Ricerca scientifica in ambito sociale/Tendenze migratorie internazionali

Ricerca scientifica in ambito sociale

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Lo studio https://arxiv.org/abs/2204.14223 dal titolo "Dataset of Multi-aspect Integrated Migration Indicators" introduce e descrive il dataset di Indicatori di Migrazione Integrata Multiaspetto (MIMI), una nuova risorsa per studiare le tendenze migratorie internazionali. Il dataset combina dati ufficiali sui flussi e gli stock migratori con indicatori non tradizionali, come il Social Connectedness Index (SCI) di Facebook e vari dati geografici, interdisciplinari e demografici. L'obiettivo principale è fornire una base multidisciplinare per analizzare e prevedere la migrazione bilaterale integrando diverse fonti di conoscenza. Il dataset, accessibile pubblicamente si trova su Zenodo qui : https://zenodo.org/records/6493325

Il dataset MIMI consiste in un singolo file CSV che contiene 28.725 righe e 485 colonne, rappresentando oltre 28.000 "feature" diverse. L'indice del dataset è costituito da coppie di paesi identificate in modo univoco, formate dai codici ISO-3166 alpha-2 del paese di origine e di destinazione (ad esempio, AL-FI per la migrazione dall'Albania alla Finlandia).

Social Connectedness Index

La variabile del dataset Social Connectedness Index: sci2021 è la probabilità relativa che due individui nei due stati siano amici tra loro su Facebook nel 2021: se SocialConnectednessIndex(i,j) è due volte più grande, un utente di Facebook nel paese i ha circa il doppio delle probabilità di essere connesso con un dato utente di Facebook nel paese j. Calcolando le correlazioni di spearman delle variabili del dataset con sci2021 se ne ottengono di forti col numero totale di immigrati ed emigrati in alcuni anni per cui al crescere delle connessioni su Facebook, crescono i migranti:

table_cor<- cor(mimi_dataset_v2$sci_2021,mimi_dataset_v2[620:832],use = "pairwise.complete.obs", method = "spearman" )

head(sort(table_cor[1,], decreasing = TRUE))

UN_destination_total_em_cit_2020      UN_origin_total_em_cit_2020
                       0.7347356                        0.7018132
    UN_origin_total_imm_res_2012 UN_destination_total_em_cit_2012
                       0.6618196                        0.6597046
    UN_origin_total_imm_res_2020      UN_origin_total_em_cit_2012
                       0.6446970                        0.6243789

Correlazione tra il PIL pro capite annuo e il tasso di migrazione NETTO quinquennale di un paese

La correlazione tra il tasso di migrazione NETTO e il PIL di un paese conferma la relazione esistente , ben documentata in letteratura, tra queste due variabili. La correlazione è sempre positiva, il che significa che i paesi con un PIL elevato affrontano un trend di immigrazione NETTA e confermano quindi che un reddito pro capite elevato favorisce la mobilità , per cui calcolando la correlazione di Pearson tra il tasso di migrazione netto 2020_2025 e il PIL dal 2000 al 2019 si ottengono valori alti:

cor(mimi_dataset_v2$UN_origin_net_migr_rate_2020.2025,mimi_dataset_v2[837:856],use = "pairwise.complete.obs", method = "pearson" )

     origin_gdp_2000 origin_gdp_2001 origin_gdp_2002
[1,]       0.5159088       0.5215159        0.525931
     origin_gdp_2003 origin_gdp_2004 origin_gdp_2005
[1,]       0.5224893        0.529158       0.5370952
     origin_gdp_2006 origin_gdp_2007 origin_gdp_2008
[1,]       0.5429621       0.5477703       0.5559634
     origin_gdp_2009 origin_gdp_2010 origin_gdp_2011
[1,]       0.5662069       0.5657621       0.5663157
     origin_gdp_2012 origin_gdp_2013 origin_gdp_2014
[1,]       0.5654136       0.5676351        0.566005
     origin_gdp_2015 origin_gdp_2016 origin_gdp_2017
[1,]       0.5539315       0.5458226       0.5435191
     origin_gdp_2018 origin_gdp_2019
[1,]       0.5380502       0.5335561

Migranti in Italia dall'Africa

df<-mimi_dataset_v2 %>%
  filter(from_to_cont=="AF-EU", destination_name=="Italy") %>%
  select(origin_name,destination_name,818:821, UN_migr_stocks_2020_T_T) %>%
  arrange(desc(UN_migr_stocks_2020_T_T))

colnames(df)[3] <- "Stock_di_migranti_nel_2000"
colnames(df)[4] <- "Stock_di_migranti_nel_2005"
colnames(df)[5] <- "Stock_di_migranti_nel_2010"
colnames(df)[6] <- "Stock_di_migranti_nel_2015"
colnames(df)[7] <- "Stock_di_migranti_nel_2020"

df <- df[-which(is.na(df$Stock_di_migranti_nel_2020)),]

df

origin_name	destination_name	Stock_di_migranti_nel_2000	Stock_di_migranti_nel_2005	Stock_di_migranti_nel_2010	Stock_di_migranti_nel_2015	Stock_di_migranti_nel_2020
Morocco	Italy	285569	355367	416832	422481	451960
Egypt	Italy	43336	75904	107072	108497	128857
Senegal	Italy	49429	67115	80612	87688	113444
Tunisia	Italy	75563	91608	112624	101334	108129
Nigeria	Italy	26781	41515	53072	58257	103462
Ghana	Italy	34369	40455	44622	46084	54680
Côte d'Ivoire	Italy	12341	18946	24594	25082	36256
Libya	Italy	3371	19794	36492	34955	34542
Ethiopia	Italy	5569	17983	30974	29434	28171
Gambia	Italy	641	1078	1253	9992	23086
Algeria	Italy	15810	19139	23713	21908	22363
Mali	Italy	501	2339	2880	12237	21057
Eritrea	Italy	7417	10504	13557	13529	16375
Cameroon	Italy	3468	7462	11165	11285	15613
Somalia	Italy	6842	9198	12634	13484	14473
Burkina Faso	Italy	4866	8261	11105	11670	13683
Guinea	Italy	1276	2587	3646	4059	13677
Mauritius	Italy	10538	10018	9404	8860	8680
Congo, The Democratic Republic of the	Italy	2031	4059	6198	5988	6874
Togo	Italy	1395	3273	4859	5085	6547
Cabo Verde	Italy	5037	5598	6260	6054	6366
South Africa	Italy	1238	3447	5726	5671	5834
Kenya	Italy	1050	2345	3528	3650	4275
Benin	Italy	1205	1886	2528	2529	3254
Congo	Italy	3287	3336	3474	3295	3163
Sudan	Italy	813	1864	3094	2851	3039
Guinea-Bissau	Italy	268	525	695	862	2721
Madagascar	Italy	1097	1740	2348	2334	2700
Sierra Leone	Italy	818	1098	1389	1367	2451
Angola	Italy	1744	1807	1934	1813	1917
Tanzania, United Republic of	Italy	786	1195	1631	1590	1845
Liberia	Italy	212	1109	2160	1802	1725
Niger	Italy	168	614	840	968	1465
Burundi	Italy	553	780	985	1006	1216
Uganda	Italy	363	665	996	950	1137
Seychelles	Italy	859	919	1025	928	940
Mozambique	Italy	314	586	834	1428	922
Zimbabwe	Italy	151	516	904	849	922
Zambia	Italy	159	517	895	867	895
Rwanda	Italy	631	705	791	772	862
Mauritania	Italy	385	531	630	695	849
Chad	Italy	124	344	533	526	578
Gabon	Italy	136	260	383	371	529
Central African Republic	Italy	63	151	241	223	290
Malawi	Italy	49	110	173	168	194
Equatorial Guinea	Italy	60	91	121	119	176
Namibia	Italy	35	64	93	85	89
Sao Tome and Principe	Italy	43	59	77	71	81
Djibouti	Italy	22	56	101	85	77
Botswana	Italy	10	27	46	46	54
Eswatini	Italy	8	22	37	30	49
South Sudan	Italy	NA	NA	24	29	41
Lesotho	Italy	6	19	29	24	30
Comoros	Italy	11	24	39	29	24

Migranti in Italia dall'Asia

origin_name	destination_name	Stock_di_migranti_nel_2000	Stock_di_migranti_nel_2005	Stock_di_migranti_nel_2010	Stock_di_migranti_nel_2015	Stock_di_migranti_nel_2020
China	Italy	74865	137633	194677	199617	233338
India	Italy	43109	89745	128999	138591	167272
Philippines	Italy	85612	114522	137814	142694	151520
Bangladesh	Italy	23300	60160	89149	105084	135468
Pakistan	Italy	24765	54772	78200	89137	124800
Sri Lanka	Italy	41977	63528	83767	84992	95811
Turkey	Italy	9618	15053	20888	19499	20513
Afghanistan	Italy	201	3384	5549	14893	18689
Iran, Islamic Republic of	Italy	8971	11701	14360	14869	18529
Georgia	Italy	317	6271	10030	13336	15813
Thailand	Italy	3842	6853	9476	9827	11338
Japan	Italy	7130	7707	9489	8097	8967
Syrian Arab Republic	Italy	3399	4728	5827	6105	8276
Iraq	Italy	1498	2693	3952	3899	7928
Lebanon	Italy	4149	5617	7206	6920	7685
Viet Nam	Italy	2017	3637	4973	5276	6077
Kazakhstan	Italy	542	2196	3586	4028	4810
Korea, Republic of	Italy	3896	3913	4683	3789	4607
Israel	Italy	2553	3218	4541	3690	4107
Indonesia	Italy	1227	2193	3122	3150	3734
Jordan	Italy	2973	2982	3324	2902	3058
Uzbekistan	Italy	1161	1835	2424	2509	2726
Nepal	Italy	195	985	1647	1878	2437
Kyrgyzstan	Italy	79	703	1188	1418	1944
Armenia	Italy	279	768	1107	1354	1847
Cambodia	Italy	292	807	1299	1315	1385
Saudi Arabia	Italy	92	527	1018	968	1237
Palestine, State of	Italy	373	382	372	5009	1176
Azerbaijan	Italy	98	404	668	698	930
Malaysia	Italy	339	476	632	608	677
United Arab Emirates	Italy	19	195	324	373	665
Singapore	Italy	208	388	581	551	641
Kuwait	Italy	106	325	578	536	632
Cyprus	Italy	195	423	696	602	440
Myanmar	Italy	165	303	385	451	437
Yemen	Italy	227	245	298	266	395
Mongolia	Italy	57	166	249	291	314
Turkmenistan	Italy	44	125	195	225	283
Tajikistan	Italy	30	108	179	202	264
Lao People's Democratic Republic	Italy	179	220	268	250	251
Qatar	Italy	2	41	77	457	147
Korea, Democratic People's Republic of	Italy	40	83	102	110	82
Timor-Leste	Italy	44	62	69	99	77
Bahrain	Italy	3	27	39	293	72
Oman	Italy	40	46	48	53	68
Brunei Darussalam	Italy	5	19	29	33	36
Maldives	Italy	11	23	83	33	35
Bhutan	Italy	36	36	33	39	30