Ghost villages project, NEC Conference, 19 October 2017 /MoldovaInnovationLab @MiLab_MD

Context Official data on measurement of the population – Census Measurement of immigration and internal migration patterns Depopulation of rural areas

Ultimate objective Creating a mechanism for estimating population density and household occupancy in Moldova using energy consumption data. The ultimate objective of the project is to map the actual population density in the rural areas of Moldova, spotting the “ghost villages” – the abandoned communities or parts of communities where households are empty. The mapping will be done by using monthly data on power consumption at the household level as an indicator of whether the household is populated or not. Where possible, alternative source of data will be used to triangulate the findings and provide more granular insights.

How are we doing this? Proof-of-concept in progress for 10 pilot communities throughout the country. Geocoding addresses from the energy dataset and mapping them using GIS maps Determining the sample communities for running the pilot – rig11112ht now in process. We will be selecting 10 communities in the southern part of the country covered by a single energy provider, for the ease of testing. The envisaged villages will be different as profiles: one small community under 100 people, one bigger village around 1000 people, one village close to the boarder, one village with zero population (all data based on the 2004 census). GIS Map demonstration 3. Patterns - estimating the threshold under which the dwelling is considered to be unpopulated. Create a map of population density by grid If pilot is successful, scale up the predictive model and map for the entire country.     Analyzing energy consumption patterns Validation of the results – thick data analysis

Data Visualisation

Business as usual vs. Real-time data Household energy consumption Census Using Big Data Household energy consumption Periodicity and availability of data Latest census conducted – 2014, Data published - 2017 Monthly (provided to the National Bureau of Statistics) Reliability of data Numerous errors in conducting the Census were reported, not all households were included Each household has a unique identification number Disaggregation of data Community level Household level Robustness of data Does not capture migration phenomenon in a timely manner, does not include internal migration Captures Financial sustainability 5 MEUR 35 KEUR

Using the data to inform policy- and decision-making process Better budgeting planning Public Administration Reform – territorial-administrative component p.3 population income - De exemplu, vom vedea dacă analiza caracteristicilor consumului de energie al populației rurale ne va oferi informații cu privire la fluctuația nivelului de venit al oamenilor. De asemenea, dacă aceasta poate servi ca un indicator mai actual și mai frecvent utilizat decât sondajele bugetelor gospodăriilor casnice P4. - Sau, de exemplu, dat fiind faptul că datele inițiale par să confirme (volumele maxime ale consumului de energie în unele gospodării în perioada sărbătorilor de Crăciun și de Paști), datele despre consumul de energie, dacă acestea ne pot oferi informații aproape în timp real despre fluxurile migrației circulare. Vom analiza dacă aceste date ne pot sugera în mod clar care este cea mai bună perioadă pentru a întreba opiniile migranților în scopul luării deciziilor la nivel local. Measuring population income (fluctuations) Immigration and emmigration patterns

Let’s keep in touch! /MoldovaInnovationLab /MiLab_MD p.3 population income - De exemplu, vom vedea dacă analiza caracteristicilor consumului de energie al populației rurale ne va oferi informații cu privire la fluctuația nivelului de venit al oamenilor. De asemenea, dacă aceasta poate servi ca un indicator mai actual și mai frecvent utilizat decât sondajele bugetelor gospodăriilor casnice P4. - Sau, de exemplu, dat fiind faptul că datele inițiale par să confirme (volumele maxime ale consumului de energie în unele gospodării în perioada sărbătorilor de Crăciun și de Paști), datele despre consumul de energie, dacă acestea ne pot oferi informații aproape în timp real despre fluxurile migrației circulare. Vom analiza dacă aceste date ne pot sugera în mod clar care este cea mai bună perioadă pentru a întreba opiniile migranților în scopul luării deciziilor la nivel local.