The crime of being poor
यह शोध पत्र आठ अंग्रेजी भाषी देशों में गरीबी को अपराध के साथ गलत तरीके से जोड़ने वाले सामाजिक पूर्वाग्रह को मापने और विश्लेषण करने के लिए ट्विटर डेटा पर नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का उपयोग करता है, जो यह प्रकट करता है कि यह धारणा वास्तविक अपराध दर के बजाय सांस्कृतिक कारकों द्वारा संचालित है और यह सुझाव देता है कि प्रभावी गरीबी उन्मूलन नीति के लिए इस सामूहिक पूर्वाग्रह को संबोधित करना आवश्यक है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
समाज की कल्पना एक विशाल, शोर-शराबे वाले शहर के चौक के रूप में करें जहाँ हर कोई अपने विचारों को चिल्लाकर व्यक्त कर रहा है। लंबे समय से, लोग यह तर्क देते रहे हैं कि गरीबी को एक अपराध की तरह माना जाता है, भले ही कोई कानून न तोड़ा गया हो। यह शोध पत्र एक डिजिटल जासूस की तरह कार्य करता है, जो उस शहर के चौक (विशेष रूप से ट्विटर) पर कान लगाकर सुनता है ताकि यह देख सके कि क्या लोग वास्तव में अमीरों के बारे में चिल्लाने की तुलना में गरीबों को अपराधी बताने के बारे में अधिक चिल्ला रहे हैं।
यहाँ उनकी खोज की कहानी दी गई है, जिसे सरल रूप में विभाजित किया गया है:
बड़ा सवाल
लेखक यह जानना चाहते थे: क्या विभिन्न देशों के लोग गुप्त रूप से यह विश्वास करते हैं कि गरीबी आपको अपराधी बनाती है?
वे जानते थे कि वास्तविक दुनिया में, आंकड़े वास्तव में यह साबित नहीं करते कि गरीब लोग कुल मिलाकर अधिक अपराध करते हैं। लेकिन उन्हें संदेह था कि लोगों के मस्तिष्क में, ये दोनों विचार चुंबक की तरह आपस में जुड़े हुए हैं। वे इसे "गरीबी का अपराधीकरण" (criminalization of poverty) कहते हैं।
उन्होंने रहस्य को कैसे सुलझाया
लोगों से सीधे पूछने के बजाय (जो कि कठिन हो सकता है क्योंकि लोग झूठ बोल सकते हैं या अपनी सच्ची भावनाओं को छिपा सकते हैं), शोधकर्ताओं ने नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) नामक एक कंप्यूटर टूल का उपयोग किया। इसे एक सुपर-स्मार्ट रोबोट के रूप में समझें जो लाखों वाक्यों को पढ़ सकता है और उनके पीछे के "वाइब" या अर्थ को समझ सकता है।
- संग्रह (The Collection): उन्होंने अगस्त से नवंबर 2022 के बीच ट्विटर से 30 लाख से अधिक वाक्य एकत्र किए।
- छंटनी (The Sorting): उन्होंने इन वाक्यों को दो बड़े ढेरों में विभाजित किया:
- ढेर A: "गरीब", "बेघर", या "कम आय वाले" लोगों के बारे में बात करने वाले वाक्य।
- ढेर B: "अमीर", "धनी", या "कुलीन" लोगों के बारे में बात करने वाले वाक्य।
- खोज (The Search): उन्होंने दोनों ढेरों में "अपराध शब्दों" (जैसे जेल, पुलिस, अपराधी, गिरफ्तारी) की तलाश की।
- स्कोर (The Score): उन्होंने क्राइम-पोवर्टी-बायस (CPB) नामक एक स्कोर बनाया।
- यदि "गरीब" वाले ढेर में "अमीर" वाले ढेर की तुलना में बहुत अधिक अपराध शब्द थे, तो स्कोर बढ़ गया।
- यदि स्कोर समान थे, तो पूर्वाग्रह (bias) कम था।
उन्हें क्या मिला
उन्होंने आठ अंग्रेजी बोलने वाले देशों को देखा: अमेरिका, यूके, कनाडा, भारत, नाइजीरिया, ऑस्ट्रेलिया, दक्षिण अफ्रीका और केन्या।
- विजेता (या हारने वाला?): संयुक्त राज्य अमेरिका (USA) में सबसे अधिक पूर्वाग्रह पाया गया। अमेरिकी ट्वीट्स में, लोग "गरीब लोगों" को "अपराध" से जोड़ने की संभावना बहुत अधिक रखते थे, बजाय इसके कि वे "अमीर लोगों" को "अपराध" से जोड़ें।
- आश्चर्य: आप सोच सकते हैं कि उच्च गरीबी या उच्च बेरोजगारी वाले देशों में सबसे अधिक पूर्वाग्रह होगा। लेकिन ऐसा नहीं था।
- दक्षिण अफ्रीका और केन्या में अमेरिका की तुलना में गरीबी और बेरोजगारी की दर बहुत अधिक है, फिर भी उनका "बायस स्कोर" बहुत कम था।
- अमेरिका में दक्षिण अफ्रीका की तुलना में कम गरीबी और बेरोजगारी थी, लेकिन इसका "बायस स्कोर" बहुत अधिक था।
नंबरों के पीछे का "क्यों"
लेखक सुझाव देते हैं कि अमेरिका में इतना मजबूत पूर्वाग्रह होने का कारण वहां अपराध अधिक होना नहीं है। इसके बजाय, यह एक विशिष्ट कहानी की वजह से हो सकता है जो अमेरिकी खुद को सुनाते हैं: "अवसरों की भूमि" (The Land of Opportunity)।
एक दौड़ की कल्पना करें जहाँ सभी को बताया जाता है, "यदि आप बस कड़ी मेहनत करेंगे, तो आप जीत सकते हैं।" इस कहानी में, यदि आप पहाड़ी के निचले हिस्से में हैं, तो यह आपकी अपनी गलती है कि आपने पर्याप्त मेहनत नहीं की। यह मानसिकता लोगों को यह सोचने पर मजबूर करती है, "यदि आप गरीब हैं, तो आप अवश्य ही आलसी या बेईमान होंगे।"
अमेरिका और कनाडा जैसे देशों में, लोग अक्सर यह मानते हैं कि हर किसी के पास सफल होने का समान अवसर होता है। जब यह विश्वास मजबूत होता है, लेकिन वास्तविकता यह होती है कि गरीब लोग गरीबी में फंसे हुए हैं, तो लोग निराश हो जाते हैं और गरीबों को दोष देते हैं। वे सोचने लगते हैं, "वे इसलिए गरीब नहीं हैं कि व्यवस्था टूटी हुई है; वे इसलिए गरीब हैं क्योंकि वे बुरे लोग हैं।"
यह क्यों मायने रखता है
यह शोध पत्र तर्क देता है कि गरीबी और अपराध के बीच यह "मानसिक जुड़ाव" खतरनाक है।
- दुष्चक्र (The Vicious Circle): यदि लोग मानते हैं कि गरीब अपराधी हैं, तो वे उनकी मदद नहीं करना चाहेंगे। वे शायद ऐसे कानूनों का समर्थन भी कर सकते हैं जो गरीबों को दंडित करते हैं (जैसे सड़क पर सोने के लिए बेघर लोगों पर जुर्माना लगाना)।
- नीतिगत अवरोध (The Policy Block): जब जनता गरीबों को "अपात्र" या "अपराधी" मानती है, तो सरकारों के लिए गरीबी कम करने में वास्तव में मदद करने वाले कानून पारित करना बहुत कठिन हो जाता है।
निष्कर्ष (The Bottom Line)
यह शोध पत्र यह नहीं कहता कि गरीबी अपराध का कारण बनती है। यह कहता है कि समाज का यह विश्वास कि गरीबी अपराध का कारण बनती है, एक वास्तविक समस्या है।
AI का उपयोग करके लोगों की ऑनलाइन बातों को सुनकर, लेखकों ने दिखाया कि यह पूर्वाग्रह उन देशों में सबसे मजबूत है जो "समान अवसर" का गौरव मनाते हैं। वे सुझाव देते हैं कि गरीबी को ठीक करने के लिए, हम केवल गरीबों को पैसा नहीं दे सकते; हमें यह भी ठीक करना होगा कि समाज उनके बारे में कैसे सोचता है। हमें गरीबी को अपने सामूहिक मन में एक अपराध की तरह मानना बंद करना होगा।
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