研报正文总结
方法论介绍
本报告详细介绍了 GSMA 2025 年移动性别差距报告的研究方法，该报告是分析低收入和中等收入国家（LMIC）移动拥有率、智能手机拥有率和移动互联网普及率性别差距的年度系列报告。报告重点介绍了分析和技术模型，并突出了与往年相比的重要方法论变化。
GSMA 消费者调查 2024
- 调查范围：报告主要基于 2024 年 GSMA 消费者调查中 15 个 LMIC 的全国代表性调查，覆盖 30 个国家，代表 LMIC 成年人口的 79%。
- 抽样和实地工作：每个国家调查约 1000 名 18 岁及以上的男性和女性，样本按年龄类别、城乡分布、地区/州和社会经济阶层（SEC）进行配额，以确保代表性。
- 数据收集：采用计算机辅助个人访谈（CAPI）方式，由男性和女性访谈员以当地语言进行，并在偏远农村地区尽可能由女性访谈员对女性受访者进行调查。
- 权重调整：使用随机迭代方法（RIM）对数据进行加权，以纠正配额中的不平衡。
性别差距外推模型
- 模型目的：为未在 GSMA 消费者调查中覆盖的 LMIC 提供性别差距估计。
- 数据来源：结合第三方和公开可用的调查数据，以及机器学习（ML）分类器。
- 预测方法：使用梯度提升回归森林模型，基于联合国人类发展指数（HDI）、世界银行、盖洛普世界民意调查等数据，预测移动拥有率、移动互联网使用率和智能手机拥有率的性别差距。
- 数据集：收集了潜在预测变量，包括教育水平、收入、互联网接入、移动拥有率等指标，并使用多重插补技术处理缺失值。
分析移动互联网使用案例和采用障碍
- 障碍识别：调查询问受访者识别阻止他们采用或进一步使用移动互联网的障碍，并按重要性分为五个主题：可负担性、读写能力和数字技能、相关性、安全和安全、以及接入。
- 使用案例分析：调查询问移动互联网用户使用的服务类型，包括社交媒体、视频通话、在线娱乐、新闻、教育、购物、收入生成、在线银行、健康服务、政府服务等 16 种使用案例。
核心观点和结论
- 报告通过调查和模型预测，分析了 LMIC 中移动拥有率、移动互联网使用率和智能手机拥有率的性别差距。
- 报告识别了阻碍女性采用和进一步使用移动互联网的主要障碍，并按主题进行了分类。
- 报告提供了对移动互联网使用案例的详细分析，揭示了不同国家和地区用户的使用偏好。
