Ich bekomme in letzter Zeit viele Fragen zu Daten von @BLS_gov und anderen Statistikbehörden. Ein Teil davon betrifft die Angst vor politischer Einflussnahme. Ein anderer Teil betrifft die Zuverlässigkeit der Daten, insbesondere im Hinblick auf die kürzlich vorgenommenen großen Revisionen. In einer heutigen Geschichte habe ich versucht, beides zu behandeln.

Zuerst die einfache Frage: Nein, es gibt keine Beweise für politische Einmischung in die Zahlen des BLS. Sie müssen mir nicht glauben. Glauben Sie Erika McEntarfer, der Person, die Trump entlassen hat, nachdem ihm die Zahlen des BLS nicht gefielen.

Oder nehmen Sie das Wort der verbleibenden Mitarbeiter dort, mit denen ich in Kontakt stehe und von denen ich überzeugt bin, dass sie Alarm schlagen würden, wenn etwas nicht stimmt. Oder schauen Sie sich einfach die Zahlen an, die nicht gerade ein durchweg rosiges Bild für die Verwaltung abgegeben haben.

Die zweite Frage ist schwieriger. Wir hatten kürzlich einige große Überarbeitungen, einschließlich einer weiteren großen nach unten gerichteten Benchmark-Überarbeitung der Löhne. Ich denke, es ist vernünftig, dass die Leute den Wert eines Berichts in Frage stellen, der nicht zuverlässig zwischen einem gesunden Gewinn und einem klaren Verlust unterscheiden kann.

Aber letztendlich denke ich immer noch, dass diese Zahlen nützlich sind, solange man sie richtig verwendet, was bedeutet, sie im Kontext zu betrachten. Das bedeutet, den Trend zu beobachten und nicht nur den einzelnen Datenpunkt. Es bedeutete, die Details der Berichte zu betrachten und auch andere Quellen.

Wenn Sie die monatlichen Zahlen im letzten Jahr verfolgt haben, haben Sie verstanden, dass das Beschäftigungswachstum langsamer wurde (und gegen Ende des Jahres fast null erreichte), aber die Arbeitslosigkeit niedrig blieb, ein "wenig einstellen, wenig entlassen" Stillstand. Diese grundlegende Erzählung hat sich nicht geändert.

Aber wir sollten dieses System nicht als selbstverständlich ansehen. Es gibt sehr reale Belastungen und einen sehr realen Bedarf an Modernisierung, einschließlich einer geringeren Abhängigkeit von Umfragen. Das wird Ressourcen erfordern. Und wenn das nicht geschieht, wird die Qualität der Daten erodieren.