Геодемография — это изучение людей на основе места их проживания [ требуется ссылка ] ; она связывает науки демографии , изучение динамики численности населения, и географии , изучение локальных и пространственных изменений как физических, так и человеческих явлений на Земле, [1] вместе с социологией . Она включает применение геодемографических классификаций для бизнеса, социальных исследований и государственной политики, но имеет параллельную историю в академических исследованиях, стремящихся понять процессы, посредством которых развиваются поселения (в частности, города) и формируются кварталы. Геодемографические системы оценивают наиболее вероятные характеристики людей на основе объединенного профиля всех людей, живущих в небольшой области вблизи определенного адреса. [2]
Истоки геодемографии часто связывают с Чарльзом Бутом и его исследованиями лишений и бедности в Лондоне начала двадцатого века , а также Чикагской школой социологии . Бут разработал идею «классификации кварталов», примером которой является его многомерная классификация данных переписи населения Великобритании 1891 года для создания обобщенного социального индекса лондонских (тогдашних) регистрационных округов. Исследования Чикагской школы — хотя в целом и качественные по своей природе — укрепили идею о том, что такие классификации могут быть значимыми, развивая идею «естественных зон» внутри городов: задуманных как географические единицы с населением, имеющим в целом однородные социально-экономические и культурные характеристики.
Идея о том, что результаты переписи могут служить для идентификации и характеристики географии городов, набирала обороты с ростом доступности данных национальной переписи и вычислительной способности для поиска закономерностей в таких данных. Особое значение для формирующейся геодемографической отрасли имела разработка методов кластеризации для группировки статистически схожих районов в классы по принципу «подобное с подобным». Совсем недавно данные стали доступны с более мелкими географическими разрешениями (например, почтовые единицы), часто исходящими из частных коммерческих (т. е. неправительственных) источников.
Коммерческая геодемография появилась в конце 1970-х годов с запуском PRIZM компанией Claritas в США и Acorn компанией CACI в Великобритании. Геодемография использовалась для таргетинга потребительских услуг на «идеальное» население на основе его образа жизни и местоположения. Эти параметры были взяты из географических баз данных, а также из избирательных списков и кредитных агентств. Объединение их создает картину характеристик населения в разных местах. Геодемографические данные, которые это предоставляет, затем могут использоваться маркетологами для таргетинга информации на тех, на кого они хотят повлиять. Это может быть в форме продаж, услуг или даже политической информации. По сути, геодемография — это просто структурированный метод осмысления сложных социально-экономических наборов данных.
В 2005 году Управление национальной статистики (ONS) в сотрудничестве с Дэном Викерсом и Филом Ризом из Университета Лидса выпустило бесплатную классификацию малых социальных зон Великобритании [3], основанную на данных переписи населения малых зон Великобритании 2001 года. Аналогичные классификации были разработаны для более ранних переписей, в частности Стэном Опеншоу и его коллегами из Университетов Ньюкасла и Лидса, но доступ к ним, как правило, был ограничен академическими сообществами.
Классификация выходных площадей (OAC) 2005 года и выпуск Acorn в Великобритании в 2013 году являются шагом к «открытой геодемографии» и отражают обеспокоенность тем, что применение коммерческой геодемографии в политических и социальных исследованиях в противном случае может оказаться «черным ящиком». Не всегда ясно, какие именно переменные использовались для классификации небольших территорий и определения их типа соседства, как эти переменные были взвешены или насколько похожи (или иными) на самом деле являются каждый из районов в пределах типа класса. Открытая геодемография предоставляет такую информацию (потому что она не ограничена коммерческими интересами) и является важным достижением для прикладных социальных исследований, которые также стремятся понять и объяснить первопричины или процессы, которые генерируют совокупные пространственные модели социального поведения и отношений. Классификация выходных площадей теперь поддерживается группой пользователей здесь. CACI также опубликовали подробную документацию о том, как их классификация использует открытые данные здесь.
Геодемографические профили расширили свое применение в Великобритании. Многие британские компании по страхованию жизни и пенсионные фонды используют их для оценки продолжительности жизни с целью ценообразования и резервирования. [4]
В Австралии , общие геодемографические системы обобщают широкий спектр данных профилирования, в основном полученных из австралийской переписи населения , чтобы создать эскиз типа людей, живущих в определенной небольшой области. Эти небольшие области являются либо CCD (Census Collection District) [5] , либо областью sub-CD, например Meshblock.
При построении геодемографической системы в основном учитываются следующие типы характеристик:
В 1987 году геодемографические системы были впервые представлены как инструменты социального анализа с введением CCN (позже Experian ) системы MOSAIC. В 1990 году RDA Research создала свою первую систему, geoSmart. [6]
Геодемография привлекла критическое внимание. Некоторые сосредотачиваются на возможных дискриминационных и интрузивных эффектах геодемографических практик. Другие задаются вопросом, действительно ли члены геодемографических групп достаточно похожи, чтобы их можно было анализировать вместе. Обычно неизвестное различие внутри геодемографических групп затрудняет оценку значимости тенденций, обнаруженных в данных. Это может не иметь значения для коммерческих и сервисных приложений планирования, но вызывает некоторую озабоченность для государственного сектора и социальных исследований. Другие задаются вопросом, является ли география лучшим способом группировать людей вместе, например, если рядом со студенческим общежитием находится дом престарелых, то география сама по себе не даст правильных ответов. Путь вперед — интегрировать геодемографию с большим количеством статистических структур анализа, например, с использованием многоуровневых методов.