Ten wpis jest drugą częścią trzyczęściowego cyklu; poprzednią można znaleźć tutaj, a kolejna, o migracjach zagranicznych zostanie opublikowana w najbliższych tygodniach. Zapraszam do czytania i zapisania się do newslettera na dole wpisu, żeby jej nie przegapić!
Czytelnicy tego bloga dobrze wiedzą, iż statystyce publicznej mocno umyka skala migracji wewnątrz kraju jak i poza jego granice. Dość powiedzieć, iż w ostatnich kilku latach, kiedy wszystkie kraje regionu zaraportowały znaczny wzrost imigrantów w związku z napływem imigrantów z Ukrainy, polski Główny Urząd Statystyczny tej migracji w ogóle nie zauważył, czy to, iż kolejne duże miasta kraju produkują coraz to nowsze raporty o tym, ile osób faktycznie w nich mieszka (my sami pokusiliśmy się o takie ćwiczenie w skali kraju).
I choć dane o znajomościach na Facebooku nie dadzą nam informacji o tym, jaka jest skala migracji wewnętrznych, to możemy na ich podstawie z dobrą dozą prawdopodobieństwa stwierdzić, jakie są kierunki takiej migracji.
Przypomnijmy z poprzedniego wpisu: Meta udostępnia zagregowane dane o sile powiązań międzyregionalnych w postaci wskaźnika więzi społecznych. Ten wskaźnik to relatywne prawdopodobieństwo tego, iż osoba z regionu X ma wśród znajomych na Facebooku mieszkańca regionu Y. Matematycznie zapis wygląda następująco:
i przyjmuje znormalizowane wartości od 1 do 1 miliarda. Dane pochodzą z 2021 roku.
Wizualizacja tych danych na mapie wygląda następująco:
Jak to interpretować? Na przykład najsilniejsze w Polsce są powiązania między podregionem ełckim a suwalskim — indeks wynosi ok. 440 tys., czyli 0,04% prawdopodobieństwa, iż dowolna osoba z podregionu ełckiego ma w znajomych osobę z podregionu suwalskiego. 0,04% prawdopodobieństwa nie brzmi może jakoś wyjątkowo wysoko, ale oznacza to, zakładając podobny rozkład znajomości wśród osób nie mających Facebooka, blisko 30 mln powiązań między tymi podregionami.
Ale co miałem na myśli pisząc zakładając podobny rozkład znajomości wśród osób nie mających Facebooka? Otóż Meta nie udostępnia informacji o tym, ile osób w danym podregionie ma Facebooka w ogóle (mianownik równania powyżej), ani ile jest takich powiązań międzyregionalnych (licznik). Chciałem jednak pokazać przybliżone liczby znajomości między podregionami, przez co zdecydowałem się wziąć ogólną liczbę ludności danego podregionu i wtedy muszę założyć, iż ci, którzy nie mają Facebooka, mają średnio tyle samo znajomych w pozostałych podregionach niż ci, którzy Facebooka mają. Takie podejście zakłada też, iż penetracja Facebooka (tzn. liczba użytkowników w porównaniu do ogólnej liczby ludności) jest taka sama w całym kraju. Oczywiście ani jedno, ani drugie, nie są prawdziwe, ale w przybliżeniu wydaje mi się, iż się bronią.
Jeśli przyjmiemy takie założenia i zwizualizujemy estymowaną liczbę powiązań międzyregionalnych na mapie, otrzymujemy następującą wizualizację:
Od razu rzucają się w oczy “macki” Warszawy, promieniście rozchodzące się do wszystkich regionów kraju. Ale poza tym trudno coś z tej mapy wyczytać, bo powiązań jest tak dużo. Rozłóżmy więc obie powyższe mapy na czynniki pierwsze, najpierw dla filtrując najsilniejsze więzi, a potem spoglądając w detalach na największe miasta.
Jeśli usuniemy strzałki dla par podregionów ze słabszymi powiązaniami zarówno na mapie wskaźnika relatywnego jak i szacowanej liczby powiązań, zobaczymy mniej i bardziej zaskakujące zgrupowania. Zacznijmy od prawej mapy. Bez zaskoczeń, najsilniej powiązane są regiony ze sobą sąsiadujące, a już szczególnie największe miasta z ich przedmieściami. Rekordzista to para Warszawa-podregion warszawski-zachodni (powiaty takie jak pruszkowski czy piaseczyński) z ponad 200 mln powiązań. Ale widzimy też kierunki masowych nierejestrowanych migracji, na przykład z podregionu nowosądeckiego do Krakowa, z konińskiego do Poznania, wałbrzyskiego do Wrocławia czy radomskiego, lubelskiego i ostrołęckiego do Warszawy.
Jeśli spojrzymy na lewą mapę, czyli relatywny wskaźnik więzi (a więc taki, który nie premiuje ludnych regionów, a wręcz przeciwnie), widzimy znacznie więcej powiązań, także między regionami nieaglomeracyjnymi. Według mnie sporo z tych połączeń to starsze, PRL-owskie migracje, np. z ostrołęckiego do olszyńskiego, z suwalskiego do ełckiego czy z tarnowskiego do tarnobrzeskiego.
Spójrzmy teraz na największe miasta. Zacznijmy od stolicy, która jest niekwestionowanym centrum polskich powiązań. Znajomych w stolicy mają mieszkańcy praktycznie wszystkich części kraju, chociaż bez zaskoczenia, najwięcej z warszawianami wspólnego mają mieszkańcy Polski wschodniej, a im dalej na zachód, tym mniej powiązań z Warszawą.
Przenieśmy się na południe kraju, które niejako podzieliły między sobą Wrocław z Krakowem. Bez zaskoczeń, im bliżej danego miasta, tym silniejsze powiązania, a “linia frontu” przebiega na terenie województwa śląskiego, gdzie Wrocław zdaje się zyskiwać względem Krakowa. Ja sam pochodzę z okolic Rybnika i jest u nas zauważalny trend, widoczny także w oficjalnych statystykach, pokazujący rosnące wyprowadzki na studia do Wrocławia kosztem Katowic i Krakowa. jeżeli chodzi o dane Facebooka, to Wrocław już wygrał. Wbrew obiegowej opinii, widać też, iż krakowianie i warszawianie są dobrymi znajomymi — bardziej niż wrocławianie i warszawianie.
Na północy kraju podobną rywalizację mamy między Poznaniem a Trójmiastem. Również i tu “linia frontu” przebiega przez inną aglomerację — tym razem bydgosko-toruńską. Trójmiasto w ostatnich latach zyskuje przewagę nad Poznaniem, którego wpływy słabną w kujawsko-pomorskim i widać to też na mapie. W przypadku Trójmiasta rzuca się też w oczy silne powiązanie z Warszawą.
Wreszcie mamy czterech maruderów, czyli duże miasta, które radzą sobie słabiej od pozostałych: Łódź, Szczecin, Bydgoszcz (wraz z Toruniem, pow. bydgoskim i toruńskim) i Katowice (tutaj wraz z Chorzowem, Rudą, Świętochłowicami, Siemianowicami i Mysłowicami). Położony na skraju Polski Szczecin jest wyraźnie słabo powiązany z innymi częściami kraju, a choćby stolicą. Katowice cieszą się głębokimi powiązaniami z sąsiednimi regionami i Warszawą, z którą bardzo silne związki ma Łódź. W przypadku aglomeracji bydgosko-toruńskiej widać natomiast silne oddziaływanie lokalne, ale słabe połączenia ponadlokalne.
Wreszcie, spójrzmy na wschód kraju. Mamy tu trzy miasta o podobnym potencjale, powiązane głównie z własnymi województwami, ale co ciekawe, o ile Białystok i Lublin mają głębokie powiązania z Warszawą, to Rzeszów — jedno z słabszych w skali kraju. Rzeszów nie “nadrabia” tego też powiązaniami z Krakowem, sugerując, iż jego mieszkańcy dobrze czują się we własnym mieście i są zadowoleni z jego oferty zawodowej i życiowej. To nie jedyne dane na to wskazujące — Rzeszów jest jedynym miastem spoza “big5”, które systematycznie rośnie ludnościowo (i to nie przez rozszerzenia granic miasta).
Ogólnie, mapy więzi z Facebooka mocno przypominają te o oficjalnych migracjach według GUS, chociaż według mnie lepiej obrazują najnowsze trendy w tych migracjach (np. z wspomnianego Górnego Śląska do Wrocławia zamiast Krakowa).
To tyle w tym wpisie, ale już zachęcam do zapisania się na naszą listę mailingową, żeby nie ominąć nadchodzącego wpisu z tej serii, tym razem skupionego na migracjach zagranicznych. Zobaczymy, czy to prawda, iż Siemiatycze siedzą w Brukseli, Mońki w Chicago, Ślązacy w Zagłębiu Ruhry, a Podhalanie we Wiedniu. Zapisać można się wpisując adres email poniżej i klikając na przycisk “Subscribe”. Subskrypcja jest darmowa :)
Wpisz adres email poniżej
