Eesti Panga statistikaosakonna juhataja Jaanus Krooni ettekanne Eesti Panga avalikul loengul 21.03.2013

1. MOBIILPOSITSIONEERIMISE ABIL KOGUTUD
ANDMETE KASUTAMINE
MAKSEBILANSISTATISTIKAS
Jaanus Kroon
Statistikaosakond
Avalik loeng
21.03.2013

2. Kava
• Taust
• Alternatiivsed andmeallikad
• Mobiilpositsioneerimise meetod statistikas
• Metoodikast
– Saabuvate reiside hindamisest
– Väljuvate reiside hindamisest
• Koostöömudel
• Järeldused
2

3. 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
Piiriüleste
Ettemakstud
Päevased töötajate ja
Reisijate Reisi teenused
arv x kestvus x reisi- + (hotell, reisip + (üli)õpilaste
kulutused kulutused
akett jms)
sihtriigis
Piiriületusstatistika 3

4. Taust (2)
• Piiriülestusstatistika andmeallikad
Administratiivselt • Piiratus: baseerub kodakondsusel, mitte residentsusel
registreeritud piiriületus • Ühinemine Schengeni viisaruumiga
Kvartaalsed piiriloendused • Katab siseneva ja väljuva reisimise ning reisi kestvuse (intervjuud)
(SA) • Asendas Schengeniga liitumisel administratiivandmed
Reisikorraldajate • Katab siseneva ja väljuva reisimise ning reisi kestvuse
kvartaalne vaatlused (SA) reisikorraldajate vahendusel
• Ainult väljuvad reisid
Leibkondade küsitlus (SA) • Piiratus: ebapiisav kvaliteet
• Muudatused väliskaskkonnas
– 2004/2007 sisenemine Schengeni viisaruumi: piirikontrolli kaotamine
– 2008… Kriis ja eelarvekärped valitsemissektoris (sh SA-s) 4

5. Alternatiivsed andmeallikad (1)
Alternatiiv Poolt Vastu
• Kogemused olemas •Aja ja tööjõumahukas
SA piiriületusstatistika
•Võimalus ühendada turistide •Ebaproportsionaalselt kallis
rahastamine motivatsiooniuuringuga •Ebapiisav usaldusväärsus
•Algandmed kuised •Kalibreerimiseks on vaja eraldi
Majutusstatistikal •Geograafiline jaotus vaatlust (ühepäevakülastajad)
baseeruva hindamismudeli •Lihtne rakendada •Ei kata residentide reisimist
arendamine •Madalad kulud välismaale
•Mudeli ebatäpsus/hindamisvead
Osalemine Maanteeameti •Operatiivsed andmed •Mahukad investeeringud
projektis paigaldada •Võimalik täiendada sadama ja •Kalibreerimiseks on vaja eraldi
lennujaama statistikaga vaatlust (struktuur/riigid jms)
maismaapiiridele •Tulemuse kaheldav kvaliteet?
maanteeloendurid
•Operatiivsed andmed •Kalibreerimiseks on vaja eraldi
•Lisavõimalus kulutuste ja vaatlust (ilma krediitkaardita
Krediitkaardi kasutuse geograafilise lõike hindamiseks reisijad)
andmed •Üks teenusepakkuja •Ebaõnnestunud katsed
(Pankade kaardikeskus •Ei tekita administratiivset naaberriikides
NETS) koormust •E-kaubandusega seotud “müra”
•Madalad statistika kõrvaldamine küsitav. 5
koostamiskulud

6. Alternatiivsed andmeallikad (2)
Alternatiiv Poolt Vastu
•Operatiivne •Vähene (puuduv) kogemus
•Esinduslik (peaaegu igaüks omab andmete kasutamisel
Tuletada piiriületusstatistika mobiiltelefoni) •Küsitav mobiilioperaatorite huvi
•Omanik on tavaliselt resident koostöö vastu
mobiiltelefonide
SIM-karti väljastanud riigis •Kalibreerimiseks on vaja eraldi
rändlusteenuse (roaming) •Usaldusväärsed andmed (sh vaatlust (mobiiltelefonide
info alusel geograafiline jaotus) kasutusmustrid)
•Ei tekita administratiivset •Kulukad IT arendused
koormust andmetöötluseks
• 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 6
• 2008-2010

7. 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)
Toimingud koduvõrgus või Andmefail
rändlusvõrgus
• SIM-kaardi ID (statistiline kood)
• telefonikõned, • Kuupäev ja kellaaeg
• SMS-id/MMS-id, • Antenni ID asukoha andmetega
• 3D võrgu kasutamine, • Riigi ID
• andmemahtude
allalaadimised,
• mobiilitoega GPS teenused
jne.
7

8. 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

9. 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

10. 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

11. Saabuvate reiside hindamisest (2)
• Piiriülene müra
– Müraga seotud mobiilimastide tuvastamine ja väljaarvamine
• Laevaliiklus
• Juhuslik ümberlülitumine

12. Saabuvate reiside hindamisest (3)
• Transiitreisid
– Transiidikoridoride tuvastamine (10) ja väljaarvamine
• Sadamad
• Lennujaamad
• Maanteetrassid

13. Saabuvate reiside hindamisest (4)
• Tulemused

14. Saabuvate reiside hindamisest (5)
• Andmete kvaliteet

15. Väljuvate reiside hindamisest (1)
• Reiside arvu määramine
– Koduoperaatori klientide
rändlustoimingud välisriigi
mobiilivõrkudes kui samal
perioodil toimingud Eestis
puuduvad
• Reisi kestvuse määramine
– Päevade arv esimese ja
viimase toimingu vahel
– Külastuskorrale omistatakse Eestis
algus, lõpp, kestus ning
läbitud riikide nimestik
Välismaal

16. 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

17. Väljuvate reiside hindamisest (3)
• Näide: külastuspäevade arv riigiti

18. Väljuvate reiside hindamisest (4)
• Näide: hinnangute kvaliteet
– “Sinine” – ametlik statistika kuni 2009
– “Punane” – mobiilpositsioneerimise andmed
Egiptus Türgi

19. Koostöömudel
• Andmete kogumine ja töötlemine (kuine)
Positium • (Protsess on osa suuremast andmemudelist)
LBS, lepingupar • Aegridade arvutamine
tner • Metoodika aktuaalsena hoidmine
• Kalibreerimise ja mobiilikasutuse vaatlused
• Andmete kontroll ja valideerimine
• Võrdlus kaudsete andmeallikatega (sadama ja
lennujaamastatistika, EU Eesti riigipiiri statistika,
Eesti Pank majutusstatistika, pressiinfo jms.) ja loogiline kontroll
• Sisendi koostamine kuise ja kvartaalse välissektori
statistika jaoks
• Avaldamine EP veebilehel alates 2012
19

20. 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

21. 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

22. 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

23. Tänan!
jaanus.kroon@eestipank.ee
23