MIGRATE：年間移住の新しいデータセット

コーネル大学とバークレー大学の何人かによるコラボレーションからの非常にスマートな研究が先週金曜日にNatureに発表されました。

長い間、研究者は米国では郡対郡のデータを使用するしかなく、これは非常に粗いものでした。そして独自のデータセットは研究者が利用できないか、高いバイアスを示すことがよくあります。この論文はMIGRATEという新しいデータセットを紹介しており、2010〜2019年をカバーし、独自/商業データを国勢調査人口カウントにアンカリングすることで、474億ペアのセンサスブロックグループ（CBG）間の流れを捕捉しています。

この新しいデータセットで達成されるスケールを理解するために、米国国勢調査局の測定の階層を見ることが私には役立ちました：

郡：移民データの標準単位。郡は巨大になる可能性があります（LA郡には約1,000万人がいます）。

センサストラクト：郡の細分化。

センサスブロックグループ（CBG）：この研究で使用される単位。一般的に600〜3,000人を含むブロックのクラスターです。米国には約217,000のこれらのグループがあります。

センサスブロック：最小単位（通りで囲まれた市街地ブロックに相当）。

研究者たちは、彼らのMIGRATEデータセットは公開されている5年郡レベルデータより約4,600倍細かく、州レベルデータより1,800万倍細かいと主張しています。すごいことです。

これにより研究者は以前は見えなかった超ローカルなパターンを見ることができます。彼らが言及する完璧な例は、2017年と2018年のカリフォルニア山火事（タブス火災とキャンプ火災）からの「気候退避」です。標準的な郡レベルデータだけを見ると、流出移民率はほぼ横ばいに見えます。これらの大規模な火災が誰も避難させなかったと結論づけるかもしれません。

しかし、タブス火災からの移動者の77%とキャンプ火災からの54%は、同じ郡内の他のCBGに移動しました。人口減少も「タブス火災では5年ACSレベルで見られるものより260%大きく、キャンプ火災では40%大きかった」とのことです。

この論文は、特に気候ベースの避難を研究している多くの米国ベースの研究者に大いに役立つはずです。例えば、以前洪水の危険がある地域のネット流出に関するRedfin記事を取り上げましたが、彼らは郡間データを使用していました。このようなレポートは、短距離退避をマスクするため、気候避難を大幅に過小評価していた可能性があります。