経済や社会情勢の動向について、ピンボケや合理性を欠く評論・予想が非常に多い。
というか、大部分がそうである。

定番の詭弁術の一つに、無数の事象の中から自己の主張に合致するノイズを集めてくるという手法がある。
100に1つしか勝たない博打でも、100万の事例から集めれば、成功事例が1万にもなる。種銭100万が5年で1億になった投資法！・・・99.99％、偶然のアウトレイヤー＝ノイズです。
将来予想については、不確実性に基づく蓋然性をベースにすることが重要であり、それにプラスして、無数のノイズの中からシグナルの蓋然性があるあものを抽出することができれば、安定的に優れた手法・予測です。何かいいメルクマールが欲しい。

そんなときに、【シグナル＆ノイズ　天才データアナリストの「予測学」（ネイト・シルバー）】を読んでみませんか？
シグナルとノイズの区分、シグナルの判別法等について、著名なデータアナリストが書いた書籍です。有用です。
また、【その数学が戦略を決める（イアン・エアーズ）】や【ヤバい経済学（スティーブン・レヴィット）】なんかも、楽しくデータ分析学を学べます。

まず、多種多様な前提条件をおかずに断言するコメント（日本株はゴミくずになるとか、円は暴落するとか、仮想通貨は爆騰確実とか）、ほぼ確実にネタ・アジテーションであり、予測と呼ぶに値しない。
一方、確実な分析手法、見分け方があるわけでもない。その中で、上記の書籍からは、合理的期待値を高める手法やノイズに拘泥しないための留意点をいくつも抽出することができると思います。

なお、後遺症が発生するのでご注意ください。
それは、特に政治経済関連のニュースに登場する評論家やキャスターの発言内容の多くは、データ分析学的には間違っている典型例に近く、ノイズのゴミ箱だと気付いてしまう、ということです。そのうち、政治経済問題の評論・コメントは聞かなく（新聞で十分）、専門家の書いた、（ニュース評論の100倍の厚さの）書籍を、イベントから半年～1年後に読むことになるでしょう。