24/10/2019 द हिन्दू एडिटोरियल नोट्स

प्रश्न – विभिन्न एजेंसियों द्वारा एकत्र किए गए डेटा की खराब गुणवत्ता के पीछे के कारणों का विश्लेषण करें और आगे का रास्ता साझा करें। (250 शब्द)

संदर्भ – राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण के 25 वर्ष।

• जैसा कि नाम से पता चलता है, NFHS पूरे भारत में घरों का एक बड़े पैमाने पर, सर्वेक्षण करता  है।
• NFHS-5 (2018-19) के तहत लक्षित आबादी समूहों के निश्चित आँकड़ों को सतत् विकास समूहों के साथ संरेखित करते हुए बढ़ती आयु के साथ मधुमेह, उच्च रक्तचाप तथा इसके जोखिम कारकों पर विस्तृत विचार- विमर्श किया जाएगा।
• कुछ समय पहले NFHS-5 का पुनर्गठन किया गया जिसमें विकलांगता, मलेरिया, एचबीए1सी (HbA1c) और विटामिन डी के परीक्षण के लिये DBS का संग्रह और कमर तथा कूल्हे की माप, स्कूल-पूर्व शिक्षा, मृत्यु पंजीकरण आदि शामिल हैं।
• हालाँकि NACO की सहमति से NFHS-5 से HIV परीक्षण को हटा दिया गया है। इसके अलावा शहरी और ग्रामीण आकलन ज़िला स्तर पर तथा स्लम, गैर-स्लम आकलन की सुविधा NFHS-5 में प्रदान नहीं की जाएगी।
• NFHS-5 को NFHS-4 का बेंचमार्क मानते हुए योजना बनाई गई है। इसमें मार्च, 2017 तक निर्मित नए 67 ज़िलों सहित 707 ज़िलों (2011 की जनगणना के बाद) को शामिल किया जाएगा, जबकि NFHS-4 में 640 ज़िले शामिल हैं।
• राष्ट्रीय परिवार स्वास्थ्य सर्वेक्षण (National Family Health Survey- NFHS) के चार राउंड देश के ग्रामीण और शहरी क्षेत्रों में आयोजित किये जा चुके हैं, जो निम्नलिखित हैं:
  • 1992-93 (NFHS 1)
  • 1998-99 (NFHS 2)
  • 2005-06 (NFHS-3)
  • 2015-16 (NFHS-4)
• वार्षिक स्वास्थ्य सर्वेक्षण (Annual Health Survey- AHS) के तीन राउंड्स (2010-11, 2011-12 और 2012-13) को भारत सरकार के जनगणना आयुक्त कार्यालय के माध्यम से क्रमशः असम, बिहार, छत्तीसगढ़, झारखंड, मध्य प्रदेश, ओडिशा, राजस्थान, उत्तर प्रदेश और उत्तराखंड के 284 ज़िलों के शहरी और ग्रामीण दोनों क्षेत्रों में किया गया था।
• NFHS-1 में जम्मू-कश्मीर के श्रीनगर क्षेत्र को कानून-व्यवस्था की स्थिति के कारण कवर नहीं किया गया था, वहीं सिक्किम को भी बुनियादी पैरामीटर की अनुपलब्धता के कारण इस सर्वेक्षण में शामिल नही किया गया था।
• NFHS-1, 2, 3 में दिल्ली को छोड़कर किसी अन्य केंद्रशासित प्रदेश को सर्वेक्षण में शामिल नही किया गया था क्योंकि यह सर्वेक्षण राज्यों पर केंद्रित था
• NFHS-4 में पहली बार राज्य/राष्ट्र स्तर पर आवश्यक विशेषताओं तथा राष्ट्रीय, राज्य एवं ज़िला स्तर पर परिवार कल्याण स्वास्थ्य संकेतकों के आधार पर प्रजनन क्षमता, शिशु और बाल मृत्यु के स्तर का पहली बार एकीकृत सर्वेक्षण किया गया।
• लेकिन भारत की मौजूदा डेटा संरचना और डेटा गुणवत्ता के बारे में NFHS में कुछ चिंताएँ हैं।

चिंताएँ

• दो मुख्य चिंताएं हैं। एक डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर के बारे में है यानी क्या हमारे पास एक उचित संरचना है जो उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के संग्रह को प्रोत्साहित करती है? और दूसरा डेटा एकत्र किए जाने की गुणवत्ता के बारे में चिंता है।
• एनएफएचएस के 25 वर्षों के निशान के लिए दुनिया भर के जनसांख्यिकी (डेटा एकत्र करने वाले) की हालिया बैठक में, यह पाया गया कि एकत्र किए गए डेटा की गुणवत्ता यानी डेटा की गुणवत्ता बिगड़ रही है।

उदाहरण के लिए:

• 2005-06 और 2015-16 के बीच, कुल प्रजनन दर (TFR) 2.68 से घटकर 2.18 जन्म पर आ गई। तात्पर्य यह है कि इसी अवधि के बीच गर्भ निरोधकों का उपयोग बढ़ गया होगा।
• लेकिन इसी अवधि में गर्भनिरोधक उपयोग के बारे में डेटा में भी 56.3% से 53.5% तक की गिरावट देखी गई।
• विभिन्न दृष्टिकोणों का उपयोग करते हुए, प्रो तुसी (जॉन्स हॉपकिन विश्वविद्यालय में) और डॉ। प्रमाणिक (नेशनल काउंसिल ऑफ एप्लाइड इकोनॉमिक रिसर्च में उप निदेशक) एक निष्कर्ष पर पहुंचते हैं कि यह NFHS-4 में एकत्रित गर्भनिरोधक उपयोग डेटा की घटती गुणवत्ता के कारण है।
• आमतौर पर डेटा के बारे में चर्चा तब होती है जब जीडीपी और गरीबी जैसे विषयों के बारे में डेटा जारी किया जाता है लेकिन इस तरह जारी किए गए डेटा की गुणवत्ता के बारे में बहुत कम चर्चा होती है।
• इसलिए हमें अपने डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर के सामने समग्र चुनौतियों को रचनात्मक तरीके से देखने की जरूरत है।

कैसे?

• सबसे पहले, यथार्थवादी लक्ष्यों को निर्धारित करके और डेटा इन्फ्रास्ट्रक्चर में सुधार के लिए रचनात्मक रणनीतियों का उपयोग करें (यानी वह प्रणाली जो उच्च गुणवत्ता वाले डेटा के संग्रह को प्रोत्साहित करती है न कि केवल संख्या)।
• हम यथार्थवादी लक्ष्यों की बात कर रहे हैं क्योंकि यदि एनएफएचएस -3 के साथ तुलना की जाती है, तो जिला स्तर पर डेटा एकत्र करने के लिए नमूना आकार 1 एलएएच घरों से बढ़कर एनएफएचएस -4 में 6 लाख घरों से अधिक हो गया है। (इसका मतलब है कि पहले एक जिले में 1 लाख परिवारों से संपर्क किया गया था और उनका डेटा एकत्र किया गया था और औसतन एक परिणाम (डेटा) तैयार किया गया था, जो जिला स्तर पर डेटा का प्रतिनिधित्व करता था)।
• यहां यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि जब नमूना आकार यानी घरों की संख्या इतनी बढ़ जाती है तो डेटा संग्रहकर्ताओं पर भार भी बढ़ जाता है और वे जल्दी करते हैं और बदले में एकत्र किए गए डेटा की गुणवत्ता प्रभावित होती है। आज न केवल घरों और न ही उनकी संख्या बढ़ाने के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करने के लिए अन्य तकनीकी साधन उपलब्ध हैं।
• दूसरा डेटा संग्रह के लिए संस्थागत और तकनीकी वातावरण को बदलने के लिए गुणवत्ता सुनिश्चित कर रहा है। इसके अलावा अधिकांश डेटा संग्रह नियमित कर्मचारियों से अनुबंध जांचकर्ताओं और लाभ-लाभ लेने वाले डेटा कलेक्टरों को दिए जा रहे हैं। अनुभवी जांचकर्ताओं के विपरीत वे इतने कुशल नहीं हैं। इसलिए उन्हें उचित प्रशिक्षण दिए जाने की आवश्यकता है।
• तीसरा, तकनीकी रूप से सक्षम प्रक्रियाओं का उपयोग करके डेटा एकत्र करने की आवश्यकता है जैसे कि साक्षात्कार के यादृच्छिक वॉयस रिकॉर्डिंग, विवेकपूर्ण बैक चेक, और मानकों पर एजेंसी और साक्षात्कारकर्ता प्रदर्शन का मूल्यांकन जैसे कि स्किपिंग सेक्शन, असंगत डेटा और गुणवत्ता को सुनिश्चित करने के लिए लगातार गलत सूचना की आवश्यकता है।
• चौथे राज्य जनसंख्या अनुसंधान केंद्र इस प्रक्रिया में भी शामिल हो सकते हैं और गुणवत्ता निगरानी की प्रक्रिया में भी।
• पांचवां, विशेष रूप से डेटा संग्रह और अनुसंधान डिजाइन पर केंद्रित अनुसंधान इकाइयों को स्थापित करने की आवश्यकता है। क्योंकि यदि डेटा संग्रह और प्रथाओं पर उचित शोध होता है, तो ही हम ऐसी चीजों को जान पाएंगे, जैसे कि पुरुष या महिलाएं घरेलू संग्रहण व्यय के डेटा पर बेहतर उत्तरदाता हैं। या हद यह है कि घर के मुखिया की ओर से छद्म प्रतिक्रिया पुरुषों और महिलाओं की सीधी प्रतिक्रिया के बीच रोजगार के आंकड़ों पर रिपोर्टिंग में विसंगति है। या जब डेटा एकत्र किया जा रहा है तो अन्य लोगों की उपस्थिति प्रतिक्रियाओं को कैसे प्रभावित करती है?

डेटा गुणवत्ता या डेटा की गुणवत्ता महत्वपूर्ण क्यों एकत्र की जाती है?

• एकत्र किए गए डेटा ने लाखों भारतीयों को प्रभावित करने वाली नीतियों का मार्गदर्शन किया है और इसलिए उन्हें सावधानीपूर्वक एकत्र किया जाना चाहिए।
• गलत डेटा के आधार पर कोई भी गलत नीति अच्छे से अधिक नुकसान पहुंचा सकती है।
• इसके अलावा डेटा उच्च गुणवत्ता वाला होना चाहिए, अगर इसका कोई बाजार मूल्य होना चाहिए। अंतरराष्ट्रीय निवेशक और कंपनियां भी डेटा और विश्लेषण पर अपने फैसले को आधार बनाती हैं और गलत डेटा गलत संकेत दे सकते हैं जो किसी देश को छोटे और दीर्घकालिक दोनों में प्रभावित कर सकते हैं।

निष्कर्ष / आगे का रास्ता:

• जबकि भारत में डेटा संग्रह विधियों पर शोध में सुधार नहीं हुआ है, अन्य विकसित देशों में अनुसंधान पद्धति अभूतपूर्व रूप से बढ़ी है।
• उदाहरण के लिए, यादृच्छिक अंकों के माध्यम से टेलीफोन सर्वेक्षण या मतदाता सूचियों का उपयोग करके उत्तरदाताओं का चयन तेजी से डेटा एकत्र करने के कम लागत वाले तरीकों के रूप में उभर रहा है।
• हालांकि उचित शोध के बिना हम ऐसे नमूनों की प्रतिनिधित्व क्षमता के बारे में बहुत कम जान सकते हैं। क्या पुरुषों या महिलाओं को टेलिफोनिक सर्वेक्षण का जवाब देने की अधिक संभावना है? क्या अन्य राज्यों के प्रवासियों को मतदाता सूची में अच्छी तरह से दर्शाया गया है?
• इसलिए जब तक हम डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर यानी डेटा संग्रह की मौजूदा प्रणाली पर व्यवस्थित ध्यान नहीं देंगे, तब तक हमारे पास खराब गुणवत्ता के डेटा के आधार पर नीतियां और बहस होने की संभावना है।