利用移动电话网络数据估计个人就业状况
社会与信息网络
2016-12-13 v1 计算机与社会
摘要
本研究首次证实，个人就业状况可以通过标准的移动电话网络日志进行预测，并利用家庭调查数据进行了外部验证。个人福利和家庭对冲击的脆弱性与家庭主要收入者的就业状况和职业密切相关。在社会层面，失业是衡量经济运行的重要指标。通过推导一组反映用户财务、社交和移动模式的广泛的新型移动电话网络指标，我们展示了如何利用机器学习模型预测一个南亚发展中国家的 18 类职业。该模型预测个人失业状况的准确率达到 70.4%。我们进一步展示了如何从个人层面汇总失业状况，并以基站分辨率在地理上进行映射，这为在两次人口普查之间绘制劳动力市场经济指标以及经济生产力和脆弱性的分布图提供了一种有前景的方法，尤其是在异质性强的城市地区。该方法还为支持收集弱势群体的数据提供了一种有前景的途径，这些群体在官方调查中往往代表性不足。
引用
@article{arxiv.1612.03870,
title = {Estimating individual employment status using mobile phone network data},
author = {Pål Sundsøy and Johannes Bjelland and Bjørn-Atle Reme and Eaman Jahani and Erik Wetter and Linus Bengtsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:1612.03870},
year = {2016}
}