2025年9月2日，中国人民大学人口学系刘铮系列讲座在中国人民大学崇德西楼916成功举办。本次活动由中国人民大学人口与健康学院人口学系、中国人民大学人口与发展研究中心举办。曼彻斯特大学社会统计与人口学Arkadiusz Wisniowski教授应邀以“融合传统与新型数据的移民测量与预测研究”为题进行分享，讲座由人口学系靳永爱教授主持。

讲座伊始，Arkadiusz Wisniowski教授指出，准确、及时的国际移民规模数据对政策制定（例如劳动力市场政策和社会服务配置）以及公共资源的合理规划与分配具有至关重要的意义。然而，当前许多国家面临国际移民统计数据缺失、不完整或口径不一的问题。随着互联网与数字技术的发展，新型数据源为弥补传统移民统计方法的局限提供了新的可能。特别是社交媒体和搜索引擎所产生的大规模行为数据，为移民研究开辟了新路径。

在主体分享环节，Arkadiusz Wisniowski教授重点介绍了两个结合传统与新型数据的实证研究案例。第一个案例聚焦于欧盟内部双边移民存量的估算与预测，通过整合人口普查、人口登记、劳动力调查等官方统计，以及Facebook广告平台所提供的移民存量数据，构建了一套协调化的跨国移民估计与预测模型。第二个案例则以罗马尼亚至英国的短期移民流动为研究对象，利用谷歌趋势（Google Trends）数据构建预测模型，有效提升了短期移民流动测量的时效性与准确度。

讲座尾声，Arkadiusz Wisniowski教授围绕数据整合及其挑战展开了深入讨论。他强调，新型数据源从可用性、及时性、数据粒度以及行为洞察等多个维度为传统移民数据来源提供了重要补充与验证，融合多源数据的混合方法有望在移民预测和政策评估方面发挥更大作用。然而，此类数据在应用过程中也存在诸如代表性问题、数据缺失、背景异质性、有效性验证困难等局限性。因此，在多源数据融合的框架下，仍需谨慎对待数据质量与解释力问题。

分享结束后，现场互动热烈。师生们围绕移民估计方法以移民对个人和社会的影响等问题积极提问，其中如替代性估计方法、在历史移民的应用、大数据的国际可比性等技术性问题成为关注焦点。Arkadiusz Wisniowski教授耐心解答，进一步深化了大家对移民数据及预测未来趋势的理解。

此次讲座不仅展示了数据融合技术的前沿应用，也为人口学与社会科学研究提供了跨学科的方法启示。整场讲座内容充实、方法前沿，引发了在场师生对移民测量、数据创新与技术运用的广泛讨论，现场气氛热烈。