Pokaż uproszczony rekord

dc.contributor.authorLenart, Klaudia
dc.date.accessioned2025-02-04T09:26:25Z
dc.date.available2025-02-04T09:26:25Z
dc.date.issued2024-10-01
dc.identifier.issn0208-6018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11089/54493
dc.description.abstractAs technology advances, there is a growing number of potential data sources that can provide an alternative to traditional surveys. An example of this is the real time search popularity data made available through Google Trends. This type of data makes it possible to study public opinion, behaviour and attitudes in society or forecast economic phenomena.A definite advantage of using search popularity data is the immediate availability and low cost of obtaining such data. Also of significance is the fact that the Google Trends tool allows for direct research into the behaviour of Internet users, and not just their declarations as in the case of a survey. This can make a difference if respondents consider one of the answers to be more morally correct. Nevertheless, the use of Google Trends requires selecting correct search topics and terms to be included in the study and an awareness of the fact that the research sample is limited to Google search engine users. The paper will present the advantages and disadvantages of Google Trends and review its usefulness as a data source especially in times of higher market volatility.en
dc.description.abstractWraz z postępem technologicznym rośnie liczba potencjalnych źródeł danych, które mogą stanowić alternatywę dla tradycyjnych badań ankietowych. Przykładem tego mogą być dane o popularności wyszukiwań, udostępniane w czasie rzeczywistym za pośrednictwem Google Trends. Dane tego typu pozwalają na badanie zachowań, postaw w społeczeństwie i opinii publicznej czy prognozowanie zjawisk ekonomicznych.Zaletą wykorzystania danych o popularności wyszukiwań jest natychmiastowy czas i niski koszt ich pozyskania. Nie bez znaczenia jest też fakt, że Google Trends pozwala na bezpośrednie badanie zachowań użytkowników internetu, a nie jedynie ich deklaracji jak w przypadku ankiety. Może to mieć znaczenie, jeżeli ankietowani uważają którąś z odpowiedzi za bardziej moralnie słuszną. Korzystanie z Google Trends wymaga jednak trafnego dobrania uwzględnianych w badaniu wyszukiwań oraz świadomości ograniczenia próby badawczej do użytkowników wyszukiwarki Google. W ramach artykułu zaprezentowano wady i zalety Google Trends oraz zweryfikowano przydatność tego źródła danych, w szczególności w okresach zwiększonej zmienności na rynkach.pl
dc.language.isoen
dc.publisherWydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiegopl
dc.relation.ispartofseriesActa Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica;368en
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0
dc.subjectGoogle Trendsen
dc.subjectstatistical analysisen
dc.subjectprognosisen
dc.subjectGoogle Trendspl
dc.subjectanalizy statystycznepl
dc.subjectprognozowaniepl
dc.titleApplications of Google Trends as a Data Source for Statistical Modelsen
dc.title.alternativeZastosowanie Google Trends jako źródła danych w modelach statystycznychpl
dc.typeArticle
dc.page.number69-81
dc.contributor.authorAffiliationUniversity of Economics in Katowice, Department of Statistics, Econometrics and Mathematics, Katowice, Polanden
dc.identifier.eissn2353-7663
dc.referencesBańBura M., Giannone D., Reichlin L. (2012), Nowcasting, [in:] M.P. Clements, D.F. Hendry (eds.), The Oxford Handbook of Economic Forecasting. Oxford Handbooks Online, Oxford University Press, Oxford, pp. 193–224.en
dc.referencesBrodeur A., Clark A.E., Fleche S., Powdthavee N. (2021), COVID–19, lockdowns and well-being: Evidence from Google Trends, “Journal of Public Economics”, vol. 193, 104346.en
dc.referencesButler D. (2013), When Google got flu wrong: US outbreak foxes a leading web-based method for tracking seasonal flu, “Nature”, vol. 494, pp. 155–157.en
dc.referencesCarrière-Swallow Y., Labbé F. (2013), Nowcasting with Google Trends in an emerging market, “Journal of Forecasting”, vol. 32, pp. 289–298.en
dc.referencesEttredge M., Gerdes J., Karuga G. (2005), Using web-based search data to predict macroeconomic statistics, “Communications of the ACM”, vol. 48, pp. 87–92.en
dc.referencesGinsberg J., Mohebbi M.H., Patel R.S., Brammer L., Smolinski M.S., Brilliant L. (2009), Detecting influenza epidemics using search engine query data, “Nature”, vol. 457, pp. 1012–1014.en
dc.referencesGoogle_Trends_Data (2023), FAQ about Google Trends data, https://support.google.com/trends/answer/4365533?hl=en [accessed: 28.11.2023].en
dc.referencesHu H., Tang L., Zhang S., Wang H. (2018), Predicting the direction of stock markets using optimized neural networks with Google Trends, “Neurocomputing”, vol. 285, pp. 188–195.en
dc.referencesHyndman R.J., Khandakar Y. (2008), Automatic time series forecasting: the forecast package for R, “Journal of Statistical Software”, vol. 27, pp. 1–22.en
dc.referencesHyndman R.J., Athanasopoulos G., Bergmeir C., Caceres G., Chhay L., O’Hara-Wild M., Petropoulos F., Razbash S., Wang E., Yasmeen F. (2024), forecast: Forecasting functions for time series and linear models. R package version 8.22.0, https://pkg.robjhyndman.com/forecast/ [accessed: 4.03.2024].en
dc.referencesLi X., Pan B., Law R., Huang X . (2017), Forecasting tourism demand with composite search index, “Tourism Management”, vol. 59, pp. 57–66.en
dc.referencesMellon J. (2014), Internet search data and issue salience: The properties of Google Trends as a measure of issue salience, “Journal of Elections, Public Opinion & Parties”, vol. 24(1), pp. 45–72.en
dc.referencesSaegner T., Austys D. (2022), Forecasting and surveillance of COVID–19 spread using Google trends: literature review, “International Journal of Environmental Research and Public Health”, vol. 19(19), 12394.en
dc.referencesVosen S., Schmidt T. (2011), Forecasting private consumption: survey‐based indicators vs. Google trends, “Journal of Forecasting”, vol. 30(6), pp. 565–578.en
dc.referencesYu L., Zhao Y., Tang L., Yang Z. (2019), Online big data-driven oil consumption forecasting with Google trends, “International Journal of Forecasting”, vol. 35(1), pp. 213–223.en
dc.referencesZhang W., Wang P. (2020), Investor attention and the pricing of cryptocurrency market, “Evolutionary and Institutional Economics Review”, vol. 17, pp. 445–468.en
dc.contributor.authorEmailklaudia.lenart@edu.uekat.pl
dc.identifier.doi10.18778/0208-6018.368.04
dc.relation.volume3


Pliki tej pozycji

Thumbnail

Pozycja umieszczona jest w następujących kolekcjach

Pokaż uproszczony rekord

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Poza zaznaczonymi wyjątkami, licencja tej pozycji opisana jest jako https://creativecommons.org/licenses/by/4.0