如果央行官员们花在新闻报道上的注意力多于他们花在债券市场和自己预测上的注意力，那么他们的工作也许会做得更好。这是真的吗？
挪威央行正在测试的一个基于算法的新指数或许可以证明这一点。研究者们将当地一份商业日报Dagens Naringsliv 26年间报道的共计45.9745万篇文章作为训练素材提供给宏观经济模型以创造一个“商业周期的报童同步指数”来帮助挪威央行衡量经济状态。
挪威央行资深研究人员Leif-Anders Thorsrud称，“假说相当简单：一个主题越是重要，相关的文章就会越多”。Leif-Anders Thorsrud是在他获得挪威商学院博士学位的时候开始这个项目的。
Leif-Anders Thorsrud目前正撰写一篇尚未发表的论文，这篇文章将显示基于信息进行交易是可能的。据Thorsrud表示，这项工作是一个更广泛的“大数据革命”的一部分。
在解读经济和政治趋势的时候，大数据和算法已经成为了对冲基金和寻求分析优势的研究者们口中的流行词。对央行官员们来说，这一研究可以提供宝贵的信息来帮助他们掌舵货币政策通过一个货币刺激的前所未有的时代。
在挪威央行，研究者们已经找到了新闻和经济发展之间的密切关联。他们的指数还给出了一幅挪威经济正如何表现的每日图像。
Thorsrud还称，更为重要的是，大数据能够用于预测经济正走向哪里，其准确率较挪威央行自己的预测高出10%。该指数还显示，相比股票或债券，其是2000年初经济衰退的更佳预测者。
挪威央行已经租用了机器，这些机器每天“阅读”来自 Dagens Naringsliv的文章，并将当前事件划分成不同话题以及带有正面或负面含义的词语。随后这些数据将被导入挪威央行雇佣的宏观经济模型。
Thorsrud称，指数的结果一定和政策相关，虽然是否开始使用信息取决于政策制定者。他还称，英国央行等其他央行也正关注类似工具。
Thorsrud并称，虽然依旧处在实验阶段，但挪威央行已经拨出更多资源来继续该项研究。
