論文の概要: Inferring fine-grained migration patterns across the United States
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.20989v2
- Date: Fri, 06 Jun 2025 17:38:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-09 17:28:42.913989
- Title: Inferring fine-grained migration patterns across the United States
- Title（参考訳）: 米国内におけるきめ細かい移動パターンの推測
- Authors: Gabriel Agostini, Rachel Young, Maria Fitzpatrick, Nikhil Garg, Emma Pierson,
- Abstract要約: 我々は、高解像度だが偏りのあるプロプライエタリなデータを低解像度で信頼性の高いCensusデータで再現するスケーラブルな反復補間法を開発した。
私たちは2010年から2019年までの年次移行行列のデータセットであるMIGRATEを作成し、47億組のCensus Block Groupのフローをキャプチャします。
これらの推定は、外部の地中構造データセットと高い相関関係を持ち、精度を改善し、生のプロプライエタリなデータに対するバイアスを低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6594124470436404
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fine-grained migration data illuminate important demographic, environmental, and health phenomena. However, migration datasets within the United States remain lacking: publicly available Census data are neither spatially nor temporally granular, and proprietary data have higher resolution but demographic and other biases. To address these limitations, we develop a scalable iterative-proportional-fitting based method that reconciles high-resolution but biased proprietary data with low-resolution but more reliable Census data. We apply this method to produce MIGRATE, a dataset of annual migration matrices from 2010 - 2019 that captures flows between 47.4 billion pairs of Census Block Groups -- about four thousand times more granular than publicly available data. These estimates are highly correlated with external ground-truth datasets, and improve accuracy and reduce bias relative to raw proprietary data. We use MIGRATE to analyze both national and local migration patterns. Nationally, we document temporal and demographic variation in homophily, upward mobility, and moving distance: for example, we find that people are increasingly likely to move to top-income-quartile CBGs and identify racial disparities in upward mobility. We also show that MIGRATE can illuminate important local migration patterns, including out-migration in response to California wildfires, that are invisible in coarser previous datasets. We publicly release MIGRATE to provide a resource for migration research in the social, environmental, and health sciences.
- Abstract（参考訳）: 詳細な移住データは、重要な人口統計、環境、健康現象を照らす。
公開されている国勢調査データは空間的にも時間的にも粒度的にもなく、プロプライエタリなデータは高い解像度を持つが、人口統計やその他のバイアスがある。
これらの制約に対処するため、我々は高解像度だが偏りのあるプロプライエタリなデータを低解像度で信頼性の高いCensusデータで再現するスケーラブルな反復補間法を開発した。
この手法を適用して、2010年から2019年までの年次移行行列のデータセットであるMIGRATEを生成し、4740億対のCensus Block Groupのフローをキャプチャする。
これらの推定は、外部の地中構造データセットと高い相関関係を持ち、精度を改善し、生のプロプライエタリなデータに対するバイアスを低減する。
我々はMIGRATEを用いて、国内と地域の両方のマイグレーションパターンを分析します。
全国的には、ホモフィリー、アッパーモビリティ、移動距離の時間的および人口動態の変化を文書化しています。例えば、人々はトップ・インカム・クアータイルのCBGに移行し、上層モビリティにおける人種的格差を識別する傾向が強まっているのです。
また、MIGRATEは、カリフォルニアの山火事に応答して移住するなど、過去のデータセットで見えないような重要な地域移動パターンを照らすことができることを示した。
我々は、社会、環境、健康科学における移住研究の資源を提供するために、MIGRATEを公開している。
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