Digital Population and Housing Census : the Experience of Serbia

• Autorzy: Miladin Kovacević , Mira Nikić , Branko Josipović , Snežana Lakčević , Vesna Pantelić , Nevena Mitrović , Adil Kolaković , Petar Korović

Warianty tytułu

Cyfrowy powszechny spis ludności i mieszkań : przykład Serbii

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The aim of the paper is to present the experience of the Republic of Serbia in conducting the 2022 Census of Population, Households and Dwellings, focusing on the employment, legal framework and financing of the census as well as on its successful implementation. It discusses strategic decisions on data collection and the integration of information technology - including geospatial data, data collection techniques, machine learning, record linkage and monitoring system - to overcome the challenges posed by the census. The paper addresses the census undercoverage, explores the use of administrative data for item imputation, and examines the development of a statistical population register. The study demonstrates the benefits of adopting a digital-census approach: significant improvement of accuracy, cost reduction and acquired expeditiousness. The Statistical Office of the Republic of Serbia conducted a digital census combined with traditional methods, excluding self-enumeration, along with the use of administrative data for item imputation, and recommends this approach as the most effective way to obtain precise and comprehensive information about a population, including its demographic characteristics, geographic distribution and overall size. (original abstract)

Celem artykułu jest przedstawienie doświadczeń Republiki Serbii w zakresie organizacji Powszechnego Spisu Ludności, Gospodarstw Domowych i Mieszkań 2022, ze szczególnym uwzględnieniem zagadnień dotyczących zatrudnienia personelu, ram prawnych i finansowania tego badania oraz warunków jego udanej realizacji. Praca skupia się na strategicznych decyzjach w sprawie zbierania danych oraz zastosowania technik informatycznych, takich jak: wykorzystanie danych przestrzennych, cyfrowe metody uzyskiwania danych, uczenie maszynowe, łączenie rekordów czy system monitorujący, mających na celu sprostanie wyzwaniom związanym ze spisem. Autorzy poruszają także kwestie niedostatecznego pokrycia spisu oraz wykorzystania rejestrów administracyjnych do imputacji danych. Ponadto poświęcają uwagę opracowaniu i udoskonalaniu statystycznej ewidencji ludności, dokładności danych, obniżeniu kosztów i zwiększeniu efektywności badania. Główny Urząd Statystyczny Republiki Serbii przeprowadził spis powszechny w sposób cyfrowy, łącząc ten mechanizm z metodami tradycyjnymi (z wyłączeniem samospisu) i posiłkując się rejestrami administracyjnymi w celu imputacji danych. Metoda ta jest w artykule rekomendowana jako najefektywniejszy sposób uzyskania precyzyjnych i wyczerpujących informacji na temat populacji, w tym jej charakterystyki demograficznej, rozmieszczenia przestrzennego i liczebności. (abstrakt oryginalny)

Słowa kluczowe

EN

Census; National census; Digitization; Machine learning; Population records

PL

Spis ludności; Narodowy Spis Powszechny; Cyfryzacja; Uczenie maszynowe; Ewidencja ludności

• Czasopismo: Wiadomości Statystyczne
• Rocznik: 2023
• Numer: nr 10
• Strony: 49--70

Twórcy

autor

Miladin Kovacević

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Mira Nikić

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Branko Josipović

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Snežana Lakčević

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Vesna Pantelić

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Nevena Mitrović

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Adil Kolaković

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

autor

Petar Korović

• Statistical Office of the Republic of Serbia, Serbia

Bibliografia

• Law on 2021 Census of Population, Households and Dwellings (Official Gazette of RS No. 9/20 of 4 February 2020). https://popis2022.stat.gov.rs/media/1596/law-on-the-2021-census.pdf.
• United Nations. (2015). Conference of European Statisticians Recommendations for the 2020 Censuses of Population and Housing. http://www.unece.org/publications/2020recomm.html.
• United Nations. (2017). Principles and Recommendations for Population and Housing Censuses, Revision 3. https://unstats.un.org/unsd/demographic-social/Standards-and-Methods/files/Principles _and_Recommendations/Population-and-Housing-Censuses/Series_M67rev3-E.pdf.
• United Nations. (2019). Guidelines on the use of electronic data collection technologies in population and housing censuses. https://unstats.un.org/unsd/demographic/standmeth/handbooks/data -collection-census-201901.pdf.
• United Nations Economic Commission for Europe Statistic Wikis. (n.d.). Machine Learning for Official Statistics. https://statswiki.unece.org/display/ML/Machine+Learning+for+Official+Statistics +Home.
• Zakon o izmienama zakona o popisu stanownisztwa, domaćinstawa i stanowa 2022. Godine (Official Gazette of RS No. 35/21 of 16 April 2021). https://popis2022.stat.gov.rs/media /1595/zakon-o-popisu-2021.pdf.

Identyfikatory

DOI

10.59139/ws.2023.10.3