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Medición de los patrones de movilidad humana internacional mediante datos de la red de Facebook

Resumen

En este estudio se investigan las posibilidades que ofrecen los datos de acceso público de la plataforma de publicidad de Facebook para colmar las lagunas existentes en las estadísticas sobre la migración. Con ese fin, se utilizan los datos recabados por la red de Facebook (Facebook, Messenger, Instagram y Audience Network) —por ejemplo, la información proporcionada voluntariamente por los usuarios, como su "estancia en un país X" antes de residir en su ubicación actual— para medir el contingente de migrantes internacionales. No obstante, y habida cuenta de las deficiencias que presentan esos indicadores indirectos y de problemas como el sesgo de selección y la representatividad, el equipo encargado del estudio se ha esforzado por entender y corregir sus estimaciones comparándolas con estadísticas oficiales sobre migración utilizadas como referencia. 

Resultados

En el estudio se llega a la conclusión de que las estimaciones sobre la migración calculadas mediante datos recopilados por la red de Facebook son un complemento útil de las fuentes de datos tradicionales que se utilizan en las estadísticas sobre la migración, especialmente para llevar a cabo análisis oportunos de las tendencias y para fines de alerta temprana. Por ejemplo, al comparar las estimaciones sobre la migración derivadas de la red de Facebook correspondientes a dos periodos de 2018, el estudio revela una tendencia al alza en el número de migrantes venezolanos en Colombia y España, tendencia que también se ve reflejada en las estadísticas oficiales de ambos países. Pese a ello, en el estudio se concluye que las estimaciones sobre la migración extraídas de la red de Facebook no pueden sustituir las estadísticas oficiales sobre la migración por diversos motivos, incluidos los problemas de fiabilidad y representatividad. Además, sigue sin conocerse la metodología exacta que ha utilizado la red de Facebook para clasificar a sus usuarios, y es posible que esta cambie con el tiempo, lo que generará problemas relacionados con la continuidad y la comparabilidad de los datos. En resumen, este estudio demuestra que las fuentes de datos no tradicionales pueden complementar las fuentes tradicionales que se utilizan para las estadísticas oficiales sobre la migración y que se podría hacer un uso similar de los datos de otras redes sociales (LinkedIn, Twitter, Xing).  

 

(Foto: © EU Commission)

Last modified
21 de octubre de 2022