政府及其机构制定的经济政策对企业和个人的福祉有着重大影响，尤其是与财政和货币政策相关的政策。向公众传达政策细节是一项重要而复杂的工作。负责沟通的政策制定者不仅需要用简单易懂的语言来呈现复杂的信息，还需要保持可信度和说服力——同时始终处于媒体的聚光灯下。在本次简报中，我将讨论人工智能在货币政策沟通中应用的最新研究以及迄今为止的经验教训。特别是，我将汇报我最近与加拿大银行研究人员合作开展的项目，该项目分析了美联储主席在国会作证期间的情绪暗示对金融市场的影响。
虽然之前的研究主要集中在央行领导人
就利率决策所发布的、高度照本宣科的信息 特殊数据库 的影响，但我们利用互联网档案馆、CSPAN 和证词记录副本等资源，并运用各种工具和技术来研究这些信息及其传递者。我将回顾我们如何运用机器学习和大数据的最新进展来构建美联储主席通过言语、声音和面部表情表达的情绪指标，并讨论迄今为止遇到的挑战和研究结果。总而言之，我们的初步结果凸显了美联储主席的情绪线索对于塑造市场对美联储沟通反应的重要性。了解非语言沟通和对语言线索的反应的影响，可能有助于政策制定者改进未来的沟通策略。
2018 年 12 月，Tumblr 从其平台上撤下了
大量 LGBTQ 内容。部分原因是来自金融机构的压力越来越大，以及一项新通过的法律——SESTA/FOSTA，该法律规定公司对网络性 的新版本包含多项改进 交易负有责任——Tumblr 实施了严格的“不适合工作场所”或 NSFW 模型，其误报包括衣着整齐的女性图像、手工和数字艺术，以及其他无害物品，例如花瓶。在 Tumblr 宣布新政策和算法投入运行之间的两周内，档案团队与互联网档案馆合作，全力以赴，开始抓取自封为 NSFW 的博客。
当时，Tumblr 被认为是 LGBTQ 群体
的避风港，2013 年雅虎以 11 亿美元 2017 年国际理论物理中心会议 收购了 Tumblr。在所谓的“Tumblr 清洗”之后，Tumblr 失去了主要用户群，截至 2019 年，其估值为 300 万美元。本文深入研究了档案团队保存的 90 TB 数据中的一部分。这是一个难得的机会，让我们得以深入了解雅虎 open_nsfw 模型（专家认为该模型曾在 Tumblr 数据清理行动中使用），并分析档案团队数据集中误报的分布情况。具体来说，我们在数据集上运行 open_nsfw 模型，并使用 t-SNE 算法将图像间的相似性投影到 3D 空间中。