La medición de la migración internacional en América Latina ha enfrentado sistemáticamente un conjunto de restricciones derivadas de la carencia de estadísticas permanentes y armonizadas en tiempo y espacio. De este modo, las Huellas Digitales emergen en el campo de la Demografía como una alternativa complementaria para monitorear en tiempo real los desplazamientos internacionales, pero la evidencia acerca de su validez es aún muy escasa para la región. Los principales antecedentes en la temática, desde la óptica de los métodos de calibración con presencia de datos “reales”, se han planteado como propósito cotejar datos de audiencias de Facebook con estimaciones de stocks migratorios de Naciones Unidas, la plataforma R4V o en un único caso, información censal, y encuentran un nivel elevado de correlación entre las fuentes de información, así como la presencia de sesgos disímiles en términos del país de origen, destino y la composición por edad. A pesar de su creciente uso para el estudio de la migración en laregión latinoamericana, las encuestas de hogares no han sido empleadas en este tipo de ejercicios de validaciónde manera sistemática. El objetivo de este trabajo es analizar en qué medida los datos de usuarios de Facebook etiquetados como “anteriormente viviendo en...” se aproximan a la cuantificación depoblaciones migrantes que arrojan las encuestas de hogares en países latinoamericanos en 2021 y 2022. El análisis multivariado muestra un alto nivel de correlación entre ambos conjuntos de datos, al tiempo que indica diferencias en la magnitud y la dirección de los sesgos según destino y origen. Complementariamente, se evidencia una tendencia general a la sobrerrepresentación de los stocks en Facebook y unmayor ajuste entre fuentes cuando se trata de migrantes absolutos en comparación con los migrantes recientes. A pesar de que los datos de Facebook se ajustan mejor a los de Naciones Unidas que a los de las encuestas,en cualquier caso, se encuentra un buen ajuste respecto a estas fuentes convencionales, lo que refuerza lo encontrado por antecedentesque apuntan a la pertinencia de los datos de Facebook para la estimación de los stocks de migrantes en tiempo real. Este trabajo contribuye a resaltar las oportunidades y limitaciones de los datos de Facebook para la producción de estimaciones de población migrante en tiempo real para el contexto latinoamericano.

The measurement of international migration in Latin America has systematically faced a set of restrictions derived from the lack of permanent and harmonized statistics in time and space. Digital traces emerge in the field of demography as a complementary alternative to monitor international displacements in real time, but the evidence on their validity is still very scarce for the region. The main antecedents on the subject, from the perspective of calibration methods with the presence of "real" data, have set out to compare Facebook audience data with estimates of United Nations migration stocks, the R4V platform or, in a single case, census information, and have found a high level of correlation between the sources of information, as well as the presence of dissimilar biases in terms of country of origin, destination and composition by age. Despite their growing use for the study of migration in the Latin American region, household surveys have not been used systematically for this type of validation exercises. In this framework, the aim of this work is to analyze the extent to which data from Facebook users labeled as "previously lived in..." approximate the magnitude of the migrant population reported by household surveys in Latin American countries in 2021 and 2022. The multivariate analysis shows a high degree of correlation between the two datasets, while pointing to differences in the magnitude and direction of the biases according to destinationand origin. There is also a general tendency to over-represent stocks in Facebook and a better fit between Facebook and household surveys when it comes to absolute migrants compared to recent migrants. Despite the fact that Facebook fits better UN data than surveys data, the results show a good fit respect to traditional data sources, reinforcing previous evidence pointing to the relevance of using Facebook data for the estimation of real time migrant stocks. This work contributes to highlighting the opportunities and limitations of Facebook data for the production of real-time migrant population estimates for the Latin American context.