Hrvatski znanstvenik na slučaju Agrokora našao lijek za ‘crony’ kapitalizam

Autor: Bernard Ivezić , 30. lipanj 2017. u 14:03
Foto: Slavko Midžor / Pixsell

Goran Klepac je na dvodnevnoj konferenciji Data Science Economy 2017., koja se ovog tjedna održala u Zagrebu i koja je okupila 350 stručnjaka, u nekoliko slajdova ‘popikao’ ključne momente iz kojih se moglo opravdano zaključiti da Agrokoru prijeti kolaps.

Već otprije je poznato da su, uz lažima sklonog američkog predsjednika Donalda Trumpa, na Twitteru i financijaši, koji su tradicionalno najbolji i najpouzdaniji korporativni insajderi. Voditelj katedre za informacijske sustave Visokog učilišta Algebra, Goran Klepac, ovaj je tjedan pokazao da slično vrijedi i u Hrvatskoj.

Izvan salona 

Pri tom je oslikao kako su brojni mali investitori na Zagrebačkoj burzi mogli spasiti ulaganja u tvrtke iz Agrokora i njegovog ekosustava samo da su uparili Twitter i data science.
Klepac je na dvodnevnoj konferenciji Data Science Economy 2017., koja se ovaj tjedan održala u Zagrebu i koja je okupila 350 stručnjaka, u nekoliko slajdova "popikao" ključne momente iz kojih se moglo opravdano zaključiti da Agrokoru prijeti kolaps, i to tjedan ranije nego li je to bilo službeno.

Drugim riječima, ono što je, vjerojatno, bilo poprilično jasno Poreznoj upravi, domaćim političarima, djelu bankarske i poslovne elita, mogli su znati i mali investitori, ali i OPG-ovi, manji dobavljači i drugi slični partneri Agrokora. Niste morali sjediti u istim salonima s tom 'elitom' već je bilo dovoljno da pratite jednu društvenu mrežu i koristite data science.
Samo znanstveno 

Klepac se, dakako, odmah na početku svoje prezentacije ogradio od političkog konteksta cijele priče. Logično, s obzirom da je Agrokor sukreirala i sada spašava upravo politika. Istaknuo je zato da je svoje “Istraživanje o Agrokoru na Twitteru od 9. do 18. ožujka” napravio da bi vidio može li se sustav ranog upozorenja, koji kompanije koriste da bi otkrile i prevenirale probleme interno, iskoristiti i eksterno. Drugim riječima, testirao je može li se internet koristiti kao sustav ranog uzbunjivanja, i to na primjeru Agrokora.

Sličnih ideja, naravno, ima mnogo. Postoji i mnoštvo alata za to, ali svi oni daju tek dio odgovora. Klepčeva je metodologija cjelovita, a pri tome jednostavna i praktična. Zasigurno je prvi znanstvenik koji je iz slučaja Agrokor stvorio novo, korisno i praktično primjenjivo znanje našim poduzetnicima i investitorima.

Njegova analiza je pokazala da je prvi skok u broju tvitova na temu Agrokora zabilježen 9. ožujka. Bilo ih je osam. Dan kasnije jedan pa tri pa sedam pa četiri, a onda je 14. ožujka broj tvitova skočio na 256. Zatim je idući dan skočio na 595 pa na 404 pa 527 da bi 18. ožujka, kad su stvari postale jasne bio na 125. Same te brojke ne znače mnogo, ali tu, tumači Klepac, na scenu ulazi data science.
Detaljnija analiza kada su u toku dana korisnici Twittera tvitali o Agrokoru pokazala je neobičnu tendenciju. Korisnici su o Agrokoru tvitali neposredno prije i poslije ručka. Znamo li da su financijaši vrlo zaposleni ljudi i da je ručak tradicionalno vrijeme kad od svojih kolega i prijatelja doznaju “situaciju” na terenu, Klepac pojašnjava, moglo se iz toga posumnjati da su tako doznavali da se u Agrokoru nešto kuha i da se taj problem širi. Dodatna analiza ljudi koji su tvitali, pokazala je da su uz medije, poznate ličnosti i političare, val tvitanja o Agrokoru neuobičajeno snažno zajahali upravo razni insajderi, uključujući financijaše. Klepac je pri tome naglasio da je te podatke anonimizirao te da o konkretnim imenima ne želi govoriti.

Navodi da je tome dodao analizu sadržaja i otkrio sentiment. Dominantne riječi u tvitovima su bile: dug, preuzeti, spasiti i stisni. Dodatno kad su se te riječi stavile u kontekst, jedino što se moglo iščitati je da je tržište obuzimala panika.

Lijek za Hrvatsku

Iako predavanje Gorana Klepca nije bilo središnji događaj konferencije Data Science Economy 2017., ono je svakako najbolja ilustracija potencijala koji data science ima u državi koja gospodarstvo temelji na poznanstvima i familijarnim vezama. Znanost je našla odgovor i za to.

Komentirajte prvi

New Report

Close