Các cuộc điều tra chọn mẫu vẫn là công cụ chính để thu thập thông tin đáng tin cậy về điều kiện kinh tế xã hội của các hộ gia đình ở hầu hết các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình, trong đó mỗi mẫu điều tra được lấy từ một dàn mẫu đối với tổng thể mục tiêu liên quan. Tuy nhiên, dàn mẫu trong các bối cảnh này gặp khó khăn trong việc đáp ứng các tiêu chí cơ bản: tính cập nhật, đầy đủ và chứa đựng thông tin về (các) biến liên quan.
Vấn đề này càng trở nên nghiêm trọng hơn khi các nhóm dân cư mục tiêu nằm ngoài các dàn mẫu thông thường, như trường hợp thường xảy ra với các nhóm dân số phải di dời ở các quốc gia như Cộng hòa Dân chủ Congo (DRC) – nơi có dân số di dời nội địa lớn nhất ở Châu Phi, theo Văn phòng Liên hợp quốc – Cao ủy Liên hợp quốc về người tị nạn (UNHCR). Tình trạng này đã khiến việc thu thập dữ liệu có hệ thống trở nên khó khăn, với các dàn mẫu có từ cuộc điều tra dân số gần đây nhất được tổ chức cách đây 40 năm.
Các dàn mẫu theo khu vực, được xây dựng từ các nguồn tài nguyên không gian địa lý có sẵn công khai, là một giải pháp tiềm năng cho vấn đề này. Tuy nhiên, các công cụ thân thiện với người dùng chưa được phổ biến rộng rãi để xây dựng và tận dụng các dàn mẫu theo khu vực.
Cách tiếp cận sáng tạo để giải quyết thách thức
Một nghiên cứu mới đã phát triển một phương pháp chọn mẫu không gian mới và các công cụ thân thiện với người dùng:
- Tận dụng “Open buildings” —một tập dữ liệu mở phác thảo các tòa nhà bằng hình ảnh vệ tinh;
- Xây dựng dàn mẫu lưới không gian;
- Tạo một mẫu ô lưới (ngẫu nhiên) từ dàn này, cũng như ranh giới ô lưới và tọa độ địa lý cho mục đích điều hướng và định hướng;
- Tích hợp mẫu ô lưới với nền tảng thu thập dữ liệu phỏngvấn cá nhân được hỗ trợ bằng máy tính (CAPI) của Ngân hàng thế giới.
Những công cụ này lần lượt được Viện Thống kê quốc gia của DRC sử dụng để thực hiện trong Điều tra kinh tế-xã hội năm 2022 tại vùng Grand Kasaï, miền nam DRC. Cuộc điều tra này thu hút những người phải di dời trong nước, những người trở về, những người tị nạn hồi hương và cộng đồng sở tại của họ – với sự hỗ trợ của Nhóm dữ liệu phát triển của Ngân hàng thế giới, UNHCR và Trung tâm dữ liệu chung của Ngân hàng thế giới-UNHCR về di dời cưỡng bức (JDC).
Hai công cụ chính được sử dụng trong DRC là: Ứng dụng chọn mẫu không gian và Ứng dụng thay thế mẫu lưới. Ứng dụng chọn mẫu không gian được sử dụng để tạo dàn mẫu lưới không gian và vẽ mẫu cần thiết. Trong khi Ứng dụng thay thế mẫu lưới được phát triển để tạo ra các ô lưới thay thế khi những ô lưới được chọn trong mẫu ban đầu không đủ điều kiện để khảo sát, chủ yếu là do không thể tiếp cận.
Hình 1. Công cụ chọn mẫu không gian
Hình 2: Công cụ thay thế ô lưới
Trong số 137 ô lưới và 27 khu y tế được chọn để điều tra, 35.859 hộ gia đình và 27.859 ngôi nhà được xác định là một phần của hoạt động hộ gia đình ở các khu vực được chọn. Từ danh sách kết quả, 4.079 hộ gia đình được chọn ngẫu nhiên và phỏng vấn cho cuộc điều tra chính.
Các công cụ này liệt kê chính xác các hộ gia đình trong khu vực được chỉ định và giúp dễ dàng xác định các ngôi nhà và hộ gia đình chọn mẫu trong cuộc điều tra chính. Điều này đạt được bằng cách sử dụng thông tin tải sẵn từ điều tra danh sách, bao gồm tọa độ GPS, mô tả nhà ở và số điện thoại.
Một trong những thách thức chính gặp phải trong quá trình thực hiện điều tra là kết nối internet kém và không ổn định. Từ đó, các công cụ và phương pháp đã được cải tiến hơn nữa để cho phép sử dụng bản đồ ngoại tuyến và đồng bộ hóa dữ liệu qua kết nối Wi-Fi hoặc Bluetooth.
Hình 3. Hình ảnh tập huấn và điều tra thử
Những công cụ thân thiện với người dùng này, cùng với việc sử dụng rộng rãi các tài nguyên không gian, có thể giúp giảm thiểu những thách thức và giúp dữ liệu điều tra cuối cùng tốt hơn. Việc phát triển và ứng dụng chọn mẫu mạng lưới và các công cụ thay thế ở DRC là bằng chứng về khái niệm khẳng định tính vững chắc của toàn bộ phương pháp luận.
Việc triển khai điều tra hộ gia đình với dàn mẫu dựa trên lưới không gian và sử dụng nền tảng Giải pháp điều tra cho thấy những công cụ này có thể được mở rộng quy mô cho các bối cảnh thiếu dữ liệu tương tự. Năng lực tại DRC INS đã thúc đẩy quan hệ đối tác giữa các bên liên quan chính, đảm bảo dữ liệu thu thập được về dân số phải di dời phù hợp với việc hoạch định chính sách và hoạt động. Cuối cùng, tính chất nguồn mở và miễn phí của các công cụ cho phép người dùng khác truy cập chúng, do đó đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt hơn và các dàn chọn mẫu được cập nhật.
Phạm Hạnh (dịch)
Nguồn: https://blogs.worldbank.org/en/opendata/reaching-displaced-populations-in-the-democratic-republic-of-con