我校2019级硕士研究生勾文沙为第一作者的学术论文“Structure and Dynamic of Global Population Migration Network”已于2020年8月发表在SCI期刊《Complexity》。该文章的合作者是我院2018级硕士研究生黄思羽、陈清华教授、陈家伟副教授，通讯作者是李小萌博士。

　　在全球化的浪潮中，人口在国家间迁移的规模和多样性正在大大增加。2015年，大约有2.44亿人（占世界人口的3.3％）居住在出生地以外的国家或地区，预计到2050年这一数字将会再次翻倍。人口的跨境迁移对迁出国和迁入国都会产生多方面的影响，因此，了解、评估、预测人口跨境迁移的特点，对解读各国经济、社会、文化的演化具有重要意义。那么，全球的人口迁移趋势变化到底是怎么样的？用系统科学的方法能不能反映出人口流动与历史事件的锲合度呢？我们带着这些问题，在全球化的大背景中对人口迁移模式，以及国家之间亲密度等若干问题进行探讨。

　　本文采用1960-2015年的人口存量数据所估算出的流量数据，建立全球人口迁移网络，该网络包含200个国家或地区，时间跨度超过半个世纪，并以此为基础挖掘各国之间的人口迁移结构特点及其随着时间的演化趋势。文章采用差异性过滤（disparity filter）的方法对原始流量网络进行骨干抽取，并采用基于表示学习的双曲空间嵌入方法将网络嵌入二维Poincaré圆盘。在此基础上，文章分别从网络基本性质与社团演化方面进行了分析，尝试结合多个指标展示半个世纪以来世界人口迁移全球化、多中心化的变化趋势。

　　就全球人口迁移的基本性质而言，网络的度呈现幂律分布与负向匹配的特征，随着时间的推移，小世界特征更加明显；将网络嵌入双曲空间中，可以看到其“中心-边缘”的分布特征，例如图1中的美国和加拿大位于圆盘较为中心的位置，这意味着它们与其他国家有较为亲密的迁移关系；从角密度来看，随着时间的推移，双曲空间中的国家向中间聚拢，网络逐渐呈现多中心性（图2）。

　　

　　图1 2010-2015人口迁移网络的双曲嵌入结果

　　

　　图2 利用角密度展示人口迁移的多中心变化

　　

　　图3 全球人口迁移网络的社团结构

　　将全球人口迁移网络进行社团划分，可以得到以美国、加拿大、俄罗斯、法国、德国、印度、南非等，这些国家为中心的10个社团（图3）。50年来，各个社团的构成相对稳定，但也存在一些变化。并且，在EI系数、Gini系数和模块度等指标的计算中，人口迁移的全球化趋势也得到验证。例如，在图4中，2010s的社团普遍有相对更低的EI系数，表示社团之间的联系正在增多。同时，利用杰卡德系数分析各个社团自相似性，能够按阶段展现其变化，并展示重要历史事件对区域乃至全球人口迁移结构的影响。例如，前苏联的解体阶段性改变了欧洲的人口迁移模式、法国与部分非洲国家愈加亲密、环印度洋国家群的逐渐扩大、而中国香港逐渐失去了区域人口迁移中心的地位等等。

　　

　　图4 各个社团的EI系数随时间的变化

　　本文从交叉学科和量化研究的角度，利用人口迁移数据对全球迁移变化进行了更加科学和客观地描述，为多角度描述国家关系和科学解读人口迁移特征提供了新的系统性分析的思路和方法。该研究得到国家自然科学基金 (71701018、61673070）、国家社会科学基金（14BSH024）、教育部人文社科项目（20YJAZH010），以及北京师范大学交叉学科平台的资助。

　　原文链接：https://doi.org/10.1155/2020/4359023。