Машинное обучение выявило: глобальная миграция намного масштабнее, чем считалось

Новая модель глубокого обучения, разработанная исследователями Лондонской школы экономики и политических наук и Университета Гонконга, показывает, что мировая миграция выросла с 13 миллионов почти до 35 миллионов человек в год. Модель демонстрирует, что изменения в глобальном Юге носят куда более масштабный характер, чем это видно из западного мира.

Исследователи Лондонской школы экономики и политических наук (LSE) и Университета Гонконга создали новую модель глубокого обучения, которая впервые позволяет выявить реальный масштаб мировой миграции. Согласно модели, с начала тысячелетия глобальная миграция выросла приблизительно с 13 миллионов человек почти до 35 миллионов в год, прирост, который до сих пор в значительной мере оставался незамеченным.

По словам исследователей, особенно примечательно, что наиболее значимые изменения происходят в глобальном Юге. Регионы, которые нередко выпадают из поля зрения западных СМИ, на деле пережили наиболее стремительные миграционные процессы. Применение машинного обучения позволило проанализировать массивы данных, которые прежде были труднодоступны для исследователей или существовали в необработанном виде.

Почему прежние данные не отражали реальной картины

Существующая миграционная статистика зачастую опирается на данные государственных ведомств, которые далеко не охватывают все передвижения, в особенности нелегальную или недокументированную миграцию. Новая модель способна выявлять закономерности даже в тех регионах, где официальная регистрация налажена слабо, выводя из статистических «слепых зон» миллионы людей, которые прежде в ней попросту не учитывались.

Применение методов глубокого обучения в миграционных исследованиях знаменует важный прорыв в социальных науках. Аналогичные модели всё шире используются для составления прогнозов, связанных с климатической миграцией, а также в планировании гуманитарной помощи, где точность данных имеет критическое значение.

Что означают полученные результаты

Исследование подчёркивает необходимость подходить к глобальной миграции с более широкой перспективой. Если политики опираются на устаревшие или неполные данные, многие ключевые вопросы, от здравоохранения до доступа к образованию, остаются недостаточно проработанными. По оценке исследователей, точные данные крайне необходимы как международным организациям, так и национальным правительствам, формирующим миграционную политику на будущее.