Preview

Вопросы статистики

Расширенный поиск

Большие данные в официальной статистике: взгляд на проблему

https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-2-5-22

Аннотация

   В статье рассматривается широко обсуждаемая в статистических кругах тема использования больших данных в официальной статистике. Несколько лет назад в подавляющем числе публикаций зарубежных и отечественных исследователей активно пропагандировалась идея замены новым источником информации – большими данными – показателей официальной статистики. В последние годы возобладал более трезвый взгляд на эту проблему, вопрос стоит об использовании массивов больших данных для получения официальных статистических оценок, встраивания в статистическое производство этого нетрадиционного источника. Большую роль в смене направленности дискуссии оказала активная позиция Статистической комиссии ООН. Именно Статистическая комиссия ООН, используя свой авторитет и возможности, смогла перевести обсуждение проблем применения больших данных в официальной статистике в конструктивную плоскость. В этот процесс были включены все региональные статистические площадки ООН, специализированные организации и программы, другие международные агентства. Более того, непосредственное участие в разработке, апробировании и реализации инновационных подходов в официальных статистических наблюдениях сразу стали принимать национальные статистики, работающие на правительство, в университетах, исследовательских центрах и бизнесе. Автором проанализирован опыт внедрения больших данных в практическую деятельность национальных статистиков, описаны преимущества и недостатки больших данных с позиции возможного их использования в официальной статистике, направления этой деятельности, сформулированы предложения по участию российского статистического сообщества в этом процессе. Автор доказывает необходимость отказа от противопоставления больших данных в качестве информации об обществе и экономике данным официальной статистики, основанным на традиционных источниках. По его мнению, большие данные в настоящее время не являются полной альтернативой сведениям, собираемым на основе классических наблюдений, но могут быть встроены в национальные системы сбора информации об отдельных характеристиках социально-экономических феноменов. Расширение их использования в значительной степени зависит от уровня развития информационно-коммуникационных технологий и степени внедрения ИКТ в общественную жизнь.

Об авторе

А. Е. Суринов
Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)
Россия

Александр Евгеньевич Суринов, д-р экон. наук, профессор, руководитель Департамента, директор Центра, заведующий лабораторией

Департамент статистики и анализа данных

Центр экономических измерений и статистики

факультет экономических наук

Научно-учебная лаборатория измерения благосостояния

101000

ул. Мясницкая, д. 20

Москва



Список литературы

1. Сухобоков А. А. Влияние инструментария Big Data на развитие научных дисциплин, связанных с моделированием / А. А. Сухобоков, Д. С. Лахвич // Наука и Образование: научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сетевое издание. – 2015. – № 3. – С. 207–240. URL: http://engineering-science.ru/doc/761354.html (дата обращения 28. 08. 2022).

2. Thelin R. What is Big Data? Characteristics, Types, and Technologies. Dec. 15, 2020. URL: https://www.educative.io/blog/what-is-big-data (дата обращения 28. 11. 2022).

3. Furht B., Villanustre F. Introduction to Big Data // Big Data Technologies and Applications. Springer, 2016. P. 3–11. doi: 10.1007/978-3-319-44550-2_1 (дата обращения 28. 12. 2022).

4. Rai A. What is Big Data – Characteristics, Types, Benefits & Examples. August 16, 2022. URL: https://www.upgrad.com/blog/what-is-big-data-types-characteristics-benefits-and-examples/ (дата обращения 23. 11. 2022).

5. Большие данные в контексте рынка труда. Ознакомительное пособие / сост.: М. Меццанцаника, Ф. Меркорио. Европейский фонд образования, 2019. URL: https://www.etf.europa.eu/sites/default/files/2020-11/guide_big_data_lmi_ru_0.pdf (дата обращения 21. 07. 2022).

6. Sicular S. Gartner's Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three "V"s // Forbes. March 27, 2013. URL: https://www.forbes.com/sites/gartnergroup/2013/03/27/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-be-confused-with-three-vs/?sh=5e22c3b042f6 (дата обращения 12. 11. 2022).

7. Redefining ‘Urban’. A New Way to Measure Metropolitan Areas. Paris: OECD Publ., 2012. doi: 10.1787/9789264174108-en (дата обращения 10. 07. 2022).

8. Terms of Reference and Mandate of the Global Working Group on Big Data for Official Statistics // Report of the Global Working Group on Big Data for Official Statistics: note / by the Secretary-General. Statistical Commission Forty-Sixth Session, 3–6 March 2015. E/CN. 3/2015/4. URL: https://unstats.un.org/bigdata/documents/TOR%20-%20GWG%20-%202015.pdf (дата обращения 04. 09. 2022).

9. UN Statistical Commission. Report of the 2015 Big Data Survey. Statistical Commission Forty-Seventh Session, 8–11 March 2016. URL: https://unstats.un.org/unsd/statcom/47th-session/documents/BG-2016-6-Report-of-the-2015-Big-Data-Survey-E.pdf (дата обращения 08. 09. 2022).

10. UN Statistical Commission. Report of the Global Working Group on Big Data for Official Statistics: note / by the Secretary-General. Statistical Commission Fifty-First Session, 3–6 March 2020. E/CN.3/2020/24. URL: https://documents-dds-ny.un.org/doc/UNDOC/GEN/N19/412/39/PDF/N1941239.pdf?OpenElement (дата обращения 04. 09. 2022).

11. Статистическая комиссия ООН. Доклад Глобальной рабочей группы по использованию больших данных для целей официальной статистики: записка Генерального секретаря. Пятьдесят вторая сессия, 1–3 и 5 марта 2021 г. E/CN. 3/2021/14. URL: https://daccess-ods.un.org/tmp/8787885.90431213.html (дата обращения 02. 09. 2022).

12. Статистическая комиссия ООН. Доклад Комитета экспертов по использованию больших данных и обработке и анализу данных для целей официальной статистики: записка Генерального секретаря. Пятьдесят третья сессия, 1–4 марта 2022 г. E/CN. 3/2022/25. URL: https://unstats.un.org/unsd/statcom/53rd-session/documents/2022-25-BigData-R.pdf (дата обращения 04. 09. 2022).

13. Статистическая комиссия ООН. Доклад Комитета экспертов по использованию больших данных и обработке и анализу данных для целей официальной статистики: записка Генерального секретаря. Пятьдесят четвертая сессия, 28 февраля – 3 марта 2023 г. E/CN.3/2023/17. URL: https://unstats.un.org/UNSDWebsite/statcom/session_54/documents/2023-17-BigData-R.pdf (дата обращения 04. 09. 2022).

14. UN Statistical Commission. Supplementing the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics: Implementation Guidelines: note / by the Secretary-General. Statistical Commission Fiftieth Session, 5–8 March 2019.

15. UN Statistical Commission. Supplementing the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics: Mapping and Guidance for the United Nations Fundamental Principles of Official Statistics Against Non-Conventional and Non-Traditional Data Sources. Statistical Commission, Fifty-First Session, 3–6 March 2020. URL: https://unstats.un.org/unsd/statcom/51st-session/documents/BG-Item3q-Supplementing_non-traditional-E.pdf.

16. Чудиновских О. С. Большие данные и статистика миграции / О. С. Чудиновских // Вопросы статистики. – 2018. – Т. 25. – № 2. URL: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/629/545 (дата обращения 04. 07. 2022).

17. Australian Bureau of Statistics (ABS). Information Paper: Making Greater Use of Transactions Data to Compile the Consumer Price Index. 29.11.2016. URL: https://www.abs.gov.au/ausstats/abs@.nsf/mf/6401.0.60.003.

18. ESCAP. Regional and National Efforts to Embrace Big Data for Official Statistics in Asia and the Pacific Economic and Social Commission for Asia and the Pacific. Note by the Secretariat. Committee on Statistics Seventh Session Bangkok, 26–28 August 2020. ESCAP/CST/2020/4. URL: https://www.unescap.org/sites/default/files/ESCAP.CST_.2020.4_Regional_and_national_efforts_to_embrace_big_data_for_official_statistics.pdf (дата обращения 04. 07. 2022).

19. Kim J. K., Wang Z. Sampling Techniques for Big Data Analysis // International Statistical Review. 2019. Vol. 87. No. S1. P. S177–S191. doi: 10.1111/insr.12290 (дата обращения 04. 01. 2023).

20. Grassini L., Dugheri G. Mobile Phone Data and Tourism Statistics: A Broken Promise? // National Accounting Review. 2021. Vol. 3 (1). P. 50–68. doi: 10.3934/NAR.2021002 (дата обращения 04. 09. 2022).

21. Saluveer E. et al. Methodological Framework for Producing National Tourism Statistics from Mobile Positioning Data // Annals of Tourism Research. 2020; 81. doi: 10.1016/j.annals.2020.102895 (дата обращения 14. 10. 2022).

22. Tourism Satellite Accounts in Europe. 2019 Edition. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2019. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/7870049/10293066/KS-FT-19-007-EN-N.pdf/f9cdc4cc-882b-5e29-03b1-f2cee82ec59d (дата обращения 17. 07. 2022).


Рецензия

Для цитирования:


Суринов А.Е. Большие данные в официальной статистике: взгляд на проблему. Вопросы статистики. 2023;30(2):5-22. https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-2-5-22

For citation:


Surinov A.Ye. Big Data in Official Statistics: A View of the Problem. Voprosy statistiki. 2023;30(2):5-22. (In Russ.) https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-2-5-22

Просмотров: 941


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2313-6383 (Print)
ISSN 2658-5499 (Online)