БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И СТАТИСТИКА МИГРАЦИИ

Полный текст:


Аннотация

В статье, являющейся первой частью работы о применении инновационных подходов в статистике миграции, их направлениях и приоритетах,  рассматривается набирающая популярность тема использования больших данных для измерения миграции. Однако в настоящее время  они могут использоваться только для оценок различных форм краткосрочной мобильности населения и сдвигов в его размещении в определенные моменты или периоды времени. В больших данных нет возможности применить  критерии учета мигрантов и миграции, которые используются в официальной статистике, в первую очередь концепции обычного места жительства. Важным ограничением является отсутствие в больших данных различных  переменных, характеризующих структуру миграционных потоков и контингентов. Сделан вывод о том, что большие данные пока не могут быть альтернативой традиционным источникам информации для разработки надежной и понятной статистики миграции. Потенциал этих источников далеко не исчерпан, но текущее положение дел характеризуется  комплексом  проблем, которые также требуют современных технологических решений. Надежды на возможное улучшение ситуации связываются с созданием регистра населения России.


Об авторе

Ольга Сергеевна Чудиновских
МГУ им. М.В. Ломоносова
Россия

Чудиновских Ольга Сергеевна - кандидат экономических наук, и.о. заведующего лабораторией экономики народонаселения и демографии экономического факультета.

119991, Москва, Ленинские горы, дом 1, строение 46



Список литературы

1. Reimsbach-Kounatze C. The Proliferation of «Big Data» and Implications for Official Statistics and Statistical Agencies: A Preliminary Analysis, OECD Digital Economy Papers, 2015. No. 245, OECD Publishing, Paris. URL: http://dx.doi.org/10.1787/5js7t9wqzvg8-en.

2. Tiru M. Overview of the sources and Challenges of Mobile Positioning Data for Statistics. Paper presented at the International Conference on Big Data for Official Statistics. United Nations Statistics Division (UNSD) and National Bureau of Statistics of China. 28-30 October 2014, Beijing. URL: https://unstats.un.org/unsd/trade/events/2014/Beijing/ (дата обращения 28 января 2018 г.).

3. Snyder N. UNSD’s Big Data Pilot Project Initiatives. Презентация AdobeAcrobat UNECE Workshop on Statistical Data Collection Washington, DC 29 April - 1 May 2015.

4. Доклад Глобальной рабочей группы по вопросам использования больших данных для подготовки официальной статистики. Записка Генерального секретаря ООН. Экономический и Социальный Совет. Статистическая комиссия, 46-я сессия. 3-6 марта 2015 г. Первое издание доклада.

5. Laczko F., Rango M. Can Big Data help us achieve a «migration data revolution», Migration Policy and Practice. 2014. Vol. IV. No. 2. April-June.

6. Deville P., Linard C., Martin S., Gilbert M., Stevens F.R., Gaughan A.E., BlondelV.D., Tatem A.J. Dynamic population mapping using mobile phone data. Proceedings of the National Academy of Sciences 111.45 (2014): 15888- 15893. URL: http://www.pnas.org/content/111/45/15888 (дата обращения 27 января 2018 г.).

7. Ahas R., Silm S., Saluveer E., Jдrv O. Modelling Home and Work Locations of Populations Using Passive Mobile Positioning Data. In: Gartner G., Rehrl K. (eds) Location Based Services and TeleCartography II. Lecture Notes in Geoinformation and Cartography. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-87393-8_18 (дата обращения 24 января 2018 г.).

8. Яндекс. Исследование «Дом - работа, работа - дом». URL: https://yandex.ru/company/researches/2016/home_work (дата обращения 28 января 2018 г.).

9. Львова А. Как урбанисты исследуют мобильность горожан. Strelka Magazine. URL: http://strelka.com/ru/magazine/2017/01/23/how-to-explore-urban-mobility.

10. Kroon J. Bank of Estonia. Mobile Positioning as a Possible Data Source for International Travel Service Statistics. United Nations Economics Commission for Europe. Conference of European Statisticians. Seminar on New Frontiers for Statistical Data Collection (Geneva, Switzerland, 31 October-2 November 2012).

11. Tiru M., Oopkaup A., Bruun M., Ahas R., Krusell S., Ilves M., Esko S. Measuring cross border mobility and transnational lifestyle between Estonia and Finland with Mobile Positioning Datasets Economic Commission for Europe Conference of European Statisticians Work Session on Migration Statistics Chisinau, Republic of Moldova 10-12 September 2014.

12. Altin L., Saluveer E., Tiru M. Using Passive Mobile Positioning Data in Tourism and Population Statistics. Positium LBS, University of Tartu Презентация Adobe Acrobat. 11th Global Forum on Tourism Statistics. Tourism Statistics and GATS Modes of Supply. (Eurostat-OECD-WTO). Reykjavik, November 2012.

13. Фурлетти Б., Габриэлли Л., Гарофало Дж., Джанотти Ф., Милли Л., Нанни М., Педрески Д., Вивио Р. Использование данных системы мобильной связи для оценки мобильности населения. Оценка мобильности городского населения и потоков между городами с использованием больших данных в рамках интегрированного подхода. Перевод Статкомитета СНГ.

14. Zagheni E., Rama V., Garimella K., Weber I., State B. Inferring International and Internal Migration Patterns from Twitter Data. Proceedings of the 23rd International Conference on World Wide Web, April 7-11, 2014, Seoul, Korea ACM 978-1-4503-2745-9/14/04. URL: http://dx.doi.org/10.1145/2567948.2576930 (дата обращения 28 января 2018 г.).

15. Сарджвеладзе С., Савельева Н. Власти выявят реальное население Москвы по сотовым телефонам. 01 июля, 2014. Подробнее: Москва 24. URL: https://www.m24.ru/articles/%D1%82%D1%80%D0%B0%D1%84%D0%B8%D0%BA/01072014/48769?utm_source=CopyBuf.

16. Мусин У.Р., Нусратуллин И.В. Применение больших данных в оценке миграционных процессов. Вестник университета (ГУУ). 2017. № 7-8. С. 188-193.

17. De Backer O. Big Data and International Migration. United Nations Global Pulse. PULSE LAB DIARIES. Jun 16, 2014. URL: https://www.unglobalpulse.org/big-data-migration (дата обращения 28 января 2018 г.).

18. IOM. Big Data for Migration: Uses, opportunities and challenges. Pesentation at the United Nations Expert Group Meeting Improving Migration Data in the Context of the 2030 Agenda UN Headquarters, New York, 20-22 June 2017. URL: https://unstats.un.org/unsd/demographic-social/meetings/2017/new-york--egm-migration-data.

19. Рекомендации по статистике международной миграции. ООН. 1998.

20. UNECE. Defining and Measuring Circular Migration. United Nations New York and Geneva, 2016. URL: https://www.unece.org/index.php?id=44717.

21. Guerrini F. Using Big Data To Understand Migrations AUG 8, 2014 @ 06:30 AM URL: https://www.forbes.com/sites/federicoguerrini/2014/08/08/using-big-data-to-understand-migrations/#7b4ba10d3700 (дата обращения 8 января 2018 г.).

22. Ahas R., Armoogum J., Esko S., Ilves M., Karus E., Madre J-L., Nurmi O. Mobile Positioning Data for Tourism Statistics. Consolidated Report. Eurostat Contract No 30501.2012.001-2012. 452 30 June 2014.

23. Концепция создания системы персонального учета населения Российской Федерации (одобрена распоряжением Правительства РФ от 9 июня 2005 г. № 748-р). URL: http://base.garant.ru/188272/#block_1000 (дата обращения 29 января 2018 г.).

24. Кузьмин В. Власть онлайн. Российская газета 26.07.2016. URL: https://rg.ru/2016/07/26/pravitelstvo-sformiruet-edinyj-gosudarstvennyj-registr-naseleniia.html (дата обращения 29 января 2018 г.).


Дополнительные файлы

Для цитирования: Чудиновских О.С. БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ И СТАТИСТИКА МИГРАЦИИ. Вопросы статистики. 2018;25(2):48-56.

For citation: Chudinovskikh O.S. BIG DATA AND STATISTICS ON MIGRATION. Voprosy statistiki. 2018;25(2):48-56. (In Russ.)

Просмотров: 261

Обратные ссылки

  • Обратные ссылки не определены.


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


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