Erste Analysen lassen einen Zusammenhang zwischen Suchwörtern (z. B. „bank crisis“) bei Google und den Einlageabflüssen großer Banken vermuten. Vor diesem Hintergrund möchte Prof. Weiß folgende Forschungsfragen beantworten:

• Können Zeitschwankungen im Suchvolumen nach einzelnen Banken bzw. negativ konnotierten Begriffen bei Google Veränderungen der Spareinlagen von Banken prognostizieren?
• Können starke Anstiege in den genannten Suchvolumina extreme Einlagenabflüsse und damit Schalterstürme vorhersagen?

Vorliegende Studien konnten zeigen, dass die Einlagenversicherung bei perfekt informierten Anlegern eine optimale Strategie ist, Schalterstürme zu verhindern. Zahlreiche weitere Studien konnten weitere Aspekte von Schalterstürmen beleuchten. Als Fazit seiner Literaturanalyse zieht Prof. Weiß, dass Schalterstürme ihrem Wesen nach irrationalen Ursprungs sind. Daher könnten Daten über das Suchverhalten von Menschen im Internet hilfreich sein, um Prognosen für Schalterstürme zu erstellen. Im finanzwirtschaftlichen Bereich wurden zum Beispiel Zusammenhänge zwischen Suchvolumina und Investitionsentscheidungen in Aktienportfolios analysiert. Mit wenigen Ausnahmen wurden aber keine Studien zum Suchverhalten von Anlegern und Sparern in der bankwirtschaftlichen Forschung veröffentlicht; das Projektvorhaben möchte daher diese Forschungslücke schließen.
Prof. Weiß gliedert sein Projektvorhaben in drei Module: Das erste Modul umfasst eine Detaillierung, wie das Suchverhalten von Privatpersonen in Google Trends gemessen werden kann. Hierbei ist zu klären, inwieweit dieses Konzept sowohl rationale als auch irrationale Beweggründe für eine Informationssuche von Privatpersonen nach ihrer Hausbank widerspiegelt.
Ziel des zweiten Moduls sind erstens die Erhebung eines Datensatzes zum Suchverhalten von Privatpersonen in Google und zweitens die Aufbereitung dieser Daten.
Im dritten Modul soll schließlich geklärt werden, ob eine erhöhte Aufmerksamkeit von Privatpersonen für negativ konnotierte Sachverhalte (wie z. B. „bank run“, „bank crisis“) Veränderungen von Spar- und Termineinlagen bei Banken hervorruft. Input hierfür liefern die Google-basierten Kennzahlen für die (rational oder irrational begründeten) Ängste von Privatpersonen aus dem ersten Modul und die im zweiten Modul erhobenen Daten. Zusätzlich zur Erkärung der Veränderung von Spar- und Termineinlagen bei Banken wird untersucht, ob auch Prognosen für Schalterstürme möglich sind. In diesem Zusammenhang soll auch geklärt werden, ob Einlagensicherungssysteme den möglichen Effekt von negativen Stimmungslagen abschwächen können.
Aus den Ergebnissen des Projekts sollen Handlungsempfehlungen für die Wirtschaftspolitik und für Zentralbanken abgeleitet werden, z. B. um Frühwarnsysteme für Schalterstürme zu entwickeln oder um den in der Literatur oftmals angezweifelten Nutzen von Einlagensicherungssystemen zu bewerten.