BERT ve Web Kazıma Yöntemleriyle Doğal Dil İşleme Destekli Enflasyon Ölçümü

Makroekonomik analizlerde ve politika kararlarında kritik bir role sahip olan enflasyon ölçümü, geleneksel olarak Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE) ve Uyumlaştırılmış Tüketici Fiyatları Endeksi (HICP) gibi resmi veri toplama mekanizmalarıyla yürütülmektedir. Bununla birlikte, geleneksel yöntemlerin veri toplama sıklığı ve hızı bakımından taşıdığı sınırlılıklar, piyasadaki anlık fiyat değişimlerinin ve kısa vadeli dalgalanmalarının eş zamanlı olarak takip edilmesini güçleştirmektedir. E-ticaret platformlarının yaygınlaşmasıyla birlikte web kazıma ve doğal dil işleme teknolojileri, yüksek frekanslı fiyat verilerinin toplanması ve yapılandırılmamış ürün metinlerinin standart ekonomik sınıflandırma sistemlerine entegre edilmesi noktasında yenilikçi bir alternatif sunmaktadır. Bu çalışma, yüksek frekanslı çevrim içi verilerin resmi endekslerle ne derece uyumlu olduğunu ve piyasa dinamiklerini nasıl yansıttığını incelemektedir.

Araştırma, Slovakya'daki popüler bir fiyat karşılaştırma portalından Selenium ve BeautifulSoup araçları kullanılarak tüketici elektroniği kategorisinde toplanan yaklaşık 10.000 ürüne ait tarihsel fiyat ve parametre verisine dayanmaktadır. Toplanan ürünlerin Bireysel Tüketime Göre İşlevsel Sınıflandırma (COICOP) hiyerarşisine göre etiketlenmesi amacıyla pre-trained BERT Base uncased modeli ince ayar (fine-tuning) işleminden geçirilmiştir. Veri setindeki dengesiz dağılım ve resmi istatistik kurumunun dar ölçütleri dikkate alınarak ürünler COICOP seviye 6 kategorilerine ayrıştırılmıştır. Fiyat endekslerinin hesaplanmasında Aralık 2021 baz periyodu kabul edilmiş; ortalama ve medyan tabanlı yöntemlerle birlikte ağırlıklı ve ağırlıksız endeks formülasyonları uygulanarak resmi HICP verileriyle karşılaştırmalı zaman serisi analizleri gerçekleştirilmiştir.

Elde edilen deneysel bulgular, fine-tuned BERT modelinin ürünleri COICOP kategorilerine sınıflandırmada %94,56 doğruluk (accuracy), %79,41 makro hassasiyet (precision) ve %94,07 ağırlıklı hassasiyet değerlerine ulaştığını göstermektedir. Ağırlıksız ortalama ve medyan yöntemleriyle oluşturulan özel fiyat endeksleri, resmi HICP göstergesine kıyasla önemli ölçüde yüksek bir dinamizm ve oynaklık sergilemiştir. Özellikle medyan tabanlı ağırlıksız endeksin 2021 sonundan 2024 başı döneme kadar sürekli bir artış trendi izleyerek 280 seviyesini aştığı, ağırlıklı endeksin ise yaklaşık 125 seviyesine ulaştığı tespit edilmiştir. Buna karşılık resmi HICP göstergesinin aynı periyotta 100 civarında sabit kalması, çevrim içi piyasalardaki fiyat artışlarının geniş ürün yelpazesine yayıldığını ve geleneksel endekslerin bu mikro dalgalanmaları yumuşatarak göz ardı edebildiğini kanıtlamaktadır.

Çalışmanın sonuçları, web kazıma ve yapay zeka modellerinin bir arada kullanılmasının resmi enflasyon ölçüm sistemlerine tamamlayıcı ve yüksek frekanslı bir izleme kapasitesi kazandırdığını ortaya koymaktadır. Yazarlar, ağırlıklı ve medyan tabanlı endeks metodolojilerinin aşırı fiyat dalgalanmalarının etkisini sönümleyerek piyasa gerçeklerini daha dengeli biçimde yansıttığını vurgulamaktadır. Bu yaklaşım, merkez bankaları ve ekonomi yönetimi için makroekonomik şokların ve indirim döngülerinin anlık olarak takibine imkân tanımaktadır. Literatür açısından çalışma, Macias ve Stelmasiak (2019) ile Aparicio ve Bertolotto (2017) tarafından savunulan çevrim içi fiyat verilerinin öngörü gücünü doğrularken, NLP tabanlı otomatik COICOP sınıflandırmasının büyük ölçekli ve karmaşık e-ticaret verilerinde başarısını ampirik olarak kanıtlamaktadır.

Çalışmanın ampirik bulguları, BERT altyapılı doğal dil işleme modeli ile web üzerinden çekilen tüketici elektroniği ürün verilerinin yüksek bir doğrulukla COICOP kategorilerine sınıflandırılabildiğini ve bu verilerden elde edilen fiyat endekslerinin resmi HICP göstergesine kıyasla piyasadaki anlık fiyat hareketlerini çok daha hassas biçimde yansıttığını ortaya koymaktadır. Özellikle medyan ve ağırlıksız endeks hesaplamalarında gözlenen belirgin fiyat artışları, piyasada geniş tabanlı bir enflasyonist baskının varlığına işaret etmektedir.

Yazarlar, oluşturulan özel fiyat endeksi ile resmi istatistikler arasındaki bu belirgin ayrışmayı, veri toplama frekansı ve ürün sepeti kapsamındaki farklılıklarla açıklamaktadır. Resmi HICP ölçümlerinin sınırlı sayıda marka ve ürün çeşidine dayanması ve daha seyrek aralıklarla güncellenmesi nedeniyle fiyat oynaklıklarını yumuşattığı, buna karşın günlük web kazıma verilerinin indirim dönemlerini, ürün yenileme döngülerini ve tedarik zincirindeki kısa vadeli şokları doğrudan yakalayabildiği vurgulanmaktadır.

Elde edilen bu dinamik sonuçlar, web kazımanın enflasyon tahminlerinde ve şimdi-kestirim (nowcasting) modellerindeki üstünlüğünü vurgulayan Macias ve Stelmasiak (2019) ile alt-ulusal düzeyde yüksek frekanslı fiyat takibini inceleyen Benedetti ve arkadaşlarının (2022) çalışmalarıyla uyum göstermektedir. Ayrıca Aparicio ve Bertolotto (2017) tarafından belirtildiği üzere, çevrimiçi fiyat verilerinin geleneksel veri toplama yöntemlerinin yol açtığı zaman gecikmelerini aşma potansiyeli bu araştırmada da ampirik olarak doğrulanmıştır.

Sonuç olarak bu araştırma, doğal dil işleme ve web kazıma tekniklerinin entegrasyonuyla makroekonomik göstergelerin neredeyse eş zamanlı olarak takip edilebileceğini kanıtlamaktadır. Sınıflandırma aşamasında karşılaşılan veri dengesizliği ve COICOP standartlarının katılığı gibi kısıtlara rağmen, önerilen bu hesaplamalı yaklaşım, merkez bankaları ve politika yapıcılar için anlık piyasa koşullarını izleme ve daha esnek enflasyon politikaları geliştirme hususunda güçlü bir alternatif araç sunmaktadır.

Bu çalışmanın bulguları, Macias ve Stelmasiak (2019) tarafından ortaya konan ve çevrimiçi fiyat verilerinin COICOP kategorileriyle entegre edilerek enflasyon şimdi-kestirim (nowcasting) modellerini geliştirdiği yönündeki sonuçlarla tam bir paralellik göstermektedir (Berki et al., 2025).

Elde edilen sonuçlar, Benedetti ve arkadaşlarının (2022) web kazıma yöntemiyle yüksek frekanslı tüketici fiyat endeksleri hesaplayarak bölgesel fiyat eğilimlerini ve mevsimsel dalgalanmaları belirleme yönündeki yaklaşımını tüketici elektroniği özelinde doğrulamaktadır (Berki et al., 2025).

Çalışma, Aparicio ve Bertolotto (2017) tarafından savunulan çevrimiçi fiyat verilerinin resmi verilerin getirdiği zaman gecikmelerini aşarak enflasyon tahmin modellerine belirgin üstünlük sağladığı tezini desteklemektedir (Berki et al., 2025).

Bu çalışma, makroekonomik göstergelerin hesaplanmasında geleneksel ve hantal veri toplama süreçlerine karşı, yapay zekâ ve otomatik veri kazıma tekniklerinin entegrasyonuyla geliştirilen yüksek frekanslı alternatif modellerin uygulanabilirliğini ampirik olarak ortaya koymaktadır. Klasik istatistik yöntemlerinin zaman gecikmeli ve sınırlı kapsamlı veri yapılarına kıyasla, BERT tabanlı doğal dil işleme mimarisinin dinamik pazar koşullarını eş zamanlı olarak COICOP hiyerarşisine uyarlayabileceğini kanıtlayarak literatürde dijital iktisadi analiz araçlarının gelişimine öncülük eder.

Araştırma, literatürde çevrimiçi fiyat verilerinin enflasyon tahminlerindeki başarısını gösteren Aparicio ve Bertolotto (2017) ile gıda enflasyonunun şimdi-kestiriminde web kazımayı kullanan Macias ve Stelmasiak (2019) gibi öncü çalışmaların üzerine inşa edilmiştir. Ancak bu çalışma, yalnızca veri kazıma ile sınırlı kalmayıp, yapılandırılmamış ürün parametrelerinin BERT gibi derin öğrenme tabanlı transformatör modelleriyle otomatik sınıflandırılmasını sağlayarak önceki çalışmaların manuel veya kural tabanlı eşleştirme kısıtlarını aşmakta ve metodolojik bir genişleme sunmaktadır.

Çalışma, tüketici elektroniği pazarındaki yüksek fiyat oynaklığının ve anlık piyasa şoklarının resmi HICP göstergeleri tarafından neden tam olarak yansıtılamadığına dair metodolojik bir açıklama getirerek literatür taramalarına katkı sunmaktadır. Ağırlıklı ve ağırlıksız endekslerin yanı sıra medyan ve ortalama tabanlı hesaplama yöntemlerini karşılaştırarak, veri toplama sıklığının ve endeks tasarımının enflasyon ölçüm hassasiyeti üzerindeki kritik rolünü ampirik kanıtlarla sistematik bir biçimde teorik tartışmaya açmaktadır.