지오데모그래피

Geodemography

지오데모그래피는 사람이 사는 곳을 기준으로 사람을 연구하는 학문이다.[citation needed]; 그것은 인구통계학, 인간인구역학, 지리학, 지구상의 물리적 현상과 인간현상의 위치 및 공간적 변화에 대한 연구를 사회학과 연계한다.[1] 그것은 사업, 사회 연구, 공공 정책에 지오그래픽 분류를 적용하는 것을 포함하지만, 정착지(불가명, 도시)가 진화하고 동네가 형성되는 과정을 이해하고자 하는 학술 연구에서는 평행한 이력을 가지고 있다. 지오데모그래픽 시스템은 특정 주소 근처의 작은 지역에 사는 모든 사람들의 집합된 프로필을 바탕으로 사람들의 가장 가능성이 높은 특성을 추정한다.[2]

오리진스

지리통계학의 기원은 흔히 찰스 부스(Charles Booth)와 그의 20세기 초 런던에서의 빈곤과 빈곤에 대한 연구, 시카고 사회학으로 확인된다. 부스는 1891년 영국 인구조사 자료를 다변량 분류하여 런던의 (당시) 등록지구의 일반화된 사회지수를 만든 것이 그 예로서 '동네를 분류한다'는 생각을 발전시켰다. 시카고 학교의 연구는 일반적으로 질적이긴 하지만 도시 내에서 '자연 지역'이라는 개념을 발전시킴으로써 그러한 분류가 의미 있을 수 있다는 생각을 강화시켰다. 이는 광범위한 동질적 사회적 경제 및 문화적 특성을 지닌 지리적 단위로 간주된다.

인구조사 산출물이 도시의 지리를 식별하고 특성화하는 데 기여할 수 있다는 생각은 국가 인구조사 데이터의 가용성이 증가하고 그러한 데이터에서 패턴을 찾는 계산 능력이 증가함에 따라 탄력을 받았다. 새롭게 부상하는 지리학 산업에서 특히 중요한 것은 통계적으로 유사한 지역을 '유사한' 기준으로 분류하는 클러스터링 기법의 개발이었다. 보다 최근에 데이터는 더 미세한 지리학적 해결책(예: 우편물 단위)에서 이용할 수 있게 되었으며, 종종 민간 상업(즉, 비정부) 출처에서 비롯된다.

상업 지리통계학은 1970년대 후반부터 미국의 클라리타스에 의한 PRIZM과 영국의 CACI에 의한 도토리가 출시되면서 생겨났다. 지오데모그래피는 그들의 생활방식과 위치에 따라 '이상적인' 인구로 소비자 서비스를 목표로 삼는데 이용되어 왔다. 이 매개변수는 선거 목록과 신용 기관뿐만 아니라 지리적 데이터베이스에서 가져 왔다. 이것들을 결합하면 다른 위치의 인구 특성에 대한 그림이 만들어진다. 이것이 제공하는 지오그래픽 데이터는 마케터들이 그들이 영향을 주고자 하는 정보를 목표로 삼기 위해 사용될 수 있다. 이것은 판매, 서비스 또는 심지어 정치적 정보의 형태일 수 있다. 본질적으로, 지리통계학은 복잡한 사회-경제 데이터 집합을 이해시키는 구조화된 방법일 뿐이다.

영국에서

2005년 리즈 대학의 댄 비커스, 필 리스와 협력하여 국립통계국(ONS)은 2001년 영국의 소지역 인구조사 데이터를 바탕으로 영국의 무료 소규모[3] 사회지역 분류를 발표했다. 스탠 오픈쇼와 뉴캐슬 및 리즈 대학의 동료 등 이전 검열을 위해 유사한 분류가 개발되었지만, 일반적으로 이러한 분류에 대한 접근은 학계에 국한되었다.

2005년 영국의 OAC(Output Area Classification)와 2013년 발매된 Atorn은 '개방형 지리통계학'을 위한 움직임이며, 그렇지 않으면 정책 및 사회 연구에서 상업용 지리정보학 적용이 '블랙박스'가 될 수 있다는 우려를 반영하고 있다. 작은 영역을 분류하고 인접 영역 유형을 정의하기 위해 어떤 변수를 사용했는지, 그러한 변수가 가중된 방법 또는 클래스 유형 내에서 각 인접 영역이 실제로 얼마나 유사한지(또는 그 밖의 경우)를 정의하기 위해 정확히 어떤 변수를 사용했는지는 항상 명확하지 않다. 오픈 지오데모그래픽은 그러한 정보를 제공하고(상업적 이익에 의해 제약되지 않기 때문) 또한 사회적 행동과 태도의 총체적 공간 패턴을 생성하는 근본 원인이나 과정을 이해하고 설명하고자 하는 응용 사회 연구를 위한 중요한 발전이다. 이제 출력 영역 분류는 여기서 사용자 그룹에 의해 지원된다. CACI는 또한 자사의 분류가 Open Data를 어떻게 활용하는지에 대한 자세한 문서도 공개했다.

지질학적 프로파일은 영국에서 적용 범위를 넓혔다. 많은 영국 생명보험사와 연금기금은 그것들을 가격 책정 및 적립을 위해 장수를 평가하는 데 사용한다.[4]

호주에서

호주에서는 범용 지리학 시스템이 광범위한 프로파일링 데이터를 요약하고 있으며, 주로 오스트레일리아 인구조사에서 파생되어 특정 작은 지역에 사는 사람들의 유형의 섬네일 스케치를 작성한다. 이 작은 지역은 CCD(Census Collection District)[5] 또는 메쉬블록과 같은 서브CD 지역이다.

지오그래픽 시스템 구축에서 주로 고려되는 특성의 유형은 다음과 같다.

  • 연령 분포;
  • 소득·교육·직업상태 등 사회경제적 지위지표
  • 가구 및 가족 구성
  • 민족성, 언어, 출생 국가 및 (하지만 종교에 국한되지는 않음) 종교와 같은 문화적 요인
  • 직종별, 업종별, 근무시간 등 고용요인
  • 부채, 투자 및 빈곤과 같은 가계 경제 요인
  • 가계 지출과 같은 소비자 행동
  • 지역적 요인(예: 거주 지역을 광역, 지방 또는 희박하게 정착한 지역으로 분류하는지 여부) 및
  • 주거 안정.

1987년 지오데모그래픽 시스템은 CCN(Later Experian)의 모자이크 시스템 도입과 함께 사회분석 도구로 처음 도입되었다. 1990년에 RDA Research는 그들의 첫 번째 시스템인 geoSmart를 만들었다.[6]

비평

지리학적 연구는 비판적인 관심을 끌었다. 어떤 이들은 지오그래픽 관행의 가능한 차별적이고 방해적인 영향에 초점을 맞추고 있다. 다른 사람들은 지리학 그룹의 구성원들이 함께 분석될 수 있을 만큼 충분히 비슷한지 궁금해 한다. 지오그래픽 그룹 내에서 일반적으로 알려지지 않은 분산은 데이터에서 발견된 추세의 중요성을 평가하기 어렵게 한다. 이는 상업 및 서비스 계획 애플리케이션에는 중요하지 않을 수 있지만 공공 부문과 사회 연구에 일부 우려되는 사항이다. 다른 사람들은, 예를 들어, 학생 거주지 옆에 은퇴한 집이 있다면, 지리만으로는 정답을 주지 못할 것이다. 앞으로 나아가야 할 방법은 다층적 방법을 사용하는 등 지오그래픽을 보다 통계적인 분석 프레임워크와 통합하는 것이다.

상업적 인구통계 시스템

참고 항목

참조

  1. ^ "BTL Consulting -- Geodemographic Research". 30 August 2005. Archived from the original on 30 August 2005.
  2. ^ "rda research - geodemographic resources". 5 January 2009. Archived from the original on 5 January 2009.
  3. ^ "Home - Office for National Statistics". www.statistics.gov.uk.
  4. ^ Richards, S. J. (2008). "Applying Survival Models to Pensioner Mortality Data". British Actuarial Journal. 14 (2): 257–303. doi:10.1017/S1357321700001720 – via Cambridge Core.
  5. ^ "CATEGORIES OF FREQUENTLY ASKED QUESTIONS (FAQ)". Archived from the original on 2008-06-07.
  6. ^ "Archived copy". Archived from the original on 2009-01-05. Retrieved 2008-09-19.{{cite web}}: CS1 maint: 타이틀로 보관된 사본(링크)

외부 링크