Page 27 - Диссертация1

назначения более привлекательны для определенных регионов происхождения,
чем другие. Этот подход имеет свои корни в моделях гравитации и литературе
по пространственному взаимодействию, в которой процесс миграции
разлагается на факторы, связанные с регионом происхождения, факторы,
связанные с регионом назначения, и компонент взаимодействия, который
обычно является фактором распада расстояния [52]. Примером этого подхода
является проект MIGMOD, в котором была разработана модель
пространственного взаимодействия для внутренней миграции в
Великобритании, которая включает большой набор переменных,
чувствительных к политике [53, 54].
Демографический подход нацелен на создание прогнозов как таковых,
тогда как объяснительный подход в первую очередь отвечает на вопрос
«почему» о миграционных потоках. Объяснительные модели могут при
определенных условиях также использоваться для прогнозирования будущего,
хотя обычно это происходит в форме сценариев. Таким образом, оба подхода
имеют отчасти схожие цели, но разные пути для их достижения.
Методологические достижения последних десятилетий также показали, что оба
подхода могут использовать один и тот же тип методологии, а именно модель
регрессии Пуассона [48, р. 309-333; 55]. Поэтому выбор между чисто
демографическим и объяснительным подходами является вопросом
спецификации модели. Это открыло возможность определения смешанной
модели, в которой некоторые элементы рассматриваются с использованием

чисто демографического подхода, а другие определяются как объяснительная
подмодель. Некоторые страны использовали простейший из демографических
подходов, который включает только общие показатели чистой миграции, тогда
как другие страны, такие как Нидерланды, например, применяли сложную
модель с переменными по жилью и рынку труда, а также специальные модули
для студентов и других особых групп.
По мере того, как эмпирические исследования миграции стали
диверсифицироваться, возникла необходимость объяснять и анализировать
новые источники данных о миграции, чтобы обеспечить лучшее понимание их
ограничений и сильных сторон. Появление «инновационных источников
данных» (например, так называемых «Больших данных») имеет большой
потенциал для дополнения традиционных данных о миграции [56]. В то же
время цифровые данные создают множество новых этических проблем для
исследователей, которые вызывают серьезную озабоченность [57, 58].
Активность в социальных сетях с географической привязкой, например, в
Facebook, Twitter или других социальных сетях [59, 60] можно использовать
для определения миграционных потоков на основе места, где пользователи
входят в систему, или информации о их местоположении, предоставленные
самими пользователями через публикации с географическими тегами или
информации профиля (например, национальность или место рождения).
Данные онлайн-поиска в последнее время также стали широко
использоваться для изучения миграционных процессов. Например, записи в

27