人身売買

特定された被害者の多くは女性です。 人身売買はこれまで、性的搾取を目的とした女性の被害者が多いと考えられていたからです。 しかし、男性も性的搾取を含む多くの人身売買の被害に遭う可能性があることが認識されるようになり、そのようなケースを特定することができるようになったため、時間の経過とともに男性の割合が増えてきました。

CTDCのデータによると、人身売買の被害者がたどるルートにも違いがあります。 国際的な人身売買の旅の80％近くは、空港や陸地の国境管理所など、公的な国境管理所を経由しています。 一方、性的搾取を目的とした人身売買の場合は、公式な国境管理地点ではない場所を経由するケースが多くなっています。 これには、海を渡ったり、国を越えたりするような不規則なルートも含まれます。 また、大人よりも子どもの方が、公式な国境管理局がないルートで人身売買される傾向があります。

CTDCのパートナーが確認した被害者の半数は26歳以下です。 そのうち4分の1近くが子どもです。

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データソース

世界の人身売買に関するデータの主なソースは、特定された被害者から提供された情報に基づいています。 これらの情報は通常、法執行機関、司法機関、被害者の保護や支援を行う非政府組織など、さまざまな関係者によって収集されます。

いくつかの国連機関や国際的な非政府組織（NGO）が協力して、人身売買の被害者のプロフィール、人身売買の普及率、強制労働や強制結婚などの関連現象に関するデータソースを作成しています。

オペレーショナル・ケース・データと被害者のプロフィール

被害者を保護し、サービスを提供する過程で、人身売買対策関係者は個人レベルのオペレーショナル・ケース・データを頻繁に収集しています。 IOMは、1990年代半ばから人身売買の被害者に直接支援を行っており、全世界で年間約8,000人の被害者を支援しています。 IOMは、そのケースマネジメント活動を通じて、55,000件を超える世界最大の人身売買被害者のケースデータのデータベースを構築してきました。

人身売買対策組織の運営データは、個人に関わる非常に機密性の高いものが多く、データ対象者が特定されるリスクが高く、その結果、深刻な事態に陥る可能性があるため、プライバシーや市民的自由に関する様々な懸念が生じます。

これらの課題を克服するため、IOMは2017年、Counter Trafficking Data Collaborative (CTDC)を通じて独自のデータをオンラインで公開し、さらに、重要なケースレベルのデータセットを持つ他の主要な人身売買対策組織のデータも合わせて公開しました。

各国の報告メカニズム

人身売買情報のもう一つの重要な情報源は、政府（または他の中央報告機関）が自国の管轄区域内の人身売買事例についてまとめた行政データの公式報告書です。

UNODCは、「人身売買に関する世界報告」のために、標準的な指標を用いた共通の質問票を使って、自国で確認された人身売買被害者について各国政府に調査を行い、その結果を集計しています。 最新の世界報告書は2018年に作成されました。 2016年、この活動により、97カ国の政府から24,000人以上の特定された人身売買の被害者に関するデータが作成され、これまでと比べてピークとなりました。 データは主に、可能な限り、性別、年齢、搾取の種類などの変数で分解した総数の形で公表されています。 政府の調査に加えて、UNODCは、警察の報告書などの公的な情報や、政府間組織やNGOからの情報も収集しています。

人身売買の有病率を推定する

現在、人身売買の有病率を世界や地域別に推定したものはありません。

人身売買の行政データを利用したものなど、いくつかの国別推定値が作成されています。

Multiple Systems Estimationは、国レベルでの人身売買被害者の合計（未確認および確認済み）を推定するために使用される方法です。 これは、NGO、法執行機関、他の当局、国際機関など、人身売買対策分野の異なるアクターから提供された複数の人身売買事例リストの重なりを分析することに基づいています。 MSEは、実施国における人身売買の被害者を特定した様々なデータベースの存在に依存します。 また、技術的にもいくつかの前提条件を満たす必要があります。 例えば、行政データを記録している複数の団体が、独立して人身売買の被害者を特定することが可能である必要があります。 この手法を開発した研究者は、この手法が世界の約50カ国で使用できる可能性があると推定しています。

関連する搾取の形態を推定した例はほとんどありません。

• 2017 Global Estimates of Modern Slavery（現代奴隷制の2017年世界推計） – これは、国際労働機関（ILO）とWalk Free Foundation（WFF）がIOMと共同で作成した、人身売買に関連する犯罪である強制労働と強制結婚の普及率を世界規模で推定したものです。 2017年の報告書では、2016年には4,000万人が任意の日に現代の奴隷制の犠牲になったと推定しています。 そのうち、約2,500万人が強制労働、さらに1,500万人が強制結婚をしていました。 推計には、IOMの人身売買データベースのうち、性的搾取と子どもの搾取に関するデータを使用しました。
• 強制労働、強制徴用、避難所での拉致の推定。 IOMはILOやWFFと協力して、国内避難民（IDP）とその家族における強制労働、強制結婚、武装集団への強制的な勧誘、誘拐の有病率について、比較可能な一連の推定値を作成している。 これは、IDPの数が多く、IOMが実質的な人道活動を行っており、適切なサンプリングフレームを持つ3つの国での試験的な調査活動です。 調査結果、方法論、提言をまとめた報告書は、2020年に発行される予定です。

人道的環境における人身売買と大規模な移民の流れ

紛争や自然災害に伴うような人道的危機は、既存の人身売買の傾向を悪化させたり、新たな傾向を生んだりする可能性があります。 武装集団による搾取的な性的サービスや、子ども兵士の強制的な徴用など、危機の直接的な結果としての人身売買もあれば、危機によって引き起こされた広範な人的、物的、社会的、経済的損失や、家族やコミュニティが自分自身や子どもを守れないことを利用して、人身売買を行っている明白ではないものもあります。

IOMは、人道的環境における人身売買の撲滅と人身売買された人の保護に取り組んでいます。 このような場所でエビデンスに基づいたプログラミングを行うためのデータが切実に求められていることから、IOMは「Displacement Tracking Matrix」を用いて、危機における人身売買や搾取に関連するリスクや問題に関するデータを定期的に収集しています。 さらに、IOMはパートナーと協力して、人身売買に関連する問題の有病率を推定する作業も行っています。

最近、人身売買の指標となるデータを定期的に収集している場所としては、バングラデシュのコックス・バザール、ナイジェリア北東部、ウクライナ、中南米諸国などがあります。 これらの活動で集められたデータは、人身売買のリスク、搾取に対する脆弱性、支援のギャップをよりよく理解し、さらに調査すべき分野を特定するために使用することができます。

IOMはDTMを通じて、ヨーロッパへの主要な移住ルートなど、さまざまな移住ルートにおける人身売買、虐待、搾取、暴力に対する移住者の脆弱性に関する一次データも作成しています。 人身売買の指標を含むデータは、イタリア、リビア、ギリシャなどの国で収集されています。 さらに、中央・西アフリカや東アフリカの国々でも、同様のデータ収集が計画されています。

IOMはユニセフと共同で、地中海の移民ルートを経由してヨーロッパに移住する子どもや若者の具体的な経験についての報告書を作成した。 また、別の報告書では、これらのルートを利用する移民が人身売買や搾取に対して脆弱であることを予測する要因を明らかにしました。 変位の状況における人身売買や搾取に関する信頼できるデータは限られています。

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データの強み & 限界

Operational case data and victim profiles

識別された人身売買被害者に関するデータの入手可能性は、様々な要因に左右されます。例えば、人身売買対策組織が活動しているかどうか、ある国や地域で一貫してデータを収集・共有できるかどうかなどです。 そのため、データの網羅性は必ずしも高くありません。 大量の人身売買データがあるからといって、必ずしも普及率が高いとは限りませんし、特定の文脈においてデータが少ないのは、効果的な人身売買対策が行われていないからかもしれません。 識別されたケースは、識別されていない被害者集団のサンプルとして理解するのがよいでしょう。 このサンプルは、ある種の人身売買のケースが他のケースよりも識別（または紹介）される可能性が高い場合、偏っている可能性がある。 仮にそうであったとしても、身元不明者は定義上、未知であるため、その偏りの程度はほとんどわかりません。

各国の報告機関

各国の報告機関のデータは詳細ではなく、一般的にハイレベルな集計値としてしか入手できないため、その利用には限界がありますが、地理的には最も広い範囲をカバーしているため、世界レベルでの人身売買に関するベースライン情報としては有用です。

人身売買の有病率の推定

人身売買の有病率の国別推定値はいくつかの国で作成されています。

いくつかの国では、人身売買の有病率の国別推定値が作成されていますが、これらの推定値は、既存の行政データのモデリングに基づいています。 歴史的に見ても、調査などによる新たな一次データの収集に基づいて、人身売買の有病率を推定することは困難でした。 これは、人身売買の法律上の定義が複雑であることと、家計調査の回答者にデリケートな質問をすることが倫理的に難しいことが原因です。 また、資源の制約や安全上の理由、大規模な人道的緊急事態の存在などにより、すべての国でサンプルを採取できるわけではありません。 また、大規模な家計調査では、特定の質問（例えば、性的搾取や暴力に関する質問）がデリケートであることや、子どもに関するデータを収集することが困難であるという点で、倫理的な配慮やさらなる課題があります。

人道的環境における人身売買と大規模な移民の流れ

最後に、人道的環境は、非常にプレッシャーが強く、変化の激しい環境であることが多く、厳密で倫理的なデータ収集を行うことは困難です。 例えば、データ収集者の被災者へのアクセスは急速に変化する可能性がありますし、人身売買の被害者を支援するためのサービスが危機的状況にある場所には最初から存在しないかもしれません。 そのため、データ収集の方法は、被害を与えないようにすること、時間に敏感で適応可能であることが必要です。 また、サンプリングのベスト・プラクティスは、環境によっては実施が難しい場合もあります。