SNB-Analyse zeigt langfristigen Wandel in Ton und Themen der Notenbankkommunikation

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Daria Chernytska

23.10.2026

SNB-Analyse zeigt langfristigen Wandel in Ton und Themen der Notenbankkommunikation — Wandel bei SNB-Kommunikation

Eine neue Auswertung von 1.063 Reden hochrangiger Vertreter der Schweizerischen Nationalbank über den Zeitraum von 1928 bis 2024 zeichnet einen tiefgreifenden Wandel in Umfang, Sprache und inhaltlicher Gewichtung der Kommunikation nach. Die Untersuchung vergleicht klassische, Python-basierte Textanalyse mit ChatGPT und leitet daraus sowohl geldpolitische Befunde als auch methodische Hinweise für die Analyse von Zentralbankrhetorik ab.

Das Wichtigste

Die SNB-Analyse basiert auf 1.063 Reden von 1928 bis 2024 und zeigt eine starke Zunahme an geldpolitischen Ansprachen seit den 1950er Jahren.
Im Verlauf der flexiblen Wechselkursära wurden SNB-Reden kürzer, lesbarer und legten den Fokus verstärkt auf Inflation statt Konjunktur oder Arbeitslosigkeit.
Die Studie betont, dass ChatGPT-basierte KI und traditionelle Python-NLP-Frameworks einander ergänzen, warnt aber vor methodischen Grenzen und algorithmischen Risiken beim Auswerten von Zentralbankkommunikation.

Datensatz erfasst fast ein Jahrhundert SNB-Rhetorik

Laut SNB haben die Autoren einen neuen Datensatz mit 1.063 Reden führender SNB-Vertreter zusammengestellt und systematisch nach Länge, Lesbarkeit und thematischen Schwerpunkten ausgewertet. Die Untersuchung deckt den Zeitraum von 1928 bis 2024 ab und stellt die Entwicklung der Notenbankkommunikation über nahezu ein Jahrhundert in einen zusammenhängenden analytischen Rahmen.

Den Ergebnissen zufolge nimmt die Zahl der jährlichen Reden seit Mitte der 1950er Jahre zu und beschleunigt sich nach dem Übergang zu flexiblen Wechselkursen deutlich. Zugleich werden die Reden im Zeitverlauf kürzer, während die Sprache seit den 1960er Jahren leichter zugänglich wird.

Inhaltlich rückt die Inflation in der Ära flexibler Wechselkurse stärker in den Mittelpunkt. Konjunkturelle Entwicklung und Arbeitslosigkeit erhalten nach den Angaben der Untersuchung dagegen weniger Gewicht als in früheren Phasen der geldpolitischen Kommunikation.

Methodische Folgen für die Analyse von Zentralbankkommunikation

Für die Auswertung stellen die Autoren traditionelle, Python-basierte NLP-Methoden generativer künstlicher Intelligenz mit ChatGPT gegenüber. Die Studie betont dabei ein komplementäres Verhältnis zwischen probabilistischen Sprachmodellen und deterministischen Python-Frameworks, statt beide Ansätze als direkten Ersatz füreinander zu behandeln.

Aus Sicht der Finanz- und Geldpolitik ist das vor allem für Institute, Forschende und Marktbeobachter relevant, die Signale aus der Kommunikation von Zentralbanken systematisch auswerten. Die Autoren verweisen zugleich auf algorithmische Fallstricke und offene Forschungsfragen, was darauf hindeutet, dass der Einsatz großer Sprachmodelle in diesem Bereich zwar an Bedeutung gewinnt, aber weiterhin klare methodische Grenzen und Prüfmechanismen erfordert.

In unserem früheren Beitrag zur Inflationsrate in Deutschland im September 2026 haben wir erläutert, dass die Teuerung auf 3,3 % stieg und damit den höchsten Stand des Jahres erreichte. Als Haupttreiber wurden stark gestiegene Energiepreise genannt, während Nahrungsmittel und Dienstleistungen vergleichsweise moderat zulegten.

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