脸书iGoogle是为克罗地亚公民开发数字监控方法的经验基础

IF 0.3 Q4 ECONOMICS
Tado Jurić
{"title":"脸书iGoogle是为克罗地亚公民开发数字监控方法的经验基础","authors":"Tado Jurić","doi":"10.32910/ep.73.2.2","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Rad istražuje vanjske migracije hrvatskih građana koristeći inovativni pristup digitalne demografije, odnosno analizu uporabnih vrijednosti podataka koji se mogu dobiti analitičkim aplikacijama Google Trends (GT) i Facebook (FB) API u svrhu migracijskih istraživanja. Cilj rad je promoviranje posrednih izvora podataka kao korisne nadopune „klasičnim“ izvorima podataka u demografskim istraživanjima općenito i u migracijskim istraživanjima specifično, a u svjetlu činjenice da službena hrvatska demografska statistika u mnogobrojnim slučajevima ne omogućava stvarne procjene, što se pogotovo odnosi na recentno iseljavanje. Metoda je od koristi i za ekonomska istraživanja jer su demografski i gospodarski razvoj u kauzalnoj povezanosti i prožetosti. U radu se na primjeru vanjskih migracija hrvatskih građana u Njemačku, Austriju, Švedsku i Irsku prikazuje uporabna vrijednost ovih podataka uz otvaranje rasprave o prednostima i nedostacima istraživačkog pristupa koji se zasniva na ovakvom tipu podataka. Time nastojimo postaviti empirijsku osnovu za razvoj modela digitalnog praćenja migracija hrvatskih građana, koji bi istom osnovom mogao biti upotrijebljen i za šira istraživanja migracija na području Jugoistočne Europe. Rad daje i nove znanstvene spoznaje u području digitalne demografije jer pokazuje novi pristup obrade ovakvog tipa podataka kao i uvide vezane za stavove, namjere i motive migracije hrvatskih građana kao i njihove integracije u pridošlo društvo. Ovo je prva studija ovakvog tipa u Jugoistočnoj Europi, ali i prva koja kombinira izvore dvaju baza podataka Facebooka i Google Trendsa kako bi nadopunila nedostatke koje svaka od ovih baza ima. Unatoč brojnim prednostima ovakvog pristupa razmatramo i specifičnosti i ograničenja sustava ovakvih podataka i upozoravamo u kojim slučajevima može doći do ugroze valjanosti interpretacija i zaključaka. Rezultati istraživanja pokazali su da postoji pozitivna korelacija između rasta pretraživanja određenih pojmova na hrvatskom jeziku u Njemačkoj („misa na hrvatskom“, „katolička misija“ i „hrvatska nastava“) i rasta registriranih useljenih hrvatskih građana u Njemačku. Studija prikazuje i novi način na koji se podaci dobiveni putem GT-a mogu standardizirati u svrhu komparacije sa službenim bazama podataka. Glavna prednost ovog pristupa je pravovremeno identificiranje vanjskih migracija, čime se uvidi u migracijske trendove dobivaju godinu dana prije službenih podataka te se mogu koristiti za modeliranje projekcija i predviđanje daljnjih trendova.","PeriodicalId":53985,"journal":{"name":"Ekonomski Pregled","volume":"1 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2022-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"3","resultStr":"{\"title\":\"Facebook i\\nGoogle kao empirijska osnova za razvoj metode digitalnog praćenja vanjskih\\nmigracija hrvatskih građana\",\"authors\":\"Tado Jurić\",\"doi\":\"10.32910/ep.73.2.2\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Rad istražuje vanjske migracije hrvatskih građana koristeći inovativni pristup digitalne demografije, odnosno analizu uporabnih vrijednosti podataka koji se mogu dobiti analitičkim aplikacijama Google Trends (GT) i Facebook (FB) API u svrhu migracijskih istraživanja. Cilj rad je promoviranje posrednih izvora podataka kao korisne nadopune „klasičnim“ izvorima podataka u demografskim istraživanjima općenito i u migracijskim istraživanjima specifično, a u svjetlu činjenice da službena hrvatska demografska statistika u mnogobrojnim slučajevima ne omogućava stvarne procjene, što se pogotovo odnosi na recentno iseljavanje. Metoda je od koristi i za ekonomska istraživanja jer su demografski i gospodarski razvoj u kauzalnoj povezanosti i prožetosti. U radu se na primjeru vanjskih migracija hrvatskih građana u Njemačku, Austriju, Švedsku i Irsku prikazuje uporabna vrijednost ovih podataka uz otvaranje rasprave o prednostima i nedostacima istraživačkog pristupa koji se zasniva na ovakvom tipu podataka. Time nastojimo postaviti empirijsku osnovu za razvoj modela digitalnog praćenja migracija hrvatskih građana, koji bi istom osnovom mogao biti upotrijebljen i za šira istraživanja migracija na području Jugoistočne Europe. Rad daje i nove znanstvene spoznaje u području digitalne demografije jer pokazuje novi pristup obrade ovakvog tipa podataka kao i uvide vezane za stavove, namjere i motive migracije hrvatskih građana kao i njihove integracije u pridošlo društvo. Ovo je prva studija ovakvog tipa u Jugoistočnoj Europi, ali i prva koja kombinira izvore dvaju baza podataka Facebooka i Google Trendsa kako bi nadopunila nedostatke koje svaka od ovih baza ima. Unatoč brojnim prednostima ovakvog pristupa razmatramo i specifičnosti i ograničenja sustava ovakvih podataka i upozoravamo u kojim slučajevima može doći do ugroze valjanosti interpretacija i zaključaka. Rezultati istraživanja pokazali su da postoji pozitivna korelacija između rasta pretraživanja određenih pojmova na hrvatskom jeziku u Njemačkoj („misa na hrvatskom“, „katolička misija“ i „hrvatska nastava“) i rasta registriranih useljenih hrvatskih građana u Njemačku. Studija prikazuje i novi način na koji se podaci dobiveni putem GT-a mogu standardizirati u svrhu komparacije sa službenim bazama podataka. Glavna prednost ovog pristupa je pravovremeno identificiranje vanjskih migracija, čime se uvidi u migracijske trendove dobivaju godinu dana prije službenih podataka te se mogu koristiti za modeliranje projekcija i predviđanje daljnjih trendova.\",\"PeriodicalId\":53985,\"journal\":{\"name\":\"Ekonomski Pregled\",\"volume\":\"1 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.3000,\"publicationDate\":\"2022-01-01\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"3\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Ekonomski Pregled\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.32910/ep.73.2.2\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"Q4\",\"JCRName\":\"ECONOMICS\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ekonomski Pregled","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32910/ep.73.2.2","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"ECONOMICS","Score":null,"Total":0}
引用次数: 3

摘要

这项工作利用创新的数字人口学方法探讨了克罗地亚公民的外国移民,包括分析谷歌趋势(GT)和脸书(FB)API可以获得的用于移民研究的有用数据值。目的是推广中间数据源作为有用的补充“一般人口研究,特别是移民研究的数据来源,鉴于克罗地亚官方人口统计数据在许多情况下不允许进行真正的评估,特别是关于最近的移民。该方法对经济研究很有用,因为人口和经济发展是因果关系。以及未来。例如,克罗地亚公民向德国、奥地利、瑞典和爱尔兰的外部移民表明,打开这些数据来讨论基于这类数据的研究访问的好处和缺点是有用的。我们正在努力为开发克罗地亚公民移民数字监测模型建立经验基础,该模型也可以以同样的方式用于更广泛的东南欧移民研究。这项工作还提供了数字人口学领域的新科学知识,因为它显示了处理这类数据的新途径,以及与克罗地亚公民移民及其融入社会的观点、意图和动机有关的观点。这是东南欧第一次对这样的人进行研究,也是第一次将两个Facebook iGoogle趋势数据库的来源结合起来,以弥补每个数据库的不足。Unatočbrojnim prednostima ovakvog pristupa razmatramo i specificčnosti i ograničenja sustava ovakvih podataaka i upozoravamo u kojim slučajevima može doći do ugroze valjanosti interpretacicija i zaključaka。研究结果表明,在德国,越来越多的人在克罗地亚语中寻找某些点(“克罗地亚使团”、“天主教使团”和“克罗地亚教育”)之间存在正相关克罗地亚注册公民在德国的增长。这项研究还表明,GT获得的数据可以标准化,与官方数据库进行比较。这种方法的主要优点是临时识别外部移民,这是在官方数据发布前一年在移民趋势中观察到的,可用于对未来趋势的预测建模。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Facebook i Google kao empirijska osnova za razvoj metode digitalnog praćenja vanjskih migracija hrvatskih građana
Rad istražuje vanjske migracije hrvatskih građana koristeći inovativni pristup digitalne demografije, odnosno analizu uporabnih vrijednosti podataka koji se mogu dobiti analitičkim aplikacijama Google Trends (GT) i Facebook (FB) API u svrhu migracijskih istraživanja. Cilj rad je promoviranje posrednih izvora podataka kao korisne nadopune „klasičnim“ izvorima podataka u demografskim istraživanjima općenito i u migracijskim istraživanjima specifično, a u svjetlu činjenice da službena hrvatska demografska statistika u mnogobrojnim slučajevima ne omogućava stvarne procjene, što se pogotovo odnosi na recentno iseljavanje. Metoda je od koristi i za ekonomska istraživanja jer su demografski i gospodarski razvoj u kauzalnoj povezanosti i prožetosti. U radu se na primjeru vanjskih migracija hrvatskih građana u Njemačku, Austriju, Švedsku i Irsku prikazuje uporabna vrijednost ovih podataka uz otvaranje rasprave o prednostima i nedostacima istraživačkog pristupa koji se zasniva na ovakvom tipu podataka. Time nastojimo postaviti empirijsku osnovu za razvoj modela digitalnog praćenja migracija hrvatskih građana, koji bi istom osnovom mogao biti upotrijebljen i za šira istraživanja migracija na području Jugoistočne Europe. Rad daje i nove znanstvene spoznaje u području digitalne demografije jer pokazuje novi pristup obrade ovakvog tipa podataka kao i uvide vezane za stavove, namjere i motive migracije hrvatskih građana kao i njihove integracije u pridošlo društvo. Ovo je prva studija ovakvog tipa u Jugoistočnoj Europi, ali i prva koja kombinira izvore dvaju baza podataka Facebooka i Google Trendsa kako bi nadopunila nedostatke koje svaka od ovih baza ima. Unatoč brojnim prednostima ovakvog pristupa razmatramo i specifičnosti i ograničenja sustava ovakvih podataka i upozoravamo u kojim slučajevima može doći do ugroze valjanosti interpretacija i zaključaka. Rezultati istraživanja pokazali su da postoji pozitivna korelacija između rasta pretraživanja određenih pojmova na hrvatskom jeziku u Njemačkoj („misa na hrvatskom“, „katolička misija“ i „hrvatska nastava“) i rasta registriranih useljenih hrvatskih građana u Njemačku. Studija prikazuje i novi način na koji se podaci dobiveni putem GT-a mogu standardizirati u svrhu komparacije sa službenim bazama podataka. Glavna prednost ovog pristupa je pravovremeno identificiranje vanjskih migracija, čime se uvidi u migracijske trendove dobivaju godinu dana prije službenih podataka te se mogu koristiti za modeliranje projekcija i predviđanje daljnjih trendova.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
Ekonomski Pregled
Ekonomski Pregled ECONOMICS-
CiteScore
0.70
自引率
0.00%
发文量
18
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信