ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਸੀ ਜਿਸ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਨ: ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਖਪਤ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਢਾਂਚੇ ਬਾਰੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ – ਘਰ ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਰਹਿੰਦਾ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਮਰ ਕਿੰਨੀ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕੀ ਖਾਧਾ ਸੀ, ਛੱਤ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਬਣੀ ਹੋਈ ਸੀ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਚੀਜ਼ ਹੈ।

ਅਸੀਂ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਹੀ ਅੰਦਰ ਆਏ ਸੀ ਕਿ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੜਕਿਆ। ਇੱਕ ਔਰਤ ਦਾ ਪਤੀ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਆਇਆ, ਉਸਨੂੰ ਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਫੜ ਕੇ ਬਾਹਰ ਘਸੀਟਦਾ ਹੋਇਆ, ਅਤੇ ਚੀਕਦਾ ਹੋਇਆ ਕਿ ਦੁਪਹਿਰ ਦਾ ਖਾਣਾ ਨਹੀਂ ਬਣਿਆ ਅਤੇ ਉਹ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

ਮੈਂ ਉਦੋਂ ਇੱਕ ਨੌਜਵਾਨ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਸੀ, ਜਿਸ ਕੋਲ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਪੀਐਚਡੀ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਮੇਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਕੋਈ ਆਈਟਮ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜੋ ਮੈਂ ਹੁਣੇ ਦੇਖੀ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਘਰੇਲੂ ਹਿੰਸਾ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਨਹੀਂ ਆਏ ਸੀ; ਅਸੀਂ ਸਮਾਜਿਕ-ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਆਰਥਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿਆਹ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਅੰਗਾਤਮਕ ਸਵਾਲਾਂ 'ਤੇ ਸਬੂਤ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਆਏ ਸੀ।

ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕੰਮ ਹੈ ਕਿ, ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਲਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਢੁਕਵਾਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ; ਔਰਤਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਜੋੜਨਾ ਅਤੇ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਸੀ। ਪਰ ਅਸੀਂ ਜੋ ਸਰਵੇਖਣ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਲਿਆਏ ਸੀ – ਆਪਣੀਆਂ ਸਾਰੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ – ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਰਜ ਕਰਨ ਲਈ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਕੀ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਹੀਂ। ਸਾਡੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਇਸ ਮਕਸਦ ਲਈ ਢੁਕਵੀਂ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਸਾਨੂੰ ਉਸ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣ, ਲੱਸੀ ਅਤੇ ਕੌਫੀ ਪੀਂਦੇ ਹੋਏ, ਕਈ ਚੁੱਪਚਾਪ ਬੈਠ ਕੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ ਲੱਗ ਗਿਆ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਔਰਤ ਨੇ ਆਖ਼ਰਕਾਰ ਆਪਣੀ ਗੱਲ ਖੋਲ੍ਹ ਕੇ ਕਿਹਾ: "ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੇ ਦੋਸਤ ਬਣ ਗਏ ਹੋ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲ ਝੂਠ ਨਹੀਂ ਬੋਲ ਸਕਦੇ। ਸਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਜੇਲ੍ਹ ਵਿੱਚ ਹਾਂ। ਸਾਡੇ ਪਤੀ ਸਾਨੂੰ ਹਰ ਸਮੇਂ ਕੁੱਟਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਪੈਸਾ ਸ਼ਰਾਬ 'ਤੇ ਖਰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਈ ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।"

ਇਹ ਨਵੀਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਨੂੰ ਉਸੇ ਵੇਲੇ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ, ਪਤਨੀ ਨੂੰ ਕੁੱਟਣ 'ਤੇ ਆਈਟਮਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀਆਂ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘਰੇਲੂ ਹਿੰਸਾ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਤ-ਢੰਗਾਂ ਵਾਲਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਹੋਇਆ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਪਹਿਲੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ।

ਮੈਂ ਉਸ ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਰੇ 30 ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਹਾਂ। ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਿ ਕਹਾਣੀ ਅਸਾਧਾਰਨ ਹੈ – ਜਿਸ ਕਿਸੇ ਨੇ ਵੀ ਗੰਭੀਰ ਫੀਲਡਵਰਕ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਉਸ ਕੋਲ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ – ਸਗੋਂ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਮੈਨੂੰ ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸਿਖਾਇਆ। ਮੈਂ ਇੱਕ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਆਪਣੀ ਕਠੋਰਤਾ, ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇਣ – ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਆਪਣੀ ਦੂਰੀ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਮਾਪਣਯੋਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ, ਤਾਂ ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਰ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਸਰਵੇਖਣ ਮੋਡੀਊਲ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੀਵਾਰ ਇੱਕ ਵਿਧੀਗਤ ਸਹੂਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਕੇਂਦਰੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।

ਮੈਂ ਆਪਣਾ ਕਰੀਅਰ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਾਸੂਸ ਵਜੋਂ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ – ਇੱਕ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਜੋ ਮਾਨਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਕੰਧ ਤੋਂ ਪਾਰ ਕਰਕੇ ਤਸਕਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਇਸ ਦਲੀਲ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਕਰਣ ਲਿਖਿਆ ਹੈ । ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਹ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਸ਼ਰਾਬ ਪੀਣ 'ਤੇ ਗੱਲ ਕਰਾਂਗਾ।

ਅਸੀਂ ਇੱਥੇ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚੇ

ਚੀਜ਼ਾਂ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਈਆਂ। 19ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ, ਚਾਰਲਸ ਬੂਥ, ਇੱਕ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਮੈਗਨੇਟ ਤੋਂ ਸ਼ੌਕੀਆ ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰੀ, ਨੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਆਪਣੇ ਸਿਰ ਲਈ ਕਿ ਲੰਡਨ ਦੇ ਗਰੀਬ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਰਹਿੰਦੇ ਸਨ। ਉਸਨੇ ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ 17 ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ। ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਨੇ 4 ਮਿਲੀਅਨ ਲੰਡਨ ਵਾਸੀਆਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕੀਤੀ: ਸਕੂਲ ਇੰਸਪੈਕਟਰ, ਫੈਕਟਰੀ ਮਾਲਕ, ਪਾਦਰੀ, ਪੁਲਿਸ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤੇ, ਪਰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਕੀਤਾ: ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਨੋਟਸ ਲਏ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਡੁੱਲ੍ਹੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੀਤੇ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਰੰਗ-ਕੋਡ ਵਾਲੇ ਨਕਸ਼ੇ ਬਣਾਏ। ਬੂਥ ਨੇ ਅੰਕੜੇ ਅਤੇ ਕਹਾਣੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਦਾ ਸਵਾਲ – ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਗਰੀਬੀ ਕਿਵੇਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ? – ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇਸਨੂੰ "ਲੰਡਨ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਅਤੇ ਕਿਰਤ" ਦੇ 17 ਖੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਲਾਈ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ ਕਿ ਬਲਾਕ-ਬੈਕ, ਕੌਣ ਅਮੀਰ ਸੀ ਅਤੇ ਕੌਣ ਬੇਸਹਾਰਾ ਸੀ ਅਤੇ ਕੌਣ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਤੇ ਸੀ। ਕਹਾਣੀ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਇਸ ਏਕੀਕਰਨ ਨੇ ਇੱਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਬ੍ਰਿਟੇਨ ਵਿੱਚ ਆਰਥਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ।

20ਵੀਂ ਸਦੀ ਦੌਰਾਨ, ਉਹ ਏਕੀਕਰਨ ਵੱਖ ਹੋ ਗਿਆ। ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਰੁਤਬੇ ਲਈ ਆਪਣੇ ਯਤਨਾਂ ਵਿੱਚ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰ ਗਿਆ। ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਮਾਨਵ-ਵਿਗਿਆਨ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਪਰੰਪਰਾ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ – ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾਰ ਸੀ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਆਲੋਚਨਾ ਅਤੇ ਨਾਭੀ-ਨਿਗਾਹ ਦੁਆਰਾ ਖਪਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰ ਕਈ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਅਤੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਉੱਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਲੀਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਚੱਕਰ। ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਹੋ ਗਿਆ। ਰਾਜਨੀਤੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੁਆਰਾ ਵਧਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਇਆ ਪਰ ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹਾਪਣ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਿਆ। 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੱਕ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਕੀਤਾ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਦੇ ਸਨ।

ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਹੋਈਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਬਹੁਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ ਪਿਆ। 1984 ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਣਬ ਬਰਧਨ ਨੇ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਤਰੀਕਿਆਂ 'ਤੇ "ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਨਵ-ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੱਲਬਾਤ" ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦਾ ਆਯੋਜਨ ਕੀਤਾ। 2002 ਵਿੱਚ, ਮੈਂ "ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਅਰਥ-ਮਿਤੀ" ਲਈ ਇੱਕ ਕੇਸ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ।

ਫਿਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਆਈ। ਖੋਜ ਨੂੰ ਹੋਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਣ-ਕਾਰਜ ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਭਵੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦਾ ਮੁੱਖ ਕੇਂਦਰ ਬਣ ਗਿਆ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨਾਲ ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਸਨ ਕਿ A ਕਾਰਨ B ਹੋਇਆ, ਪਰ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਸੀ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਸਨ।

ਮੈਂ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ। ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਛਾਲ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਜੋ 30 ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਾਡੇ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸਨ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਔਜ਼ਾਰ ਹਥੌੜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਨ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਮੇਖ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਦਿੱਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੇ। ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਖ਼ਤ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਤਿੰਨ ਦਸ਼ਮਲਵ ਸਥਾਨਾਂ ਤੱਕ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਕਦ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਬੱਚੇ ਦੀ ਉਚਾਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕਹਿਣ ਲਈ ਲਗਭਗ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਸੀ (ਜਾਂ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਸੀ) ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਕਦੇ ਵੀ ਬੱਚੇ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਤੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਸੁਣਦੇ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਹਿਣਾ ਸੀ – ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ।

ਦੂਰੀ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ

2002 ਵਿੱਚ, ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਮਾਈਕਲ ਬੁਰਾਵੋਏ ਨੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਰੇਖਾ ਖਿੱਚੀ ਜਿਸਨੂੰ ਉਹ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ ਕਹਿੰਦੇ ਸਨ। ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਗਿਆਨ – ਜੋ ਕਿ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਹੈ – ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨਾਲ ਕੋਈ ਫ਼ਰਕ ਨਹੀਂ ਪੈਂਦਾ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕੌਣ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਨੂੰ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਫਰਮ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਲੈਣਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਵਿਗਿਆਨ – ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਇਸਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰੂਪ ਵਿੱਚ – ਉਲਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰਵਿਊ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਸਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਖੋਜ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਸਗੋਂ, ਉਸਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।

ਬੁਰਾਵੋਏ ਸੋਚਦਾ ਸੀ ਕਿ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਕਰਨ ਦੇ ਇਹ ਦੋ ਤਰੀਕੇ ਇੰਨੇ ਵੱਖਰੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਕਦੇ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਮੈਂ ਅਸਹਿਮਤ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਕਰੀਅਰ ਦਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਸਮਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨਾਲ ਵਿਆਹ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਉਹ ਦਲੀਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਸਕਦੇ। ਪਰ ਉਹ ਇੱਕ ਗੱਲ ਬਾਰੇ ਸਹੀ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਅਸਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ।

ਮੈਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਲਗਭਗ ਹਰ ਕੋਈ ਜੋ ਗਰੀਬੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਦੇ ਵੀ ਗਰੀਬ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਅਸੀਂ ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੇਸ਼ਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਮਾਜਿਕ ਵਰਗਾਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਾਤਾਂ ਅਤੇ ਨਸਲਾਂ ਤੋਂ ਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬੋਲਦੇ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਅਸੀਂ ਲਿਖਦੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਰੀਬੀ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਤੋਂ ਅਯੋਗ ਨਹੀਂ ਠਹਿਰਾਉਂਦਾ – ਇਹ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਪੇਸ਼ਾ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਗਰੀਬ ਹੀ ਗਰੀਬੀ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ – ਪਰ ਇਸ ਨਾਲ ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਨਿਮਰਤਾ ਮਿਲਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਕਿ ਗਰੀਬ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹੋ ਜਿਹੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਦਿਨ-ਬ-ਦਿਨ।

ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨਿਰਪੱਖਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ; ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਦੂਰ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਸਾਰਿਆਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸ਼ੱਕ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਦੂਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨੇ ਚਾਹੀਦੇ। ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ਾ ਸਮੂਹ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਨਹੀਂ ਹੋ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ; ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਤੁਹਾਡੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਘੱਟ ਵੈਧ ਬਣਾ ਦੇਵੇਗਾ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ: ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਾਡੀ ਦੂਰੀ ਜਿੰਨੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਓਨਾ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਾਂਗੇ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ। ਦੂਰੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ; ਇਹ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚੋਂ ਝਾਕਣ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਗੰਦੀ ਖਿੜਕੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜਿੱਥੇ ਖੜ੍ਹੇ ਹੋ, ਉੱਥੇ ਤੋਂ ਜੋ ਕੁਝ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਹੀ ਸਭ ਕੁਝ ਦੇਖਣ ਲਈ ਹੈ।

ਚਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ

ਤਾਂ ਇਸ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ? ਮੈਂ ਚਾਰ ਗੱਲਾਂ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ (ਵਿਕਾਸ ਜਾਂ ਹੋਰ) ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੋਂ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਬੋਧਾਤਮਕ ਹਮਦਰਦੀ

ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਮਾਰੀਓ ਸਮਾਲ "ਬੋਧਾਤਮਕ ਹਮਦਰਦੀ" ਵਾਕੰਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਦੁਰਦਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੇ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਉਹ ਇਸਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੁਣਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਔਖਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦਾ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ ਬਾਰੇ ਸਿਧਾਂਤ ਤੁਹਾਡੇ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਹੀ ਹੈ।

ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮੈਂ ਜਾਣਦਾ ਹਾਂ, ਕੋਲ ਇਹ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ। ਜੀਨ ਡਰੇਜ਼ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਪੇਂਡੂ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਉਹ ਲਿਖਦਾ ਹੈ, ਵਿਸ਼ਵ ਬੈਂਕ ਵਰਗੇ ਅਦਾਰਿਆਂ ਤੋਂ ਫੰਡਿੰਗ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਸੀ ਕਿ ਉਸਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀਆਂ ਪੇਂਡੂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਗਾਰੰਟੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਈ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਅੱਗੇ ਵਧਿਆ। ਇਸ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉਹ ਲਗਭਗ ਕਦੇ ਵੀ ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਉਸਦਾ ਕੰਮ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਹੈ। ਪਰ ਹਰ ਵਾਕ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੁਣਨ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਕ੍ਰਿਸਟੋਫਰ ਬਲਿਸ ਅਤੇ ਨਿਕੋਲਸ ਸਟਰਨ ਨੇ 1970 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ ਪਾਲਨਪੁਰ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ ਅੱਠ ਮਹੀਨੇ ਬਿਤਾਏ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜੋ ਹੁਣ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੀੜ੍ਹੀ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ ।

ਗੱਲ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਹਮਦਰਦੀ ਨੂੰ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਪੈਰੇ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਕਰਨਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਰੰਗ ਲਈ ਇੱਕ ਫੁੱਟਨੋਟ ਵਿੱਚ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਸੰਕੇਤ ਕਰਨ ਲਈ) ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਸ ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਇੱਥੇ ਅਜੀਬ ਸੱਚਾਈ ਹੈ: ਲਗਭਗ ਸਾਰੇ ਸਮਕਾਲੀ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦੂਜੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਸੈਮੀਨਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਸੀਂ ਅਨੁਭਵ ਦੀ ਬਜਾਏ ਆਰਥਿਕ ਸਿਧਾਂਤ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹਾਂ। ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਇੱਕ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਥੀ ਦੁਆਰਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰੇਖਾ ਸਰਵੇਖਣ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ ਫਰਮ ਦੁਆਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ (ਜਾਂ, ਹੁਣ, ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ) ਦੁਆਰਾ ਵੀ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੁੱਧ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਪਤਲਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਛਾਤੀ ਦੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ: ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਬਿਲਕੁਲ ਮਾਮੂਲੀ ਹੋਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹਿੰਗਾ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਬਿਰਤਾਂਤ ਡੇਟਾ ਹਨ

ਲੋਕ ਗਿਣਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਉਹ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਕਹਾਣੀਆਂ ਸੁਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਸ਼ਾ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਾਪਸ ਚੱਕਰ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੇ ਅੱਧ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਭਟਕ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਸੇ ਦਿਲਚਸਪ ਪਰ ਅਸੰਬੰਧਿਤ ਚੀਜ਼ ਬਾਰੇ ਦੱਸਦੇ ਹਨ। ਸਰਵੇਖਣ ਯੰਤਰ ਇਸ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਹਿੰਸਾ ਹਨ – ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਿੰਸਾ, ਅਕਸਰ, ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਹਿੰਸਾ। ਮਨੁੱਖੀ ਜੀਵਨ ਦੀ ਗੜਬੜ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਟਿੱਕ ਬਾਕਸ ਮਿਲਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਡੱਬੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਸਭ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦਾ, ਅਤੇ ਅਕਸਰ, ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਬੈਠੋਗੇ।

"ਪੋਰਟਫੋਲੀਓਜ਼ ਆਫ਼ ਦ ਪੂਅਰ" ਕਿਤਾਬ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਹਰ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਨੂੰ ਇਸ ਨੁਕਤੇ 'ਤੇ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਲੇਖਕ – ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ (ਜੋਨਾਥਨ ਮੋਰਡੂਚ), ਇੱਕ ਮਾਨਵ-ਵਿਗਿਆਨੀ, ਇੱਕ ਮਾਈਕ੍ਰੋਫਾਈਨੈਂਸ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿੱਤ ਮਾਹਰ – ਨੇ ਮਿਆਰੀ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਾਲ ਲਈ ਮਹੀਨੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਵਾਰ ਬੰਗਲਾਦੇਸ਼, ਦੱਖਣੀ ਅਫਰੀਕਾ ਅਤੇ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ 250 ਘਰਾਂ ਦਾ ਦੌਰਾ ਕੀਤਾ, ਲੰਬੀਆਂ, ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਤੋਂ "ਵਿੱਤੀ ਡਾਇਰੀਆਂ" ਬਣਾਈਆਂ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਕਿ ਇੱਕ-ਸ਼ਾਟ ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਰੀਬ ਘਰ ਦੀ ਅੱਧੀ ਵਿੱਤੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਗਾਇਬ ਸੀ। ਅੱਧੇ। ਇਹ ਪਤਾ ਚਲਿਆ ਕਿ ਗਰੀਬ ਸਿਰਫ਼ ਖਪਤ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ। ਉਹ ਅਜੀਬ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਸਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜਗ੍ਹਾ ਸੀ। ਕੋਈ ਵੀ ਮਿਆਰੀ ਖਪਤ ਸਰਵੇਖਣ ਗਰੀਬਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਘਰਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਜਟਿਲਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ; ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਘਰਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਵਿੱਤ ਦਾ ਵਰਣਨ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਰਨ ਦੇਣਾ ਪੈਂਦਾ ਸੀ।

ਮੈਂ ਖੁਦ ਇਸ ਦੇ ਸੰਸਕਰਣ ਬਣਾਏ ਹਨ। ਪਰੋਮਿਤਾ ਸਾਨਿਆਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਦੱਖਣੀ ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ 300 ਪਿੰਡ ਮੀਟਿੰਗਾਂ – ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ "ਮੌਖਿਕ ਲੋਕਤੰਤਰ" ਕਹਿੰਦੇ ਸੀ – ਦੀਆਂ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 10 ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਗਰੀਬ, ਘੱਟ-ਸਾਖਰਤਾ, ਡੂੰਘੇ ਅਸਮਾਨ ਭਾਈਚਾਰੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਰਥਪੂਰਨ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। (ਸਪੋਇਲਰ: ਉਹ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਸ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪਿੰਡ ਦੀ ਸਾਖਰਤਾ ਦਰ ਨਾਲੋਂ ਰਾਜ ਸਰਕਾਰ ਦੀ ਨੀਤੀ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।)

ਦਸ ਸਾਲ ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ ਸਮਾਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕਾਰਜਕਾਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਕਸਰ ਇਸ ਤੋਂ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੀ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਨਾ ਜੋ ਕਾਰਜਕਾਲ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੱਕ ਫਲ ਨਾ ਦੇਵੇ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਕੈਰੀਅਰ ਫੈਕਲਟੀ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਿਕਲਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਮਾੜੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਡੇਟਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਵੱਲ ਨਹੀਂ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਾਰਜਕਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੇਰਾ ਕੰਮ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਿਤਾਬ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਇਆ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਚੋਟੀ ਦੇ ਪੰਜ ਜਰਨਲ ਲੇਖ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ – ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਵਾਲੀ ਚੀਜ਼ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਕਾਰਜਕਾਲ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਤੇ ਹਾਲ ਹੀ ਤੱਕ, ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਸੀ। 10 ਸਾਲ ਉਸ ਸਮੇਂ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਾ ਕੰਮ ਸਨ, ਵਿਧੀ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ। ਅੱਜ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ – ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਡਿਵਾਈਸਾਂ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਲਈ AI – ਦੇ ਨਾਲ ਗੁਣਾਤਮਕ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ RCT ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਨੂੰ ਏਮਬੈਡ ਕਰਨਾ, ਤੁਹਾਡੀ ਸਰਵੇਖਣ ਫਰਮ ਦੇ ਗਣਨਾਕਾਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ, ਮੌਜੂਦਾ ਗੁਣਾਤਮਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪਿਗੀਬੈਕਿੰਗ ਕਰਨਾ – ਇਹ ਇੱਕ ਖੋਜ ਨਿਬੰਧ ਸਮਾਂਰੇਖਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਧਨ ਹਰ ਸਾਲ ਸਸਤੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।

ਡੂੰਘਾ ਨੁਕਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਹੈ। ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਅੰਤ ਵਾਲੇ ਬਿਰਤਾਂਤ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਕਹਾਣੀ" ਵਜੋਂ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਜੋ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਅਤੁਲ ਕੋਹਲੀ ਦੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੂਝਵਾਨ ਮਜ਼ਾਕ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣ ਲਈ, "ਇੱਕ ਚੱਟਾਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਨਰਮ ਜਗ੍ਹਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹਨ।" ਸਮੀਖਿਅਕ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਕ ਵਾਧੂ ਮੁੱਲ ਨਹੀਂ ਦੇਖਦੇ।

ਮੇਰੇ ਨਾਲ ਇਹ ਸਿੱਧਾ ਵਾਪਰਿਆ ਹੈ। ਘਰੇਲੂ ਹਿੰਸਾ ਬਾਰੇ ਦੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੇਪਰ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੈਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਸੀ – ਇੱਕ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਅਰਥਮਿਤੀ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੋਇਆ, ਦੂਜਾ ਦਾਜ ਹਿੰਸਾ ਦਾ ਇੱਕ ਖੇਡ-ਸਿਧਾਂਤਕ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ – ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੀ ਪੇਪਰ ਸੀ। ਜਦੋਂ ਮੈਂ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਕਈ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਰਸਾਲਿਆਂ ਤੋਂ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ। ਮੈਂ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਫਰਾਂਸਿਸ ਬਲੋਚ ਨੇ ਹਾਰ ਮੰਨ ਲਈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਦੋ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡ ਦਿੱਤਾ – ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਨਿਕਲਣ ਵਾਲੇ ਪੇਪਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਕਾਰੀ ਜਰਨਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਲਿਆ ਗਿਆ।

ਗੁਣਾਤਮਕ ਪ੍ਰਤੀ ਇਹ ਨਫ਼ਰਤ ਇਸ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਵਹਿਮ ਹੈ; ਕੋਈ ਵਿਧੀਗਤ ਕਾਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਲਿਕਰਟ ਪੈਮਾਨੇ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਹੋਵੇ।

ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਲਓ

ਅਨੁਭਵੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਲਗਭਗ ਇੱਕ-ਮਾਨਵਤਾਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੀ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਸੀ? ਕਿੰਨੇ ਦੁਆਰਾ? ਕਿਸ ਲਈ? ਇਹ ਚੰਗੇ ਸਵਾਲ ਹਨ, ਪਰ ਇਹ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਅਨੁਭਵੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਪੇਪਰਾਂ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਕਿਵੇਂ ਹੋਇਆ ਇਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਇਆ ਜਾਵੇ। ਕਿਸਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਹੈ? ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਗੋਦ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਕੌਣ ਸਨ, ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨਾਲ ਲਿਆਉਣਾ ਪਿਆ? ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਬਾਰੇ ਕੀ ਸੋਚਿਆ? ਇੱਕ RCT ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਉਂ। ਅਨੁਭਵੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਵਿੱਚ ਵਿਧੀਆਂ ਅਕਸਰ ਛੋਟੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਆਪਣਾ RCT ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾਯੋਗ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਲੈ ਕੇ ਆਉਂਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਉਹ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਨਗੀਆਂ (ਜੇਕਰ ਉਹ ਸਹੀ ਹਨ)। ਇਹ ਠੀਕ ਹੈ ਜਿੱਥੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ।

ਸਿਰਫ਼ ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿਧੀਆਂ ਤੱਕ ਤਰਕ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਬਦਨਾਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਭਿਆਸ ਹੈ। ਵਿਕਲਪ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ, ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਮੈਂ ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਸਾਥੀਆਂ ਨੇ ਪੇਂਡੂ ਕਰਨਾਟਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੇਤਰਤੀਬ ਪਰੀਖਣ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਜਾਂਚਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਵਿੱਚ ਤੀਬਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪਿੰਡ ਦੇ ਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਏਗੀ। ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੇ 50 ਪਿੰਡਾਂ ਨੂੰ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਅਤੇ 50 ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਲਈ ਨਿਯੁਕਤ ਕੀਤਾ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਰੇਖਾ ਸਰਵੇਖਣ (ਜੋ ਅਸੀਂ ਵੀ ਕੀਤਾ) 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਅਧਿਐਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਲਈ ਪਿੰਡਾਂ ਦੇ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਇਲਾਜ-ਨਿਯੰਤਰਣ ਜੋੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦਾ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੰਮ ਕੀਤਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਚਾਰ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ 240 ਮਾਸਿਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ।

ਸਿਰਲੇਖ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਸੀ। ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪਿੰਡਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲਾਭ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ। ਮਿਆਰੀ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸ਼ੈਲੀ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਦਾ ਅੰਤ ਹੁੰਦਾ – ਇੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਖਾਲੀ। ਸ਼ਾਇਦ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਧਾਂਤਕ ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋਵੇਗਾ।

ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਸੀ, ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਸੀ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਇਆ: "ਅਸਫਲਤਾ" ਵਿਚਾਰ ਦੀ ਅਸਫਲਤਾ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਤਾਂ ਦੀ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਇਸਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਬਹੁਤ ਭਿੰਨ ਸੀ: ਕੁਝ ਸੁਵਿਧਾਕਰਤਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਨ ਅਤੇ ਕੁਝ ਮਾੜੇ ਸਨ। ਸਰਕਾਰ ਦੇ ਉੱਚ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਨੇ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰਤਾ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਸੁਵਿਧਾਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਤਬਾਦਲਾ ਅਤੇ ਬਦਲੀ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਨਾਲ ਕੋਈ ਲੈਣਾ-ਦੇਣਾ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਜਾਤ-ਅਧਾਰਤ ਅਸਮਾਨਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਾਭ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਚਬਾ ਰਹੀ ਸੀ। ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਕਾਗਜ਼ ਦਾ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਸੀ, ਸਿਰਫ ਰੰਗ ਨਹੀਂ।

ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਵਜੋਂ ਉੱਤਰਦਾਤਾ

ਜੇਕਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਵਜੋਂ ਸਾਡਾ ਉਦੇਸ਼ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਕੀ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਨ – ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ, ਇਹ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਨਾ ਸਿਰਫ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਬਿਹਤਰ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਉਹ ਸਾਡੇ ਵੱਲੋਂ ਮੰਗੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਾਡੀ ਵਿਚੋਲਗੀ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ ਜੀਵਨ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

2014 ਵਿੱਚ, ਵਿਸ਼ਵ ਬੈਂਕ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਇਹ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ । ਅਸੀਂ ਦੱਖਣੀ ਭਾਰਤ ਦੇ 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਬਾਇਲੀ ਪਿੰਡਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਦਾ ਸਹਿ-ਉਤਪਾਦਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਪਿੰਡ ਵਾਸੀਆਂ ਨੇ ਹਫ਼ਤੇ ਬਿਤਾਏ ਕਿ ਚੰਗੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਕੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰਵੇਖਣ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ, ਆਪਣੇ ਪਿੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਫਿਰ – ਟੈਬਲੇਟਾਂ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ – ਆਪਣੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਦਾ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਲਗਭਗ ਛੇ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ 32,000 ਘਰਾਂ ਦੀ ਜਨਗਣਨਾ ਕੀਤੀ।

ਸਿਰਫ਼ 17% ਸਵਾਲ ਸਟੈਂਡਰਡ ਇੰਡੀਅਨ ਨੈਸ਼ਨਲ ਸੈਂਪਲ ਸਰਵੇ ਨਾਲ ਮਿਲਦੇ ਸਨ। ਪਿੰਡ ਵਾਸੀ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਪੁੱਛ ਰਹੇ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਘਰ ਗਰੀਬ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆ ਸਵਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋਇਆ: "ਕੀ ਪਰਿਵਾਰ ਵਿੱਚ ਖਾਣ ਵਾਲਾ ਆਖਰੀ ਵਿਅਕਤੀ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਕਦੇ ਭੁੱਖਾ ਰਿਹਾ?" ਇੱਕ ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਲਈ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਂ ਵੱਲ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਸੀ, ਅਤੇ ਭੋਜਨ ਦੀ ਕਮੀ ਵਾਲੇ ਘਰਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਵਾਂ ਅਕਸਰ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਬਾਲਗ ਮਰਦਾਂ ਅਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਭੋਜਨ ਦੇਣ ਲਈ ਭੁੱਖੀਆਂ ਰਹਿੰਦੀਆਂ ਸਨ।

ਸਾਖਰਤਾ ਦਰ ਘੱਟ ਸੀ, ਇਸ ਲਈ ਅਸੀਂ ਪਿੰਡਾਂ ਦੇ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ। ਅਸੀਂ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਜੋ ਲੋਕ ਪੜ੍ਹ ਨਹੀਂ ਸਕਦੇ ਸਨ ਉਹ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਸਨ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਿੰਡ ਉਨ੍ਹਾਂ ਚੀਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਪਿੰਡ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਲੱਗਾ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ, ਕਿਉਂਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਤੱਥਾਂ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕੋ ਤਸਵੀਰ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਸੀ।

ਆਮ LaTeX ਟੇਬਲ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਥੇ ਵਿਆਹ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸਹਿ-ਨਿਰਮਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ।

ਪਿੰਡ ਦੀ ਹਰੇਕ ਔਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਫੁੱਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਫੁੱਲ ਦੀ ਉਚਾਈ ਉਸ ਉਮਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਔਰਤ ਨੇ ਵਿਆਹ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਪੱਤਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਆਹ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਲਾਲ ਫੁੱਲ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਔਰਤ ਨੇ ਇੱਕ ਖੂਨ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਨਾਲ ਵਿਆਹ ਕੀਤਾ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਪੀਲੇ ਰੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੇ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਫੁੱਲ ਦੀ ਕਲੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਿਆਹ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਖਿੜਿਆ ਹੋਇਆ ਫੁੱਲ ਸਹਿਮਤੀ ਨਾਲ ਸੀ। ਫੁੱਲ ਦੀ ਦਿੱਖ ਅਤੇ ਅਰਥ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਨੂੰ ਔਰਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵਾਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।

ਕੁਝ ਪਿੰਡ ਵਾਸੀਆਂ ਨੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਹ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਦੇਖਿਆ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਤੁਰੰਤ ਲਾਲ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਉੱਚ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਆਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਔਰਤਾਂ ਦੀਆਂ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪੀੜ੍ਹੀਆਂ ਨੂੰ ਪਰਿਵਾਰਕ ਵਿਆਹ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਅਤ ਕਰਕੇ ਲਾਲ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਪੀਲੇ ਫੁੱਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਪਾਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ।

ਮੇਰੇ ਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰੋ, ਮੈਨੂੰ ਪਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਖੇਤਰ ਇਸ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ "ਮਨਮੋਹਕ ਪਰ ਅਸਮਾਨੀ" ਦੇ ਅਧੀਨ ਦਰਜ ਕਰੇਗਾ। ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਸੱਚ ਹੈ; ਇੱਕ ਭਾਗੀਦਾਰੀ, ਸਹਿ-ਨਿਰਮਿਤ ਸਰਵੇਖਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਨਾਲੋਂ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਿਹਨਤੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਸਮੂਹ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਸੀ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਮਿਆਰੀ ਸਮੂਹ ਉਹ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜੋ ਲੋਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਸਨ। ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਸਥਿਤੀ ਸੀ: ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵਾਂਗੇ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਬਾਰੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਪੁੱਛਾਂਗੇ – ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇੰਨੇ ਢੁਕਵੇਂ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦੇ ਸਨ – ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪੇਪਰ ਲਿਖਾਂਗੇ ਜਿਸਨੂੰ ਸਰਵੇਖਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਕੋਈ ਵੀ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਪੜ੍ਹੇਗਾ। ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਸਹਿ-ਨਿਰਮਿਤ ਸਰਵੇਖਣ ਸਮੇਂ ਦੇ ਯੋਗ ਜਾਪਦੇ ਹਨ।

ਐਲਐਲਐਮ ਸਮੱਸਿਆ

ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੀ ਬਹੁਤ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ ਅਤੇ ਥੀਮਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰ ਕੱਢਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ; ਕਲਾਉਡ ਦੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਯੋਗਤਾਵਾਂ 2014 ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨ ਗਲਪ ਵਰਗੀਆਂ ਜਾਪਦੀਆਂ ਸਨ। ਹੁਣ, ਉਹ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਂ LLM ਦੀ ਵੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਮੇਰੇ ਹਾਲੀਆ ਕੰਮ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਰੋਹਿੰਗਿਆ ਸ਼ਰਨਾਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਬੰਗਲਾਦੇਸ਼ੀ ਮੇਜ਼ਬਾਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਨਲ 'ਤੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਅਸੀਂ 2,000 ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਲੰਬੇ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਇੰਟਰਵਿਊ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਜਿਸਨੂੰ ਅਸੀਂ iQual ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ। ਇਸਨੇ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਸਮਾਜ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਕੋਡਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਉਪ-ਨਮੂਨੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਕੋਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੇ ਨਮੂਨੇ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਭਵ ਨਹੀਂ ਸੀ।

ਪਰ ਪੱਛਮੀ ਸੰਦਰਭਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸੌਖਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ "ਬੇਸਪੋਕ" ਢੰਗ ਦੀ ਤੁਲਨਾ LLM-ਅਧਾਰਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ LLMs ਨੇ ਸਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜੇ ਦਿੱਤੇ – ਸੰਭਵ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਬੰਗਾਲੀ ਅਤੇ ਰੋਹਿੰਗਿਆ ਉਪਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਟੈਕਸਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਮਾੜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਸਰਵੇਖਣ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਹੈ। ਇੰਟਰਨੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਸਰਹੱਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ; ਘੱਟ ਸਰੋਤ ਵਾਲੀਆਂ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, LLMs ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਿਹਤਰ ਹੋ ਜਾਣਗੇ।

ਇਸ ਲਈ ਮੈਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਂ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਪਰ ਮੈਂ ਇੱਥੇ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਇੱਕ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ LLMs ਬਿਰਤਾਂਤਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੋਕਤੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਗਣਿਤ ਲਈ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਉਹ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੈਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬਦਕਿਸਮਤੀ ਨਾਲ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਮੈਨੂੰ ਡਰ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਉੱਤਰਦਾਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਦੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਬਿਤਾਉਂਦਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਉਹ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ LLM ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਬੋਧਾਤਮਕ ਹਮਦਰਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। LLM ਹੀ ਸੁਣਨ ਵਾਲਾ ਹੈ – ਖੋਜਕਰਤਾ ਨਹੀਂ। ਮੇਰਾ ਨਿਯਮ ਇਹ ਹੈ ਕਿ LLMs ਮਨੁੱਖ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ। ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਪਹੁੰਚ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ – ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ – ਪਰ ਉਹ ਤੁਹਾਡੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲੈ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਪੜ੍ਹਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ; ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਦੱਸ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ LLM ਦੀ ਕੋਡਿੰਗ ਗਲਤ ਹੋ ਗਈ ਹੈ। ਐਲਐਲਐਮ 90% ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ – ਪਰ ਬਾਕੀ ਬਚੇ 10% ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਹਮਦਰਦੀ ਕਲਾਉਡ ਦਾ ਹੁਨਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਉੱਤਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਣਨ ਲਈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ

ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸਮੇਂ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਅਜੇ ਵੀ ਨੌਜਵਾਨ ਵਿਦਵਾਨਾਂ ਨੂੰ "ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ" ਵੱਲ ਧੱਕਦੇ ਹਨ।

ਜਰਨਲ ਸੰਪਾਦਕਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣਾਤਮਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਰੱਦ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ। ਗ੍ਰੈਜੂਏਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅਧਿਆਪਨ ਅਰਥਮਿਤੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਗੁਣਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿਖਾਉਣ ਤੱਕ ਫੈਲਾਉਣਾ ਪਵੇਗਾ। ਭਰਤੀ ਕਮੇਟੀਆਂ ਨੂੰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਏ ਸਮੇਂ ਦੀ ਕਦਰ ਕਰਨੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨੀ ਪਵੇਗੀ। ਫੰਡਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ ਕਿ ਚੰਗੇ ਮਿਸ਼ਰਤ-ਵਿਧੀਆਂ ਵਾਲਾ ਕੰਮ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਹੌਲੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ – ਕੈਂਬਰਿਜ ਦਫਤਰ ਤੋਂ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਰੂਰ ਹੌਲੀ। ਪਰ ਇਹ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵੀ ਬਣਾਏਗਾ। ਲੋਕਾਂ ਨਾਲ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਣ ਨਾਲ ਅਜਿਹੀ ਸੂਝ ਪੈਦਾ ਹੋਵੇਗੀ ਜੋ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।

ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ, ਮੈਂ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਨਹੀਂ ਹਾਂ। ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਜ਼ਿੱਦੀ ਚੀਜ਼ਾਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ਿੱਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੁਝ ਚੋਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਮਾਤੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਮੈਂ ਜਿੰਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਨਿਰਾਸ਼ਾਵਾਦੀ ਹਾਂ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਦਲਣੀਆਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈਆਂ ਹਨ।

ਨੌਜਵਾਨ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਮੇਰੇ ਨਾਲੋਂ ਫੀਲਡਵਰਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਆਰਾਮਦਾਇਕ ਹੈ। ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਵਿਸ਼ੇ – ਰਾਜਨੀਤੀ ਵਿਗਿਆਨ, ਸਮਾਜ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ – ਆਪਣੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਪਛਾਣ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਗੁਣਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਾਤਰਾਤਮਕ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਵਿਸ਼ੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਵੀ ਹਨ, ਇੱਕ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਦੇ ਪੇਪਰ ਦੀ ਸਖ਼ਤੀ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਅਤੇ ਕੁਝ ਫੰਡਰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਔਖੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਵੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਜਿਸ ਕੰਮ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਸ ਵਿੱਚ ਕਿਸਦੀ ਆਵਾਜ਼ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਮੇਰੀ ਦਲੀਲ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇੰਨੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਸੁਣਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੁੱਗਣਾ ਸੱਚ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਜੀਵਨ ਨਾਲੋਂ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਜੀਵਨ ਜੀਉਂਦੇ ਹਨ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ 'ਤੇ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ – ਕੰਧਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪੁਲ ਬਣਾਓ।

ਤੀਹ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਰਾਬਰਟ ਚੈਂਬਰਜ਼ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਿਆ ਸੀ: "ਕਿਸਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ?" ਇਸਦਾ ਜਵਾਬ ਅਜੇ ਤੱਕ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੇ ਇਸ ਸਵਾਲ ਨੂੰ ਟਾਲਣਾ ਪਸੰਦ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਅਨੁਭਵ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਜਵਾਬ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਦਰਅਸਲ, ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਸਵਾਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ।

ਕਰਨਾਟਕ ਦੀ ਔਰਤ ਜੋ ਸਾਡੇ ਫੋਕਸ ਗਰੁੱਪ ਵਿੱਚੋਂ ਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਖਿੱਚੀ ਗਈ ਸੀ, ਸਾਨੂੰ ਕੁਝ ਕਹਿ ਰਹੀ ਸੀ – ਕਿ ਉਸਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਸਾਡੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਹੀਂ ਫੜੀ ਗਈ ਸੀ। ਸਾਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤਾ ਲੱਗ ਗਿਆ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਆਖਰਕਾਰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਕਾਰਨ ਇਹ ਸੀ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਬਾਅਦ ਵੀ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ ਸੀ। ਇਸਦੇ ਲਈ ਕੋਈ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗਿਣਤੀ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ਬਦ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਪਿੰਡ ਵਿੱਚ ਬੈਠ ਕੇ ਕਾਫ਼ੀ ਦੇਰ ਤੱਕ ਸੁਣਨਾ, ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਹਮਦਰਦੀ ਨਾਲ, ਕਿ ਕੋਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸੱਚ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।

ਵਿਜੇਂਦਰ ਰਾਓ ਇੱਕ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨੀ ਹਨ ਜੋ ਨਸਲੀ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਅਰਥਮਿਤੀ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ। ਉਸਨੇ ਵਿਸ਼ਵ ਬੈਂਕ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਖੋਜ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਵਜੋਂ 27 ਸਾਲ ਬਿਤਾਏ, ਅਤੇ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਨੌਰਥਵੈਸਟਰਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਰੌਬਰਟਾ ਬਫੇਟ ਡਿਸਟਿੰਗੂਇਸ਼ਡ ਸਕਾਲਰ-ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਇਨ ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਸ ਹੈ। ਉਸਦੀਆਂ ਰੁਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਲਿੰਗ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਭਾਗੀਦਾਰੀ, ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਵਾਲਾ ਲੋਕਤੰਤਰ, ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਅਤੇ ਮਿਸ਼ਰਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਜੂਲੀਅਨ ਅਸ਼ਵਿਨ, ਮੋਨਿਕਾ ਬਿਰਦਾਵੋਲੂ ਅਤੇ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਉਸਦਾ ਹਾਲੀਆ ਵਿਧੀਗਤ ਕੰਮ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਓਪਨ-ਐਂਡ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਐਲਐਲਐਮ ਅਧਾਰਤ ਗੁਣਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਕਿਤਾਬ, ਰੈਵੋਲਿਊਸ਼ਨ ਬਾਏ ਸਟੀਲਥ: ਹਾਉ ਵੂਮੈਨਜ਼ ਗਰੁੱਪਸ ਕੈਟਲਾਈਜ਼ਡ ਏ ਕਲਚਰਲ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮੇਸ਼ਨ ਇਨ ਬਿਹਾਰ (ਸ਼ਰੂਤੀ ਮਜੂਮਦਾਰ ਅਤੇ ਪਰੋਮਿਤਾ ਸਾਨਿਆਲ ਦੇ ਨਾਲ), ਸਤੰਬਰ 2026 ਵਿੱਚ ਕੈਂਬਰਿਜ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਪ੍ਰੈਸ ਤੋਂ ਆ ਰਹੀ ਹੈ।

ਜੇਕਰ ਇਸ ਲੇਖ 'ਤੇ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਹਨ, ਜਾਂ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ letters@indevelopmentmag.com 'ਤੇ ਈਮੇਲ ਕਰੋ। ਜਵਾਬ ਇੱਕ ਅੱਖਰ ਭਾਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ।