MOBIILPOSITSIONEERIMISE ABIL KOGUTUD ANDMETE KASUTAMINE MAKSEBILANSISTATISTIKAS

Jaanus Kroon

Statistikaosakond

Avalik loeng

21.03.2013

Kava

• Taust

• Alternatiivsed andmeallikad

• Mobiilpositsioneerimise meetod statistikas

• Metoodikast

– Saabuvate reiside hindamisest

– Väljuvate reiside hindamisest

• Koostöömudel

• Järeldused

2

Taust (1)

• Eesti Pank – riikliku statistika tegija Eestis,

– vastutusvaldkonnad

• raha- ja finantssektori statistika

• välissektori statistika

• Maksebilanss - piiriüleste majandustehingute kokkuvõte konkreetse ajaperioodi kohta

– Jooksevkonto

• Teenuste väliskaubandus

• Reisiteenuste arvestuse lihtsustatud algoritm

– Eksport ja import riikide kaupa

3

Reisi kestvus

Päevased reisi-

kulutusedx

Ettemakstud teenused

(hotell, reisipakett jms)

+

Piiriüleste töötajate ja (üli)õpilastekulutused sihtriigis

+Reisijate

arv x

Piiriületusstatistika

Taust (2)

• Piiriülestusstatistika andmeallikad

• Muudatused väliskaskkonnas

– 2004/2007 sisenemine Schengeni viisaruumi: piirikontrolli kaotamine

– 2008… Kriis ja eelarvekärped valitsemissektoris (sh SA-s)4

• Piiratus: baseerub kodakondsusel, mitte residentsusel

• Ühinemine Schengeni viisaruumiga

Administratiivselt registreeritud piiriületus

• Katab siseneva ja väljuva reisimise ning reisi kestvuse (intervjuud)

• Asendas Schengeniga liitumisel administratiivandmed

Kvartaalsed piiriloendused (SA)

• Katab siseneva ja väljuva reisimise ning reisi kestvuse reisikorraldajate vahendusel

Reisikorraldajate kvartaalne vaatlused (SA)

•Ainult väljuvad reisid

•Piiratus: ebapiisav kvaliteetLeibkondade küsitlus (SA)

Alternatiivsed andmeallikad (1)

Alternatiiv Poolt Vastu

SA piiriületusstatistika rahastamine

• Kogemused olemas•Võimalus ühendada turistide motivatsiooniuuringuga

•Aja ja tööjõumahukas•Ebaproportsionaalselt kallis•Ebapiisav usaldusväärsus

Majutusstatistikal baseeruva hindamismudeli arendamine

•Algandmed kuised•Geograafiline jaotus•Lihtne rakendada•Madalad kulud

•Kalibreerimiseks on vaja eraldi vaatlust (ühepäevakülastajad)•Ei kata residentide reisimist välismaale•Mudeli ebatäpsus/hindamisvead

Osalemine Maanteeameti projektis paigaldada maismaapiiridele maanteeloendurid

•Operatiivsed andmed•Võimalik täiendada sadama ja lennujaama statistikaga

•Mahukad investeeringud•Kalibreerimiseks on vaja eraldi vaatlust (struktuur/riigid jms)•Tulemuse kaheldav kvaliteet?

Krediitkaardi kasutuse andmed(Pankade kaardikeskus NETS)

•Operatiivsed andmed•Lisavõimalus kulutuste ja geograafilise lõike hindamiseks•Üks teenusepakkuja•Ei tekita administratiivset koormust•Madalad statistika koostamiskulud

•Kalibreerimiseks on vaja eraldi vaatlust (ilma krediitkaardita reisijad)•Ebaõnnestunud katsed naaberriikides•E-kaubandusega seotud “müra” kõrvaldamine küsitav. 5

Alternatiivsed andmeallikad (2)

Alternatiiv Poolt Vastu

Tuletada piiriületusstatistika mobiiltelefonide rändlusteenuse (roaming)info alusel

•Operatiivne•Esinduslik (peaaegu igaüks omabmobiiltelefoni)•Omanik on tavaliselt resident SIM-karti väljastanud riigis•Usaldusväärsed andmed (sh geograafiline jaotus)•Ei tekita administratiivset koormust

•Vähene (puuduv) kogemusandmete kasutamisel•Küsitav mobiilioperaatorite huvi koostöö vastu•Kalibreerimiseks on vaja eraldi vaatlust (mobiiltelefonide kasutusmustrid)•Kulukad IT arendused andmetöötluseks

6

• Mobiilpositsioneerimine kui lõplik valik

– Kõrge andmete kvaliteet, kuluefektiivne, väike tööjõumahukus

– Potentsiaalse koostööpartneri olemasolu ja kogemused (linnaplaneerimine, geomarketing jms)

• TÜ inimgeograafia ja regionaalplaneerimise õppetool, spin-off firma Positium LBS (www.positium.ee)

• Maastaabiefekt: töötav andmevahetuspraktika ja kalibreerimisvaatlused

– Koostöölepingud metoodika väljatöötamiseks

• 2008-2010

Mobiilpositsioneerimise olemus

• Mobiilne positsioneerimine – mobiiltelefonide asukoha määramine raadiolainete alusel

– Aktiivne mobiilpositsioneerimine – mobiiltelefonide liikumise jälgimine antennivõrgustikus reaalajas

– Passiivne mobiilpositsioneerimine – kasutab info saamiseks operaatorfirma logifaile, kus registreeritakse erinevate teenuste osutamisega seotud toimingud kliendile (nt sisend arvete koostamiseks)

7

Toimingud koduvõrgus või rändlusvõrgus

• telefonikõned,

• SMS-id/MMS-id,

• 3D võrgu kasutamine,

• andmemahtude allalaadimised,

• mobiilitoega GPS teenused jne.

Andmefail

• SIM-kaardi ID (statistiline kood)

• Kuupäev ja kellaaeg

• Antenni ID asukoha andmetega

• Riigi ID

Metoodilised aspektid (1)

• Mobiiltelefoni omaniku eeldatav residentsus on määratud SIM-kaardi registreerimisriigiga

• Metoodika põhineb mobiiltelefoni omaniku rändlustoimingute anonüümsel mustril

– mitteresidendid residentse mobiilioperaatori võrgus (saabuvad reisid)

– residentsele mobiilioperaatorile raporteeritud info tema klientide toimingutest välisriikide operaatorite võrkudes (väljuvad reisid)

• Arvestusalgoritmid peavad arvesse võtma riigile ja regioonile iseloomulikke aspekte:

– Ühepäevakülastused

• Transiitreisijate väljaarvamine

– Mitmepäevakülastused

• Pikaajaliste eemalviibimiste väljaarvamine

– “Piiriülese müra” eristamine ja väljaarvamine

8

Metoodilised aspektid (2)

• Mobiiltelefonide omanikud esindavad suurt statistilist valimit, kelle käitumismustreid ajas ja ruumis võib laiendada kogupopulatsioonile

• Laiendustegurid (kaalud) peavad arvestama

– aruandlusega hõlmatud mobiilsideoperaatorite turuosa

– Mobiiltelefonide kasutuspraktikaid erinevate vanuse- ja sotsiaalsete gruppide lõikes

• residendid välisriikides (regioonides)

• teiste riikide residendid Eestis

9

Saabuvate reiside hindamisest (1)

• Reiside arvu määramine

– Rändlustoimingutega seotud SIM-kaartide (mobiiltelefonide) arv

• Reisi kestvuse määramine

– Päevade arv esimese ja viimase rändlustoimingu vahel

• Lähiriigid: 2 külastust - 2 ja 3 päeva

• Teised riigid: 1 külastus 8 päeva

Näide: konkreetse SIM-kaardi rändlustoimingud erinevatel reisipäevadel

Saabuvate reiside hindamisest (2)

• Piiriülene müra

– Müraga seotud mobiilimastide tuvastamine ja väljaarvamine

• Laevaliiklus

• Juhuslik ümberlülitumine

Saabuvate reiside hindamisest (3)

• Transiitreisid

– Transiidikoridoride tuvastamine (10) ja väljaarvamine

• Sadamad

• Lennujaamad

• Maanteetrassid

Saabuvate reiside hindamisest (4)

• Tulemused

Saabuvate reiside hindamisest (5)

• Andmete kvaliteet

Väljuvate reiside hindamisest (1)• Reiside arvu määramine

– Koduoperaatori klientide rändlustoimingud välisriigi mobiilivõrkudes kui samalperioodil toimingud Eestis puuduvad

• Reisi kestvuse määramine

– Päevade arv esimese ja viimase toimingu vahel

– Külastuskorrale omistatakse algus, lõpp, kestus ning läbitud riikide nimestik

Eestis

Välismaal

Väljuvate reiside hindamisest (2)

• Piiriülese müra kõrvaldamine

– Ebaloogiliste kasutusmustrite kõrvaldamine

(piiriäärsed külastusriigid)

• Reisi sihtpunktide ja transiitriikide eristamine

– Põhineb päeva jooksul külastatud riikide arvu ja viibimise kestvuse analüüsil

• kõige kaugem külastatud riik (kaugus Tallinnast riigi pealinnani),

• viibitud vähemalt kahel päeval ainult selles riigis,

• viibitud vähemalt kolmel arvestuslikul päeval

• Pikaajalised külastused (nt pikaajaline töötamine või õppimine välismaal)

– Välismaal viibitud päevade arv ületab kokku 183 päeva viimase 12 kuu jooksul

Väljuvate reiside hindamisest (3)

• Näide: külastuspäevade arv riigiti

Väljuvate reiside hindamisest (4)

• Näide: hinnangute kvaliteet

– “Sinine” – ametlik statistika kuni 2009

– “Punane” – mobiilpositsioneerimise andmed

TürgiEgiptus

Koostöömudel

19

• Andmete kogumine ja töötlemine (kuine)• (Protsess on osa suuremast andmemudelist)

• Aegridade arvutamine

• Metoodika aktuaalsena hoidmine

• Kalibreerimise ja mobiilikasutuse vaatlused

PositiumLBS, lepingupar

tner

• Andmete kontroll ja valideerimine•Võrdlus kaudsete andmeallikatega (sadama ja

lennujaamastatistika, EU Eesti riigipiiri statistika, majutusstatistika, pressiinfo jms.) ja loogiline kontroll

• Sisendi koostamine kuise ja kvartaalse välissektori statistika jaoks

• Avaldamine EP veebilehel alates 2012

Eesti Pank

Järeldused (1)• Eelised

– Andmed on operatiivsed

• Info on mobiilsideäri kaasproduktiks ning saadaval andmeallikana operaatorite andmebaasides

– Kuluefektiivsus

• Kulud vaatluste läbiviimiseks puuduvad

• Külastajatele kui potentsiaalsetele vastajatele ei laiene administratiivset koormust

• Puudused

– Universaalset metoodikat ei ole olemas, vaid see on riigispetsiifiline

– Võimalikud õiguslikud ja privaatsusega seotud küsimused

– Keeruline andmetöötlusprotsess ja suured andmehulgad

– Puudub rahvusvaheline mobiilioperaatoritega koostööd puudutav praktika)

– Valikvaatluse ja kalibreerimise küsitavused - üldkogum ei ole teada!

• Mudelid vajavad pidevat ümberhindamist tänu väliskeskkonna muutustele

– Ebaselge tulevik / tehniline progress (wifi levik, internetitelefonid jne.)20

Järeldused (2)

• Väljakutsed

– Mobiilpositsioneerimisel kui andmeallikal oleks märksa laiem kasutuspotentsiaal riikliku statistika tegemisel:

• Külastusstatistika regionaalses lõikes

• Siseriiklik reisimine

• Konkreetse eesmärgiga uuringud

• jne.

– Eestis on õiguslik alus mobiilpositsioneerimise andmete kasutamiseks riiklikus statistikas olemas:

• RStS 29 lg 1. Riikliku statistika tegija kasutab riikliku statistika tegemisel eelkõige andmekogudesse kogutud andmeid, riigi- ja kohaliku omavalitsuse asutuste ning juriidiliste isikute tegevuse käigus loodud või nende kogutud andmeid, kui nende andmete alusel on võimalik teha riikliku statistika kvaliteedikriteeriumidele vastavat riiklikku statistikat.

21

Viited

• International Recommendations for Tourism Statistics 2008. United Nations 2010.

• Mobiilpositsioneerimisel põhinev väliskülastajate turismistatistikute uuring. OÜ Positium LBS, Eesti Pank; Tartu 2009.

• Mobiilpositsioneerimisel põhinev väliskülastajate turismistatistikute uuring: penetratsioonimudeli kirjeldus. OÜ Positium LBS, Eesti Pank; Tartu 2009.

• Mobiilpositsioneerimisel põhinev Eesti residentide välisturismistatistikute uuring. OÜ Positium LBS, Eesti Pank; Tartu 2010.

• Tiru, M. & Ahas, R., “Using mobile positioning data for tourism statistics: methodological and legal issues”. 10th International Forum on Tourism Statistics, Portugal 2010.

• Ahas, R., Tiru, M., Saluveer, E. & Demunter, C., “Mobile telephones and mobile positioning data as source for statistics: Estonian experiences” Conference on New Techniques and Technologies for Statistics, 2011.

• Ahas, R. Aasa, A., Roose, A., Mark, Ü., Silm, S. 2008. Evaluating passive mobile positioning data for tourism surveys: An Estonian case study. Tourism Management 29(3): 469–486.

22

Tänan!jaanus.kroon@eestipank.ee

23