4月7日（周一）下午，上海大学亚洲人口研究中心暨人口研究所邀请中国科学院地理科学与资源研究所戚伟副研究员，开展题为“双边移民流动的人口结构分析：融合人口普查数据、大数据与人工智能”的专题讲座。
主讲人戚伟是中国科学院地理科学与资源研究所的副研究员、硕士生导师。他曾在法国国家科研中心（CNRS）的城市地理实验室和奥地利的国际应用系统分析研究所（IIASA）进行过学术访问研究。他的研究主要集中在人口与城市地理学领域，尤其关注移民动态、城市化以及空间规划。他在这些领域已发表了 100 多篇研究成果，包括对移民流动的分析与模拟、对塑造中国人口分布的内在机制的研究，以及对城乡人口之间复杂联系的探讨，推动了人们对快速演变的城市环境中人口流动和空间结构的理解。
本次学术讲座由陈晨副教授主持，她介绍了主讲人戚伟的主要研究领域和学术贡献，并对戚伟副研究员到访亚洲人口研究中心开展讲座表示感谢。
本次讲座旨在分析人口普查数据、大数据与人工智能的融合在移民研究中的应用。通过研究移民流动，人们可以理解人口之间的短期和当代空间互动。然而，高分辨率移民流动数据的长期匮乏，再加上测量方法的多样性，催生了越来越多关于国际和国内双边移民流动模拟与分析的研究。中国作为全球国内移民最活跃的地区之一，也面临着类似的数据限制，尤其是在追踪不同人口群体的双向流动方面。随着中国人口和经济格局的持续演变，人们越来越关注老年人、儿童和高技能人才等群体的移民模式。这种转变加大了对纳入人口结构分析的移民研究的需求。然而，按性别、年龄和受教育程度细分的详细数据仍然极为稀缺，这对从精细层面理解移民动态构成了重大挑战。
主讲人戚伟创新地提出了在基于人口结构分析的移民研究中运用融合人口普查数据和新兴的大数据来源，并且对它们在捕捉中国移民流动方面的作用进行了评估。通过评估抽样准确性、地理分辨率和时间一致性等关键维度，其研究结果表明，大数据通过提供对不同人口群体迁移来源地和目的地的洞察，对传统人口普查记录起到了有价值的补充作用，尤其是在非普查年份。
此外，主讲人戚伟还强调了机器学习和深度学习算法在加强人口普查数据与大数据融合方面的变革潜力。这些由人工智能驱动的方法能够进行可靠的交叉验证和数据推断，从人口学的角度极大地丰富了我们对移民流动及其空间模式的理解。
会议的提问与讨论环节，在场的老师与学生们均对在人口迁移研究中运用新兴大数据表现出了浓厚的兴趣。