論文の概要: Synthpop++: A Hybrid Framework for Generating A Country-scale Synthetic
Population
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12284v1
- Date: Mon, 24 Apr 2023 17:27:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 13:58:02.355250
- Title: Synthpop++: A Hybrid Framework for Generating A Country-scale Synthetic
Population
- Title（参考訳）: Synthpop++: 国規模の合成人口を生成するためのハイブリッドフレームワーク
- Authors: Bhavesh Neekhra, Kshitij Kapoor, Debayan Gupta
- Abstract要約: 人口調査は費用がかかり、時間がかかり、プライバシーの懸念も高まる可能性がある。
SynthPop++を導入し、複数の実世界のサーベイからのデータを組み合わせて、実スケールの合成人口を生成する。
実験の結果,インドにおける様々な行政単位の人口を人工的にシミュレートできることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Population censuses are vital to public policy decision-making. They provide
insight into human resources, demography, culture, and economic structure at
local, regional, and national levels. However, such surveys are very expensive
(especially for low and middle-income countries with high populations, such as
India), time-consuming, and may also raise privacy concerns, depending upon the
kinds of data collected.
In light of these issues, we introduce SynthPop++, a novel hybrid framework,
which can combine data from multiple real-world surveys (with different,
partially overlapping sets of attributes) to produce a real-scale synthetic
population of humans. Critically, our population maintains family structures
comprising individuals with demographic, socioeconomic, health, and geolocation
attributes: this means that our ``fake'' people live in realistic locations,
have realistic families, etc. Such data can be used for a variety of purposes:
we explore one such use case, Agent-based modelling of infectious disease in
India.
To gauge the quality of our synthetic population, we use both machine
learning and statistical metrics. Our experimental results show that synthetic
population can realistically simulate the population for various administrative
units of India, producing real-scale, detailed data at the desired level of
zoom -- from cities, to districts, to states, eventually combining to form a
country-scale synthetic population.
- Abstract（参考訳）: 人口調査は公共政策決定に不可欠である。
それらは、人的資源、デモグラフィ、文化、経済構造について、地域、地域、国レベルでの洞察を提供する。
しかし、こうした調査は非常に高価で(特にインドのような人口の多い低所得国や中所得国では)、時間を要するため、収集されたデータの種類によってプライバシー上の懸念も高まる可能性がある。
これらの問題を踏まえて、我々はSynthPop++という新しいハイブリッドフレームワークを紹介します。これは、複数の現実世界のサーベイ(属性の異なる部分的な重なり合うセット)のデータを組み合わせて、人間の実スケールの合成人口を生成することができるものです。
批判的に、我々の人口は人口動態、社会経済、健康、位置情報の属性を持つ個人からなる家族構造を維持している。
このようなデータは,インドにおける感染症のエージェント・ベース・モデリングという,さまざまな目的で利用することができる。
人工人口の質を評価するために、機械学習と統計メトリクスの両方を使用します。
実験の結果, 人工人口はインドの様々な行政単位の人口を現実的にシミュレートし, 都市から地域, 州に至るまで, 望まれるズームレベルの詳細なデータを生成し, 最終的に国規模の人工人口を形成することができた。
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