2000年以来全球移民激增：地图揭示人口流动新趋势
1. 全球移民规模翻倍增长
全球移民人数已从2000年的每年1300万增加到2023年的约3500万。6月10日发表在《自然》杂志上的数据1，来自33年来最详细的全球移民地图。研究人员分析了1990年至2023年间每年进出230个国家和地区的人数，利用多种移民数据源训练了一个人工智能模型（见“全球移民图景”）。
2. 驱动因素与典型案例
该研究揭示了受经济变化、气候、冲突和政策改革等因素影响的移民模式——例如，最大规模的单次移民发生在1994年，卢旺达内战结束后，近95万人从卢旺达迁往刚果民主共和国。这些数据可在研究人员的网站上探索，将作为“移民相关规划目的”的有用资源，例如教育、社会福利和劳动力市场，维也纳维特根斯坦人口与全球人力资本中心的人口统计学家沃尔夫冈·卢茨（Wolfgang Lutz）表示（他未参与该研究）。“这比我们以往任何时候都更全面地描绘了全球移民流，”卢茨补充道。
3. 数据缺口与挑战
对于研究人口随时间变化的人口统计学家来说，移民数据“历来是最不可靠的”，卢茨说。移民趋势有时通过无法归因于出生或死亡的人口规模变化间接估算。移民数据也存在缺口——一些国家并未持续收集关于迁出或迁入人口的信息。即使是联合国和世界银行关于各国移民人数的数据集，也分别仅以五年和十年为间隔发布。“很多人可能移民几年，然后返回或继续迁移，”研究合著者、香港大学统计人口学家盖伊·阿贝尔（Guy Abel）说，“这完全未被捕捉到。”
4. 创新方法：AI与多源数据融合
为了创建更详细的移民动态数据集，阿贝尔和他的同事、伦敦政治经济学院应用数学家托马斯·加斯金（Thomas Gaskin）转向了多个数据源，包括联合国、国家统计数据和社交媒体平台Facebook。研究人员随后设计了一种混合方法来估算移民流量，将经典数学模型与深度学习网络相结合，纳入了影响人们移民决策的数十个地理、经济、文化和政治因素。这些因素包括经济状况、国家间贸易、宗教相似性、战争与冲突、殖民联系，甚至各国各种语言的使用者数量，加斯金解释道。
5. 年度分辨率带来的新洞察
这种方法使团队能够估算每年迁入或迁出每个国家或地区的人数。“通过我们估算的年度分辨率，我们获得了许多额外的洞察，这些是当前五年或十年间隔数据无法提供的，因为（它们）会掩盖很多发生的事情，”阿贝尔指出。
6. 研究意义与未来展望
这些数据将为政策制定者、研究人员和公众提供前所未有的移民流动全景图，有助于更精准地规划教育、社会福利和劳动力市场等领域的资源配置。随着人工智能模型的不断优化和数据源的丰富，未来对移民动态的理解将更加深入和及时。