[论文解读] An LSTM approach to Predict Migration based on Google Trends.

Nicolas Golenvaux, Pablo González Álvarez+2 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2020

Human Mobility and Location-Based Analysis参考文献 26被引用 2

一句话总结

本文提出了一种基于LSTM的模型，利用Google Trends数据预测35个经合组织国家的未来一年国际移民情况。通过替代传统的线性引力模型和前馈神经网络，LSTM方法使RMSE降低5倍，MAE降低4倍，显著提升了预测精度，并确立了深度学习在移民建模中的可行性。

ABSTRACT

Being able to model and forecast international migration as precisely as possible is crucial for policymaking. Recently Google Trends data in addition to other economic and demographic data have been shown to improve the forecasting quality of a gravity linear model for the one-year ahead forecasting. In this work, we replace the linear model with a long short-term memory (LSTM) approach and compare it with two existing approaches: the linear gravity model and an artificial neural network (ANN) model. Our LSTM approach combined with Google Trends data outperforms both these models on various metrics in the task of forecasting the one-year ahead incoming international migration to 35 Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) countries: for example the root mean square error (RMSE) and the mean average error (MAE) have been divided by 5 and 4 on the test set. This positive result demonstrates that machine learning techniques constitute a serious alternative over traditional approaches for studying migration mechanisms.

研究动机与目标

• 提升经合组织国家未来一年国际移民预测的准确性。
• 探究循环神经网络（如LSTM）是否能比传统线性模型更好地捕捉移民动态。
• 评估将Google Trends数据整合到机器学习模型中对移民预测的影响。
• 比较LSTM、人工神经网络（ANN）和线性引力模型在移民预测中的性能表现。

提出的方法

• 本研究采用长短期记忆（LSTM）神经网络架构，以建模随时间变化的序列化移民模式。
• 将与移民相关的搜索关键词的Google Trends数据作为输入特征，以增强模型对公众兴趣和行为信号的敏感度。
• 模型在历史移民数据、经济与人口指标以及Google Trends数据的组合数据上进行训练。
• 通过标准回归指标（包括均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE））在保留的测试集上评估模型性能。
• 在相同的数据和评估条件下，将LSTM与线性引力模型和前馈人工神经网络（ANN）模型进行直接比较。
• 模型针对一年期预测进行优化，重点关注35个经合组织国家的入境移民流量。

实验结果

研究问题

• RQ1 与传统的线性引力模型相比，基于LSTM的模型能否提升未来一年国际移民预测的准确性？
• RQ2 整合Google Trends数据如何影响机器学习模型在移民预测中的预测性能？
• RQ3 LSTM方法在预测移民流量方面是否优于标准人工神经网络（ANN）？
• RQ4 与基线模型相比，使用LSTM结合Google Trends时，RMSE和MAE指标的改善程度如何？

主要发现

• 结合Google Trends数据的LSTM模型在预测未来一年移民方面，显著优于线性引力模型和ANN模型。
• 与线性引力模型相比，测试集上的均方根误差（RMSE）降低了五倍。
• 与线性引力模型相比，平均绝对误差（MAE）降低了四倍。
• 性能提升表明，循环神经网络比线性模型更适合捕捉复杂且非线性的移民动态。
• 整合Google Trends数据显著提升了预测精度，表明搜索行为反映了有意义的移民信号。
• LSTM方法在移民研究中为传统计量经济学模型提供了一个强有力的替代方案。