从卫星和移动设备获得的大数据的激增，以及证明卫星和移动电话记录与家庭福利密切相关的研究，引发了人们对将大数据与调查数据相结合的统计方法的极大兴趣。1用全面的大数据补充调查数据的一个关键动机是小区域估计的潜力，这可以通过将调查的枚举区域的家庭一级调查数据与所有枚举区域的预测值相结合，对社会经济指标进行更精确和更精细的估计，无论是否采样。

小面积估算的既定方法通常利用住户调查数据和同期住户普查数据，首先估算调查数据中的福利预测模型，然后使用估算的模型参数模拟普查中的福利。2由于传统的小面积估算通过估算的模型参数将住户调查与普查辅助数据联系起来，因此潜在预测变量集仅限于调查和普查中存在的变量。此外，当问题的措辞或数据收集的时间在普查和调查之间有很大差异时，使用标准方法进行的小面积估计可能会有偏差。最后，由于这种方法依赖于人口普查数据，因此需要进行新的人口普查来可信地估计小地区的福利变化。人口普查数据通常最多每十年更新和收集一次，这对及时得出小地区贫困估计数构成了重大障碍。