An’anaviy demografik tadqiqotlar aholini ro ‘yxatga olish va FX,DYo (Fuqarolik holati dalolatnomalarini yozish) tizimlariga tayanib, vaqt inertsiyasidan jiddiy zarar k o ‘radi va shiddatli ijtimoiy hamda migratsiya o ‘zgarishlariga operativ javob bera olmaydi. Ushbu sharh Raqamli Izi (Digital Footprints) ning eksponensial o‘sishi natijasida yuzaga kelgan uslubiy inqilobga bag‘ishlangan bo‘lib, bu izlar Katta Ma’lumotlar (Big Data) massivini hosil qiladi. Tadqiqot Mashinani O‘qitish (ML) qanday qilib ikkita asosiy jarayon haqidagi tushunchamizni o‘zgartirishini tizimli ravishda tahlil qiladi: ML-algoritmlaridan klasterlash (K-means, DBSCAN) va Gradient Boosting (XGBoost) mobil ma’lumotlarga qo‘llanilishi migratsiya namunalarini operativ aniqlashga hamda doimiy migrantlar va mayatnik ishchilarini yuqori prognoz kuchi bilan farqlashga imkon beradi, bu esa sof migratsiyaning joriy bahosini ta’minlaydi. Google Trends va qidiruv so‘rovlarining tahlili xulq-atvor o ‘zgarishlarining kuchli ustunlik qiluvchi indikatori (9-12 oylik kechikish bilan) bo ‘lib xizmat qiladi. Ushbu chiziqli bo‘lmagan ma’lumotlarni rekurrent neyron tarmoqlari (LSTM) modellariga integratsiya qilish qisqa muddatli tug‘ilish prognozi aniqligini oshiradi. Tanqidiy tahlil shuni ko‘rsatdiki, afzalliklarga qaramay, raqamli demografiya jiddiy muammolarga duch kelmoqda: raqamli tafovut tufayliyuzaga kelgan tizimlixato hamda maxfiylik va CDR-ma’lumotlarni anonimlashtirish bo ‘yicha o‘tkir etik/huquqiy masalalar.