Sử dụng AI và Deep Learning để vẽ bản đồ dòng người di cư toàn cầu

Sử dụng AI và Deep Learning để vẽ bản đồ dòng người di cư toàn cầu

Một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Nature đã tiết lộ bức tranh chi tiết nhất về dòng người di cư toàn cầu trong 33 năm qua, nhờ vào sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình học sâu (deep learning).

Theo dữ liệu được công bố vào ngày 10 tháng 6, di cư toàn cầu đã tăng từ 13 triệu người mỗi năm vào năm 2000 lên khoảng 35 triệu người vào năm 2023. Để đạt được kết quả này, các nhà nghiên cứu đã phân tích số lượng người di chuyển đến và đi từ 230 quốc gia và vùng lãnh thổ mỗi năm trong giai đoạn từ 1990 đến 2023.

Bản đồ trực quan hóa dòng di cư toàn cầu

Kết hợp toán học và Deep Learning

Điểm đột phá của nghiên cứu này nằm ở phương pháp tiếp cận lai, kết hợp giữa các mô hình toán học cổ điển và mạng học sâu. Các nhà khoa học đã huấn luyện một mô hình AI trên nhiều nguồn dữ liệu di cư khác nhau, bao gồm dữ liệu từ Liên Hợp Quốc, thống kê quốc gia và thậm chí là nền tảng mạng xã hội Facebook.

Mô hình này đã tích hợp hàng chục yếu tố địa lý, kinh tế, văn hóa và chính trị ảnh hưởng đến quyết định di cư của con người. Thomas Gaskin, đồng tác giả nghiên cứu và là nhà toán học tại Trường Kinh tế và Khoa học Chính trị London, giải thích rằng các yếu tố này bao gồm tình hình kinh tế, thương mại giữa các quốc gia, sự tương đồng về tôn giáo, chiến tranh xung đột, mối liên hệ thuộc địa và cả số lượng người nói các ngôn ngữ khác nhau ở mỗi quốc gia.

Đồ thị minh họa dữ liệu di cư

Lấp đầy khoảng trống dữ liệu

Đối với các nhà nhân khẩu học, dữ liệu di cư truyền thống thường được coi là "ít đáng tin cậy nhất". Nhiều quốc gia không thu thập thông tin nhất quán về người nhập cư hoặc xuất cư, và các bộ dữ liệu từ Liên Hợp Quốc hay Ngân hàng Thế giới thường chỉ được công bố với chu kỳ 5 năm hoặc 10 năm.

"Rất nhiều người có thể di cư trong vài năm rồi quay về hoặc chuyển đi nơi khác, và điều đó hoàn toàn không được ghi nhận," ông Guy Abel, đồng tác giả nghiên cứu từ Đại học Hồng Kông, nhận định.

Phương pháp mới này cho phép ước tính số lượng người di chuyển đến hoặc rời đi mỗi quốc gia mỗi năm với độ phân giải hàng năm. Điều này mang lại nhiều thông tin chi tiết mà các chu kỳ 5 hoặc 10 năm trước đây đã che mờ.

Wolfgang Lutz, một nhà nhân khẩu học tại Trung tâm Wittgenstein cho Nhân khẩu học và Vốn con người Toàn cầu ở Vienna, người không tham gia nghiên cứu, đánh giá cao tác phẩm này:

"Đây là một bức tranh hoàn chỉnh hơn nhiều về các dòng chảy di cư toàn cầu so với bất kỳ thời điểm nào trước đây. Dữ liệu này sẽ là nguồn tài nguyên hữu ích cho các mục đích quy hoạch có liên quan đến di cư, như giáo dục, phúc lợi xã hội và thị trường lao động."

Nghiên cứu không chỉ làm rõ các xu hướng di cư mà còn chỉ ra các tác động lớn từ biến đổi kinh tế, khí hậu, xung đột và cải cách chính sách. Ví dụ, sự kiện di cư lớn nhất trong dữ liệu diễn ra vào năm 1994, khi gần 950.000 người di chuyển từ Rwanda sang Cộng hòa Dân chủ Congo sau nội chiến.