Assessing the accuracy of census-independent small area modelled population datasets
यह अध्ययन ज़ाम्बिया के 2022 की जनगणना के आंकड़ों के साथ तुलना करके जनगणना-स्वतंत्र मॉडल आबादी अनुमानों की सटीकता को प्रमाणित करता है, जिसमें राष्ट्रीय और उप-राष्ट्रीय स्तरों पर मजबूत सहसंबंध पाए गए हैं, जबकि यह भी पहचाना गया है कि व्यवस्थित अति-आकलन को कम करने के लिए आवासीय बस्ती स्तरीकरण को परिष्कृत करना अत्यंत महत्वपूर्ण है।
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लोगों की गिनती करना उन सबसे मौलिक कार्यों में से एक है जो एक समाज द्वारा undertaken किए जाते हैं, फिर भी यह सबसे कठिन कार्यों में से एक है। सरकारें और सहायता संगठन स्कूलों की योजना बनाने, अस्पताल बनाने और संकट के दौरान भोजन वितरित करने के लिए सटीक जनसंख्या संख्याओं पर निर्भर करती हैं। पारंपरिक रूप से, यह गिनती एक जनगणना (सेन्सस) के माध्यम से होती है, जो एक विशाल, महंगी प्रक्रिया है जहाँ अधिकारी हर घर का दौरा करते हैं, जो आमतौर पर हर दस साल में एक बार होता है। लेकिन दुनिया के कई हिस्सों में, ये जनगणनाएँ विलंबित होती हैं, संघर्षों के कारण बाधित होती हैं, या बस कभी होती ही नहीं हैं। जब आधिकारिक गणना गायब या पुरानी हो जाती है, तो योजना बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले नंबर केवल अनुमान बन जाते हैं, और हम पिछली वास्तविक गिनती से जितना दूर होते जाते हैं, वे अनुमान उतने ही कम विश्वसनीय होते जाते हैं। इन अंतरालों को भरने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक अलग दृष्टिकोण विकसित किया है: इमारतों की गिनती करने के लिए उपग्रह चित्रों (सैटेलाइट इमेजरी) का उपयोग करना और फिर यह अनुमान लगाना कि उनके अंदर कितने लोग रहते हैं। इस पद्धति को, जिसे अक्सर "बॉटम-अप" मॉडल कहा जाता है, जनसंख्या की तस्वीर ज़मीन से ऊपर की ओर बनाता है, जो किसी सरकारी टीम के गिनने के लिए भेजने का इंतज़ार करने के बजाय लोगों के रहने के भौतिक साक्ष्यों का उपयोग करता है।
जाम्बिया में, इस नए दृष्टिकोण को वास्तविक दुनिया के परीक्षण के लिए एक दुर्लभ अवसर मिला। 2020 में, शोधकर्ताओं ने इमारतों के उपग्रह चित्रों और कुछ सीमित सर्वेक्षण डेटा का उपयोग करके देश के जनसंख्या का एक विस्तृत मानचित्र तैयार किया, जिससे बिना किसी राष्ट्रीय जनगणना पर निर्भर हुए यह अनुमान लगाया गया कि लोग कहाँ रहते थे। दो साल बाद, 2022 में, जाम्बिया ने अंततः अपनी आधिकारिक राष्ट्रीय जनगणना आयोजित की, जो GPS उपकरणों का उपयोग करके प्रत्येक घर के सटीक स्थान को रिकॉर्ड करने वाली पहली जनगणना थी। इस समय-क्रम ने वैज्ञानिकों की एक टीम को उपग्रह-आधारित अनुमानों की सीधे सरकारी गणना के विरुद्ध तुलना करने की अनुमति दी। वे यह देखना चाहते थे कि क्या कंप्यूटर मॉडल, जिन्हें बिना किसी जनगणना डेटा के बनाया गया था, जनसंख्या की वास्तविकता को सटीक रूप से दर्शा सकते हैं। परिणामों ने इस तकनीक की शक्ति और वर्तमान सीमाओं दोनों की एक स्पष्ट तस्वीर पेश की।
शोधकर्ताओं ने पाया कि उपग्रह-आधारित अनुमान जनसंख्या के सामान्य आकार को पकड़ने में उल्लेखनीय रूप से अच्छे थे। जब उन्होंने देश के बड़े प्रांतों और जिलों को देखा, तो मॉडल और जनगणना के आंकड़े एक साथ चलते थे। यदि किसी जिले में जनगणना के अनुसार बहुत अधिक लोग थे, तो मॉडल ने भी बहुत अधिक लोगों की भविष्यवाणी की। सहसंबंध इतना मजबूत था कि दोनों डेटा सेट के पैटर्न लगभग एक जैसे थे। हालाँकि, एक सूक्ष्म जांच ने एक निरंतर समस्या का खुलासा किया: मॉडल का झुकाव यह अनुमान लगाने की ओर था कि वास्तव में जनगणना में पाए गए लोगों की तुलना में अधिक लोग मौजूद हैं। औसतन, मॉडल ने अधिकांश क्षेत्रों में जनसंख्या को बढ़ाकर बताया। यह पूरे शहरों को मिस करने का मामला नहीं था; बल्कि, यह उन स्थानों पर लोगों को गिन रहा था जहाँ वे वास्तव में शायद नहीं रहते थे।
इस अति-अनुमान (overestimation) को समझने की कुंजी उस चीज़ में थी जिसे मॉडल देख रहा था। कंप्यूटर प्रोग्राम उपग्रह चित्रों में दिखने वाले हर 'बिल्डिंग फुटप्रिंट' (इमारत के आधार) को गिनता था और यह मान लेता था कि प्रत्येक एक घर है। लेकिन सभी इमारतें एक जैसी नहीं होतीं; कुछ घर होते हैं, जबकि अन्य कारखाने, गोदाम या कार्यालय होते हैं। क्योंकि उपग्रह डेटा में घरों और गैर-आवासीय इमारतों के बीच अंतर बताने वाले लेबल शामिल नहीं थे, इसलिए मॉडल ने हर संरचना को ऐसे गिना जैसे कि वह एक परिवार द्वारा निवास की जा way हो। जब शोधकर्ताओं ने डेटा को केवल उन ग्रिड वर्गों तक सीमित कर दिया जहाँ जनगणना ने वास्तविक घरों की उपस्थिति की पुष्टि की थी, तो अति-अनुमान काफी कम हो गया। उन क्षेत्रों को हटाकर जो इमारतों की तरह दिखते थे लेकिन संभवतः घर नहीं थे, मॉडल के आंकड़े आधिकारिक गणना के बहुत करीब आ गए।
इस समायोजन के बावजूद, तुलना पूर्ण नहीं थी। शोधकर्ताओं को एक अन्य मुद्दे को भी ध्यान में रखना पड़ा: डेटा का समय। मॉडल के लिए उपयोग किए गए उपग्रह चित्र 2017 और 2019 के बीच के थे, जबकि जनगणना 2022 में हुई थी। इन वर्षों के बीच, कुछ इमारतें ध्वस्त हो गई होंगी, या नई बनी होंगी, और लोग स्थानांतरित हुए होंगे। मॉडल कुछ लोगों को पूरी तरह से चूक गया क्योंकि उनके घरों का उपग्रह चित्रों में कोई दृश्यमान 'बिल्डिंग फुटप्रिंट' नहीं था, शायद इसलिए क्योंकि संरचनाएं बहुत छोटी थीं या चित्र स्पष्ट नहीं थे। जब टीम ने इन छूटे हुए घरों को बाहर करने के लिए जनगणना के आंकड़ों को समायोजित किया, तो मॉडल और जनगणना के बीच का अंतर और भी कम हो गया। अंतिम तुलना ने दिखाया कि मॉडल उन क्षेत्रों के लिए अत्यधिक सटीक था जिन्हें वह देख सकता था, लेकिन उसे एक घर और एक गोदाम के बीच अंतर करने में कठिनाई हुई, जिससे गैर-आवासीय इमारतों वाले क्षेत्रों में उसका अनुमान बहुत अधिक रहा।
अध्ययन ने राजधानी लुसाका में एक विशिष्ट चुनौती को रेखांकित किया। यहाँ, मॉडल ने जनगणना गणना की तुलना में काफी अधिक जनसंख्या की भविष्यवाणी की, भले ही शोधकर्ताओं ने गैर-आवासीय इमारतों को फ़िल्टर करने का प्रयास किया था। शहर सघन और जटिल है, और यह अंतर बताता है कि मॉडल ने कई वाणिज्यिक इमारतों को घरों के रूप में गिना होगा, या शहर में जनसंख्या वितरण उपग्रह चित्र लिए जाने और जनगणना के बीच महत्वपूर्ण रूप से बदल गया होगा। इसके बावजूद, मॉडल का समग्र प्रदर्शन प्रभावशाली था। इसने सफलतापूर्वक पहचाना कि लोग एक विशाल और विविध देश में कहाँ रहते हैं, यह सिद्ध करते हुए कि उपग्रह-आधारित विधियाँ एक विश्वसनीय विकल्प के रूप में कार्य कर सकती हैं जब पारंपरिक जनगणना संभव न हो।
यह कार्य यह सुझाव नहीं देता है कि उपग्रह मॉडल को पूरी तरह से जनगणना का स्थान लेना चाहिए। एक जनगणना केवल संख्याओं से कहीं अधिक एकत्र करती है; यह आयु, शिक्षा और स्वास्थ्य के बारे में जानकारी भी जुटाती है जिसे एक उपग्रह कैमरा नहीं देख सकता। हालाँकि, उन देशों के लिए जो पूर्ण जनगणना का खर्च नहीं उठा सकते या आयोजित नहीं कर सकते, ये मॉडल एक महत्वपूर्ण जीवन रेखा प्रदान करते हैं। वे यह जानने का एक तरीका प्रदान करते हैं कि किसी विशिष्ट गाँव या जिले में कितने लोग रहते हैं, जिससे बेहतर योजना और संसाधन आवंटन संभव होता है। अध्ययन पुष्टि करता है कि हालांकि तकनीक अभी पूर्ण नहीं है, लेकिन यह एक शक्तिशाली उपकरण है जो बेहतर हो रहा है। जैसे-जैसे उपग्रह इमेजरी में सुधार होगा और शोधकर्ता विभिन्न प्रकार की इमारतों के बीच अधिक स्पष्ट रूप से अंतर करना सीखेंगे, ये डिजिटल अनुमान और भी सटीक होते जाएंगे, जो दुनिया के सबसे दूरस्थ या अस्थिर कोनों में भी मानवीय परिदृश्य का एक स्पष्ट दृश्य प्रदान करेंगे।
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