Oparte na danych podejście do wyzwań związanych z migracją
Migracja nadal jest kwestią wzbudzającą zainteresowanie mediów oraz tematem debat politycznych. W dyskusjach tych dominuje jednak retoryka, a nie fakty. „Skuteczne i konstruktywne debaty oraz podejmowanie decyzji musi opierać się na wiarygodnych dowodach dotyczących demograficznych, gospodarczych, środowiskowych i politycznych czynników napędzających migrację”, mówi Tuba Bircan, interdyscyplinarna badaczka z Vrije Universiteit Brussel w Belgii. Bircan prowadzi działania mające na celu dostarczenie takich dowodów przy wsparciu projektu HumMingBird (Enhanced migration measures from a multidimensional perspective) koordynowanego przez KU Leuven w Belgii.
Nowe spojrzenie na migrację
W ramach projektu wyciągnięto godne uwagi spostrzeżenia na temat czynników, praktyk i konsekwencji związanych z migracją dzięki pracom interdyscyplinarnego zespołu i wielowymiarowemu podejściu do badań. Wykorzystując analizę teledetekcji, naukowcy zidentyfikowali wpływ ekstremalnych zjawisk pogodowych na wzorce migracji. „Migranci w Somalii, gdzie natychmiastowa migracja wewnętrzna jest na ogół następstwem nagłych wydarzeń, takich jak powodzie powodujące duże szkody, często wracają do swoich macierzystych społeczności”, wyjaśnia Bircan. „Natomiast ci, którzy migrują na skutek wolno postępujących zdarzeń, takich jak susze, wracają rzadziej”. Naukowcy wykorzystali również dane z mediów społecznościowych i telefonów komórkowych, aby lepiej zrozumieć wskaźniki migracji, dla których oficjalne statystyki są niewystarczająco dokładne, a dzięki połączeniu ich z danymi o ruchu lotniczym opracowali szacunki dotyczące migracji sezonowej. Wykorzystano również dane z platformy Twitter do stworzenia wskaźników przyjazności względem migrantów dotyczące poszczególnych społeczności w różnych regionach Europy. „Integracja danych z telefonów komórkowych z danymi satelitarnymi i z mediów społecznościowych okazała się kluczem do uzyskania kompleksowego obrazu złożonych wskaźników, takich jak mobilność transgraniczna i segregacja mieszkaniowa”, mówi Bircan. W ramach projektu HumMingBird przeprowadzono także kompleksowe badanie opinii publicznej, we współpracy z finansowanym ze środków UE projektem OPPORTUNITIES. W badaniu analizowano dynamiczną interakcję między reprezentacją grup migrantów w mediach a reakcjami rządu i społeczeństwa na imigrację.
Rzeczowe, oparte na danych dyskusje o migracji
Przełomowe badania przeprowadzone w ramach projektu HumMingBird zmieniają dotychczasowe postrzeganie zjawiska migracji. „W tradycyjnych badaniach nie udało się uchwycić różnorodności i dynamiki doświadczeń migracyjnych, a to ostatecznie podważa sprawczość migrantów”, wyjaśnia Bircan. Badaczka podkreśla, że wbrew powszechnemu przekonaniu większość migrantów nie ma z góry określonych wyobrażeń o kraju, do którego się przenoszą. Z zebranych danych wynika, że na wyobrażenia miejsca docelowego mają wpływ ich doświadczenia podczas podróży. „Dysponując tymi dowodami, możemy zacząć wychodzić poza retorykę »krajów wysyłających« i uznać znaczącą rolę, jaką odgrywa szlak migracyjny oraz odpowiednio dostosować do tego obowiązujące przepisy”, dodaje badaczka. Wyniki projektu cieszą się dużym zainteresowaniem decydentów politycznych, w tym tych na szczeblu UE. Co więcej, planowana jest publikacja ustaleń, spostrzeżeń i zaleceń zebranych podczas projektu w postaci książki. W książce zatytułowanej „Data Science for Migration and Mobility” przedstawiono wnikliwe podejście do wykorzystania zastosowanych narzędzi w kontekście migracji i mobilności. „Jesteśmy przekonani, że ta książka będzie sprzyjać interdyscyplinarnej współpracy i ułatwi podejmowanie rzeczowych, opartych na danych dyskusji na temat migracji z udziałem naukowców, praktyków i decydentów”, podsumowuje Bircan. Zespół projektu koncentruje się obecnie na analizie przyszłych trendów migracyjnych oraz ich wpływu na politykę krajową i unijną.
Słowa kluczowe
HumMingBird, dane, nauka o danych, migracja, media społecznościowe, teledetekcja, migranci, OPPORTUNITIES, imigracja, mobilność
