Este estudio sigue un enfoque novedoso propuesto por Angelico et al. (2022) para la medición en tiempo real de la percepción de la inflación en Colombia utilizando Twitter. Mediante la aplicación de técnicas de aprendizaje automático, desarrollamos dos indicadores en tiempo real de la percepción de la inflación y demostramos que exhiben una dinámica comparable a la inflación y las expectativas de inflación, lo que sugiere que nuestros indicadores están estrechamente relacionados con los factores subyacentes que impulsan la percepción de la inflación entre enero de 2015 y marzo de 2023. En general, este enfoque proporciona un medio valioso para evaluar el sentimiento público hacia la inflación y ofrece una perspectiva complementaria a las medidas de expectativas de inflación tradicionales utilizadas en el marco de la política de inflación objetivo.

This study follows a novel approach proposed by Angelico et al. (2022) of using Twitter to measure inflation perception in in real-time in Colombia. By applying machine learning techniques, we implement two real-time indicators of inflation perception and show that both exhibit a similar dynamic pattern to that of inflation and inflation expectations for the sample period January 2015 to March 2023. Our interpretation of these results is that they suggest that our indicators are closely linked to the underlying factors driving inflation perception. Overall, this approach provides a valuable instrument to gauge public sentiment towards inflation and complements the traditional inflation expectation measures used in the inflation–targeting framework.