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La taille importe: Les gens originaires de petites villes sont plus enclins à migrer que ceux issus de grandes villes

Les chercheurs ont montré que la taille de la ville est un facteur important pour prédire les schémas migratoires.
La taille importe: Les gens originaires de petites villes sont plus enclins à migrer que ceux issus de grandes villes
La migration reste un sujet fréquemment débattu alors que, selon un rapport de l’ONU, 68 % de la population mondiale devrait vivre en zone urbaine d’ici 2050. Bien qu’une migration correctement gérée puisse être avantageuse pour l’économie et la société, elle pourrait également constituer un défi pour les décideurs politiques dans des domaines tels que le logement, l’éducation, les services de santé, les infrastructures et la cohésion sociale. Il est dès lors crucial de prédire le flux des migrants. Une étude soutenue par les projets SoBigData et CIMPLEX, eux-mêmes financés par l’UE, a démontré que les gens originaires de villes relativement petites sont plus enclins à migrer que ceux issus de plus grandes villes.

Leurs conclusions ont été récemment publiées dans la revue «PLOS ONE». Les chercheurs ont déclaré: «Nous avons observé que les individus originaires de petites villes avaient tendance à migrer plus régulièrement en emménageant dans des villes de taille similaire, tandis que ceux originaires de grandes villes ne déménageaient pas aussi souvent mais, lorsqu’ils le faisaient, avaient tendance à emménager dans d’autres grandes villes.»

Un lien entre migration interne et taille de la ville

Un communiqué de presse de l’University College London (UCL) résumant les grands points de l’étude indique que «la taille de la ville d’origine et de celle de destination jouent un rôle crucial dans le comportement des gens qui déménagent d’un endroit à l’autre.» Cité dans ce même communiqué, le chercheur principal Rafael Prieto Curiel, doctorant à l’UCL, a dit: «Ces résultats pourraient avoir une influence sur les futures politiques d’intégration, les gouvernements étant capables de prédire plus précisément où leurs citoyens ont le plus de chance d’emménager dans leur propre pays et d’où ils partent.» Il a souligné le fait que les migrants contribuaient à la prospérité de leur ville de destination par le biais de leurs compétences et de leurs activités, «mais que la migration nécessitait le soutien de politiques d’intégration et de systèmes de protection sociale afin de permettre aux nouveaux arrivants de s’installer dans un nouvel environnement et de contribuer ainsi pleinement au développement local.»

Dans ce communiqué de presse, le co-auteur Prof. Steven Richard Bishop, du Département de Mathématiques de l’UCL, a expliqué que: «Le nouveau modèle d’extrapolation n’a encore jamais été utilisé pour identifier les schémas de migration. Celui-ci applique une formule mathématique à des schémas migratoires en comparaison avec la taille de la ville.» Le professeur Bishop a également fait remarquer que ce modèle pouvait être utilisé pour «prédire de façon plus précise les mouvements de population car il corrigeait les erreurs qui se produisaient avec d’autres méthodes. C’est un projet important, fondé sur des données, qui révèle comment les communautés et les régions vont s’étendre et se développer à l’avenir.»

L’étude s’est concentrée sur les schémas de migration internes aux États-Unis. Elle a défini les villes comme comptant une population de plus de 50 000 habitants. Toute agglomération avec un nombre inférieur d'habitants a été classée comme zone rurale.

Le projet en cours SoBigData (SoBigData Research Infrastructure) vise à créer des infrastructures de recherche «pour les découvertes scientifiques sensibles à l’aspect éthique et pour des applications avancées en matière d’exploration des données sociales concernant divers aspects de la vie sociale, comme celles enregistrées dans le cadre des «mégadonnées», selon le site web du projet. Celui-ci met à disposition des outils d’analyse de données sociales à grande échelle et d’expériences de simulation.

La vision de SoBigData, consistant à examiner les différents aspects de la complexité sociétale à partir de perspectives basées sur des données et sur un modèle, est également partagée par CIMPLEX (Bringing CItizens, Models and Data together in Participactory, Interactive SociaL EXploratories). Un des objectifs de CIMPLEX, projet qui a pris fin en 2017, était d’engendrer des progrès théoriques, méthodologiques et technologiques fondamentaux. Le projet a également cherché à combiner ces derniers sur des plateformes TIC ouvertement accessibles, selon le site web du projet.

Pour plus d’informations, veuillez consulter:
site web du projet SoBigData
site web du projet CIMPLEX

Source: D’après des informations communiquées par le projet et des communiqués de presse

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