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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Structural Models for Text and other Unstructured Data

Descripción del proyecto

Unos modelos probabilísticos nuevos podrían ayudar a gestionar datos no estructurados

La cantidad de datos generados cada día es abrumadora. La gran mayoría no están estructurados, lo cual significa que no se pueden almacenar fácilmente en bases de datos. Por lo tanto, resulta más difícil analizarlos y no se les puede aplicar funciones de búsqueda. Algunos ejemplos comunes de datos no estructurados son los archivos de texto, los datos de transacciones, las imágenes y los historiales de navegación web. El proyecto UnStruct, financiado con fondos europeos, prevé elaborar nuevos modelos probabilísticos que vinculan los datos no estructurados directamente a parámetros económicos relevantes. Los estudios se centrarán en tres temas principales: cómo se difunde entre los agentes la información sobre las condiciones económicas y cómo la agregan a través de interacciones, la evolución de una economía afectada por varias conmociones y los pagos de transacciones entre empresas.

Objetivo

Most usable data is unstructured. Examples include text, transaction data, images, and web browsing histories. Although rich and plentiful, most economists do not use unstructured data. The few that do generally quantify it with off-the-shelf algorithms that are unrelated to the economic environment in which it is generated, which makes connecting it to economic models difficult. I instead propose to build novel probabilistic models of unstructured data that link it directly to relevant economic parameters. This powerful approach will use the information in unstructured data to test and estimate economic models in a way that is not currently possible with existing methods.

I will focus on three distinct themes. The first studies how information about economic conditions is dispersed among agents, and how they aggregate it through interactions. This process it at the heart of the policymaking process, and the use of text data provides a unique opportunity to structurally model this information in innovative ways.

The second theme jointly models unstructured data and the evolution of an economy hit by multiple, unobserved shocks. This will provide a novel forecasting tool, which is of key interest to policymakers. But it will also use unstructured data to estimate equilibrium models of the macroeconomy, and hence recover economic fundamentals.

The final theme will use transaction payments between firms, and extend probabilistic models of network formation to create new definitions of markets that go well beyond anything in the current literature. This will contribute to measuring market power and the transmission of economic shocks, both questions of fundamental importance.

Beyond these specific themes, my research will also pave the way for the use of probabilistic machine learning that combines novel data with clear economic models. The frameworks I introduce will provide a template for others to follow in the future.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

ERC-COG - Consolidator Grant

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) ERC-2019-COG

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Institución de acogida

UNIVERSITY COLLEGE LONDON
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 889 090,74
Dirección
GOWER STREET
WC1E 6BT LONDON
Reino Unido

Ver en el mapa

Región
London Inner London — West Camden and City of London
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 889 090,74

Beneficiarios (3)

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