Selama ini, laporan resmi tentang angka pengangguran biasanya datang beberapa minggu setelah peristiwa ekonomi besar terjadi.
Namun sekarang, kecerdasan buatan (AI) bisa memberikan gambaran lebih cepat, bahkan hingga dua minggu sebelum data pemerintah dirilis.
Penelitian yang dipublikasikan di jurnal PNAS Nexus menunjukkan, analisis percakapan di media sosial dapat membantu memprediksi tingkat pengangguran di Amerika Serikat dengan akurasi tinggi.
Riset yang dilakukan oleh peneliti ekonomi digital, Sam Fraiberger dan timnya menunjukkan, teknologi ini dapat menjadi alat bantu penting bagi pembuat kebijakan, terutama saat terjadi krisis ekonomi mendadak seperti pandemi COVID-19.
AI Baca 'Cuitan', Deteksi Sinyal Pengangguran Lebih Cepat
Tim peneliti mengembangkan model AI bernama JoblessBERT, sistem berbasis transformer classifier yang dilatih menggunakan 31,5 juta data pengguna Twitter antara 2020 dan 2022.
Model ini dirancang untuk mengenali unggahan yang berkaitan dengan kehilangan pekerjaan. Model ini bahkan bisa mengenali ungkapan yang disampaikan dengan bahasa gaul atau ejaan tidak baku, seperti "butuh pekerjaan" () atau "kehilangan pekerjaan" ().
Dengan menyesuaikan perbedaan demografis antara pengguna Twitter/X dan populasi nasional, JoblessBERT dinilai mampu memperkirakan klaim tunjangan pengangguran di tingkat nasional, negara bagian, hingga kota.
Model ini juga menangkap tiga kali lebih banyak sinyal pengangguran dibanding metode berbasis aturan sebelumnya, sekaligus mengurangi kesalahan prakiraan hingga 54,3% dibanding perkiraan industri.
Selama pandemi COVID-19, sistem ini terbukti sangat berguna karena mendeteksi lonjakan pengangguran besar pada Maret 2020, beberapa hari sebelum data resmi diterbitkan pemerintah AS.
Media Sosial Jadi Sumber Data Ekonomi Baru
Temuan ini, menurut peneliti, memperlihatkan bagaimana gabungan data digital dan AI dapat melengkapi statistik ekonomi tradisional.
Jika sebelumnya ekonom hanya mengandalkan survei dan laporan bulanan, kini sinyal ekonomi bisa dideteksi secara melalui media sosial. Hasilnya dinilai cukup akurat.
Menurut laporan yang ditulis oleh Do Lee, Fraiberger, dan tim pada PNAS Nexus, pendekatan ini dapat membantu pemerintah dan lembaga keuangan merespons lebih cepat terhadap perubahan ekonomi. Misalnya, ketika ingin menentukan kebijakan bantuan sosial atau menyesuaikan suku bunga saat krisis.
Para peneliti menekankan, model seperti JoblessBERT bukan pengganti data resmi, melainkan pelengkap cerdas yang memperkaya pemahaman tentang perilaku ekonomi masyarakat.
Dengan potensi serupa di berbagai sektor, seperti sektor inflasi hingga kesejahteraan sosial, riset ini dinilai membuka jalan bagi era baru ekonomi digital berbasis kecerdasan buatan (AI).
Hasil studi pada tulisan ini telah dipublikasikan dalam jurnal PNAS Nexus dengan judul "Can social media reliably estimate unemployment?", 1 Desember 2025.
