Women in Science: Measuring Participation in Europe Across Disciplines, Generations and Over Time
यह अध्ययन 1990 से 2023 तक के संरचित बिग डेटा का उपयोग करके यूरोप में 14 STEMM विषयों में महिला वैज्ञानिकों के आगमन को परिमाणित करता है, जो यह प्रकट करता है कि जहाँ महिलाओं ने कई क्षेत्रों में वैज्ञानिक विकास को महत्वपूर्ण रूप से प्रेरित किया है, वहीं गणित, कंप्यूटर विज्ञान, भौतिकी और इंजीनियरिंग जैसे अत्यधिक गणितीय विषयों में उनकी भागीदारी मामूली बनी हुई 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
कल्पना कीजिए कि विज्ञान की दुनिया एक विशाल, हलचल भरे शहर की तरह है जिसे STEMM सिटी कहा जाता है। दशकों तक, इस शहर का निर्माण लगभग पूरी तरह से पुरुषों द्वारा किया गया था। लेकिन पिछले 30 वर्षों में, महिलाओं की एक बड़ी लहर ने यहाँ आना शुरू कर दिया है, जिससे शहर की जनसांख्यिकी बदल रही है।
यह शोध पत्र एक विशाल, उच्च-तकनीकी जनगणना की तरह है जिसे दो शोधकर्ताओं, मारेक और लुकास द्वारा लिया गया है। उन्होंने एक "सुपर-माइक्रोस्कोप" (स्कॉपस नामक एक विशाल डेटाबेस) का उपयोग करके यूरोप और कुछ अन्य देशों के 17 लाख वैज्ञानिकों का अध्ययन किया। उन्होंने केवल सिरों की गिनती नहीं की; उन्होंने तीन बड़े सवाल पूछे:
- क्या महिलाएँ शहर के सभी मोहल्लों में एक ही गति से बस रही हैं?
- क्या नई पीढ़ी के युवा वैज्ञानिक पुरानी पीढ़ी से अलग हैं?
- क्या कुछ ऐसे मोहल्ले हैं जहाँ महिलाएँ अभी भी गेट पर ही अटकी हुई हैं?
यहाँ उनके द्वारा की गई खोजों की कहानी है, जिसे सरल शब्दों में बताया गया है।
1. शहर दो हिस्सों में बँटा हुआ है: "ग्रीन ज़ोन" बनाम "किले" (Fortresses)
शोधकर्ताओं ने पाया कि STEMM सिटी एक समान ब्लॉक नहीं है। यह वास्तव में दो बहुत अलग दुनियाओं का है जो साथ-साथ रह रही हैं।
"ग्रीन ज़ोन" (स्वागत करने वाले मोहल्ले):
मेडिसिन (चिकित्सा), बायोलॉजी (जीव विज्ञान), फार्माकोलॉजी (भेषज विज्ञान) और इम्यूनोलॉजी (रोग प्रतिरोधक विज्ञान) जैसे मोहल्लों में, शहर बहुत संतुलित हो गया है। वास्तव में, इन क्षेत्रों में से कुछ में, आधे से अधिक नए निवासी महिलाएँ हैं। यदि आप आज इन मोहल्लों की सड़कों पर टहलेंगे, तो आप देखेंगे कि युवाओं के बीच मिश्रण लगभग 50/50 है, या महिलाओं की संख्या पुरुषों से अधिक है। यह एक पार्क की तरह है जहाँ बेंच अब समान रूप से साझा की जा रही हैं।"किले" (गणित-प्रधान मोहल्ले):
फिर चार विशिष्ट मोहल्ले हैं: गणित (Mathematics), कंप्यूटर साइंस (Computer Science), फिजिक्स (Physics) और इंजीनियरिंग (Engineering)। ये "किले" हैं। भले ही शहर बदल रहा है, लेकिन इन चार क्षेत्रों में महिलाओं के लिए प्रवेश करना अभी भी बहुत कठिन है।- 2023 में, इन क्षेत्रों में काम करने वाले लोगों में से केवल लगभग 16% से 21% महिलाएँ थीं।
- यह एक क्लब की तरह है जिसका दरवाज़ा महिलाओं के लिए अभी भी काफी हद तक बंद है। भले ही 1990 के बाद से महिलाओं की संख्या तीन गुना बढ़ गई है, फिर भी वे पुरुषों की तुलना में बहुत कम हैं।
निष्कर्ष: आप यह नहीं कह सकते कि "महिलाएँ विज्ञान में बहुत अच्छा कर रही हैं।" विज्ञान के कुछ हिस्सों में, वे बहुमत में हैं। दूसरों में, वे अभी भी मेज पर अपनी जगह बनाने के लिए संघर्ष कर रही हैं।
2. "टाइम मशीन" प्रभाव: पीढ़ियों को देखना
शोधकर्ताओं ने अतीत और भविष्य को देखने के लिए एक चतुर तकनीक का उपयोग किया। उन्होंने वैज्ञानिकों को उनके द्वारा प्रकाशित किए गए शोध पत्रों (papers) की अवधि के आधार पर देखा।
- "पुराने गार्ड" (40+ वर्षों का अनुभव): ये वे वैज्ञानिक हैं जिन्होंने अपना करियर तब शुरू किया था जब "किले" लगभग पूरी तरह से पुरुषों के थे। यदि आप आज इंजीनियरिंग मोहल्ले को देखते हैं, तो वहाँ की पुरानी महिलाएँ वे अग्रदूत (pioneers) हैं जिन्हें अकेले एक बहुत ऊंचे पहाड़ पर चढ़ना पड़ा था।
- "नई लहर" (5-10 वर्षों का अनुभव): ये वे युवा वैज्ञानिक हैं जो अभी अपना करियर शुरू कर रहे हैं।
डेटा का जादू:
डेटा एक टाइम मशीन की तरह काम करता है। यह दिखाता है कि "ग्रीन ज़ोन" (जैसे मेडिसिन) में, युवा महिलाएँ पहले से ही बहुमत में हैं। लेकिन "किले" (जैसे इंजीनियरिंग) में, युवा महिलाएँ भी अभी भी एक छोटा समूह हैं।
- उपमा: कल्पना कीजिए कि एक हाई स्कूल है। आर्ट क्लास में, आधे छात्र लड़कियाँ हैं। एडवांस्ड रोबोटिक्स क्लास में, केवल दो लड़कियाँ हैं, भले ही स्कूल बदलने की कोशिश कर रहा है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जबकि पूरा शहर अधिक विविध हो रहा है, रोबोटिक्स क्लास बहुत धीरे-धीरे बदल रहा है।
3. तीन बड़ी बाधाएं (कार्यप्रणाली)
लेखकों को इस अध्ययन को सफल बनाने के लिए तीन पेचीदा पहेलियों को सुलझाना पड़ा, जिन्हें वे पेपर में समझाते हैं:
- नाम का खेल (लिंग): डेटाबेस में "लिंग" (Gender) का कोई चेकबॉक्स नहीं था। शोधकर्ताओं को किसी वैज्ञानिक के नाम (जैसे "सारा" बनाम "जॉन") के आधार पर अनुमान लगाना पड़ा कि वह पुरुष है या महिला। इसके लिए उन्होंने एक स्मार्ट कंप्यूटर टूल का उपयोग किया। यह पूर्णतः सटीक नहीं है (कुछ नाम कठिन होते हैं), लेकिन लाखों लोगों को एक साथ देखने का यह सबसे अच्छा तरीका है।
- आयु का अनुमान (अकादमिक आयु): डेटाबेस में जन्म तिथियां नहीं थीं। इसलिए, उन्होंने एक वैज्ञानिक के "करियर की आयु" का अनुमान उनके पहले प्रकाशित शोध पत्र की तारीख देखकर लगाया। यह किसी के ड्राइविंग लाइसेंस की तारीख देखकर उसकी उम्र का अनुमान लगाने जैसा है। यह एक अनुमान है, लेकिन रुझान देखने के लिए यह पर्याप्त रूप से काम करता है।
- लेबलिंग (विषय): एक वैज्ञानिक कई विषयों पर लिख सकता है। शोधकर्ताओं को यह तय करना था कि वे किस "मोहल्ले" (विषय) से संबंधित हैं। उन्होंने यह पता लगाने के लिए कि उनका मुख्य फोकस क्या है, वैज्ञानिक द्वारा उद्धृत (cite) किए गए सभी शोध पत्रों को देखा।
यह क्यों मायने रखता है?
लंबे समय तक, लोगों ने सोचा कि "विज्ञान" एक बड़ी चीज़ है। यह पेपर कहता है, "नहीं, यह कई अलग-अलग चीजें हैं।"
- अच्छी खबर: हमें इस बात पर घबराने की ज़रूरत नहीं है कि महिलाएँ विज्ञान छोड़ रही हैं। कई क्षेत्रों में, वे भारी संख्या में आ रही हैं। "पाइपलाइन" भरी हुई है।
- बुरी खबर: हम सभी विज्ञान के साथ एक जैसा व्यवहार नहीं कर सकते। यदि कोई सरकार कहती है, "आइए इंजीनियरिंग में अधिक महिलाओं को लाते हैं," तो वे उन नियमों की नकल नहीं कर सकते जो मेडिसिन के लिए काम आए थे। "किले" को खोलने के लिए विशेष, अलग चाबियों की आवश्यकता है।
संक्षेप में:
विज्ञान की दुनिया एक बड़े नवीनीकरण (renovation) से गुजर रही है। मेडिकल और बायोलॉजिकल विंग्स में, नवीनीकरण लगभग पूरा हो गया है, और महिलाएँ वहां नेतृत्व कर रही हैं। लेकिन मैथ और इंजीनियरिंग विंग्स में, निर्माण कार्य धीमा है, और महिलाओं का हिस्सा अभी भी बहुत छोटा है। पूरे भवन को ठीक करने के लिए, हमें पूरे घर को देखने के बजाय उन विशिष्ट कमरों को ठीक करने की आवश्यकता है जो अभी भी खराब हैं।
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