本报综合外媒报道 据瑞士洛桑联邦理工学院官网3月4日报道，该校教授柯劳迪娅·R.宾德（Claudia R. Binder）与欧盟委员会联合研究中心研究员埃马努埃莱·马萨罗（Emanuele Massaro）等人发表新研究《使用保险客户数据描述瑞士城镇社会经济指标的特征》。该研究旨在探索将投保人数据用于预测城镇社会经济指标的潜力。

　　马萨罗等研究人员分析了瑞士一家大型保险公司提供的数十万份经过匿名处理的客户数据，其中含有年龄、居住地邮编、就业状况、拥有住宅和私家车的情况等信息。研究人员首先根据若干个行为和用户画像（user profile）维度将投保人数据覆盖至瑞士170个人口最多的城镇，总计得到近60万份画像，每一份都有独一无二的识别码。接下来，他们收集了6个类别（人口、交通、工作、空间和宗教、住房、经济）的瑞士官方统计数据，并采用两个空间回归模型（spatial regression model）来考察上述用户画像能否预测这6个类别中的12个社会经济变量。结果显示，投保人特征与官方社会经济指标之间呈现出关联性，预测准确率因具体类别而异。

　　研究表明，保险公司的数据包含大量具有社会意义的信息，其适用范围不限于市场营销和市场研究。此外，这些数据的细化程度高，使用成本低。保险公司应考虑与科研人员开展更紧密的合作，地方政策制定者和政府统计部门也可以使用保险信息来改善官方统计数据的颗粒度和适用性。

　　（王悠然/编译）