移动通信大数据在乡镇人口统计监测中的应用分析

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作者:无, 字数:12031

  摘要:伴随着智能手机的快速普及和移动通信技术的迅猛发展,我国政府统计机构也在探索利用移动通信大数据开展乡镇人口动态监测,获取各乡镇划分区域和特定区域居住人口、工作人口的总量情况和流动情况数据,以及各乡镇划分区域之间人口流动情况数据等多种信息,开展了人口规模变化、流动规律、聚集特征、职住平衡等方面的研究,积累了很多宝贵经验。本文对移动通信大数据开展乡镇人口统计监测的优势和局限性进行了分析,提出了改革的建议,推动大数据应用于人口统计领域积极的探索和成功的尝试。
  关键词:移动通信;大数据;人口统计;监测分析
  中图分类号:TN929.5;C921 文献标识码:A
  我国对于人口数据的研究大约是从2003年才开始步入正轨的,在现有的研究中还存在着一系列有待解决的问题,例如,没有充分利用大数据特点对数据进行准确分析、统计数据的手段不够先进导致人口统计成本过高、在边远地区无法实行通信覆盖等。但是随着信息化社会的不断发展,智能手机已经越来越普及,可以更加便利地获取用户的移动数据和信息,并且通过数据的跟踪处理和采样,结合强大的软件以及数据模型,基本可以统计出乡镇人口的空间分布[1]。
  1 移动通信大数据开展乡镇人口统计监测的优势
  第一,受监测对象和时间影响,人口监测需在短期内完成数据采集。在以往的人口监测过程中,人口普查和人口抽样调查必须采取统一的组织模式,确定统一的调查时点,而且调查过程周期长、中间环节多,投入人力、物力、财力多,还需要通过大量的宣传动员提高调查对象的配合程度。而利用移动通信大数据开展人口动态监测,数据通过基站接受手机信号直接获取,属于手持有者非自愿提供数据,不受任何干扰,可以随时确定一个时点抓取数据,数据时效性强,减少中间环节,可有效避免抽样误差和调查误差。
  第二,移动通信大数据可以针对特定区域开展监测,反映总体规模和流动规律更具优势。人口普查和人口抽样调查是以全国统一的行政区域划分为原则组织实施,可以获取每一级行政划分区域内的人口总量。但是无法获取任意区域,如山东省武城县某区域的人口情况,利用通信大数据,可以任意选取特定区域,任意选择一个时间点,监测瞬时人流量。还可以限定某个时间段,无论白天或夜间,监测任意时间段的驻留人口数量,以及流入人口的来源地和数量,流出人口的流向和数量。实现“点对点”采集获取总体数据。
  第三,持续开展自动监测,已成为人口流量预警最及时的手段。人口普查和人口抽样调查都属于周期性的监测,获取人口数据的目的是了解现状、查找规律和开展预测。利用移动通信大数据开展人口动态监测,可以连续反映手机持有者的空间位置信息,获取随时间变化的多点数据,时时存在的通信网络可确保数据的持续性,因此针对乡镇开展人流量的预警是最及时的。此外,既可以针对当前时段的人口情况进行监测,也可以对过去某一个时间段对人口情况进行搜索和查询,是持续开展自动监测最有效的方法。
  第四,应用大量现代信息技术,海量数据存储和管理不再是难题。利用移动通信大数据开展乡镇人口动态监测,利用了互联网、数据库、GIS系统、LBS定位等大量现代信息技术,每时每刻都在产生大量数据,数据体量大,数据集从GB、TB到PB量级,并呈海量急速增长。目前,各级政府统计机构还没有普遍采取向社会购买服务的方式开展监测,海量数据的存储和管理问题暂时还未得到解决。
  2 利用移动通信大数据开展乡镇人口统计监测及研究的局限性
  第一,获取结构性数据比较困难,数据完整性难以保证。尽管比较容易获取总量规模数据,且通过技术处理可以获取人口的自然属性结构(如年龄、性别等)数据。但是手机持有者个人信息是通过身份证实名认证获取的,因此大数据监测的数据无法获取手机持有者真實的社会属性结构(如空间分布、民族、职业分布等)数据。同时,对于出生和死亡人口,也无法通过监测获取,不能反映人口自然增长情况。此外,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商数据的整合程度,公安看守所、监狱及军事管理区等特殊或涉密区域的网络覆盖程度和安全保密要求,都会造成监测数据的不完整,成为影响全面分析人口发展状况的不利因素。
  第二,基站设置直接影响数据质量,监测技术手段还需要完善。移动通信数据是通过手机接收基站信号获取。手机定位一般采取LBS技术,这项技术的精度,直接影响因素是所处地区内通信基站的密集程度。分布越密集,基站信号越强,精度越高,定位数据越准确。同时监测区域是通过基站点位“连点成线”而确定,监测区域范围的准确性也是影响数据质量的因素。因此,监测数据质量受统计方法制度的制约很少。此外,模型搭建、方法测算、数据“补全”处理以及技术人员操作的准确度,都非统计系统直接监管,统计系统开展数据验证的途径和手段还不完善,这就要求专业机构在技术手段上不断完善和优化。大数据应用人口统计领域尚处于探索阶段,大规模推广但还不成熟。按照《“十三五”时期统计改革发展规划纲要》和新颁布的《中华人民共和国统计法实施条例》的要求,集约管理、完整统一的大数据人口统计体系建设还在探索中,统计设计、数据采集、加工处理、信息传播、分析研究,以及质量控制、法治保障等环节的具体规范尚未形成。特别是对于地域辽阔、人口稀疏的边远山区,网络覆盖还不完全,大数据应用于人口统计领域条件还不具备,效率可能尚不及传统的“数人头”方法。目前阶段通信大数据不可能取代传统统计方法制度,不适宜大规模推广。
  3 加快大数据发展,推进乡镇人口统计的改革
  根据相关调查显示,中国的信息和通信技术(ICT)的GDP下降了5%,但是我国仍然对移动通信事业给予了厚望,并且在持续地加大对通信技术的研究力度,给予了充分的资金支持,推动更先进的科学技术发展。各个地区本地市场的移动运营商几乎达到了投入和普及的最高期望值,但是市场的跌宕起伏是必然的,这也是科技发展中不可避免的因素[2]。我国幅员辽阔、人口众多,如果可以利用好移动通信大数据,必然会在全球大数据的发展中发挥出重要作用。虽然目前我国大数据技术的应用还处于起步阶段,但是大数据在我国的发展是不可限量的,大数据有望健康发展并产生巨大价值。另外,移动通信大数据在城镇人口统计监测中的应用分析也适用于城市规划、公共安全等领域,其适用性不受限制,可以在中国的发展中起着非常积极的作用,提供各种数据支持。   3.1与传统人口统计方式有机结合,加快统计方式转变
  一是通过抽样调查方式了解手机用户拥有量情况和手机拥有者的年龄特征等,利用调查数据对大数据监测结果进行修正。借助各级有关行政部门统计的作用,了解出生和死亡人口情况及户籍、民族等信息,对大数据监测情况进行补充;二是结合人口普查,深入研究与大数据监测在监测内容、时间区域、质量控制等方面的差异,以及利用大数据监测与普查数据进行评估验证的可能性。加快大数据监测与传统人口统计方式的互融互通,实现优势互补,并逐步形成以周期性普查为基础,以阶段性人口抽样调查为主体,以经常性人口动态监测为补充的人口统计调查新格局[3]。
  3.2盘活数据资源,提升人口统计研发水平
  搭建乡镇人口大数据共享交换平台,建立区域人口、产业发展、空间承载、社会民生、资源环境五位一体的宏观数据库系统,形成获取、存储、共享、分析体系。在实际的工作中,政府应该不断拓展大数据的研究领域,积极借鉴国内外统计领域的研究成果,包括人口分布、就业分布、经济贡献、文化发展、产业动向等领域,研究不同领域不同来源之间的关联度,进行综合的探究和分析,关注统计服务研发成果的展示,推广可视化的分析系统,及时对乡镇人口动态情况进行实时监测。
  3.3推进依法依规,全面护航人口统计改革创新
  新颁布的《中华人民共和国统计法实施条例》要求建立健全统计业务的管理制度、加快现代化研究制度的建设,大数据应用人口统计领域,加快推进管理模式、操作规范、统计标准、法治保障等各项建设势在必行。《条例》提出建立健全监督检查机制,为了促进海量数据的应用,有必要尽快建立责任制度,加强数据研究机构的法律意识,并且严格要求工作流程的实施,完善统计系统。
  3.4加快推进进程,逐步建立全国统一、分级共享的工作机制
  利用移动通信大数据开展乡镇人口统计监测已经有了良好的开端,作为人口统计方式改革的重要内容,应由国家统计局牵头主导推进。全面总结各地区利用大数据开展乡镇人口统计监测的成功经验,与有关科研机构和组织、电信部门进行深度合作,形成全国统一的工作机制和信息采集平台,节省各种资源成本,减少重复开发和建设,进而解决移动通信大数据在乡镇人口监测中可能出现的问题,并制定解决措施。政府部门可以根据全国各个地区统计工作的实际情况,选择有条件的地区统计机构进行先试先行,不断完善,分步实施、渐次推进,最后形成全国统一的现代人口统计调查体系[4]。
  4 结束语
  随着科技的不断发展,移动通信在我国基本上已经实现了全面覆盖,因此,移动通信大数据的应用发展也必然呈现出一个上升的趋势。在移动通信大数据背景下,政府对乡镇人口进行统计和监测也会变得更加轻松化,并且大数据的应用还可以保证其监测数据的准确性和实时性。而在实际应用的过程中,对乡镇人口统计监测工作也要针对具体乡镇的实际情况,发挥出移动通信大数据的优势,进一步向更专业的领域过渡。
  参考文献:
  [1]  周天绮.基于移动通信数据的流动人口统计中的Hive优化[J].软件工程师,2015,18(7):57-59,56.
  [2]  丛雅静.欧盟利用手机网络数据监测人口密度分布的经验与启示[J].调研世界,2019(6):53-59,64.
  [3]  曲甜,张小劲.大数据社会治理创新的国外经验:前沿趋势、模式优化与困境挑战[J]. 电子政务,2020(1):92-102.
  [4]  劉军华.大数据理论进化和统计学融合博弈中的机会、风险与管理[J].统计与信息论坛,2020,35(2):24-31.

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