論文の概要: HICM: An approach towards Harmonizing Indian Census Migration data and its applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12324v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 05:58:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.272021
• Title: HICM: An approach towards Harmonizing Indian Census Migration data and its applications
• Title（参考訳）: HICM:インド国勢調査移行データの調和へのアプローチとその応用
• Authors: Nivedita Batra, Chiranjoy Chattopadhyay, Mayurakshi Chaudhuri,
• Abstract要約: 本報告では,インドにおける人口移動データを調和させるためのデータ中心型フレームワークHICMについて述べる。 我々は,30年間のマイグレーションデータから,測定バイアスと代表性バイアスという2種類のバイアスを同定した。 調和したインド間移動データの実験的評価により、バイアス認識データ補正がデータ構造における一貫性を著しく改善することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.12833538322985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable analysis of migration is critically dependent on the quality and consistency of the underlying data. Indian migration data, primarily derived from decennial census records, are affected by systematic gaps arising from uneven coverage and measurement inconsistencies across states and time. This paper presents a data-centric framework, HICM, for harmonizing Indian census migration data recorded under the Indian census and correcting prominent sources of bias prior to downstream analyses. We explicitly identify two types of bias across three decades of migration data: measurement bias and representativeness bias. We propose to address these gaps through principled pre-processing, mitigation, and validation strategies grounded in statistical diagnostics. An empirical evaluation of harmonized Indian interstate migration data reveals that bias-aware data correction substantially improves the consistency in the structure of the data and enhances the reliability of subsequent temporal analysis results. By improving data quality through reproducible data imputation and smoothing, this work advances migration analytics and provides a robust foundation for policy-relevant longitudinal network analysis of Indian internal migration.
• Abstract（参考訳）: マイグレーションの信頼性分析は、基盤となるデータの品質と一貫性に大きく依存する。 インディアンの移住データは、主に12年の国勢調査記録に由来するが、不均一なカバレッジと、州と時間間の不整合から生じる体系的なギャップの影響を受けている。 本稿では、インドにおける国勢調査データと、下流分析に先立って顕著なバイアス源を補正するための、データ中心のフレームワークHICMを提案する。 我々は、30年間のマイグレーションデータ(測定バイアスと代表性バイアス)の2種類のバイアスを明確に識別する。 本稿では,これらのギャップを,統計的診断に根ざしたプリプロセッシング,緩和,検証戦略を通じて解決することを提案する。 調和したインド間移動データの実験的評価により、バイアス認識データ補正がデータ構造における一貫性を著しく改善し、その後の時間解析結果の信頼性を高めることが明らかとなった。 再現可能なデータ計算と平滑化によってデータ品質を向上させることにより、この研究は、マイグレーション分析を前進させ、インド内部のマイグレーションに関するポリシー関連縦断ネットワーク分析のための堅牢な基盤を提供する。

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