আমি তাদের উত্তর দেওয়ার জন্য একটি সমীক্ষা দিয়েছিলাম: এতে ভোগ ও পারিবারিক কাঠামো সম্পর্কিত সংখ্যাসূচক উত্তরের প্রশ্নই বেশি ছিল — যেমন পরিবারে কারা থাকে, তাদের বয়স কত, তারা কী খেয়েছে, বাড়ির ছাদ কী দিয়ে তৈরি। উন্নয়ন অর্থনীতিতে এগুলো সাধারণ বিষয়।

আমরা ঢোকার কয়েক মিনিটের মধ্যেই দরজাটা সশব্দে খুলে গেল। এক মহিলার স্বামী ঝড়ের বেগে ঘরে ঢুকে তার চুল ধরে টেনে বাইরে নিয়ে গেলেন এবং চিৎকার করে বলতে লাগলেন যে দুপুরের খাবার রান্না হয়নি আর তিনি আমাদের সাথে এসে শুধু শুধু সময় নষ্ট করছেন।

তখন আমি সদ্য পিএইচডি ডিগ্রি পাওয়া এক তরুণ অর্থনীতিবিদ ছিলাম। আমি এইমাত্র যা দেখেছি, তার জন্য আমার প্রশ্নমালায় কোনো প্রশ্ন ছিল না। আমরা পারিবারিক সহিংসতা নিয়ে গবেষণা করতে আসিনি; আমরা এসেছিলাম আরও সাধারণ কিছু প্রশ্নের তথ্য-প্রমাণ সংগ্রহ করতে—যেমন, সামাজিক-সাংস্কৃতিক ও অর্থনৈতিক ব্যবস্থাগুলো কীভাবে বিবাহ বাজার এবং জীবনযাত্রার মানকে প্রভাবিত করে।

এর পরিধি এতটাই অস্পষ্ট যে, নীতিগতভাবে প্রায় যেকোনো কিছুই প্রাসঙ্গিক বলে গণ্য হতে পারত; এটিকে নতুন করে সাজিয়ে এমন আরও তথ্য সংগ্রহ করা সহজ হওয়ার কথা ছিল যা নারীদের জীবনকে সঠিকভাবে প্রতিফলিত করে। কিন্তু আমরা যে সমীক্ষাটি সঙ্গে নিয়ে এসেছিলাম—তার সমস্ত অন্তর্নিহিত অনুমানসহ—তা এমনভাবে তৈরি করা হয়েছিল যাতে কেবল যা কিছু পরিষ্কারভাবে পরিমাপ করা যায়, তাই নথিভুক্ত হয়, এর বেশি কিছু নয়। আমাদের প্রাতিষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ এই কাজের জন্য উপযুক্ত ছিল না।

সেই গ্রামে এক সপ্তাহ থাকার পর, ঘোল আর কফি পান করে এবং অনেক নীরবতা সহ্য করার পর, অবশেষে একজন মহিলা মুখ খুলে বললেন: “আপনারা আমাদের বন্ধু হয়ে গেছেন এবং আমরা আপনাদের কাছে আর মিথ্যা বলতে পারি না। আমাদের মনে হয় আমরা জেলে আছি। আমাদের স্বামীরা সারাক্ষণ আমাদের মারধর করে। তারা পরিবারের টাকা মদ খেয়ে উড়িয়ে দেয়। কেউ সাহায্য করে না।”

সেটা ছিল নতুন তথ্য। আমরা ঘটনাস্থলেই আমাদের প্রশ্নমালাটি নতুন করে লিখি এবং এতে স্ত্রী-প্রহার সংক্রান্ত বিষয় যোগ করি, যার ফলে পারিবারিক সহিংসতার উপর একটি মিশ্র-পদ্ধতির বিশ্লেষণ এবং একটি উন্নয়নশীল দেশে এই বিষয়ে প্রথম দিকের অর্থনৈতিক গবেষণাপত্রগুলোর মধ্যে একটি তৈরি হয়।

আমি ৩০ বছরেরও বেশি সময় ধরে সেই সপ্তাহটির কথা ভেবেছি। গল্পটা অস্বাভাবিক বলে নয় — যারা গুরুত্বপূর্ণ মাঠপর্যায়ের গবেষণা করেছেন, তাদের প্রত্যেকের কাছেই এর কোনো না কোনো সংস্করণ আছে — বরং এর কারণ হলো, এটি আমাকে আমার নিজের বিদ্যাশাখা সম্পর্কে যা শিখিয়েছে। আমি একজন অর্থনীতিবিদ, এবং অর্থনীতি তার কঠোরতা, পরিমাণগত পদ্ধতির উপর জোর দেওয়া — এবং তার আলোচ্য বিষয় থেকে দূরত্বের জন্য সুপরিচিত। অর্থনীতি পরিমাপযোগ্য বিষয়ের উপর মনোযোগ দিতে চায়, যা গুরুত্বপূর্ণ বিষয়কে বাদ দিয়ে দিতে পারে; যদি কোনো বিষয়কে একটি সমীক্ষা মডিউলে অন্তর্ভুক্ত করা না যায়, তবে তা অধ্যয়নের যোগ্য নয়। কিন্তু জীবন শুধু সমীক্ষা মডিউলের মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, এবং অর্থনীতিবিদ ও আলোচ্য বিষয়ের মধ্যেকার এই দেয়ালটি কোনো পদ্ধতিগত সুবিধা নয়। এটিই এই বিদ্যাশাখাটির মূল সমস্যা।

আমি আমার কর্মজীবন কাটিয়েছি এক ধরনের গুপ্তচরের মতো — একজন অর্থনীতিবিদ হিসেবে, যিনি দেয়াল টপকে নৃবিজ্ঞানের পদ্ধতি পাচার করেছেন। আমি এই যুক্তির একটি সতর্ক ও পাণ্ডিত্যপূর্ণ সংস্করণ লিখেছি । এরপর যা আসছে, তা হলো সেই সংস্করণ যা নিয়ে আমি এক পেয়ালা পানীয়ের আসরে আলোচনা করব।

আমরা এখানে কীভাবে এলাম

শুরুটা এমন ছিল না। উনিশ শতকের শেষের দিকে, চার্লস বুথ, একজন জাহাজ ব্যবসায়ী যিনি পরে শখের সমাজবিজ্ঞানী হয়ে ওঠেন, লন্ডনের দরিদ্ররা আসলে কীভাবে জীবনযাপন করে তা খুঁজে বের করার দায়িত্ব নিজের কাঁধে তুলে নেন। তিনি এই কাজে ১৭ বছর ব্যয় করেন। তাঁর দল স্কুল পরিদর্শক, কারখানার মালিক, ধর্মযাজক, পুলিশ এবং আরও অনেককে নিয়ে ৪০ লক্ষ লন্ডনবাসীর তথ্য সংগ্রহ করে। তারা জরিপ চালায়, কিন্তু এর বাইরেও আরও অনেক কিছু করে: তারা নোট নেয়, মুক্ত সাক্ষাৎকার নেয়, এবং রঙ-চিহ্নিত মানচিত্র তৈরি করে। বুথ সংখ্যা এবং গল্প উভয়ই ব্যবহার করেছিলেন, কারণ তাঁর প্রশ্ন—লন্ডনে দারিদ্র্য দেখতে কেমন?—উভয়েরই দাবি করেছিল। তিনি এবং তাঁর দল এই সমস্ত তথ্যকে একত্রিত করে ‘লাইফ অ্যান্ড লেবার অফ দ্য পিপল ইন লন্ডন’- এর ১৭টি খণ্ড তৈরি করেন, যেখানে প্রতিটি ব্লক ধরে দেখানো হয় কারা ধনী, কারা নিঃস্ব এবং কারা এই দুইয়ের মাঝামাঝি অবস্থানে রয়েছে। গল্প এবং তথ্যের এই সংমিশ্রণ এক প্রজন্মের জন্য ব্রিটেনের অর্থনৈতিক ও সামাজিক নীতিকে রূপ দিয়েছিল।

বিংশ শতাব্দী জুড়ে সেই সংহতি ভেঙে যায়। অর্থনীতি, বৈজ্ঞানিক মর্যাদা লাভের চেষ্টায়, নিজেকে কেবল পরিমাণগত উপাত্ত বিশ্লেষণে সীমাবদ্ধ করে ফেলে। সাংস্কৃতিক নৃবিজ্ঞান বিভক্ত হয়ে জাতিতাত্ত্বিক ঐতিহ্যে পরিণত হয়—যার কিছু অংশ ছিল গভীর অন্তর্দৃষ্টিসম্পন্ন, এবং কিছু অংশ সমালোচনা ও আত্মমগ্নতায় নিমজ্জিত। সমাজবিজ্ঞান বহু অংশে বিভক্ত হয়ে পড়ে এবং পদ্ধতি নিয়ে অভ্যন্তরীণ বিতর্কের এক আবর্তে জড়িয়ে যায়। মনোবিজ্ঞান পরীক্ষামূলক হয়ে ওঠে। রাষ্ট্রবিজ্ঞান তত্ত্ব ও পদ্ধতি উভয় ক্ষেত্রেই অর্থনীতি দ্বারা ক্রমবর্ধমানভাবে প্রভাবিত হলেও গুণগত ও পরিমাণগত পদ্ধতির মিশ্রণের প্রতি একটি উন্মুক্ত মনোভাব বজায় রেখেছিল। ১৯৮০-এর দশকের মধ্যে, এই শাস্ত্রগুলো মূলত তারা কোন বিষয়গুলো খতিয়ে দেখতে অস্বীকার করেছিল, তার দ্বারাই একে অপরের থেকে নিজেদের আলাদা করে তুলেছিল।

অর্থনীতিতে এই ব্যবধান ঘোচানোর কয়েকটি প্রচেষ্টা হয়েছিল, কিন্তু সেগুলোর তেমন কোনো প্রভাব পড়েনি। ১৯৮৪ সালে প্রণব বর্ধন উপাত্ত ও মিশ্র পদ্ধতির উপর “অর্থনীতিবিদ ও নৃবিজ্ঞানীদের মধ্যে কথোপকথন” শীর্ষক একটি যুগান্তকারী সম্মেলনের আয়োজন করেন। ২০০২ সালে আমি “অংশগ্রহণমূলক অর্থনীতিমিতি”-র পক্ষে যুক্তি তুলে ধরার চেষ্টা করেছিলাম।

এরপর এলো বিশ্বাসযোগ্যতার বিপ্লব। গবেষণাকে আরও বিশ্বাসযোগ্য ও নির্ভরযোগ্য করার প্রচেষ্টায়, কার্যকারণ সম্পর্ক নির্ণয় পদ্ধতি প্রায়োগিক অর্থনীতির পথপ্রদর্শক হয়ে উঠলো। এর অর্থ হলো, অর্থনীতিবিদরা আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারতেন যে ‘ক’-এর কারণে ‘খ’ ঘটেছে, কিন্তু এর ফলে এমন ধরনের প্রশ্নগুলো উপেক্ষিত হতে হলো, যেগুলোর উত্তর এই পদ্ধতিগুলো দিয়ে দেওয়া সম্ভব ছিল না।

আমি চাই না আমাকে ভুলভাবে বোঝা হোক। বিশ্বাসযোগ্যতার এই বিপ্লব সামাজিক বিজ্ঞানের জন্য একটি বিরাট অগ্রগতি। আমরা এখন এমন সব প্রশ্নের উত্তর দিতে পারি যা ৩০ বছর আগেও আমাদের ক্ষমতার বাইরে ছিল। কিন্তু যখন একমাত্র গ্রহণযোগ্য হাতিয়ার হয় হাতুড়ি, তখন মানুষ এমন প্রশ্নই খোঁজে যাতে পেরেক লাগানো যায়। অর্থনীতিবিদরা সাধারণত সেইসব প্রশ্নই বেশি পছন্দ করেন যেগুলোর উত্তর পরিষ্কারভাবে দেওয়া যায় এবং যেগুলোর উত্তর দেওয়া যায় না, সেগুলো এড়িয়ে যান। উন্নয়নের ক্ষেত্রে এর পরিণতি বিশেষভাবে প্রকট হয়েছে। আমরা এখন দশমিকের পর তিন ঘর পর্যন্ত নির্ভুলভাবে অনুমান করতে পারি যে একটি নগদ অর্থ সহায়তা একটি শিশুর উচ্চতাকে কীভাবে প্রভাবিত করে। কর্মসূচিটি কীভাবে কাজ করেছে (বা করেনি) সে সম্পর্কে আমাদের বলার মতো প্রায় কিছুই নেই এবং এ বিষয়ে শিশু ও তার পরিবারের কী বলার ছিল—তাদের নিজেদের ভাষায়—তা আমরা প্রায় কখনোই সরাসরি শুনি না।

দূরত্বের সমস্যা

২০০২ সালে, সমাজবিজ্ঞানী মাইকেল বুরাওয়য় ‘ইতিবাচক বিজ্ঞান’ এবং ‘প্রতিফলনশীল বিজ্ঞান’— এই দুইয়ের মধ্যে একটি সুস্পষ্ট সীমারেখা টেনেছিলেন। ইতিবাচক বিজ্ঞান—যা মোটামুটিভাবে অর্থনীতিরই অনুরূপ—তার গবেষণার বিষয়বস্তু থেকে নিজেকে বিচ্ছিন্ন রাখে। তথ্য সংগ্রহ পদ্ধতি প্রমিত হওয়ায়, কে তথ্য সংগ্রহ করছে তা বিবেচ্য নয়। গবেষককে ঘটনাস্থলে উপস্থিত থাকতে হয় না; একটি জরিপ সংস্থাও তার মতোই দক্ষতার সাথে জরিপ পরিচালনা করতে পারে। জগৎকে পর্যবেক্ষণ করতে হয়, এতে অংশগ্রহণ করতে হয় না। প্রতিফলনশীল বিজ্ঞান—যা তার সর্বোত্তম রূপে নৃবিজ্ঞান—এর বিপরীত দৃষ্টিভঙ্গি গ্রহণ করে। সাক্ষাৎকারটি গবেষণা কার্যক্রম থেকে আলাদা নয়; বরং এটি তারই একটি অংশ। গবেষক গবেষণা থেকে আলাদা নন; বরং তার উপস্থিতি এই প্রক্রিয়ার একটি মূল অংশ।

বুরাওয়য় মনে করতেন যে সমাজবিজ্ঞান চর্চার এই দুটি পদ্ধতি এতটাই ভিন্ন যে তাদের মধ্যে কখনোই সমন্বয় করা সম্ভব নয়। আমি এর সাথে একমত নই, এবং আমি আমার কর্মজীবনের অনেকটা সময় ব্যয় করেছি সেই দুটি পদ্ধতির মেলবন্ধন ঘটানোর চেষ্টায়, যেগুলোকে তিনি কখনোই মেলাতে পারবেন না বলে যুক্তি দেন। কিন্তু একটি বিষয়ে তিনি ঠিক। গবেষক এবং গবেষণাধীন বিষয়ের মধ্যে দূরত্বটি বাস্তব, এবং উন্নয়ন অর্থনীতিতে তা অত্যন্ত প্রকট।

আমার পরিচিত প্রায় সকলেই, যারা দারিদ্র্য নিয়ে গবেষণা করেন, তারা নিজেরা কখনো দরিদ্র ছিলেন না। আমরা প্রায়শই ভিন্ন দেশ, ভিন্ন সামাজিক শ্রেণি, ভিন্ন বর্ণ ও জাতির মানুষ, এবং যাদের নিয়ে আমরা লিখি, তারা প্রায়শই ভিন্ন ভাষায় কথা বলেন। এর কোনোটিই আপনাকে দারিদ্র্য নিয়ে কাজ করার অযোগ্য করে না — এটি এমন এক অদ্ভুত পেশা হবে যা দাবি করে যে কেবল দরিদ্ররাই দারিদ্র্য নিয়ে গবেষণা করতে পারে — কিন্তু এটি আমাদের কিছুটা বিনয়ী করে তোলে। বেশিরভাগ উন্নয়ন অর্থনীতিবিদই জানেন না যে দরিদ্র মানুষের জীবন আসলে প্রতিদিন কেমন হয়।

এর পরিবর্তে এই শাস্ত্র যা পুরস্কৃত করে তা হলো বস্তুনিষ্ঠতার প্রদর্শন: গবেষকদের উচিত নয় তাদের গবেষণার বিষয়বস্তুকে প্রভাবিত করা; তাদের উচিত একটি নির্দিষ্ট দূরত্ব বজায় রাখা এবং অন্য সবার মতো একই সরঞ্জাম ব্যবহার করা। আপনার ব্যক্তিগত সন্দেহ যেন আপনার বিশ্লেষণকে কলুষিত না করে। আপনি গবেষণার বিষয়বস্তু গোষ্ঠীর অংশ নন, এবং আপনার তা হওয়াও উচিত নয়; তাদের উপর আপনার প্রভাব আপনার গবেষণাকে কম বৈধ করে তুলবে।

সংক্ষেপে বলতে গেলে: আমরা যাদের নিয়ে অধ্যয়ন করি, তাদের থেকে আমাদের দূরত্ব যত বেশি হয়, আমরা তাদের তত স্পষ্টভাবে দেখতে পাই। এর বিপরীতটাই সত্যের কাছাকাছি। দূরত্ব স্বচ্ছতা তৈরি করে না; এটি সেই ধরনের স্বচ্ছতা তৈরি করে, যা আপনি একটি নোংরা জানালার ভেতর পরিষ্কার করা ছোট বৃত্তের মধ্য দিয়ে চোখ কুঁচকে তাকালে পান। এটি আপনাকে এই বিশ্বাস দেয় যে, আপনি যেখানে দাঁড়িয়ে আছেন সেখান থেকে যা দেখতে পাচ্ছেন, সেটাই দেখার মতো সবকিছু।

চারটি কাজ যা আমরা আসলে করতে পারি

তাহলে কী করা প্রয়োজন? আমি এমন চারটি বিষয়ের প্রস্তাব করছি যা অর্থনীতি (উন্নয়নমূলক হোক বা অন্য কোনো ক্ষেত্রে) গবেষকদের তাদের গবেষণার বিষয়বস্তু থেকে দূরত্ব কমাতে করতে পারে।

জ্ঞানীয় সহানুভূতি

সমাজবিজ্ঞানী মারিও স্মল ‘জ্ঞানীয় সহানুভূতি’ (cognitive empathy) শব্দটি ব্যবহার করেন কোনো ব্যক্তির দুর্দশাকে সে যেভাবে বোঝে, সেভাবে বোঝার ক্ষমতাকে বোঝাতে। আপনি তাদের অবস্থানে থাকলে কেমন অনুভব করতেন, তা ভাবলেই যথেষ্ট নয়; আপনাকে অবশ্যই ভাবতে হবে তারা তাদের দৃষ্টিকোণ থেকে বিষয়টিকে কীভাবে বোঝে। এটা শুনতে যতটা সহজ মনে হয়, তার চেয়ে অনেক বেশি কঠিন। এর জন্য আপনাকে এই সম্ভাবনাটিকে গুরুত্ব সহকারে বিবেচনা করতে হবে যে, আপনার আলোচ্য ব্যক্তিদের নিজেদের জীবন সম্পর্কে তত্ত্ব আপনার নিজের তত্ত্বের চেয়ে বেশি সঠিক হতে পারে।

আমার পরিচিত সেরা কিছু উন্নয়ন অর্থনীতিবিদের মধ্যে এই গুণটি প্রচুর পরিমাণে রয়েছে। জঁ দ্রেজ যে গ্রামীণ ভারত নিয়ে লেখেন, সেখানেই তিনি কয়েক দশক ধরে বসবাস করেছেন; বিশ্বব্যাংকের মতো প্রতিষ্ঠান থেকে অর্থায়ন নিতে অস্বীকার করেছেন, কারণ তাঁর মতে তা তাঁর স্বাধীনতাকে ক্ষুণ্ণ করত; এবং সফলভাবে বিশ্বের অন্যতম বৃহত্তম গ্রামীণ কর্মসংস্থান নিশ্চয়তা কর্মসূচি চালু করেছেন। তা সত্ত্বেও, তিনি প্রায় কখনোই গুণগত বিশ্লেষণ প্রকাশ করেন না; তাঁর কাজ প্রধানত পরিমাণগত। কিন্তু তাঁর প্রতিটি বাক্যই বছরের পর বছর ধরে মনোযোগ দিয়ে শোনার অভিজ্ঞতা থেকে তৈরি হয়েছে। অর্থনীতিবিদদের মধ্যে তিনি একা নন; ক্রিস্টোফার ব্লিস এবং নিকোলাস স্টার্ন ১৯৭০-এর দশকের মাঝামাঝি সময়ে পালনপুর গ্রামে আট মাস কাটিয়েছিলেন এবং তাঁদের কাজই এখনকার বহু-প্রজন্মের গবেষণা প্রকল্পটিকে অনুপ্রাণিত করেছে ।

মূল কথাটি এমন নয় যে, গবেষণাপত্রে সহানুভূতিকে একটি গুণগত অনুচ্ছেদ হিসেবে তুলে ধরতেই হবে। শুধুমাত্র একটি ফোকাস গ্রুপ পরিচালনা করে সেটিকে পাদটীকায় আকর্ষণীয় করে তোলার জন্য (এবং আপনার পেশাগত যোগ্যতার জানান দেওয়ার জন্য) উল্লেখ করাই যথেষ্ট নয়। অনেক অর্থনীতিবিদ ইতিমধ্যেই এটি করে থাকেন; কিন্তু এটা স্পষ্ট যে, গবেষক এবং গবেষণাধীন ব্যক্তির মধ্যকার দূরত্ব কমানোর জন্য এটি যথেষ্ট নয়।

বিষয়টি হলো, কাজটিকে এর দ্বারা রূপ দিতে হয়। আর অস্বস্তিকর সত্যটি হলো: সমসাময়িক উন্নয়ন অর্থনীতির প্রায় পুরোটাই তা নয়। আমরা অন্য অর্থনীতিবিদদের মতামতের ওপর ভিত্তি করে পরীক্ষা-নিরীক্ষার নকশা করি। আমরা গবেষণাপত্র পড়ি, সেমিনারে আলোচনা করি, অভিজ্ঞতার পরিবর্তে অর্থনৈতিক তত্ত্বের ওপর ভিত্তি করে নতুন মডেল তৈরি করি। হস্তক্ষেপটি হয় কোনো বাস্তবায়নকারী অংশীদারের মাধ্যমে, এবং শেষ পর্যায়ের জরিপটি হয় কোনো জরিপ সংস্থার মাধ্যমে। এমনকি বিশ্লেষণও একজন গবেষণা সহকারী (বা, এখন, কোডিং এজেন্ট) দ্বারা সম্পন্ন হতে পারে। এর ফলস্বরূপ যে কাজটি তৈরি হয়, তা প্রযুক্তিগতভাবে নিখুঁত কিন্তু সারবত্তাগতভাবে দুর্বল। একটি পুরোনো প্রবাদকে অন্যভাবে বললে: এটি অস্পষ্টভাবে সঠিক হওয়ার চেয়ে সুনির্দিষ্টভাবে তুচ্ছ হওয়ার একটি ব্যয়বহুল উপায়।

আখ্যান হলো তথ্য

মানুষ সংখ্যায় কথা বলে না। তারা শব্দে কথা বলে। তারা গল্প বলে, নিজেদের কথারই বিরোধিতা করে, প্রসঙ্গ পাল্টে আবার আগের কথায় ফিরে আসে। তারা অনেক কিছু ভুলে যায় এবং পরের প্রসঙ্গে এসে তা আবার মনে পড়ে; তাদের মনোযোগ অন্যদিকে চলে যায় এবং তারা আপনাকে আকর্ষণীয় কিন্তু সম্পর্কহীন কোনো বিষয় বলে বসে। জরিপের পদ্ধতিগুলো এর বিরুদ্ধে এক ধরনের অত্যাচার—প্রায়শই উপকারী অত্যাচার, কিন্তু তা সত্ত্বেও অত্যাচারই বটে। মানবজীবনের এই বিশৃঙ্খলার পরিবর্তে, আপনি অল্প কিছু টিক-বক্স পান। যদি বক্সগুলো ভালোভাবে ডিজাইন করা হয়, তবে আপনি অনেক তথ্য পান। কিন্তু আপনি কখনোই সবকিছু পান না, এবং প্রায়শই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ অংশগুলো বাদ পড়ে যায়।

এই বিষয়ে প্রত্যেক অর্থনীতিবিদের ‘পোর্টফোলিওস অফ দ্য পুওর’ বইটি পড়া উচিত। এর লেখকগণ—একজন উন্নয়ন অর্থনীতিবিদ (জোনাথন মরডাচ), একজন নৃবিজ্ঞানী, একজন ক্ষুদ্রঋণ বিশেষজ্ঞ এবং একজন অর্থ বিশেষজ্ঞ—প্রচলিত জরিপ পদ্ধতি ত্যাগ করে তার পরিবর্তে বাংলাদেশ, দক্ষিণ আফ্রিকা এবং ভারতের ২৫০টি পরিবারে এক বছর ধরে মাসে অন্তত দুবার করে গিয়েছেন এবং দীর্ঘ ও খোলামেলা কথোপকথনের মাধ্যমে ‘আর্থিক ডায়েরি’ তৈরি করেছেন। তারা অনুমান করেছেন যে, এককালীন জরিপে একটি দরিদ্র পরিবারের প্রায় অর্ধেক আর্থিক কার্যকলাপ বাদ পড়ে যায়। অর্ধেক। দেখা গেল, দরিদ্ররা কেবল তাদের ভোগব্যয় সামঞ্জস্য করছিল না। তারা চরম অনিশ্চয়তার মধ্যে, যেখানে ভুলের সুযোগ প্রায় ছিলই না, সম্পদের পোর্টফোলিও পরিচালনা করার চেষ্টা করছিল। কোনো প্রচলিত ভোগব্যয় জরিপই দেখাতে পারত না যে দরিদ্ররা কীভাবে তাদের পরিবার পরিচালনা করে, তার মধ্যে কতটা জটিলতা রয়েছে; গবেষকদের পরিবারগুলোকে তাদের নিজেদের ভাষায় তাদের আর্থিক অবস্থা বর্ণনা করতে দিতে হয়েছিল।

আমি নিজেও এর বিভিন্ন সংস্করণ করেছি। পারমিতা সান্যালের সাথে আমি দক্ষিণ ভারতের ৩০০টি গ্রাম্য সভার কার্যবিবরণী—যাকে আমরা “মৌখিক গণতন্ত্র” বলতাম—বিশ্লেষণ করতে ১০ বছর কাটিয়েছি, এটা বোঝার জন্য যে দরিদ্র, স্বল্পশিক্ষিত ও চরম বৈষম্যপূর্ণ জনগোষ্ঠী আদৌ কোনো অর্থবহভাবে আলোচনা-সমালোচনা করতে পারে কি না। (আগেই বলে রাখি: তারা পারে, এবং সেই আলোচনার মান গ্রামের সাক্ষরতার হারের চেয়ে রাজ্য সরকারের নীতির ওপর অনেক বেশি নির্ভর করে।)

দশ বছর অনেক লম্বা সময়। আর একারণেই খুব কম অর্থনীতিবিদ এই ধরনের কাজ করেন। চাকরির স্থায়িত্ব মূল্যায়নের প্রক্রিয়া প্রায়শই এর চেয়েও ধীরগতির হয়; এমন কিছুতে বিনিয়োগ করা, যার ফল হয়তো চাকরির স্থায়িত্ব পাওয়ার আগে পাওয়া যাবে না, তা অনেক নবীন শিক্ষকের জন্য একটি কঠিন সিদ্ধান্ত। আরও খারাপ ব্যাপার হলো, এই ধরনের তথ্য সবসময় এমন প্রকাশনার দিকে নিয়ে যায় না যা চাকরির স্থায়িত্ব এনে দেয়। আমার কাজটি শেষ পর্যন্ত একটি বই হিসেবে প্রকাশিত হয়েছিল, সেরা পাঁচটি জার্নাল আর্টিকেলের একটি হিসেবে নয়—যা চাকরির স্থায়িত্বের জন্য বিবেচিত হলে অনেক কম মূল্যবান একটি বিষয়।

এবং অতি সাম্প্রতিককাল পর্যন্ত, বর্ণনামূলক তথ্যের বিশ্লেষণকে বড় পরিসরে নিয়ে যাওয়ার মতো প্রযুক্তি সহজলভ্য ছিল না। এই ১০ বছর সময়টা ছিল তৎকালীন প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতা, পদ্ধতির কোনো আবশ্যকতা নয়। আজকের প্রযুক্তির—যেমন রেকর্ডিং ডিভাইস, প্রতিলিপি তৈরির জন্য এআই—দিয়ে গুণগত তথ্য সংগ্রহ করা আগের চেয়ে অনেক সহজ। একটি সাধারণ আরসিটি-তে (RCT) কয়েক সপ্তাহের মুক্ত-প্রান্তের সাক্ষাৎকার অন্তর্ভুক্ত করা, আপনার জরিপ সংস্থার গণনাকারীরা এমনিতেও যে প্রতিলিপিগুলো সংগ্রহ করতে পারত সেগুলো পড়া, বিদ্যমান গুণগত তথ্যের ওপর ভিত্তি করে কাজ করা—এগুলো একটি গবেষণাপত্রের সময়সীমার মধ্যেই সম্পন্ন করা যায়, এবং এগুলোকে বড় পরিসরে নিয়ে যাওয়ার সরঞ্জামগুলো প্রতি বছর আরও সস্তা হচ্ছে।

এর গভীরতর বিষয়টি হলো শাস্ত্রীয় সহজাত প্রবৃত্তি। অর্থনীতিতে উন্মুক্ত আখ্যানকে এখনও নিয়মিতভাবে উপাত্তের পরিবর্তে “উপাখ্যান” হিসেবে গণ্য করা হয়। রাষ্ট্রবিজ্ঞানী অতুল কোহলির চমৎকার অন্তর্দৃষ্টিসম্পন্ন রসিকতার ভাষায় বলতে গেলে, যে গবেষকরা পরিমাণগত ও গুণগত পদ্ধতি মিশ্রিত করেন, তাঁরা “একদিকে কুয়ো, অন্যদিকে নরম জায়গার মাঝে আটকে আছেন।” পর্যালোচকরা কঠোরতার অভাবের কারণে তাঁদের প্রত্যাখ্যান করেন, এবং সম্পাদকরা এর অতিরিক্ত মূল্য দেখতে পান না।

আমার সাথে সরাসরি এমনটা ঘটেছে। গার্হস্থ্য সহিংসতার উপর আমি আগে যে দুটি গবেষণাপত্রের কথা উল্লেখ করেছি—যার একটিতে নৃতাত্ত্বিক ও অর্থনীতিভিত্তিক পদ্ধতির সংমিশ্রণ ব্যবহার করা হয়েছিল, এবং অন্যটিতে যৌতুক সহিংসতার একটি গেম-থিওরেটিক মডেল তৈরি করে জরিপের তথ্য দিয়ে তার পরীক্ষা করা হয়েছিল—সেগুলো মূলত একটিই গবেষণাপত্র ছিল। যখন আমি গবেষণাপত্রটিতে গুণগত পদ্ধতি অন্তর্ভুক্ত করি, তখন এটি বেশ কয়েকটি অর্থনীতি বিষয়ক জার্নাল থেকে প্রত্যাখ্যাত হয়। আমার সহ-লেখক ফ্রান্সিস ব্লখ এবং আমি হাল ছেড়ে দিয়ে এটিকে দুটি ভাগে ভাগ করি—যার ফলে তৈরি হওয়া গবেষণাপত্রগুলোর মধ্যে একটি অর্থনীতির অন্যতম মর্যাদাপূর্ণ একটি জার্নালে গৃহীত হয়।

গুণগত পদ্ধতির প্রতি এই অনীহা এই শাস্ত্রের সবচেয়ে অদ্ভুত কুসংস্কারগুলোর মধ্যে একটি; একটি প্রতিলিপি যে লিকার্ট স্কেলের চেয়ে কম তথ্যবহুল হবে, তার কোনো পদ্ধতিগত কারণ নেই।

প্রক্রিয়াটিকে গুরুত্ব সহকারে নিন

গবেষণামূলক অর্থনীতি, বিশেষ করে বিশ্বাসযোগ্যতার বিপ্লবের পর থেকে, প্রায় একরোখাভাবে ফলাফলের উপর মনোনিবেশ করেছে। হস্তক্ষেপটি কি কাজ করেছে? কতটা? কাদের জন্য? এগুলো ভালো প্রশ্ন, কিন্তু এগুলোই একমাত্র প্রশ্ন নয়। গবেষণামূলক অর্থনীতির গবেষণাপত্রগুলোতে কোনো ফলাফল কীভাবে ঘটল, তার উপর খুব বেশি মনোযোগ দেওয়া বিরল। পরিবর্তনের প্রক্রিয়া শুরু করার জন্য কে কাকে কী বলেছিল? কারা প্রথম গ্রহণকারী ছিল, এবং কাদের পরে সঙ্গে আনতে হয়েছিল? হস্তক্ষেপটি সম্পর্কে মানুষ কী ভেবেছিল? একটি আরসিটি (RCT) আপনাকে বলতে পারে একটি হস্তক্ষেপ কাজ করেছে কি না; নৃবিজ্ঞান আপনাকে বলতে পারে কেন। গবেষণামূলক অর্থনীতিতে কার্যপ্রণালী প্রায়শই অবহেলিত হয়। আপনি আপনার আরসিটি করেন, আপনার ফলাফল পান, কিছু সম্ভাব্য ব্যাখ্যা নিয়ে আসেন, এবং সেই ব্যাখ্যাগুলো কীভাবে কাজ করবে তার জন্য একটি মডেল তৈরি করেন (যদি সেগুলো সঠিক হয়)। এই পর্যন্ত ঠিক আছে, কিন্তু এটি খুব বেশি দূর এগোয় না।

শুধুমাত্র তত্ত্বের উপর ভিত্তি করে আপনি যে কার্যপ্রণালীর মানচিত্র তৈরি করতে পারেন, তা বাস্তবে জগতে কার্যকর কার্যপ্রণালীগুলোর একটি ক্ষুদ্র অংশ মাত্র, এবং ফলাফল থেকে কার্যপ্রণালীতে ফিরে যাওয়ার যুক্তি একটি কুখ্যাতভাবে অবিশ্বস্ত অনুশীলন। এর বিকল্প হলো বাস্তবে যাওয়া, মানুষের সাথে কথা বলা এবং পর্যবেক্ষণ করা।

কয়েক বছর আগে, আমি এবং আমার সহকর্মীরা গ্রামীণ কর্ণাটকে একটি র‍্যান্ডমাইজড ট্রায়ালে কাজ করেছিলাম, যার উদ্দেশ্য ছিল অংশগ্রহণমূলক পরিকল্পনার উপর নিবিড় প্রশিক্ষণ গ্রাম্য শাসনব্যবস্থার উন্নতি ঘটাবে কি না তা পরীক্ষা করা। এই কার্যক্রমে ৫০টি গ্রামকে অংশগ্রহণমূলক প্রশিক্ষণ, পরিকল্পনা ও পর্যবেক্ষণ অনুশীলনের জন্য এবং বাকি ৫০টিকে নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর জন্য নিযুক্ত করা হয়েছিল। শুধুমাত্র একটি বেসলাইন এবং এন্ডলাইন সমীক্ষার উপর নির্ভর না করে (যা আমরা করেছিলাম), আমরা একটি ব্যতিক্রমী কাজ করেছিলাম। গবেষণার পুরো সময়কাল জুড়ে আমরা পাঁচজন প্রশিক্ষিত এথনোগ্রাফারকে প্রতিটি জোড়ায় জোড়ায় বিভক্ত পরীক্ষামূলক ও নিয়ন্ত্রণ গোষ্ঠীর গ্রামে নিযুক্ত করেছিলাম। তাঁরা চার বছর ধরে ২৪০টি মাসিক প্রতিবেদন তৈরি করেছিলেন।

মূল ফলাফলটি ছিল শূন্য। হস্তক্ষেপটি তুলনামূলক গ্রামগুলোর চেয়ে পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কোনো লাভ এনে দিতে পারেনি। অর্থনীতির প্রচলিত ধারায়, এখানেই গল্পের সমাপ্তি ঘটত — একটি হতাশাজনক শূন্য ফলাফল। হয়তো গবেষণাপত্রটিতে অংশগ্রহণ কেন ব্যর্থ হয়, সে বিষয়ে একটি তাত্ত্বিক মডেল অন্তর্ভুক্ত করা হতো, কিন্তু সেখান থেকে শেখার মতো খুব বেশি কিছু থাকত না।

কিন্তু যেহেতু আমাদের কাছে নৃতাত্ত্বিক বিবরণগুলো ছিল, আমরা দেখতে পাচ্ছিলাম আসলে কী ঘটেছিল: এই “ব্যর্থতা” ধারণাটির ব্যর্থতা ছিল না, বরং যে পরিস্থিতিতে এটি পরীক্ষিত হয়েছিল, তার ব্যর্থতা ছিল। বাস্তবায়নের মানের মধ্যে ব্যাপক ভিন্নতা ছিল: কিছু প্রশিক্ষক ছিলেন চমৎকার এবং কিছু ছিলেন দুর্বল। সরকারের উচ্চপদস্থ কর্মকর্তারা এই উদ্যোগটিকে গুরুত্বের সাথে নেননি এবং প্রায়শই এমন সব কারণে প্রশিক্ষকদের বদলি ও প্রতিস্থাপন করতেন, যেগুলোর সাথে এই উদ্যোগের কোনো সম্পর্কই ছিল না। ক্রমাগত জাতিভিত্তিক বৈষম্য সক্রিয়ভাবে প্রশিক্ষণ থেকে অর্জিত যেকোনো সাফল্যকে ক্ষয় করে দিচ্ছিল। এই নৃতাত্ত্বিক বিবরণটিই ছিল গবেষণাপত্রটির মূল ভিত্তি, কেবল এর অলঙ্করণ নয়।

বিশ্লেষক হিসেবে উত্তরদাতারা

গবেষক হিসেবে আমাদের উদ্দেশ্য যদি হয় মানুষের জীবনযাত্রার মান উন্নয়নে সাহায্য করা, তাহলে আমরা কী খুঁজে পেয়েছি তা অন্ততপক্ষে সেই মানুষগুলোকেই জানানো উচিত। উন্নয়ন কর্মীরা কয়েক দশক ধরে তাদের গবেষণার আওতায় থাকা মানুষদের অন্তর্ভুক্ত করার কথা বলে আসছেন—অথচ এর বাস্তবায়ন খুব কমই হয়। আর গবেষণার ফলাফল জানানোটা হবে কেবল প্রথম ধাপ। আমরা কী প্রশ্ন করব, তা নির্ধারণে যদি তারা সাহায্য করত, তবে আরও ভালো হতো। সবচেয়ে ভালো হয়, যদি তারা আমাদের কোনো রকম মধ্যস্থতা ছাড়াই নিজেদের জীবন নিয়ে গবেষণা করতে সক্ষম হয়।

২০১৪ সালে, বিশ্বব্যাংকের একদল সহকর্মীর সাথে আমি এই কাজটি করেছিলাম । আমরা দক্ষিণ ভারতের ২০০টিরও বেশি আদিবাসী গ্রামের প্রতিনিধিদের সাথে মিলে ‘অংশগ্রহণমূলক পর্যবেক্ষণ’ (participatory tracking) নামে একটি পদ্ধতি তৈরি করেছিলাম। গ্রামবাসীরা কয়েক সপ্তাহ ধরে নিজেরাই ঠিক করেছিলেন যে ভালো জীবন বলতে কী বোঝায়, সেই ধারণাগুলোকে জরিপের প্রশ্নে পরিণত করেছিলেন, নিজেদের গ্রামে প্রশ্নগুলো পরীক্ষা করেছিলেন এবং তারপর—ট্যাবলেট ও ভিডিও-ভিত্তিক প্রশিক্ষণের একটি ব্যবস্থা ব্যবহার করে—তাদের প্রতিবেশীদের জরিপ করেছিলেন। একটি মাত্র জেলাতেই আমরা প্রায় ছয় সপ্তাহে ৩২,০০০ পরিবারের আদমশুমারি পরিচালনা করেছিলাম।

প্রশ্নগুলোর মাত্র ১৭% প্রমিত ভারতীয় জাতীয় নমুনা সমীক্ষার সাথে মিলে গিয়েছিল। গ্রামবাসীরা ভিন্ন ভিন্ন প্রশ্ন করছিল, কারণ তারা ভিন্ন ভিন্ন বিষয় জানতে চেয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, কোনো পরিবার দরিদ্র কি না, তা নিরূপণ করার জন্য তারা নিম্নলিখিত প্রশ্নটি তৈরি করেছিল, যা অত্যন্ত কার্যকর প্রমাণিত হয়েছিল: “পরিবারে যিনি শেষবার খেয়েছেন, তিনি কি গত সপ্তাহে কখনো ক্ষুধার্ত ছিলেন?” একজন উত্তরদাতার কাছে এটি স্পষ্টতই মাকে উদ্দেশ্য করে করা একটি প্রশ্ন ছিল, এবং খাদ্য সংকটে থাকা পরিবারগুলোতে মায়েরা প্রায়শই পরিবারের প্রাপ্তবয়স্ক পুরুষ ও শিশুদের খাওয়ানোর জন্য নিজেরা ক্ষুধার্ত থাকতেন।

সাক্ষরতার হার কম ছিল, তাই আমরা ফলাফলের ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন তৈরি করতে গ্রামবাসীদের সাথে সহযোগিতা করেছিলাম। আমরা এই প্রক্রিয়াটি ততক্ষণ পর্যন্ত চালিয়ে গিয়েছিলাম, যতক্ষণ না নিরক্ষর ব্যক্তিরাও এক নজরে দেখতে পাচ্ছিলেন যে তাদের পছন্দের বিষয়গুলিতে তাদের গ্রাম কেমন করছে। এরপর সেই ডেটা গ্রামের প্রকৃত সভাগুলিতে ব্যবহার করা হয়েছিল। সেই সভাগুলির মান লক্ষণীয়ভাবে উন্নত হয়েছিল, কারণ তথ্য নিয়ে তর্ক করার পরিবর্তে সবাই একই ধারণার উপর ভিত্তি করে কাজ করছিল।

প্রচলিত ল্যাটেক্স টেবিলের পরিবর্তে, এখানে বিবাহের ধরণগুলোর একটি ভিজ্যুয়ালাইজেশন দেওয়া হলো, যা আমরা যৌথভাবে তৈরি করেছি।

গ্রামের প্রত্যেক নারীকে একটি ফুল হিসেবে উপস্থাপন করা হয়। ফুলটির উচ্চতা হলো সেই বয়স, যে বয়সে নারীটির বিয়ে হয়েছিল। পাতার সংখ্যা হলো সেই বিয়ে থেকে জন্ম নেওয়া সন্তানের সংখ্যা। একটি লাল ফুল বোঝাতো যে নারীটি কোনো রক্তসম্পর্কীয় আত্মীয়কে বিয়ে করেছে, এবং একটি হলুদ ফুল বোঝাতো যে সে তা করেনি। ফুলের কুঁড়ির অর্থ হলো বিয়েটি সম্মতিতে হয়নি, এবং ফোটা ফুলের অর্থ হলো সম্মতিতে হয়েছে। ফুলগুলোর রূপ ও অর্থের মধ্যকার এই সম্পর্কগুলোকে নারীরা নিজেদের স্থানীয় প্রেক্ষাপটের সঙ্গে আরও প্রাসঙ্গিক এবং ফলস্বরূপ আরও সহজবোধ্য করে তোলার জন্য নিজেদের মতো করে পরিবর্তন করে নিত।

এই দৃশ্য দেখে কিছু গ্রামবাসী সঙ্গে সঙ্গেই লাল ফুলের বিপুল অনুপাতকে উপেক্ষা করেছিল, কারণ পরিবারের মধ্যেই বিয়ে স্বীকৃত এবং ব্যাপকভাবে প্রচলিত। তবে, অন্যান্য সম্প্রদায় পরিবারের মধ্যে বিয়ের সমস্যাগুলো সম্পর্কে ভবিষ্যৎ প্রজন্মের নারীদের শিক্ষিত করার মাধ্যমে লাল ফুলের তুলনায় হলুদ ফুলের অনুপাত কমাতে চেয়েছিল।

বিশ্বাস করুন, আমি জানি এটা শুনতে কেমন লাগছে। এই ক্ষেত্রের বাকিরা এই পরীক্ষাটিকে “আকর্ষণীয় কিন্তু সম্প্রসারণযোগ্য নয়” বলে আখ্যা দেবে। কথাটা কিছুটা সত্যি; একটি অংশগ্রহণমূলক, যৌথভাবে পরিচালিত জরিপ প্রক্রিয়া একটি সাধারণ প্রশ্নমালার চেয়ে ধীর এবং বেশি শ্রমসাধ্য। আমরা কোনো গতানুগতিক প্রশ্নমালা ব্যবহার করতে পারিনি, কারণ সেই গতানুগতিক প্রশ্নগুলো এমন ছিল না যা মানুষ আসলে জানতে চেয়েছিল। আর এর বিকল্প ছিল গতানুগতিক ব্যবস্থা: যেখানে আমরা উপস্থিত হতাম, মানুষদের তাদের জীবন সম্পর্কে একগাদা প্রশ্ন করতাম—যেগুলো তাদের কাছে এমনিতেও খুব একটা প্রাসঙ্গিক বলে মনে হতো না—এবং এমন একটি গবেষণাপত্র লিখতাম যা জরিপে অংশগ্রহণকারীদের কেউই কখনো পড়ত না। এই পরিস্থিতিতে, যৌথভাবে পরিচালিত জরিপগুলো সময় দেওয়ার যোগ্য বলেই মনে হয়।

এলএলএম সমস্যা

গত দশকে মুক্ত-প্রান্তের সাক্ষাৎকার প্রশ্ন কোড করার প্রযুক্তিও অনেক উন্নত হয়েছে। বৃহৎ ভাষা মডেলগুলো (Large language models) বিপুল পরিমাণ অসংগঠিত পাঠ্য বিশ্লেষণ করে তার থেকে মূলভাব বা থিম বের করে আনতে বিশেষভাবে পারদর্শী; ২০১৪ সালে ক্লদের বর্তমান সক্ষমতা কল্পবিজ্ঞানের মতো মনে হতো। এখন, ইংরেজি ভাষার পাঠ্য কোড করার ক্ষেত্রে এগুলো কার্যত একজন গবেষণা সহকারীর জায়গা নিতে পারে। আমিও এলএলএম (LLM) ব্যবহার করেছি। আমার সাম্প্রতিক কিছু কাজ রোহিঙ্গা শরণার্থী এবং বাংলাদেশী স্বাগতিকদের একটি প্যানেলের উপর ভিত্তি করে করা, যেখানে আমরা ২,০০০ উত্তরদাতার সাথে দীর্ঘ মুক্ত-প্রান্তের সাক্ষাৎকার পরিচালনা করেছি এবং ‘আইকোয়াল’ (iQual) নামে একটি পদ্ধতি তৈরি করেছি। এটি ব্যাখ্যামূলক সমাজতাত্ত্বিক গুণগত কোডিং ব্যবহার করে একটি ছোট উপ-নমুনা বিশ্লেষণ করেছে এবং তারপর মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে সম্পূর্ণ নমুনার জন্য কোডগুলোকে বড় পরিসরে প্রয়োগ করেছে। এই ধরনের প্রকল্প আগে একেবারেই সম্ভব ছিল না।

কিন্তু পশ্চিমা প্রেক্ষাপটের বাইরে এলএলএম ব্যবহার করা সবসময় সহজ নয়। আমরা আমাদের “বিশেষভাবে তৈরি” পদ্ধতির সাথে এলএলএম-ভিত্তিক কোডিংয়ের তুলনা করে দেখেছি যে, এলএলএম আমাদের অত্যন্ত পক্ষপাতদুষ্ট ফলাফল দিয়েছে — সম্ভবত কারণ এগুলো বাংলা এবং রোহিঙ্গা উপভাষার পাঠ্যের উপর প্রশিক্ষিত নয়। একটি দুর্বলভাবে পরিকল্পিত সমীক্ষার পক্ষপাত অন্তত লক্ষণীয়। কিন্তু ইন্টারনেটে প্রশিক্ষিত একটি অগ্রবর্তী ভাষা মডেলের পক্ষপাত লক্ষণীয় নয়। আশা করা যায়, এটি একটি সাময়িক সমস্যা; স্বল্প-সম্পদশালী ভাষাগুলোর জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা উন্নত করার প্রচেষ্টা চলমান থাকায়, সময়ের সাথে সাথে এলএলএম এই বিষয়ে আরও দক্ষ হয়ে উঠবে।

তাই আমার উত্তেজিত হওয়া উচিত, এবং বেশিরভাগ দিনই আমি হই। কিন্তু আমি এখানে সতর্ক থাকতে চাই। এটা সত্যি যে ভবিষ্যতের এমন একটি রূপ আছে যেখানে এলএলএম (LLM) ন্যারেটিভ অ্যানালাইসিসকে ঠিক সেভাবেই গণতান্ত্রিক করবে, যেভাবে ক্যালকুলেটর পাটিগণিতকে করেছিল। এগুলো দ্রুততর ও সস্তা এবং এগুলো গুণগত বিশ্লেষণ করার সুযোগকে ব্যাপকভাবে প্রসারিত করতে পারে। দুর্ভাগ্যবশত, তবে, আমার আশঙ্কা যে এগুলো গবেষক এবং উত্তরদাতার মধ্যে দূরত্ব বাড়ানোর জন্য ব্যবহৃত হওয়ার সম্ভাবনাই বেশি। যদি একজন গবেষক যাদের নিয়ে গবেষণা করছেন তাদের সাথে কখনো সময় না কাটান এবং কেবল এলএলএম-এর সারসংক্ষেপ পড়েন, তাহলে সেখানে কোনো জ্ঞানীয় সহানুভূতি থাকে না। একমাত্র এলএলএম-ই শোনে — গবেষক নন। আমার সাধারণ নিয়ম হলো, এলএলএম কোনো মানুষের বিকল্প হতে পারে না। এগুলো আপনার পরিধি বাড়াতে পারে — আপনাকে আরও দ্রুত ডেটা প্রক্রিয়াকরণে সাহায্য করতে পারে — কিন্তু এগুলো আপনার জায়গা নিতে পারে না। আপনাকে এখনও মাঠে সময় কাটাতে হবে; আপনাকে এখনও মানুষের সাথে তাদের জীবন ও প্রয়োজন সম্পর্কে কথা বলতে হবে। আপনাকে অবশ্যই ট্রান্সক্রিপ্টগুলো নিজে পড়তে হবে; এলএলএম-এর কোডিংয়ে কোনো ভুল হয়েছে কিনা তা বোঝার জন্য আপনাকে মানুষ এবং প্রেক্ষাপট সম্পর্কে যথেষ্ট ভালোভাবে জানতে হবে। এলএলএম ডিগ্রি হয়তো কাজের ৯০ শতাংশ করার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী — কিন্তু বাকি ১০ শতাংশকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বাদ দেওয়া উচিত নয়। সহানুভূতি কোনো বিশেষ দক্ষতা নয়।

উত্তরদাতাদের কথা শুনতে আসলে কী করতে হবে

এর কিছুটা অর্জন করা সম্ভব, যদি গবেষকরা ব্যক্তিগতভাবে তাদের কাজ ভিন্নভাবে করার সিদ্ধান্ত নেন। এর আরও অনেকটাই বাস্তবায়নের জন্য প্রয়োজন খোদ গবেষণাক্ষেত্রটিরই পরিবর্তন। বর্তমানে, পেশাগত প্রণোদনাগুলো এখনও তরুণ গবেষকদের গতানুগতিক ধারাতেই কাজ চালিয়ে যেতে উৎসাহিত করছে।

জার্নাল সম্পাদকদের গুণগত গবেষণাকে গতানুগতিকভাবে প্রত্যাখ্যান করা বন্ধ করতে হবে। স্নাতকোত্তর প্রোগ্রামগুলোকে শুধু অর্থনীতিমিতি পড়ানোর মধ্যেই সীমাবদ্ধ না থেকে গুণগত পদ্ধতিও পড়াতে হবে। নিয়োগ কমিটিগুলোকে মাঠপর্যায়ে কাটানো সময়কে গুরুত্ব দিতে হবে। অর্থায়নকারীদের মেনে নিতে হবে যে ভালো মিশ্র-পদ্ধতির কাজ ব্যয়বহুল এবং ধীরগতির হতে পারে—নিশ্চয়ই কেমব্রিজের কোনো অফিস থেকে রিগ্রেশন চালানোর চেয়ে ধীর। কিন্তু এটি অর্থনীতিকে একটি শক্তিশালী বিষয় হিসেবেও গড়ে তুলবে। মানুষের সাথে সময় কাটালে এমন অন্তর্দৃষ্টি লাভ করা যায়, যা অন্য কোনো উপায়ে পাওয়া সম্ভব নয়।

স্বল্পমেয়াদে আমি আশাবাদী নই। জ্ঞানচর্চার বিষয়গুলো বেশ একগুঁয়ে হয়, এবং অর্থনীতি অন্য অনেক বিষয়ের চেয়ে বেশি একগুঁয়ে। এটি এমন একটি বিষয় যা ইতিমধ্যেই কয়েকটি সেরা প্রোগ্রামের বাইরে বৈচিত্র্য আনতে সংগ্রাম করছে এবং অর্থনীতি শ্রেণি-কাঠামো পুনরুৎপাদনে বিশেষভাবে প্রবণ বলে মনে হয়। কিন্তু আমি যতটা হতাশাবাদী হতে পারতাম, তার চেয়ে কম হতাশাবাদী, কারণ মনে হচ্ছে পরিস্থিতি ইতিমধ্যেই বদলাতে শুরু করেছে।

তরুণ প্রজন্মের উন্নয়ন অর্থনীতিবিদরা আমার প্রজন্মের চেয়ে মাঠপর্যায়ের কাজ করতে বেশি স্বচ্ছন্দ। রাষ্ট্রবিজ্ঞান, সমাজবিজ্ঞান, জনস্বাস্থ্যের মতো সংলগ্ন শাখাগুলো তাদের নিজস্ব পরিচয় না হারিয়েই দীর্ঘদিন ধরে গুণগত ও পরিমাণগত পদ্ধতির মিশ্রণ ঘটিয়ে আসছে। এই শাখাগুলোর মধ্যে কয়েকটি এমনকি অর্থনীতিবিদদের সাথে যৌথভাবে গবেষণাপত্রও রচনা করে, যা একটি অর্থনৈতিক গবেষণাপত্রের কঠোরতাকে আরও গভীরতা দেয়। এবং কিছু অর্থায়নকারীও ধীরে ধীরে আরও কঠিন প্রশ্ন করতে শুরু করেছে যে, তারা যে কাজের জন্য অর্থ প্রদান করছে, সেখানে কাদের কণ্ঠস্বর প্রতিনিধিত্ব পাচ্ছে।

আমার যুক্তিটা আসলে ততটা জটিল নয়। আপনি যদি মানুষ নিয়ে গবেষণা করেন, তবে তাদের কথা শোনা উচিত। এই কথাটি আরও বেশি সত্যি, বিশেষ করে যদি আপনি এমন মানুষদের নিয়ে গবেষণা করেন যাদের জীবনযাত্রা আপনার নিজের জীবনযাত্রা থেকে অনেকটাই আলাদা। গবেষক হিসেবে, আপনার এবং আপনার গবেষণার বিষয়বস্তুর মধ্যকার দূরত্ব ঘোচানোর চেষ্টা করাটা আপনারই দায়িত্ব—দেয়াল না তুলে সেতু তৈরি করা।

ত্রিশ বছর আগে, রবার্ট চেম্বার্স একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্ন করেছিলেন: “কার বাস্তবতা গণ্য হবে?” এর উত্তর আজও মেলেনি। অর্থনীতিবিদরা এই প্রশ্নটি এড়িয়ে যেতেই পছন্দ করেছেন, এই ভান করে যে অভিজ্ঞতালব্ধ তথ্যই এর উত্তরের বিকল্প হতে পারে। আমি মনে করি না এর এমনটা করা চালিয়ে যাওয়া উচিত। বস্তুত, আমি মনে করি উন্নয়ন গবেষণার ক্ষেত্রে এটি অন্যতম গুরুত্বপূর্ণ একটি অমীমাংসিত প্রশ্ন হয়েই রয়ে গেছে।

কর্নাটকের যে মহিলাকে আমাদের ফোকাস গ্রুপ থেকে চুল ধরে টেনে বের করা হয়েছিল, তিনি আমাদের কিছু একটা বলছিলেন—যে আমাদের প্রশ্নগুলোতে তাঁর বাস্তবতা তুলে ধরা হয়নি। সেটা শুনতে আমাদের এক সপ্তাহ লেগেছিল, এবং শেষ পর্যন্ত যে আমরা তা শুনতে পেরেছিলাম, তার একমাত্র কারণ হলো, আরও এক সপ্তাহ পরেও আমরা সেই গ্রামেই ছিলাম। এর কোনো সংক্ষিপ্ত পথ নেই।

সংখ্যা সাহায্য করে। শব্দও করে। কিন্তু সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হলো গ্রামে বসে যথেষ্ট সময় ধরে এবং যথেষ্ট জ্ঞানীয় সহানুভূতির সাথে শোনা, যাতে কেউ আপনাকে সত্যিটা বলে।

বিজয়েন্দ্র রাও একজন উন্নয়ন অর্থনীতিবিদ ও সমাজবিজ্ঞানী, যিনি অর্থনীতি পরিমাপ পদ্ধতির সাথে নৃবিজ্ঞানের সমন্বয় ঘটান। তিনি বিশ্বব্যাংকের উন্নয়ন অর্থনীতি গবেষণা গোষ্ঠীতে প্রধান অর্থনীতিবিদ হিসেবে ২৭ বছর কাজ করেছেন এবং বর্তমানে নর্থওয়েস্টার্ন ইউনিভার্সিটিতে রবার্টা বাফেট ডিস্টিংগুইশড স্কলার-প্র্যাকটিশনার ইন রেসিডেন্স হিসেবে কর্মরত আছেন। তাঁর আগ্রহের বিষয়গুলোর মধ্যে রয়েছে লিঙ্গ, সংস্কৃতি, অংশগ্রহণ, বিচার-বিবেচনামূলক গণতন্ত্র, রাজনৈতিক অর্থনীতি এবং মিশ্র পদ্ধতির উদ্ভাবন। জুলিয়ান অশ্বিন, মনিকা বিরাদাভোলু এবং অন্যদের সাথে তাঁর সাম্প্রতিক পদ্ধতিগত গবেষণায়, বৃহৎ পরিসরে উন্মুক্ত সাক্ষাৎকার বিশ্লেষণ করতে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করা হয়েছে এবং এর সাথে এলএলএম-ভিত্তিক গুণগত বিশ্লেষণের তুলনা করা হয়েছে। তাঁর সর্বশেষ বই, ‘রেভোলিউশন বাই স্টিলথ: হাউ উইমেন'স গ্রুপস ক্যাটালইজড আ কালচারাল ট্রান্সফরমেশন ইন বিহার’ (শ্রুতি মজুমদার এবং পারমিতা সান্যালের সাথে), কেমব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস থেকে সেপ্টেম্বর ২০২৬-এ প্রকাশিত হতে চলেছে।

এই নিবন্ধটি সম্পর্কে আপনার কোনো মন্তব্য থাকলে, বা আলোচনায় অংশ নিতে চাইলে, অনুগ্রহ করে letters@indevelopmentmag.com-এ ইমেল করুন। প্রাপ্ত প্রতিক্রিয়াগুলো একটি চিঠিপত্র বিভাগে প্রকাশ করা হবে।