AZƏRBAYCAN MİLLİ ELMLƏR AKADEMİYASI
E-DEMOQRAFİYA SİSTEMİNİN MƏLUMATLARI ƏSASINDA DEMOQRAFİK İNDİKATORLARIN ANALİZİ
Yusifov Fərhad F., Axundova Nərminə E.

Rəqəmsal texnologiyaların, İnternet və sosial medianın insan həyatına daxil olması demoqrafik davanışların araşdırılması üçün yeni informasiya mənbələri, verilənlər təqdim etmiş olur. Məqalədə e-demoqrafiya sisteminin məlumatları əsasında demoqrafik xarakteristikaların analizi məsələsi araşdırılmışdır. Demoqrafik proseslərin idarə edilməsi, demoqrafik davranışların araşdırılması, demoqrafik tədqiqatların aparılması üçün e-demoqrafiya sisteminin yaradılması aktual məsələlərdən biridir. Məqalədə e-demoqrafiya quruculuğu sahəsində mövcud beynəlxalq təcrübə araşdırılmış, vahid əhali reyestrinin yaradılması sahəsində aparılan tədqiqatların mövcud vəziyyəti analiz olunmuşdur. E-demoqrafiya sisteminin qurulması üçün müxtəlif sahələr üzrə elektron reyestrlərin fərdi identifikasiya nömrəsi vasitəsi ilə vahid platformaya inteqrasiya olunması təklif olunmuşdur. Məqalədə e-demoqrafiya sisteminin məlumatları əsasında demoqrafik xarakteristikalar analiz olunmuşdur. Aparılan eksperimentdə xaricdə təhsil almış məzunların demoqrafik xarakteristikaların analizi məsələsinə baxılmışdır. Məqalədə demoqrafik verilənlərin analizi üçün K-means alqoritmindən istifadə olunmuşdur. Məzunların yaşı cinsi, ailə vəziyyəti, təhsil səviyyəsi, ixtisası, təhsil aldığı ölkə və s. göstəricilərinə görə demoqrafik analizlər aparılmışdır. E-demoqrafiya sosial tədqiqatların və əhaliyə dair məlumatların monitorinqinin aparılması üçün yeni imkanlar yaradır. E-demoqrafiya sisteminin yaradılması əhali statistikası, onlayn siyahıyalma üzrə monitorinqlərin aparılması, demoqrafik proseslərin dərin təhlil olunması və demoqrafik davranışların öyrənilməsinə imkan verəcəkdir (səh.70-82).

Açar sözlər:e-dövlət, e-demoqrafiya, əhali reyestri, miqrasiya, demoqrafik xarakteristikalar, demoqrafik tədqiqatlar.
DOI : 10.25045/jpis.v12.i2.05
Ədəbiyyat
  • Alguliev R.M., Aly`guliev R.M., Yusifov F.F., Alekperova I.Ya. Formirovanie e`lektronnoj demografii kak e`ffektivnogo instrumenta soczial`ny`kh issledovanij i monitoringa danny`kh o naselenii // Voprosy` gosudarstvennogo i municzipal`nogo upravleniya. Public administration issues, «Vy`sshaya shkola e`konomiki» (NIU VShE`), 2019, № 4, c. 61–86.
  • Shherbakov A.I., Mdinaradze M.G., Nazarov A.D., Nazarova E.A. Demografiya, 2017, https://mgimo.ru
  • Aliguliyev R.M., Yusifov F.F. Milli e-demogarfiya sisteminin yaradılmasının arkhitektur prinsiplari // Informasiya Jamiyyati Problemlari, 2021, №1, 3–17.
  • Poulain M., Herm A. Central Population Registers as a Source of Demographic Statistics in Europe, Population (English Edition), 2013, Vol.68(2), pp.183-212.
  • Emilio Zagheni is new MPIDR director, 2018, https://www.demogr.mpg.de/en/ news_press/news/news/emilio_zagheni_is_new_mpidr_director_5556.htm
  • Billari F., Zagheni E. Big data and population processes: a revolution? In: Petrucci A., Verde R. (eds.) Statistics and Data Science: new challenges, new generations / Proceedings of the Conference of the Italian Statistical Society, Firenze University Press, Florence (Italy), 28–30 June 2017, pp. 167–178.
  • Zagheni E. Data Science, Demography and Social Media: Challenges and Opportunities, 2017, https://pdfs.semanticscholar.org/presentation/
  • Beduschi A. The Big Data of International Migration: Opportunities and Challenges for States under International Human Rights Law // Georgetown Journal of International Law, 2018, 49(4), pp.981-1017.
  • Alburez-Gutierrez D., Aref S., Gil-Clavel S., Grow A., Negraia D.V. Demography in the Digital Era: New Data Sources for Population Research, 2019. Book of short Papers SIS2019, https://osf.io/preprints/socarxiv/24jp7
  • Boas, T.C., Christenson, D.P., Glick, D.M.: Recruiting large online samples in the United States and India: Facebook, Mechanical Turk, and Qualtrics, Political Science Research and Methods, 2018, pp.1–19.
  • Pham H.K., Rampazzo F., Rosenzweig L.R. Online Surveys and Digital Demography in the Developing World: Facebook Users in Kenya / MIT Conference on Digital Experimentation, Cambridge, MA, 2018
  • Cesare N., Lee H., McCormick T. et al. Promises and Pitfalls of Using Digital Traces for Demographic Research // Demography, 2018, vol. 55, no 5, pp. 1979–1999.
  • Rama D., Mejova Y., Tizzoni M., Kalimeri K. and Weber I. Facebook Ads as a Demographic Tool to Measure the Urban-Rural Divide / WWW '20: Proceedings of The Web Conference 2020, April 2020, pp. 327–338, https://doi.org/10.1145/3366423.3380118
  • Feehan, D. M., Cobb, C. Using an Online Sample to Estimate the Size of an Offline Population // Demography, 2019, 56(6), 2377–2392. https://doi.org/10.1007/s13524-019-00840-z
  • Pötzschke S., Braun M. Migrant Sampling Using Facebook Advertisements: A Case Study of Polish Migrants in Four European Countries // Social Science Computer Review, 2017, vol. 35(5), pp. 633-653. https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/0894439316666262
  • Yildiz D., Munson J., Vitali A. and et al. Using Twitter data for demographic research // Demographic Research, 2017, vol. 37. Article 46, pp. 1477–1514.
  • Monti A., Drefahl S., Mussino E., Harkönen J. Over Coverage in Population Registers and What We Can Do About It // Population Studies, 2020, vol. 74(3), 451–469.
  • Gil-Clavel S., Zagheni E. Demographic Differentials in Facebook Usage around the World / Proceedings of the Thirteenth International AAAI Conference on Web and Social Media (ICWSM 2019), 2019, pp. 647–650.
  • Billari F., D’Amuri F., Marcucci J. Forecasting births using google, Annual Meeting of the Population Association of America, 2013, New Orleans, LA.17.
  • Ginsberg J., Mohebbi M.H., Patel R.S., Brammer L., Smolinski M.S., Brilliant L. Detectinginfluenza epidemics using search engine query data // Nature, 2008, vol. 457, no. 7232, pp. 1012–1014.
  • Gangi R.R., Rajesh N.B., Sudhakar N.P., Raviteja B., Rammohanarao K. Tracking objects, using RFID and wireless sensor networks // International Journal of Engineering Science & Advanced Technology, 2012, vol. 2, issue 3, pp. 513–517.
  • Fire M., Elovici Y. Data Mining of Online Genealogy Datasets for Revealing Lifespan Patterns in Human Population // ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology, 2015, vol. 6, issue 2, pp.1–24.
  • Askitas N., Zimmermann K. F. The internet as a data source for advancement in social sciences // International Journal of Manpower, 2015, 36(1), 2–12.
  • Scholz R., Kreyenfeld M. The register-based census in Germany: Historical context and relevance for population research // Comparative Population Studies, 2016, 41(2), 175–205.
  • Puhachova M.V., Gladun O.M., Vynohradova M.V. Using Electronic Register Systems in Population Censuses // Statistics of Ukraine, 2020, vol 90, No 4, pp. 32-44.
  • В России будет создан реестр населения. Российская газета – Федеральный выпуск № 122(7585), https://rg.ru/2018/06/06/v-rossii-budet-sozdan-reestr-naseleniia.html
  • Careja R., Bevelander P. Using Population Registers for Migration and Integration Research: Examples from Denmark and Sweden // Comparative Migration Studies, 2018, vol. 6, no 1, pp. 6-19.
  • Vassil K. Estonian e-Government Ecosystem: Foundation, Applications, Outcomes. World Development report, 2016, 30 p.
  • Lyngstad T.H., Skardhamar T. Nordic register data and their untapped potential for criminological knowledge // Crime and Justice, 2011, vol. 40(1), pp. 613-645.
  • Customer Segmentation Classification, https://www.kaggle.com/kaushiksuresh147/customer-segmentation