outras Áreas

Acreditamos que os métodos que desenvolvemos podem ser benéficos em muitas outras áreas além de previsões de gripe e vendas de automóveis. Nossa abordagem poderia ser estendida a várias indústrias, incluindo varejo, esportes e mais, aproveitando os ricos insights que os dados de busca do Google proporcionam.

#Melhorias e Adaptações

À medida que a tecnologia evolui, a gente continuará adaptando nossos métodos pra aproveitar os avanços em modelagem de linguagem e aprendizado de máquina. Integrando novas ferramentas e técnicas, podemos refinar nossos modelos, aprimorar suas capacidades preditivas e fornecer insights mais precisos sobre comportamento e tendências de consumo.

#Conclusão

Nosso estudo ilustra o valor significativo dos dados do Google Search na criação de modelos preditivos. Ao desenvolver a SLaM Compression e o CoSMo, encontramos maneiras de resumir efetivamente os dados de busca enquanto mantemos informações essenciais. Esses métodos não só melhoram o poder preditivo em vários contextos, mas também fornecem insights interpretáveis que podem informar a tomada de decisão.

À medida que avançamos, queremos expandir a aplicabilidade da nossa abordagem, demonstrando a versatilidade e a força de usar modelos de linguagem pra entender e prever eventos do mundo real através dos dados de busca. Com bilhões de buscas acontecendo todo dia, há inúmeras oportunidades de aproveitar essas informações pra melhores previsões e insights em vários campos.