20. August 2020 | Pressemitteilung

Migration: Neue Methode kombiniert erfolgreich Social-Media-Daten mit traditionellen Quellen

Migration in die USA: Facebook-Daten verbessern zeitnahe Schätzungen. © iStockphoto.com/belterz

In ihrer neuen Studie stellen Emilio Zagheni und KollegInnen ein statistisches Modell vor, um Social-Media-Daten mit traditionellen Umfragedaten zu kombinieren. Sie erstellen zeitnahe "Nowcasts" für Migrationsbewegungen in den USA, aufgeschlüsselt nach Bundesstaaten.

„Ziel der Studie war es, Methoden zu entwickeln, um Echtzeitmigrationsprognosen mit Hilfe von Social-Media-Daten zu verbessern“, sagt Monica Alexander, Mitglied des Forschungsteams und Gastwissenschaftlerin am Max-Planck-Institut für Demografische Forschung (MPIDR) in Rostock.

Die Forschenden stellen eine neue statistische Methode vor, um demografische Daten aus Social Media-Quellen mit Daten aus traditionellen demografischen Quellen, wie repräsentativen Umfragen oder Volkszählungen, zu kombinieren. Ihre Arbeit wurde im Fachjournal Population Research and Policy Review veröffentlicht.

Daten aus Social Media haben deshalb bemerkenswerte Stärken, da sie auf großen Stichproben basieren und im Wesentlichen in Echtzeit verfügbar sind. Der Nachteil jedoch ist, dass diese Daten im Allgemeinen nicht repräsentativ für die breitere Bevölkerung sind. Das berücksichtigte das Forscherteam in seinem statistischen Modell.

Die Forschenden sammelten über einen Zeitraum von zwei Jahren Daten auf der Werbeplattform von Facebook und bauten dadurch eine große Datenbank mit aktuellen Informationen über MigrantInnen in den USA auf. Zusätzlich verwendeten sie für ihr Modell Daten aus dem American Community Survey, eine landesweit repräsentative Umfrage in den USA.

„Wir zeigen, dass unser Modell die Echtzeitvorhersage von Migrationstrends verglichen mit bestehenden Alternativen verbessert“, sagt Emilio Zagheni, Direktor am MPIDR. Monica Alexander ist überzeugt, dass ihr Modell noch einen weiteren Vorteil bietet: „Wir freuen uns besonders darüber, dass unser Rahmenmodell erweitert werden kann, um Informationen aus anderen Quellen einzubeziehen oder andere Bevölkerungsprozesse zu messen.“

Mehr Information

Die Forschenden stellen alle Daten und den Code, den sie in der Studie verwenden auf Github für andere Forschende zur Verfügung.

Originalpublikation

Alexander, M., Polimis, K., Zagheni, E.: Combining Social Media and Survey Data to Nowcast Migrant Stocks in the United States. Popul Res Policy Rev (2020). DOI: 0.1007/s11113-020-09599-3