हमारे व्यक्तिगत अनुभव की सीमाएँ और सांख्यिकी का मूल्य

हमारे व्यक्तिगत अनुभव की सीमाएँ और सांख्यिकी का मूल्य

यह विश्वास करना आकर्षक है कि हम दुनिया के बारे में अपनी समझ विकसित करने के लिए केवल व्यक्तिगत अनुभव पर भरोसा कर सकते हैं। लेकिन यह एक गलती है. दुनिया बहुत बड़ी है और हम व्यक्तिगत रूप से इसका बहुत कम अनुभव ही कर पाते हैं। यह देखने के लिए कि दुनिया कैसी है, हमें अन्य साधनों पर भरोसा करने की ज़रूरत है: सावधानीपूर्वक एकत्र किए गए वैश्विक आँकड़े।

बेशक, हमारी व्यक्तिगत बातचीत हमारे विश्वदृष्टिकोण को सूचित करने का हिस्सा है। हम अपने आस-पास के अन्य लोगों के साथ अपनी बातचीत से उनके जीवन की एक तस्वीर तैयार करते हैं। हर बार जब हम लोगों से मिलते हैं और उनके जीवन के बारे में सुनते हैं, तो हम अपने विश्वदृष्टिकोण में एक और परिप्रेक्ष्य जोड़ते हैं। यह दुनिया को देखने और अपनी समझ का विस्तार करने का एक शानदार तरीका है, मैं अन्यथा सुझाव नहीं देना चाहता। लेकिन मैं खुद को याद दिलाना चाहता हूं कि हम अकेले व्यक्तिगत बातचीत के माध्यम से अपने समाज के बारे में कितना कम सीख सकते हैं, और बाकी तस्वीर बनाने में आंकड़े कितने मूल्यवान हैं।

हमारे व्यक्तिगत अनुभव का क्षितिज

आप कितने लोगों को व्यक्तिगत रूप से जानते हैं?

आइए इसकी व्यापक परिभाषा लें कि किसी को जानने का क्या मतलब है और कहें कि हम उन सभी को शामिल करते हैं जिन्हें आप नाम से जानते हैं। अमेरिका में एक अध्ययन में पूछा गया कि अमेरिकी कितने लोगों को नाम से जानते हैं और पाया गया कि औसत व्यक्ति 611 लोगों को जानता है।

आइए मान लें कि आप औसत अमेरिकी से अधिक सामाजिक हैं, और आप 800 लोगों को जानते हैं। 8 अरब की दुनिया में, इसका मतलब है कि आप जनसंख्या का 0.00001% जानते हैं। एक प्रतिशत का 100,000वाँ भाग।

यह कल्पना करना कठिन है कि यह कितना छोटा अंश है। यदि इस चित्रण को पैमाने पर खींचा जाता है, तो नीला आयत - जो विश्व जनसंख्या का प्रतिनिधित्व करता है - प्रिंटर पेपर की एक शीट जितना बड़ा होगा, जबकि पीला वर्ग - जो उस संख्या का प्रतिनिधित्व करता है जो एक व्यक्ति जानता है - का व्यास होगा मानव बाल।

यही कारण है कि जब लोग अपने परिचित लोगों से सुनी हुई बातों के आधार पर "आजकल की दुनिया" के बारे में बातें कहते हैं तो मुझे बहुत संदेह होता है।

हम अपने प्रत्यक्ष अनुभव से संसार का अधिकांश भाग नहीं देख सकते। हमारे व्यक्तिगत अनुभव का क्षितिज बहुत संकीर्ण है। प्रत्येक व्यक्ति को आप जानते हैं, ऐसे दस मिलियन लोग हैं जिन्हें आप नहीं जानते हैं।

और संभावना यह है कि जिन लोगों को आप जानते हैं, वे आपसे काफी मिलते-जुलते हों, पूरी दुनिया या आपके देश के प्रतिनिधि से बहुत दूर हों।

हमारे व्यक्तिगत अनुभव की सीमाएँ और सांख्यिकी प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस का मूल्य। लंबवत खोज. ऐ.

हमारे व्यक्तिगत अनुभव का क्षितिज कितना व्यापक हो सकता है?

शायद आप सोचते हैं कि जिन लोगों से आप सीखते हैं उन्हें उन लोगों की संख्या तक सीमित करना जिन्हें आप नाम से जानते हैं, बहुत संकीर्ण है। आख़िरकार, आप जिन अजनबियों से मिलते हैं उनसे भी सीखते हैं, भले ही आपको उनके नाम न पता हों।

आइए मान लें कि आप इसमें असाधारण रूप से अच्छे हैं, और आप अपने जीवन में हर दिन तीन नए लोगों के साथ बातचीत करते हैं।

यदि आप इसे 73 वर्षों तक जारी रख सकें, तो आप 80,000 लोगों को जान सकेंगे। यह उन लोगों की संख्या से सौ गुना से भी अधिक है जिन्हें आप नाम से जानते हैं।

यह अभी भी दुनिया का एक छोटा सा हिस्सा है। जीवन भर लोगों से बात करने के बाद, आपने दुनिया की 0.001% आबादी से बात की होगी। प्रत्येक व्यक्ति जिसके साथ आपने बातचीत की है, अभी भी 100,000 लोग ऐसे हैं जिनसे आपने कभी बात नहीं की है।

पैमाने पर खींचा गया, नारंगी वर्ग, जो उन लोगों की संख्या का प्रतिनिधित्व करता है जिनसे आप कभी बात कर सकते हैं, एक मिलीमीटर (0.8 मिमी) से कम चौड़ा होगा।

मैं दूसरों के बारे में जानने के सबसे प्रत्यक्ष और गहन तरीके के रूप में व्यक्तिगत बातचीत पर ध्यान केंद्रित कर रहा हूं, लेकिन ये एकमात्र अनुभव नहीं हैं जिनके द्वारा हम दूसरों के बारे में सीखते हैं। हम दूसरे लोगों के कपड़े देखकर, उनके घर देखकर या दूसरों को उनके व्यक्तिगत अनुभवों के बारे में बात करते हुए सुनकर भी सीखते हैं। लेकिन हालाँकि ये अनुभव मदद भी करते हैं, फिर भी ये हमें बहुत आगे नहीं ले जाते। दुनिया बहुत बड़ी है, और भले ही आप असाधारण रूप से चौकस हों और लोगों से संबंध बनाने और बात करने में असाधारण रूप से अच्छे हों, दुनिया के अधिकांश हिस्से को सीधे तौर पर देखना असंभव है।

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समाचार मीडिया का खंडित परिप्रेक्ष्य: विशेष लोगों पर कुछ स्पॉटलाइट, लेकिन दुनिया का अधिकांश हिस्सा अंधेरे में बचा हुआ है

हमारे व्यक्तिगत अनुभव की सीमाएँ हमसे बहुत आगे तक नहीं पहुँचती हैं। यदि हम इस तंग क्षितिज से परे देखना चाहते हैं तो हम दुनिया के बारे में कैसे जान सकते हैं?

किसी न किसी रूप में हमें मीडिया पर निर्भर रहना पड़ता है। चाहे वह टेलीविजन हो या रेडियो, अखबार हो या फोटोग्राफी, किताबें, पॉडकास्ट, वृत्तचित्र, शोध पत्र, सांख्यिकीय तालिकाएं, या सोशल मीडिया।

यह तथ्य इतना स्पष्ट है कि यह जानना आसान है कि यह कितना महत्वपूर्ण है: कुछ दर्जन मीटर से अधिक दूर किसी भी व्यक्ति के बारे में आप जो कुछ भी सुनते हैं, वह आप किसी न किसी रूप में मीडिया के माध्यम से जानते हैं।

इसीलिए हम जिस मीडिया पर भरोसा करना चुनते हैं वह है so दुनिया की हमारी समझ के लिए महत्वपूर्ण है।

समाचार वह मीडिया है जो किसी भी अन्य मीडिया की तुलना में दुनिया की हमारी तस्वीर को अधिक आकार देता है। आज, यह अक्सर सोशल मीडिया के साथ जुड़ा हुआ है। यह मूल्यवान है क्योंकि यह हमें अपने सीमित दायरे से परे देखने की सुविधा देता है, लेकिन समाचार जो दृश्य पेश करता है वह धुंधला और खंडित है।

समाचार उन असामान्य चीज़ों पर रिपोर्ट करता है जो घटित होती हैं विशेष दिन, लेकिन जो चीजें घटित होती हैं प्रत्येक दिन का कभी जिक्र नहीं होता. यह हमें दुनिया की एक पक्षपाती और अधूरी तस्वीर देता है; हम विस्तृत समाचारों से भर गए हैं आतंकवाद पर लेकिन शायद ही कभी सुना हो रोजमर्रा की त्रासदियाँ इस तथ्य की तरह कि हर दिन 16,000 बच्चे मरते हैं।

नीचे दिया गया चित्रण इस खंडित दृश्य को दर्शाता है। समाचार असाधारण रूप से शक्तिशाली लोगों या उन लोगों पर केंद्रित है जिन्होंने असामान्य त्रासदियों का अनुभव किया है। लेकिन जहां यह उन कुछ लोगों पर प्रकाश डालता है, वहीं यह दुनिया के अधिकांश लोगों को अंधेरे में छोड़ देता है।

समस्या इतनी नहीं है कि समाचार मीडिया क्या कवर करता है बल्कि यह है कि क्या कवर नहीं करता। अंधेरे में छोड़े गए लोग अक्सर गरीब और शक्तिहीन होते हैं और भौगोलिक दृष्टि से हमसे बहुत दूर होते हैं। हम समाचारों में जो देखते हैं वह उस दुनिया को समझने के लिए पर्याप्त नहीं है जिसमें हम रह रहे हैं।

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क्या कमी है: बाकी सभी-इसके लिए, हमें वैश्विक डेटा की आवश्यकता है

बेशक, हर किसी के बारे में सुनना चुनौतीपूर्ण है। लेकिन यही वह चुनौती है जिसे हमें स्वीकार करना होगा यदि हम नहीं चाहते कि दुनिया का दृष्टिकोण बिखरा हुआ और पक्षपातपूर्ण हो।

यदि हम देखना चाहते हैं कि पृथ्वी पर क्या चल रहा है, तो हमें बताना होगा सब कहानियों। यह संभव है। एक साथ कई कहानियाँ कहना आँकड़े हैं।

सांख्यिकीय विधियाँ संपूर्ण जनसंख्या के बारे में विश्वसनीय निष्कर्ष निकालना संभव बनाती हैं। सांख्यिकी एक असाधारण सांस्कृतिक उपलब्धि है जो हमें अपने दृष्टिकोण को व्यापक बनाने की अनुमति देती है, सुर्खियों में रहने वाले लोगों की व्यक्तिगत कहानियों से लेकर एक ऐसे परिप्रेक्ष्य तक जिसमें हर कोई शामिल है।

वैश्विक आर्थिक डेटा हमें इसके बारे में बता सकता है की आय हर कोई इस ग्रह पर। वैश्विक स्वास्थ्य डेटा इसका उद्देश्य हमें हर किसी की मृत्यु के कारण के बारे में बताना है। और इसी तरह, हम उन सभी के बारे में जान सकते हैं जिनके पास पहुंच का अभाव है बुनियादी बिजली, हर कोई जिसके पास पहुंच का अभाव है स्वच्छ पेयजल, और हर कोई जिसके पास पहुंच का अभाव है बुनियादी स्वच्छता.

वैश्विक आँकड़े हमें न केवल यह देखने की अनुमति देते हैं कि "इन दिनों की दुनिया" कैसी दिखती है, बल्कि यह भी देखने की अनुमति देती है कि यह कैसे बदल गई है। दुनिया कैसे बदल गई है इसका दस्तावेजीकरण करने वाले आँकड़े अक्सर उन लोगों के लिए बहुत आश्चर्यजनक होते हैं जो दुनिया को समझने के लिए ज्यादातर समाचारों पर भरोसा करते हैं। जबकि समाचार उन सभी चीजों पर अत्यधिक ध्यान केंद्रित करता है जो गलत हो रही हैं, ऐतिहासिक आँकड़े हमें यह भी देखने की अनुमति देते हैं कि क्या सही हुआ है- अत्यधिक प्रगति दुनिया ने हासिल किया है.

आँकड़े दुनिया को इस तरह से रोशन कर सकते हैं जैसे हमारे व्यक्तिगत अनुभव और समाचार मीडिया नहीं कर सकते। यही कारण है कि अवर वर्ल्ड इन डेटा में मैं और मेरे सहकर्मी यह समझने के लिए वैश्विक आंकड़ों पर भरोसा करते हैं कि दुनिया कैसे बदल रही है।

नीचे दिया गया दृश्य दर्शाता है कि सावधानीपूर्वक एकत्र किए गए वैश्विक आँकड़े क्या संभव बनाते हैं: वे हमारे चारों ओर की पूरी दुनिया को रोशन करते हैं, और हमें यह देखने की अनुमति देते हैं कि हर किसी के साथ क्या हो रहा है।

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कोई भी डेटा परफेक्ट नहीं होता

अच्छे आँकड़ों का संग्रह और उत्पादन एक बड़ी चुनौती है। डेटा कुछ मायनों में प्रतिनिधित्वहीन हो सकता है, इसका माप ग़लत हो सकता है, और कुछ डेटा पूरी तरह से गायब हो सकता है। हर कोई जो अपने विश्वदृष्टिकोण को बनाने के लिए आंकड़ों पर निर्भर है, उसे इन कमियों के बारे में जागरूक होने की आवश्यकता है।

अवर वर्ल्ड इन डेटा में हमारा लक्ष्य सर्वोत्तम उपलब्ध डेटा प्रस्तुत करना है और साथ ही उनकी कमियों को उजागर करना है। सबसे महत्वपूर्ण कार्य सांख्यिकीविदों द्वारा किया जाता है जो सबसे पहले वैश्विक डेटाबेस को एकत्र और प्रकाशित करते हैं। हमारी भूमिका उनके काम को सुलभ और समझने योग्य बनाना है। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए हम विशेषज्ञों से बात करते हैं, वैज्ञानिक साहित्य पढ़ते हैं, और उपलब्ध डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि हम सर्वोत्तम उपलब्ध आंकड़ों को उजागर कर सकें और उन कमियों को उजागर कर सकें जिनके साथ सबसे अच्छा डेटा भी जुड़ा हुआ है।

दुनिया की एक सांख्यिकीय समझ को हमारी संस्कृति के लिए और अधिक केंद्रीय बनाने की आवश्यकता है

मैं यह सुझाव नहीं देना चाहता कि दुनिया के बारे में जानने के लिए व्यक्तिगत अनुभव या समाचार पर भरोसा करना एक बुरा विचार है। दुनिया के बारे में सीखने के प्रत्येक तरीके का अपना मूल्य है। यह इस बारे में है कि हम उन्हें एक साथ कैसे लाते हैं: गहन समझ जो केवल व्यक्तिगत बातचीत ही हमें दे सकती है, समाचारों द्वारा प्रस्तुत शक्तिशाली और असामान्य पर ध्यान केंद्रित करना, और सांख्यिकीय दृष्टिकोण जो हमें हर किसी को देखने का अवसर देता है।

हमारे पास दुनिया के बारे में सीखने के कई तरीके हैं और हमें उन सभी का उपयोग करना चाहिए। व्यक्तिगत अनुभव के बिना एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण में गहराई का अभाव होता है, और सांख्यिकीय ज्ञान के बिना व्यक्तिगत अनुभव में परिप्रेक्ष्य का अभाव होता है।

समस्या यह है कि हमारा अधिकांश ध्यान व्यक्तिगत अनुभव और समाचार की ओर जाता है। उन्हें बहुत सम्मान दिया जाता है, जबकि आँकड़े हमारी संस्कृति के एक छोटे से कोने तक ही सीमित रह जाते हैं। यह वह जगह नहीं है जहां वे हैं. जिस समाज में हर किसी की देखभाल करने की आकांक्षा है, उसे दुनिया की एक सांख्यिकीय समझ को अपनी संस्कृति के केंद्र में लाने की जरूरत है।

इसके लिए हमें यह याद रखना होगा कि सांख्यिकीय आंकड़ों का वास्तव में क्या मतलब है। स्प्रेडशीट केवल संख्याएँ नहीं हैं, वे हमें हमारे आस-पास के लोगों की वास्तविकता के बारे में बताते हैं और हमें यह देखने की अनुमति देते हैं कि एक ही बार में सभी के साथ क्या हो रहा है।

यह आलेख मूलतः पर प्रकाशित हुआ था डेटा में हमारी दुनिया और एक Creative Commons लाइसेंस के तहत यहाँ पुनर्प्रकाशित किया गया है। को पढ़िए मूल लेख.

छवि क्रेडिट: नासा

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