अमेरिकी प्रजनन दर को कम करने पर सीडीसी डेटा का उपयोग श्वेत राष्ट्रवादियों द्वारा किया जा रहा है

यूनाइटेड स्टेट्स सेंटर्स फॉर डिसीज़ कंट्रोल एंड प्रिवेंशन ने इस सप्ताह बताया कि अमेरिकी शिशुओं का जन्म जिस दर से हो रहा है, वह आबादी को बनाए रखने के लिए आवश्यक है। क्लासिक जनसांख्यिकी फैशन में, रिपोर्ट ने नस्ल और राज्य द्वारा इन आंकड़ों को भी तोड़ दिया। डेटा के सफेद राष्ट्रवादियों का ध्यान आकर्षित करने के बाद इस सामान्य सांख्यिकीय अभ्यास ने कुछ अनपेक्षित परिणामों को जन्म दिया, एक परिणाम यह है कि आलोचक गैर-जिम्मेदार रिपोर्टिंग पर दोष लगाते हैं।

रिपोर्ट से पता चला कि कुल प्रजनन दर (टीएफआर), के लिए सभी जातियों और मूल की महिलाएं, जनसंख्या को बनाए रखने के लिए आवश्यक दर से नीचे रहने की भविष्यवाणी की गई है (टीएफआर शिशुओं की संख्या को संदर्भित करता है 1,000 महिलाओं को उनके प्रजनन जीवनकाल के दौरान होने की उम्मीद की जा सकती है)। कुछ ट्विटर उपयोगकर्ताओं को उस जानकारी के नस्लीय टूटने में अधिक रुचि थी, जो सीडीसी ने अपनी रिपोर्ट में शामिल किया था: श्वेत महिलाओं के लिए, कोई भी राज्य नहीं थे जो आवश्यक "दर प्रतिस्थापन की" मिले, काली महिलाओं के लिए 12 राज्य थे जो उस निशान से मिले थे, और हिस्पैनिक मूल की महिलाओं के लिए, 29 राज्य थे। जैसा कि सार्वजनिक स्वास्थ्य विशेषज्ञों ने बताया श्लोक में रिपोर्ट में इस डेटा का बोध कराने के लिए आवश्यक नस्लीय और सामाजिक आर्थिक असमानताओं के बारे में महत्वपूर्ण संदर्भ शामिल नहीं है।

रिपोर्ट जारी होने के कुछ घंटों के भीतर, सही-सही ब्लॉग Infowars एकत्र किया दैनिक मेल रिपोर्ट पर कहानी, यह दावा करते हुए कि "विशेषज्ञ" कहते हैं कि "आप्रवासी जन्म लेने वाली महिलाओं का अनुपात बहुत कम है और अधिक बच्चे हैं।" ट्विटर पर घृणित टिप्पणियां सामने आईं: "हमने आदिम समाजों द्वारा प्रतिस्थापन को बढ़ावा दिया है," एक उपयोगकर्ता ने लिखा है; एक अन्य ने कहा, "मिशन ने सामाजिक इंजीनियरों के लिए पूरा किया।" 44,8000 अनुयायियों, @RAMZPAUL के साथ एक ट्विटर उपयोगकर्ता ने लिखा: "हमारे लोग आशा खो रहे हैं, हमें एक मातृभूमि की आवश्यकता है।"

यह ठीक है, वैश्विक लोगों के पास एक योजना है। इसका मतलब पूरी तरह से सीमाओं को खोलना, पूरी तरह से अर्थव्यवस्था को खराब करना, इस्लाम के सामने घुटने टेकना और सभी अधिकारों को पूरी तरह से हटाना है। लेकिन हे, यह जनसंख्या की समस्या को ठीक कर देगा।

- माइक ली (@Mike_Lee_B) 10 जनवरी, 2019

संक्षेप में, इन आँकड़ों और उनके पीछे के विज्ञान का उपयोग कुछ लोगों द्वारा एक श्वेत राष्ट्रवादी कथा को बनाए रखने के लिए किया गया था।

चार्ल्स गैलाघर, ला सैले विश्वविद्यालय में अंतरजातीय समूह संबंधों के विशेषज्ञ पीएचडी, बताते हैं श्लोक में इस तरह की रिपोर्ट के लिए इसे संदर्भ से बाहर ले जाना आसान है। रिपोर्ट में स्पष्ट रूप से टीएफआर के नस्लीय टूटने के पीछे के अंतर्निहित सामाजिक या आर्थिक कारकों पर चर्चा नहीं की गई है और इसमें कोई चर्चा खंड या अन्य प्रासंगिक जानकारी शामिल नहीं है।

"अगर कोई लोगों और सफेद नरसंहार के बारे में पागल था, तो यह उस टोपी में एक और पंख होगा," गैलाघर कहते हैं। "यहां समस्या यह है: आप वास्तव में ज़िम्मेदार नहीं होंगे कि लोग सामाजिक विज्ञान डेटा का उपयोग कैसे करते हैं। मैं देखता हूं कि जिस तरह का काम मैं लोगों ने किया है वह मैंने प्रकाशित किया है और इसे पूरी तरह से संदर्भ से बाहर ले गया है। लोग इसका उपयोग करते हैं, वे इसे हेरफेर करते हैं, वे इसकी मालिश करते हैं, वे इसे गलत तरीके से व्याख्या करते हैं, अपने स्वयं के वैचारिक उद्देश्यों के लिए।"

अश्विन वासन, पीएचडी, कोलंबिया यूनिवर्सिटी के मेलमैन स्कूल ऑफ पब्लिक हेल्थ के एक सहायक प्रोफेसर, का कहना है कि जानबूझकर डेटा की "मालिश" सार्वजनिक स्वास्थ्य क्षेत्र में बहस का एक गर्म विषय है। तथ्य यह है कि सीडीसी की रिपोर्ट में देश की भौगोलिक और नस्लीय असमानताओं का उल्लेख परिवार नियोजन सेवाओं तक पहुँच में नहीं किया गया है या इसकी नस्लीय टूटने के साथ देखभाल की गुणवत्ता ने डेटा को "दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं" के दुरुपयोग के लिए असुरक्षित बना दिया है।

यह सार्वजनिक स्वास्थ्य कार्यकर्ताओं पर "मालिश" करने का तर्क देता है, उनका तर्क है।

"यह उच्च समय है कि एक क्षेत्र के रूप में सार्वजनिक स्वास्थ्य, और एक क्षेत्र के रूप में महामारी विज्ञान, किसी तरह से कथा के संदर्भ में कुछ स्वामित्व लेता है," वासन बताते हैं श्लोक में । "विशेष रूप से इस दिन और उम्र में जहां हम अविश्वसनीय सामाजिक, आर्थिक और नस्लीय ध्रुवीकरण और विभाजन देखते हैं, यह धारणा कि हम सिर्फ डेटा बाहर डाल सकते हैं और निहितार्थ के हमारे हाथ धो सकते हैं, शायद सही नहीं है। यह हम पर अतिरिक्त पृष्ठभूमि और ऐतिहासिक संदर्भ के माध्यम से कुछ डालने की कोशिश करने के लिए अवलंबी है।"

हमारे लोग उम्मीद खो रहे हैं। हमें एक मातृभूमि की आवश्यकता है।

- RAMZPAUL (@ramzpaul) 10 जनवरी, 2019

आज के आरोपित राजनीतिक माहौल में, सीडीसी द्वारा उपयोग किए जाने वाले सीधे, उद्देश्य और पारंपरिक जनसांख्यिकीय शैली में सार्वजनिक स्वास्थ्य डेटा पेश करना पर्याप्त नहीं है। हालांकि नई रिपोर्ट में एक "चर्चा" खंड शामिल है, जो उसके द्वारा प्रस्तुत आँकड़ों में राउंड अप करने के लिए है, यह इसमें शामिल नहीं है कारणों या इसके वर्णन के पीछे ऐतिहासिक संदर्भ। यदि ऐसा होता, तो शायद यह वासन के "दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं" द्वारा कम आसानी से गलत समझा जाता।

गलाघेर कहते हैं कि टीएफआर आँकड़ों के पीछे की जटिल कहानी और जिस तरह से यह दौड़ से टूट जाता है, उसमें आर्थिक स्थिरता से लेकर स्वास्थ्य की चिंता तक के लिए कई कारण शामिल हैं, जिनमें लोग बच्चे पैदा करना या न करना चुनते हैं। को एक ईमेल में श्लोक में रिपोर्ट के लेखक, ब्रैडी ई। हैमिल्टन, पीएच.डी., ने इस बात पर जोर दिया कि राष्ट्र के TFR में इस गिरावट के महत्वपूर्ण ड्राइवरों में गिरावट है। जन्म दर (जनसंख्या में प्रति हजार लोगों पर जीवित जन्मों की वास्तविक संख्या) 30 वर्ष से कम उम्र के किशोर और महिलाओं के लिए। यह रिपोर्ट राज्य और आयु वर्ग द्वारा जन्म दरों को सूचीबद्ध करती है, लेकिन यह उन्हें टीएफआर की प्रवृत्ति के संदर्भ में नहीं रखती है, जो कि है इस प्रकार की रिपोर्टों में वासन के तर्क का संदर्भ आवश्यक है।

कागज के सामने के मामले में एक संदर्भ अनुभाग जोड़ने का सरल कार्य संभावित रूप से इस जानकारी को प्रस्तुत करने के लिए एक लंबा रास्ता तय कर सकता था। यह पहले से ही मेडिकल पत्रिकाओं में प्रकाशित पत्रों का एक सामान्य पहलू है, वासन कहते हैं कि वह इस क्षेत्र में मानक अभ्यास बनते देखना चाहते हैं।

"मुझे लगता है कि इस धारणा से बचने का एक तरीका है कि जब हम ऐसा करते हैं तो हम इसे मानकीकृत करते हैं, इसे हर रिपोर्ट का हिस्सा बनाने के लिए इसे मानकीकृत करते हैं।"

फिर भी, यह इस तथ्य को भी नहीं बदलेगा कि रिपोर्ट में डेटा को तब पेश किया जाता है, जब वह शून्य में मौजूद होता है, जबकि वास्तविकता में, यह सेंटर फॉर हेल्थ स्टैटिस्टिक्स के प्रयोगशालाओं से दूर विचारधाराओं के अनुसार होगा। किसी भी भाग्य के साथ, हमें भविष्य में इन रिपोर्ट में जोड़े गए अधिक बुनियादी संदर्भ दिखाई देंगे। यह लोगों को चेरीपैकिंग के तथ्यों से नहीं रोक सकता है, लेकिन भविष्य में उनके तर्कों को तोड़ना आसान बना सकता है:

"देखो: अगर हम किसी भी प्रकार की नस्लीय, जनसांख्यिकीय या आर्थिक या यौन अभिविन्यास संबंधी विषमताओं का वर्णन करने जा रहे हैं," वसन कहते हैं, "हमें इस बात के लिए बुनियादी संदर्भ प्रदान करने की आवश्यकता है कि क्या डेटा हमें कुछ संरचनात्मक असमानताओं के बारे में बताता है।"