随着互联网科技的发展，以及我国固定网络和移动网络的迅速普及，人们获取信息的方式正在由传统渠道向信息化渠道发展。网上冲浪已经越来越受到大众的欢迎，网络生活已经成为了人们日常生活中不可缺少的一部分。海量的网络数据可能在瞬间就可以形成，而且这样的海量数据还在持续不断的生成和更新。互联网包含的海量数据如果转化为有用的信息，将会带了巨大的社会效益和经济效益。但是由于网络数据量的惊人以及数据形式的多样，且比较分散，人们对互联网所产生的海量数据的利用率并不高。随着搜索引擎和相关的信息技术的功能变得日趋强大，查询技术已经使人们可以在低成本、短时间内获取自身需要的数据和信息，并且自己可以决定获得网络数据的细粒度水平。因此，网络搜索引擎使得人们更加高效快速的检索和获取自己需要的信息成为了可能，是人们获取网络信息的一大窗口。无论是通过固定网络还是移动网络，只要消费者通过互联网来进行信息的检索和浏览，搜索引擎就会根据其意图提供需要的信息，帮助其筛选并获取消费、教育、健康和社会等各行各业的信息。消费者通过网络搜索引擎获取自身需要信息的同时，搜索引擎也会自动地将其检索、访问和浏览的全过程记录下来。而消费者在互联网上留下的这些痕迹，正是消费者购买意图、购买心理以及消费信心最为真实的反映。消费者在实体市场上的购买可能会通过一系列的走访和调查，而反映到网络上，就是消费者对自己需要的产品或服务的品牌、价格、质量、售后以及使用心得等信息的搜集整理活动，从而为日后无论是实体店的购买还是直接网站购买决策，提供必要的信息支撑。也就是说消费者在做出购买决策之前，数以亿计的消费者的消费意图和消费信心便可以从消费者的网络搜索中看出端倪。因此网络搜索数据和消费者信心之间很可能存在着相关关系，可以通过消费者的网络搜索数据，对消费者的很多消费行为和消费心理进行测量。消费者信心指数，是现代社会经济生活当中的一个重要经济指标，它不仅可以对主要的经济变量的未来走势进行监测，而且可以用来预报市场的波动。经济学家已经将消费者信心指数视为测度国家经济周期变化和监测经济正常发展比较灵敏的经济指数之一。消费者信心和重要的宏观经济指标在一定程度上存在着相当紧密的联系，可以对未来的整个经济发展趋势进行比较准确的预测和把握。正因为消费者信心指数具有如此重要的作用，对消费者指数进行深入的研究也就显得尤为重要。消费者信心指数的数据，主要来自于政府及相关统计部门的统计报告，除了数据收集的真实性和准确性存在一定质疑外，这些数据的公布往往存在一定时期的滞后。即使使用的预测方法与预测工具是非常先进的，也很难排除大量的干扰和误差，得到比较准确满意的预测结果。这极大限制了对消费者信心指数监测的有效性和及时性。而通过网络搜索数据来预测社会经济行为，已经成为目前国内外学者研究的一个热点课题。本文根据消费者信心指数的构成及其影响因素，采用范围选词法确定网络搜索关键词选取的范围，然后利用谷歌提供的谷歌趋势数据分析功能，获取谷歌搜索引擎上的网络搜索数据，采用时差相关分析法确定与消费者信心指数有关的网络搜索关键词的相关系数和领先阶数，并将符合要求的高质量的关键词合成了消费者预期搜索指数和消费者满意搜索指数，最后建立了网络搜索数据与消费者信心指数的时间序列模型，对消费者信心指数进行进一步分析。通过实证分析证明了网络搜索数据和消费者信心指数之间存在显著的相关性，并且可以通过网络搜索数据对消费者信心指数进行量化和预测。由于网络搜索数据领先于消费者信心指数的变化，网络搜索数据对消费者信心指数具有一定的刻画和预测能力。