El seguimiento de los migrantes es una tarea desafiante que los responsables políticos, los investigadores y las organizaciones humanitarias han luchado durante mucho tiempo para lograr. Los datos que usan a menudo están desactualizados, incompletos e inconsistentes, y esto obstaculiza los esfuerzos para comprender el movimiento y responder de manera efectiva a las crisis globales y los cambios económicos.
Ahora que parece cambiar gracias al trabajo de Guanghua Chi en el propietario de Facebook, Meta en Menlo Park, y colegas, que han utilizado datos anonimizados de tres mil millones de usuarios de Facebook para estimar los flujos de migración mensuales en 181 países.
“Nuestras estimaciones coinciden estrechamente con las medidas de migración de alta calidad donde están disponibles, pero se pueden producir casi en todo el mundo y con menos retraso que los métodos alternativos”, dicen.
Movimiento global
El problema que aborda el equipo es fácil de establecer pero es difícil de resolver: medir el movimiento a largo plazo de las personas con precisión, en tiempo casi real, a escala global. Los métodos tradicionales se basan en censos o registros administrativos, que a menudo se recopilan de manera irregular e inconsistente entre países. Algunas innovaciones recientes han aprovechado los datos de los teléfonos celulares o las publicaciones en las redes sociales, pero estos esfuerzos generalmente son geográficamente limitados. El enfoque basado en Facebook evita estas limitaciones, proporcionando un nuevo estándar para medir el movimiento humano.
Su método utiliza la definición recomendada de migración de las Naciones Unidas, contando solo a aquellos que se conforman con al menos un año en un nuevo país. El equipo construyó sus estimaciones al predecir primero el país de origen de cada usuario en función de señales como ubicación autoinformada y direcciones IP. Luego detectaron cambios a largo plazo en la residencia, aplicando un algoritmo basado en segmentos diseñado para minimizar el ruido y maximizar la alineación con las definiciones de migración estándar. Después de identificar los eventos migratorios, los agregó mensualmente y ponderó los datos para reflejar los flujos a nivel de población.
Por supuesto, los usuarios de Facebook no son perfectamente representativos de la población global. Las personas más ricas, por ejemplo, a menudo tienen más probabilidades de usar Facebook y es más probable que migren, particularmente en las naciones en desarrollo.
Para abordar esto, los investigadores desarrollaron un sistema de ponderación que corrige estos desequilibrios. Su modelo de selección representa las tasas de uso de Facebook a nivel de país y los niveles de ingresos ajustando los recuentos sin procesar para reflejar mejor los flujos de migración a nivel de población. Finalmente, agregan una pequeña cantidad de ruido estadístico para proteger la privacidad individual del usuario al tiempo que preservan las tendencias generales.
Este ajuste garantiza que las cifras de migración resultantes reflejen los flujos del mundo real en lugar de las peculiaridades del uso de las redes sociales. “Nuestras estimaciones mejoran sustancialmente en las cifras existentes, lo que nos permite estimar los flujos de migración mensuales entre 181 países recurriendo a datos de más de 3 mil millones de personas”, dicen los investigadores.
Para validar su enfoque, Chi y CO compararon sus estimaciones con estadísticas oficiales de alta calidad de varios países y regiones. Al evaluar las estadísticas de inmigración de Nueva Zelanda, por ejemplo, su modelo logró una combinación casi perfecta con una correlación de 0.98.
Sus datos revelan tendencias fascinantes. En 2022, estiman que 39.1 millones de personas emigraron internacionalmente entre los 181 países incluidos en su estudio, aproximadamente el 0,63% de la población se muestreó. Estados Unidos lideró el mundo en ganancias netas de migración, con 3.92 millones (841,200 emigrantes versus 4,109,400 inmigrantes. Mientras que Ucrania sufrió la mayor pérdida neta de 2.34 millones (66,600 inmigrantes v 2,402,100 emigrantes).
La migración global se desplomó en un 64% durante la pandemia Covid-19, lo que refleja restricciones de viaje generalizadas, antes de recuperarse en 2022 a tasas 24% más altas que los niveles pre-pandemia.
Captura de crisis
Los datos también capturan vívidamente las consecuencias humanas de las crisis geopolíticas. Tras la invasión de Rusia en febrero de 2022, la emigración de Ucrania aumentó diez veces en comparación con los niveles previos a la guerra, con un estimado de 2.3 millones de personas que se establecen en otro lugar durante al menos un año en diciembre de 2022. Los destinos principales identificados: Polonia, Alemania, República Czeca, Estados Unidos y Reino Unido, Align, alineados de cerca con las cifras de las ciclistas, aunque las notas de la definición de la migración de los registros de los refugios de la cuenta de los Estados Unidos. o estado de protección temporal.
Se observaron picos similares después de la aprobación de Hong Kong de una ley de seguridad contenciosa en 2020 (la migración al Reino Unido aumentó quince veces poco después) y el golpe de estado 2021 en Myanmar. “Observamos que las crisis pueden conducir a cambios dramáticos en la migración”, dicen los investigadores, destacando la utilidad de su conjunto de datos para rastrear las respuestas en tiempo real a los eventos globales.
Curiosamente, el equipo descubrió que los patrones de migración reflejan las disparidades económicas y las redes sociales. Los países más ricos atraen una proporción desproporcionada de los migrantes, mientras que la migración entre los países vecinos es mucho más común que entre los distantes. “La distancia es un fuerte predictor de la tasa de migración entre países”, señalan, enfatizando que la proximidad, la oportunidad económica y las comunidades de la diáspora existentes dan forma a los flujos globales.
La migración también tiende a seguir un patrón a nivel con los migrantes de los países pobres que se mudan a países de ingresos medios y migrantes de allí que se mudan a países ricos.
Ese es un trabajo importante con numerosas aplicaciones. Los datos de migración de alta resolución en tiempo real podrían transformar campos que van desde la economía y la sociología hasta la respuesta a desastres y la planificación urbana. Los gobiernos también deberían poder adaptar mejor las políticas de inmigración, las organizaciones humanitarias podrían responder más rápido a las crisis, y los investigadores podrían construir modelos más precisos de movilidad humana.
Con ese fin, el equipo está lanzando su conjunto de datos públicamente a través del intercambio de datos humanitarios, asegurando un amplio acceso para el trabajo futuro. Este es un ejemplo importante del tipo de transparencia que otras empresas tecnológicas globales deberían apuntar a repetir. Claramente, hay una fruta colgante muy baja en las enormes empresas de tecnología de bases de datos globales que están compilando. La forma en que lo liberan, si es que lo hace, debería ser parte de un importante debate público.
Ref: Medición de los flujos de migración global utilizando datos en línea: arxiv.org/abs/2504.11691
The New York Times también ha publicado un Herramienta interactiva para visualizar estos datos.