Вештачката интелигенција и големите дигитални збирки на податоци сѐ почесто се користат за следење и анализа на миграцијата. Во последниве години, институции и хуманитарни организации се потпираат на сигнали од мобилни телефони, активности на социјални мрежи, сателитски снимки и интернет-пребарувања за побрзо да разберат каде се движат луѓето и каде е потребна помош.
Такви пристапи беа особено важни за време на големи кризи, како раселувањето по руската инвазија врз Украина во 2022 година, но и во други конфликтни подрачја. Главната предност на овие извори е брзината: тие можат да покажат промени речиси во реално време, додека официјалните статистики често доцнат со месеци или години.
Сепак, истражувачите предупредуваат дека овие податоци не ја прикажуваат целосната слика. Движење на мобилен телефон не мора да значи миграција. Тоа може да биде секојдневно патување до работа, туристичко движење, краткотрајно раселување или едноставно користење на ист уред од повеќе членови на семејството. Со други зборови, дигиталната трага покажува дека нешто се движи, но не секогаш објаснува што точно се случува.
Сличен проблем постои и кај социјалните мрежи. Тие можат да откријат како се формираат мрежи меѓу мигрантите, како тече интеграцијата и кои теми доминираат во јавната расправа. Но, луѓето што се постари, економски ранливи, без документи или дигитално исклучени често се помалку присутни на овие платформи. Токму тие групи, кои најсилно ги чувствуваат последиците од миграциските политики, лесно можат да останат невидливи во анализите.
Ова е клучно затоа што миграцијата не е само физичко преместување. Сателитска снимка може да покаже промена во населението на одредено место, а интернет-пребарувањата можат да навестат интерес за заминување во странство. Но, тие не кажуваат зошто некој се преселил, дали заминувањето било доброволно или присилно, колку долго ќе трае и какво значење има за конкретната личност и нејзиното семејство.
Тука влегува и вештачката интелигенција. Таа не создава знаење од ништо, туку учи од веќе постојни податоци: административни евиденции, телефонски сигнали, онлајн-активности и други индикатори. Разликата е што може да ги обработува со многу поголема брзина и обем, претворајќи ги во прогнози, класификации и алатки за носење одлуки. Тоа ја зголемува и тежината на претпоставките што се вградени во самите податоци.
Затоа предизвикот за носителите на политики не е дали да користат дигитални податоци, туку како да ги толкуваат внимателно. Ниту еден извор сам по себе не е доволен. Административните податоци се прецизни, но често пристигнуваат бавно. Анкетите можат да откријат мотиви и животни искуства, но се скапи и тешки за спроведување, особено во кризни услови. Дигиталните траги нудат брзина и размер, но лесно можат да изостават важни групи и контексти.
Најдобрата слика за миграцијата се добива кога различни извори се комбинираат наместо да се третираат како замена еден за друг. Ако вештачката интелигенција навистина треба да им служи на сите, тогаш вниманието не смее да биде насочено само кон алгоритмите, туку и кон квалитетот, ограничувањата и празнините во податоците од кои тие учат.
