НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА
АНАЛИЗ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ИНДИКАТОРОВ НА ОСНОВЕ СИСТЕМЫ ДАННЫХ ЭЛЕКТРОННОЙ ДЕМОГРАФИИ
Юсифов Фархад Ф., Ахундова Нармина Е.

Внедрение цифровых технологий, Интернета и социальных сетей в жизнь человека предоставляет новые источники информации и данных для изучения демографического поведения. В исследовании рассматривается анализ демографических характеристик на основе электронных демографических данных. Управление демографическими процессами, изучение демографического поведения, создание электронной демографической системы демографических исследований является одной из актуальных проблем. В исследовании исследуется существующий международный опыт в области электронной демографии, анализируется текущее состояние исследований в области создания единого реестра населения. Для построения электронной демографической системы предлагается объединить электронные реестры в различных областях в единую платформу через персональный идентификационный номер. В исследованиях демографические характеристики были проанализированы на основе электронных демографических данных. В рамках эксперимента был проведен анализ демографических характеристик выпускников, обучавшихся за рубежом. В исследовании используется метод K-средних для анализа демографических данных. Демографический анализ проводился по возрасту, полу, семейному положению, уровню образования, специальности, стране обучения и другим показателям выпускников. Электронная демография открывает новые возможности для социальных исследований и мониторинга данных о населении. Создание электронной демографической системы позволит вести статистику населения, онлайн-мониторинг переписи, углубленный анализ демографических процессов и изучение демографического поведения (стр.70-82).

Ключевые слова:э-правительство, э-демография, регистр населения, миграция, демографические характеристики, демографические исследования.
DOI : 10.25045/jpis.v12.i2.05
Литература
  • 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