というNBER論文が上がっている（ungated(SSRN)版）。原題は「(Almost) 200 Years of News-Based Economic Sentiment」で、著者はJules H. van Binsbergen（ペンシルベニア大）、Svetlana Bryzgalova（ロンドンビジネススクール）、Mayukh Mukhopadhyay（同）、Varun Sharma（インディアナ大）。
以下はその要旨。
Using text from 200 million pages of 13,000 US local newspapers and machine learning methods, we construct a 170-year-long measure of economic sentiment at the country and state levels, that expands existing measures in both the time series (by more than a century) and the cross-section. Our measure predicts GDP (both nationally and locally), consumption, and employment growth, even after controlling for commonly-used predictors, as well as monetary policy decisions. Our measure is distinct from the information in expert forecasts and leads its consensus value. Interestingly, news coverage has become increasingly negative across all states in the past half-century.
（拙訳）
13,000の米地方紙の2億ページのテキストと機械学習を用いて我々は、国と州レベルの170年の景況感指標を構築した。これは、既存の指標を時系列と横断面の両面で拡大する（時系列は1世紀以上拡大）。我々の指標は、GDP（国と地方の両方）、消費、および雇用の伸びを、一般に使われる予測指標および金融政策決定でコントロールした後も、予測する。我々の指標は専門家の予測の情報とは独立しており、そのコンセンサス値に先行する。興味深いことに、ニュース内容は過去半世紀の間にますますネガティブなものとなった。
以下は論文の指標の図。
