कई जनसांख्यिकीय आंकड़े गढ़े हुए हैं

 (davidoks.blog)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-01-31 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Papua New Guinea और Nigeria समेत कई देशों के जनसंख्या आंकड़े वास्तविकता से काफी अलग हैं, और सरकारों को भी सही संख्या का पता नहीं है
  • Papua New Guinea के मामले में 2000 की जनगणना के डेटा का साधारण अनुमान लगाकर 2022 की आबादी 94 लाख घोषित की गई, जबकि UN रिपोर्ट ने लगभग 1.7 करोड़ का अनुमान लगाया
  • Nigeria में राजनीतिक हितों और तेल राजस्व के बंटवारे के कारण जनगणना में बार-बार हेरफेर हुआ है, और 2006 के बाद कोई आधिकारिक सर्वे नहीं हुआ
  • satellite image आधारित जनसंख्या अनुमान भी अधिकतम 80% से ज्यादा त्रुटि तक पहुंचते हैं, इसलिए उन पर भरोसा करना मुश्किल है
  • वैश्विक स्तर पर कई देशों की जनसंख्या संख्या अनिश्चित है, और इसका असर आर्थिक व नीतिगत आंकड़ों की विश्वसनीयता पर पड़ता है

Papua New Guinea में जनसंख्या आंकड़ों की उलझन

  • Papua New Guinea सरकार ने 2022 की आबादी 94 लाख बताई, लेकिन यह 2000 की जनगणना (55 लाख) पर आधारित एक साधारण अनुमान था
    • 2011 की जनगणना को असफल माना गया और उसके नतीजे खारिज कर दिए गए
  • UN द्वारा कमीशन की गई रिपोर्ट ने विश्लेषण किया कि वास्तविक आबादी करीब 1.7 करोड़ है, और ग्रामीण इलाकों में गंभीर undercount की ओर इशारा किया
  • रिपोर्ट सार्वजनिक होने के बाद सरकार ने रिपोर्टिंग पर रोक लगा दी, और UN ने पुराने आंकड़ों को ही मान्य रखा
  • 2024 की नई जनगणना पर भी गंभीर छूट जाने के आरोप लगे, इसलिए वास्तविक आबादी अब भी स्पष्ट नहीं है

‘फर्जी आबादी’ का दावा और उसका खंडन

  • Twitter उपयोगकर्ता Bonesaw ने दावा किया कि चीन और भारत की आबादी बढ़ा-चढ़ाकर बताई गई है, और दुनिया की वास्तविक आबादी 1 अरब से भी कम है
  • लेख इस दावे को “स्पष्ट रूप से बेतुका” बताता है
    • इसे ऐसी असंभव साजिश-थ्योरी कहा गया है जिसमें लाखों सरकारी और अंतरराष्ट्रीय संस्थाओं के कर्मचारियों की मिलीभगत चाहिए होगी
    विज्ञापन
  • फिर भी, कुछ देशों को अपनी वास्तविक आबादी का सही अंदाजा नहीं है, इस अर्थ में इसमें आंशिक सच्चाई का संकेत मौजूद है

Nigeria में जनसंख्या हेरफेर का इतिहास

  • Nigeria को आधिकारिक रूप से 24 करोड़ आबादी के साथ अफ्रीका का सबसे अधिक जनसंख्या वाला देश माना जाता है, लेकिन विश्वसनीय जनगणना का अभाव है
  • जनगणना का सीधा संबंध संसदीय सीटों और तेल राजस्व के बंटवारे से है, इसलिए क्षेत्रवार बढ़ा-चढ़ाकर दिखाना और हेरफेर बार-बार हुआ
    • 1962 की गणना में दक्षिण की आबादी ज्यादा आई, तो एक साल बाद दोबारा सर्वे में उत्तर की आबादी 80 लाख बढ़ गई
    • 1973 की जनगणना में हेरफेर इतना स्पष्ट था कि नतीजे प्रकाशित ही नहीं किए गए, और उसके बाद 18 साल तक सर्वे नहीं हुआ
    • 2006 की जनगणना के बाद Lagos State ने अपनी अलग गणना कराई और कहा कि उसकी आबादी सरकारी संख्या से 80 लाख ज्यादा है
  • मौजूदा जनसंख्या संख्या 2006 के नतीजों पर आधारित एक साधारण अनुमान है, और आधिकारिक सांख्यिकी आयोग के प्रमुख भी इस पर भरोसा नहीं करते
  • कम मतदाता पंजीकरण दर, SIM पंजीकरण दर, और जन्मदर में तेज गिरावट जैसी बातें आबादी के अधिक अनुमान की संभावना दिखाती हैं

दूसरे देशों के अनिश्चित जनसंख्या आंकड़े

  • Democratic Republic of the Congo में 1984 के बाद जनगणना नहीं हुई, और South Sudan, Eritrea, Afghanistan, Chad, Somalia जैसे देशों में भी दशकों से ऐसा नहीं हुआ
  • CIA और World Bank जैसी संस्थाएं आधिकारिक संख्याएं जारी करती हैं, लेकिन विश्वसनीय आधार की कमी है
    • उदाहरण: DRC की 2020 आबादी का अनुमान 7.3 करोड़ से 10.4 करोड़ तक फैला हुआ था
  • कुछ देशों में गणनाकर्ताओं को वेतन नहीं मिला, डेटा जमा नहीं हुआ, या झूठी रिपोर्टिंग हुई, जिससे सटीकता और गिर गई
  • South Africa की 2022 जनगणना को भी अधिकतम 31% undercount वाला माना गया
विज्ञापन

satellite data की सीमाएं

  • satellite भौगोलिक पहुंच की समस्या कम कर सकते हैं, लेकिन एक घर में कितने लोग रहते हैं यह नहीं बता सकते
  • Meta और WorldPop के satellite-आधारित अनुमान एक ही क्षेत्र में भी दोगुना अंतर दिखाते हैं
    • उदाहरण: Nigeria के Bauchi में 5 साल से कम उम्र के बच्चों की संख्या Meta ने 1.27 लाख और WorldPop ने 2.54 लाख आंकी
  • Nature में प्रकाशित अध्ययन के अनुसार satellite-आधारित जनसंख्या अनुमान वास्तविक संख्या से अधिकतम 84% कम हो सकते हैं
    • खासकर China, Brazil, Australia, Poland, Colombia जैसे देशों में बड़ी त्रुटियां मिलीं
  • satellite तकनीक भविष्य में बेहतर हो सकती है, लेकिन फिलहाल यह भरोसेमंद स्तर पर नहीं है

निष्कर्ष: जनसंख्या आंकड़ों की अनिश्चितता और समझ की सीमा

  • दुनिया की कुल आबादी का मोटा अनुमान शायद सही हो, लेकिन देश-स्तर पर त्रुटियां गंभीर हैं
  • Nigeria शायद अधिक, Sudan शायद कम आंका गया हो; इस तरह कुछ संतुलन बन सकता है, लेकिन क्या इसमें कोई व्यवस्थित bias है, यह स्पष्ट नहीं
  • जनसंख्या आंकड़े आर्थिक और नीतिगत निर्णयों का आधारभूत डेटा हैं; अगर वे गलत हों तो देशों का समग्र मूल्यांकन भी विकृत हो जाता है
  • ये उदाहरण दिखाते हैं कि हम दुनिया के बारे में जितना समझते हैं, वास्तव में उससे कहीं कम जानते हैं
  • यह समझना जरूरी है कि आंकड़े बनते कैसे हैं, और डेटा के प्रति epistemic humility बनाए रखना महत्वपूर्ण है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-01-31
Hacker News की राय

  • मैंने पहले जनगणना के काम में हिस्सा लिया था
    चीन जैसे देशों में, जहाँ हर 10 साल में राष्ट्रीय जनगणना होती है, कुल संख्या काफ़ी सटीक होती है, लेकिन क्षेत्रवार डेटा अनुमान पर आधारित होता है
    इसके कई कारण हैं: आर्थिक रूप से विकसित इलाकों में माइग्रेंट आबादी ज़्यादा होती है, इसलिए वहाँ वास्तविक संख्या से कम गिनती होती है; जबकि पिछड़े इलाकों में शहरों की ओर पलायन करने वाले लोग अधिक होते हैं, इसलिए वहाँ अक्सर ज़्यादा गिनती हो जाती है
    जन्म का डेटा अस्पताल में जन्म और जन्म प्रमाणपत्र प्रणाली की वजह से सटीक होता है, लेकिन ग्रामीण इलाकों में दफ़नाने की परंपरा के कारण मृत्यु डेटा में अक्सर देरी होती है
    उदाहरण के लिए, मेरे शहर में 2021 के COVID टेस्ट के दौरान हर बार 44 लाख से ज़्यादा लोगों की जाँच हुई थी, लेकिन 2020 की जनगणना में आबादी 37 लाख बताई गई थी

    • चीन और भारत की आबादी का पैमाना हमेशा चौंकाता है
      ग्रेजुएट स्कूल के समय मेरे कई चीनी दोस्त थे, उनमें से एक Shenyang से था। वहाँ 80 लाख लोग रहते हैं, फिर भी वह चीन के शीर्ष 10 शहरों में भी नहीं आता
      यह प्रभावशाली है कि चीन के शीर्ष 100 शहरों में 10 लाख से कम आबादी वाला एक भी शहर नहीं है
    • मेरी समझ थी कि चीन में हर व्यक्ति को अपना पता रजिस्टर कराना पड़ता है, तो लगा था कि आबादी का डेटा काफ़ी सटीक होना चाहिए
      विदेशियों को भी रजिस्टर करना पड़ता है, और स्थानीय लोग भी ऐसा ही करते हैं, ऐसा सुना था

  • मुझे लगा कि लेख “किसी को नहीं पता” कहकर कुछ ज़्यादा ही बढ़ा-चढ़ाकर बात कर रहा है
    जनसंख्या के आँकड़े अनिश्चितता वाले अनुमान होते हैं, लेकिन यह अज्ञान का क्षेत्र नहीं है
    ज़्यादातर देश जनगणना करते हैं, और जन्म, मृत्यु और प्रवासन के डेटा से उसे समायोजित करते हैं
    इसे “फर्जी” कहना गलत है; यह बस डेटा गुणवत्ता की असमानता का मामला है

    • उदाहरण के लिए, कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य ने 1984 के बाद जनगणना नहीं की है, और South Sudan तथा Eritrea ने स्वतंत्रता के बाद एक बार भी सर्वे नहीं किया
      Afghanistan में 1979 के बाद, Chad में 1991 के बाद, और Somalia में 1975 के बाद से कोई जनगणना नहीं हुई
    • कुछ देशों के पास जनसंख्या डेटा मैनिपुलेट करने का प्रोत्साहन होता है
      जैसे, जब रियल एस्टेट बबल हो, तो बाज़ार का भरोसा बनाए रखने के लिए जनसंख्या वृद्धि दिखानी पड़ सकती है
    • लेखक अनिश्चितता के प्रकारों को मिला रहा है
      जहाँ सर्वे ही नहीं हुआ, या आँकड़ों में हेरफेर हुआ, वह साधारण त्रुटि से अलग बात है
    • फिर भी, मुझे लगता है कि “किसी को नहीं पता” जैसा वाक्य इस अनिश्चितता के पैमाने को संक्षेप में बताने के लिए ठीक है
    • सिद्धांत रूप से मैं सहमत हूँ, लेकिन लेख जिस समस्या की बात कर रहा है, वह साधारण error margin से बड़ी है

  • अमेरिका में भी जनगणना परफेक्ट नहीं है
    खासकर South Dakota में टैक्स और निवास शर्तों के फ़ायदे की वजह से nomad phenomenon काफ़ी गंभीर है
    RV यात्रियों और ट्रक ड्राइवरों जैसे लोग सिर्फ़ mailbox address से निवास दर्ज कराते हैं, इसलिए उनका पंजीकरण वास्तविक निवास से मेल नहीं खाता
    जनगणना वास्तविक निवास के आधार पर होती है, इसलिए ये लोग अक्सर छूट जाते हैं
    नतीजतन, प्रशासनिक तौर पर निवासी संख्या ज़्यादा दिखती है, लेकिन वास्तविक आबादी कम गिनी जाती है, और इस विरोधाभास में federal grants भी कम मिलते हैं

    • ऐसा नहीं लगता कि South Dakota की इतनी आबादी छूट गई होगी कि उसे प्रतिनिधि सभा की एक अतिरिक्त सीट मिल जाती
      1 लाख से ज़्यादा का अंतर होना चाहिए तभी मायने रखेगा, और शायद उतना नहीं है

  • “पापुआ न्यू गिनी की आबादी कितनी है?” इस सवाल को ही सरल मान लेना अजीब लगता है
    दुनिया के ज़्यादातर सवाल जटिल होते हैं, और उनके सीधे-सादे जवाब बहुत कम होते हैं
    जीवविज्ञान और चिकित्सा में भी यही बात लागू होती है

    • वह एक साहित्यिक उपकरण है
      लेख का निष्कर्ष तो उल्टा इस बात पर ज़ोर देता है कि दुनिया कितनी जटिल है, और हमें कितनी epistemic humility रखनी चाहिए
    • मुझे लगता है कि जटिलता वास्तविकता की नहीं, बल्कि परिभाषा और संप्रेषण की समस्या ज़्यादा है
    • “सरल” का मतलब आसान नहीं, बल्कि राज्य संचालन की बुनियाद है
      अगर सरकार को अपने ही देश की आबादी का मोटा अंदाज़ा भी न हो, तो उसके ऊपर की सारी नीतियाँ डगमगा जाती हैं
    • उसी लेखक ने यह भी लिखा था कि “गरीब देशों का जनसंख्या डेटा गलत होना कोई नई बात नहीं है”, इसलिए सिर्फ़ एक हिस्सा उद्धृत करना उचित नहीं है
    • मुझे यह बस मामूली नुक्ताचीनी लगती है

  • मैं 2017 में चिली में था जब वहाँ जनगणना हुई थी, और वह इतना बड़ा आयोजन था कि पूरा देश जैसे ठहर गया था
    पिछली जनगणना असफल रही थी, इसलिए इस बार मामला राष्ट्रीय स्वाभिमान से जुड़ गया था
    बाद में मैंने अमेरिका में 2019~2020 के दौरान census worker के रूप में भी काम किया, और महामारी के कारण 2020 की जनगणना लगभग आपदा स्तर की थी
    आँकड़े जारी होने के बाद मैंने कुछ इलाकों की आबादी घटने की ख़बरें देखीं, लेकिन वास्तव में वह सिर्फ़ survey undercount था

    • मुझे भी field survey का अनुभव है, और उसके बाद से मैं आधिकारिक आँकड़ों पर आसानी से भरोसा नहीं करता
      लोग झूठ बोलते हैं या सवालों को गलत समझते हैं। कोई भी प्रक्रिया परफेक्ट नहीं होती
    • हमारे देश में हर व्यक्ति जन्म से ही केंद्रीय database में दर्ज होता है, और पता बदलना भी अनिवार्य है
      2001 के बाद से अलग जनगणना नहीं होती; उसकी जगह central registration system ने ले ली है
    • नीदरलैंड ने भी 1970 के दशक से जनगणना बंद कर दी और जन्म-मृत्यु रजिस्ट्रेशन से आबादी का प्रबंधन किया
      कानूनी रूप से पंजीकृत हुए बिना आप कुछ कर ही नहीं सकते, इसलिए यह प्रणाली काफ़ी मज़बूत है

  • “दुनिया की आबादी 1 अरब से कम है” यह दावा बेतुका है, लेकिन जनसंख्या हेरफेर सचमुच मौजूद है
    उदाहरण के लिए, वेनेज़ुएला से Chávez शासन के बाद 70 लाख से ज़्यादा लोग विदेश चले गए, लेकिन सरकारी आँकड़ों में यह नहीं दिखता
    वास्तविक आबादी और रिपोर्ट की गई आबादी के बीच 20~30% का अंतर है

    • अगर यह सच हो, तो दुनिया की आधी आबादी अमेरिका और जापान में होती
    • लेकिन बड़े पैमाने पर प्रवासन 2017 के बाद अमेरिकी आर्थिक प्रतिबंधों से आई hyperinflation की वजह से हुआ
      इसका कारण chavismo नहीं, बल्कि अमेरिकी आर्थिक दबाव था

  • अपनी पुरानी नौकरी में मैंने पापुआ न्यू गिनी के जंगल में wireless relay network लगाया था, और जादूटोने के आरोप में ज़िंदा जलाए जाने से बचने के लिए कुछ नियम मानने पड़ते थे

    • PNG एक बहुत हिंसक वातावरण है
      जिस NGO ऑफिस में मैं काम करता था वहाँ हथियारबंद गार्ड और metal detector थे, और server room में M-16 rifle रखी रहती थी
      शहर से बाहर निकलने के लिए security escort ज़रूरी था
    • मेरे पिता ने Burkina Faso और Mali जैसी जगहों पर drone चलाए थे, और उन्हें बताया गया कि स्थानीय लोग उन्हें ‘चुड़ैल का पक्षी’ मानकर डरते थे, इसलिए उन्हें समझाना पड़ता था
    • “मुझे जानना है कि वे नियम क्या थे”
    • अगर आप जंगल में wireless network लगा रहे हों, तो यह समझ में आता है कि स्थानीय लोगों को शक हो

  • “फर्जी” कहना उचित नहीं; “असटीक” कहना ज़्यादा सही है
    जनसंख्या अनुमान में हमेशा कुछ error होता है, और उसमें दिशात्मक bias भी हो सकता है
    चाहे डेटा कमज़ोर हो या कुछ हद तक मैनिपुलेट किया गया हो, वह झूठा नहीं बल्कि सिर्फ़ पूरी तरह सटीक नहीं है
    “फर्जी” का मतलब होगा कि असली संख्या जानते हुए भी जानबूझकर बदल दिया गया, और ऐसे मामले शायद कम हैं

    • लेकिन पापुआ न्यू गिनी या नाइजीरिया जैसे देशों में, जहाँ आबादी बढ़ाकर दिखाने का प्रोत्साहन बहुत मज़बूत है, वहाँ सचमुच हेरफेर होता है
      फिर भी “बहुत से देशों के आँकड़े फर्जी हैं” जैसा शीर्षक अतिशयोक्तिपूर्ण है
    • “फर्जी” का मतलब बस असली न होना भी हो सकता है
      इसके लिए यह ज़रूरी नहीं कि किसी को सही संख्या पहले से पता हो
    • पश्चिमी सरकारों के पास भी आबादी वृद्धि कम दिखाने का नीतिगत प्रोत्साहन होता है
      मकसद इमिग्रेशन आँकड़ों को कम दिखाना और प्रति व्यक्ति GDP को ऊँचा दिखाना हो सकता है
      यह संभव है कि ऐसा प्रोत्साहन डेटा बनाने की प्रक्रिया में कुछ हद तक घुल-मिल जाए

  • “1991 की जनगणना में वास्तविक संख्या से 30% कम आया, लेकिन फिर भी हेरफेर हुआ” यह पंक्ति पढ़कर लगा कि देश चलाने की इच्छा ही छोड़ दूँ

    • अगर आप ऐसे देश में सरकारी कर्मचारी हों, तो संभव है कि नौकरी सिफ़ारिश से मिली हो
      बॉस अगर कहे कि “आबादी को X million पर सेट करो”, तो शायद आपको वैसा ही करना पड़े

  • कांगो लोकतांत्रिक गणराज्य की आबादी के आँकड़ों पर भरोसा करना मुश्किल है
    अगर उसका क्षेत्रफल अमेरिका का 1/3 है और आबादी भी 1/3 है, तो घनत्व भी वैसा होना चाहिए, लेकिन satellite image में तो ज़्यादातर जंगल और कुछ शहर ही दिखते हैं

    • ध्यान से देखें तो जंगल के भीतर भी जगह-जगह छोटे गाँव और फूस की झोपड़ियों के समूह दिखाई देते हैं
      अमेरिका के पश्चिमी हिस्सों में भी आबादी घनत्व बहुत कम है, इसलिए सीधी तुलना उचित नहीं है
    • “कुछ बड़े शहर और अंतहीन जंगल” वाला वर्णन अमेरिका के कई राज्यों पर भी लागू होता है
    • राजधानी Kinshasa का 9 गुना बड़ा होना थोड़ा बढ़ा-चढ़ाकर कहा गया लगता है
    • Bangladesh या गंगा घाटी को देखें, तो उससे कहीं छोटे क्षेत्र में भी करोड़ों लोग रहते हैं
    • जापान भी अमेरिका के 1/20 क्षेत्रफल का है, लेकिन उसकी जनसंख्या घनत्व बहुत अधिक है
      इसलिए DRC में भी ऐसा ढाँचा होना पूरी तरह संभव है