Возможности социальных сетей в исследовании особенностей трудовой маятниковой миграции городов-миллионников России

Abstract

Commuting as a feature of agglomeration processes, and its examination in the context of spatial development becomes relevant. Simultaneously, considering the limited availability of official municipal statistics, new data sources for such a research are necessary. The study aims to explore the possibility of using open data from VKontakte social network to identify and analyse commuting in 14 Russian million-plus cities (agglomeration centres) and 97 settlements (satellites). It is hypothesised that the outflow of labour from a million-plus city is comparable to the influx of labour from satellite cities to replace this outflow. The methods of social media analytics, correlation and comparative analysis, cartographic techniques were applied. The Federal State Statistics Service data and anonymous VKontakte user data obtained in the spring of 2023 were analysed using the author’s computer programme. The analysis showed that the higher the share of citizens of million-plus cities working outside their city, the lower the average share of residents of satellite cities working in agglomeration centres. A negative correlation between the distance from a city of residence to an agglomeration centre and the share of the commuting population was revealed. This finding confirms the presence of a gravity criterion used to determine the boundaries of urban agglomerations according to gravity models. Additionally, a positive correlation between the labour market tension and the share of residents of satellite cities working in agglomeration centres was noted. It was concluded that social media data provides new opportunities for identifying and assessing commuting flows. The research results can be used to further study commuting features, intensity and directions in order to take them into account when creating spatial development strategies.

Трудовая маятниковая миграция является одним из признаков агломерационных процессов, что повышает актуальность ее исследований в контексте пространственного развития. Вместе с тем, ограниченность официальных статистических данных в разрезе муниципальных образований требует поиска новых источников. Целью исследования стало изучение возможности использования открытых данных социальной сети «ВКонтакте» для выявления и анализа трудовой маятниковой миграции в 14 городах-миллионниках (центрах агломерации) и 97 населенных пунктах (спутниках). В рамках исследования проверялась гипотеза, предполагающая, что отток рабочей силы из города-миллионника обуславливает сравнимый по объему приток рабочей силы из городов-спутников для замещения этого оттока. Основным методом исследования является аналитика социальных сетей, также применены корреляционный и компаративный анализ, картографические методы. В качестве эмпирических данных выступили данные Росстата и обезличенные данные пользователей соцсети «ВКонтакте», полученные весной 2023 г. с применением авторской программы для ЭВМ. Анализ показал, что чем бо́льшая доля занятых из городов-миллионников работает за пределами своего города, тем ниже средняя доля занятых из городов-спутников, указавших местом работы центр агломерации. Выявлена отрицательная связь между расстоянием от города проживания до центра агломерации и долей населения, включенного в процесс трудовой маятниковой миграции, что подтверждает наличие / действие гравитационного критерия, который используется в определении границ городских агломераций согласно гравитационным моделям. В статье показано, что чем выше коэффициент напряженности на местном рынке труда, тем выше доля занятых из городов-спутников, указавших местом работы административный центр. Исследование позволило сделать вывод, что открытые данные социальных сетей дают новые возможности для выявления и оценки трудовой миграции населения. Результаты исследования могут найти применение в анализе особенностей, интенсивности и направлений маятниковой миграции для их учета в разработке стратегических документов в области пространственного развития территорий.