Large-scale diversity estimation through surname origin inference

Auteur:

Antoine Mazieres

Camille Roth

Date de publication:

24 Avril 2018

Mots-clefs:

Onomastics
Machine learning
diversity
representativeness
geographical origins

Publié ici :

24 Avril 2018

Mis à jour le :

24 Avril 2018

Langue de publication:

Anglais

Zone géographique:

Europe

By Antoine Mazieres (CMB; LISIS), Camille Roth (CMB; Medialab)

in Bulletin de Méthodologie Sociologique / Bulletin of Sociological Methodology, SAGE Publications, In press

The study of surnames as both linguistic and geographical markers of the past has proven valuable in several research fields spanning from biology and genetics to demography and social mobility. This article builds upon the existing literature to conceive and develop a surname origin classifier based on a data-driven typology. This enables us to explore a methodology to describe large-scale estimates of the relative diversity of social groups, especially when such data is scarcely available. We subsequently analyze the representativeness of surname origins for 15 socio-professional groups in France.

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