मैंN 1937, जोसेफ स्टालिन ने सोवियत संघ की एक सूची का आदेश दिया। डेटा ने कुछ अप्रिय तथ्यों को प्रतिबिंबित किया – विशेष रूप से 1933 के भूख क्षेत्रों में जनसंख्या वृद्धि की कमी – और इसलिए स्टालिन की सरकार ने सर्वेक्षण के परिणामों की रिहाई को दबा दिया। जनगणना के लिए उच्च स्तर के दायित्व पर कई सांख्यिकीय श्रमिकों को बाद में बंद कर दिया गया है और स्पष्ट रूप से निष्पादित किया गया है। यद्यपि सोवियत अधिकारियों को यूएसएसआर की उपलब्धियों का जश्न मनाने वाले राष्ट्रीय आंकड़ों के तुरही पर गर्व होगा, लेकिन कोई भी संख्या जो पसंदीदा कथा से मेल नहीं खाती थी, उसे दफनाया जाएगा।
कुछ हफ़्ते पहले, सांख्यिकी कार्यालय (बीएलएस) से नौकरियों पर “निराश” डेटा के प्रकाशन के बाद, डोनाल्ड ट्रम्प ने श्रम सांख्यिकी आयुक्त, डॉ। एरिका मैककार्फ़र को जारी किया, और दावा किया कि संख्या “सेट अप” थी। उन्होंने अमेरिकी जनगणना की एक अभूतपूर्व सूची का आदेश देने के अपने इरादे की घोषणा की (वे हर 10 साल में होते हैं, और अगले एक को 2030 होना चाहिए), इस बात पर जोर देते हुए कि यह सूची “अवैध आप्रवासियों की गिनती नहीं करेगी”। वास्तविक लक्ष्य की जनसंख्या आकलन का एक सेट प्रदान करने की संभावना है, जिसका उपयोग मध्य-जनवरी सीएच प्रशासन की पूर्व संध्या पर कांग्रेस साइटों और जिलों को फिर से स्वीकार करने के लिए किया जा सकता है। कथित तौर पर राष्ट्रीय जलवायु अनुमानों और विषयों से संबंधित विषयों के विभिन्न महत्वपूर्ण स्रोत जलवायु और सार्वजनिक स्वास्थ्य चला गया था। इसके अलावा, ट्रम्प के न्याय मंत्रालय ने डीसी मेट्रोपॉलिटन पुलिस के आंकड़ों के आंकड़ों की जांच शुरू की है, जिसमें कहा गया है कि 2024 में व्यापक रूप से गिरावट की गिरावट डीसी की हिंसक अपराध दर है-पूरे शहर में 30 साल में दर्ज हिंसक अपराधों की कुल संख्या जाली या हेरफेर किए गए आंकड़ों में थी। यह कहा जा सकता है कि “नकली जानकारी” का आरोप “झूठी समाचार” का सिर्फ एक करीबी चचेरा भाई है और यह एक प्रशासन पाठ्यक्रम के लिए एक युगल है जो इस बात पर जोर देता है कि वैकल्पिक वास्तविकता सच है। लेकिन यह पैटर्न विशेष रूप से चिंताजनक (और सबसे महत्वपूर्ण सोवियत) स्थितियों को भी बना सकता है: एक सार्वजनिक विश्वास है कि सभी “राजनीतिक” डेटा गलत है, कि आंकड़ों पर आम तौर पर भरोसा नहीं किया जा सकता है। हमें प्रतिमान में इस बदलाव का विरोध करने की आवश्यकता है, क्योंकि इसका उपयोग आम तौर पर प्राधिकरणवाद को मजबूत करने के लिए किया जाता है।
अंत में, सोवियत संघ में एक सामान्य भावना थी कि “आधिकारिक संख्या” को कभी भी विश्वास नहीं किया जा सकता था, क्योंकि उन्हें ज्यादातर राजनीतिक हितों की सेवा के लिए हेरफेर किया गया था। । लोगों के अनुभवों को आप से बहुत अलग शामिल करने के लिए अपने दृष्टिकोण का विस्तार करें। कई सामान्य संदर्भ बिंदुओं के साथ इस प्रकार की पैरोली दुनिया लोकतंत्र और समूहों द्वारा एकजुटता के निर्माण के लिए खराब है। यह अपने लक्ष्यों की सेवा करने के लिए “तथ्य” के झूठे और विभाजन के चालक दल के संघर्ष की स्थिति को भी सुविधाजनक बनाता है; वहां हमारे पास अपराध की एक झूठी लहर होगी और अर्थशास्त्र का फलना होगा, और हालांकि ज्यादातर लोग यह नहीं मानते हैं कि, वे अन्यथा नहीं मानते हैं। कोई भी विश्वसनीय रूप से किसी भी सामाजिक रूप से प्रासंगिक रुझानों का दावा या चुनौती नहीं दे सकता है, क्योंकि सभी संख्याएँ झूठी हैं, इसलिए चीजों की मांगों और चुनौतियों की गतिविधियाँ अर्थहीन हो जाती हैं-बस वही करें जो आप आकर्षित कर सकते हैं।
डेटा या आंकड़ों में विश्वास के बिना राजनीतिक संस्कृति भी एक है जो बंद दरवाजों के पीछे अभिजात वर्ग द्वारा किए गए अपारदर्शी निर्णयों पर अधिक भरोसा करेगी। मात्रात्मक नौकरशाही में वृद्धि के अपने प्रभावशाली ऐतिहासिक अध्ययन में, इतिहासकार थॉमस पोर्टर बताते हैं कि गणना की गई संख्यात्मक लागतों पर नीतिगत निर्णयों का आधार और “स्थानीय” विवेक की भूमिका का उपयोग करता है और एक सजातीय प्रभाव हो सकता है, जो केंद्रीकृत राज्य नियंत्रण को मजबूत कर सकता है। इस सिक्के का उलट यह है कि यह लोगों को सरकार के हिस्से से सत्ता में भी वंचित करता है, जिससे सार्वजनिक पारदर्शिता और देखभाल की डिग्री की अनुमति मिलती है: यदि लागत और लाभों की कुछ गणनाओं के संबंध में एक विशाल सरकारी परियोजना को उचित ठहराया जाना चाहिए, तो इन गणनाओं की जाँच की जा सकती है और विभिन्न पक्षों को विवादित किया जा सकता है। यदि सरकारी एजेंसी को पहल पर पहल पर प्रलेखन की आवश्यकता होती है, तो इस बात का प्रमाण है कि सार्वजनिक धन का उचित रूप से उपभोग किया जाता है, और यह सबूत है कि कौन उपयोग करता है और कितना, बड़ी हद तक सामान्य भ्रष्टाचार और खराब प्रबंधन के लिए कम जगह है, बशर्ते कि स्वतंत्र पक्षों के पास प्रासंगिक जानकारी तक पहुंच हो। विश्वसनीय डेटा के बिना जो जमीन पर तथ्यों को दर्शाता है, जनता को एक काल्पनिक “संकट” कथा के खिलाफ कैसे विचलित किया जा सकता है, आपातकालीन शक्तियों के लिए कॉलिंग को सही ठहराने के लिए काल्पनिक?
जो कोई भी डेटा के साथ काम करने में किसी भी समय खर्च करता है, वह इस बात से अवगत है कि डेटा एकत्र करने या प्रसंस्करण में बहुत पसंद के लिए लाया जा सकता है – क्या शामिल करना है, चीजों को सही तरीके से परिभाषित करने या मापने के बारे में कई “निर्णय बिंदु” हैं, और इसी तरह। वास्तव में, यदि डेटा का उपयोग अर्थव्यवस्था की स्थिति या आबादी के स्वास्थ्य जैसी जटिल चीजों की कहानियों को बताने के लिए किया जाता है, तो डेटा संग्रह या विश्लेषण के विभिन्न चयन को विभिन्न आख्यानों द्वारा समर्थित किया जा सकता है, जिसमें पूर्व निर्धारित कथाओं सहित एक बेईमान विश्लेषक को नियुक्त किया गया है। लेकिन यह पालन नहीं करता है कि “कुछ भी हो जाता है” या यह आंकड़े व्यर्थ हैं। डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के बेहतर और बदतर तरीके हैं, और अनुभवजन्य सवालों के जवाब देने के लिए उचित और बेवकूफ तरीके हैं जैसे “क्या डीसी में अपराध दर बढ़ रही है या जल रही है?” सबसे महत्वपूर्ण बात, जब सरकारी आंकड़ों को योग्य और गैर -पार्टिसन अधिकारियों द्वारा प्रबंधित किया जाता है, और प्रासंगिक संख्याओं को चुनौती दी जा सकती है, चर्चा और चुनौती दी जा सकती है, तो हमारे पास बेहतर राजनीतिक निर्णयों के लिए अपने संस्थानों को चलाने के लिए एक लोकतांत्रिक आधार है। सार्वजनिक महत्व डेटा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध होना चाहिए, दृश्य से छिपा नहीं।
डेटा अखंडता पर ट्रम्प का हमला उनके स्थायी दुर्व्यवहार का सबसे बुरा नहीं है, जो कि नकाबपोश एजेंटों द्वारा अधिक नाराज होना चाहिए जो सड़कों पर लोगों को गायब कर देते हैं और नेशनल गार्ड जो शहर के केंद्रों पर कब्जा कर लेते हैं, लेकिन आधिकारिक आंकड़ों की तुलना में कार्य कार्यों का यह रूप बेहद खतरनाक होना चाहिए। यह एक धीमी गति से उबलती है: यदि हम एक ऐसे बिंदु पर पहुंचते हैं जहां कोई भी संख्या में विश्वास नहीं करता है क्योंकि वे सभी “झूठे डेटा” हैं, तो विरोध करने में बहुत देर हो जाएगी और क्षति को पूर्ववत करने के लिए बहुत मुश्किल होगा। विपक्ष को डेटा के प्रबंधन के लिए जिम्मेदार बीएलएस और अन्य एजेंसियों को चलाने के लिए अयोग्य और स्पष्ट रूप से पक्षपाती उम्मीदवारों की नियुक्तियों को अवरुद्ध करना चाहिए। हमें डेटा संग्रह के साथ अनावश्यक हस्तक्षेप का विरोध करने की आवश्यकता है, चाहे वह अमेरिकी जनगणना के स्तर पर हो या शहर सरकार के स्तर पर। इसके विपरीत, हमें उन पहलों में निवेश करना चाहिए जो सार्वजनिक आत्मविश्वास और सामाजिक, आर्थिक और पर्यावरणीय डेटा की समझ को मजबूत करती हैं, जिनका उपयोग उन निर्णयों को रखने के लिए किया जा सकता है जो हमारे समुदायों के लाभ को प्रभावित करते हैं।
