Trust in Science and Institutional Legitimacy: A Phenomenological Framework for AI-Enabled Health Policy
71,000 से अधिक उत्तरदाताओं के वैश्विक डेटासेट पर आधारित, यह अध्ययन एक घटनात्मक (phenomenological) ढांचे का प्रस्ताव करता है जो व्यक्तिगत विश्वास से ध्यान हटाकर संबंधपरक "प्रासंगिकता के आकृतियों" (Figures of Relevance) पर केंद्रित करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि एआई-सक्षम स्वास्थ्य नीतियों को वैध बनाने के लिए संस्थागत खुलापन और अनुकूलित संचार रणनीतियाँ आवश्यक हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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
अदृश्य पुल: हम विज्ञान मशीन पर भरोसा क्यों करते हैं (या क्यों नहीं करते)
कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल, चमकते हुए रोबोट के सामने खड़े हैं जो दावा करता है कि वह बीमारियों का इलाज कर सकता है, मौसम की भविष्यवाणी कर सकता है और आपका टूटा हुआ फोन ठीक कर सकता है। आप जानते हैं कि वह रोबोट अविश्वसनीय रूप से बुद्धिमान है; उसने पुस्तकालय की हर किताब पढ़ ली है और पलक झपकते ही सितारों की स्थिति की गणना कर सकता है। आप उसकी क्षमता (competence) पर भरोसा करते हैं—आप जानते हैं कि वह काम कर सकता है। लेकिन पेचीदा बात यह है: क्या आप उस रोबोट पर भरोसा करते हैं कि वह आपकी सुनेगा? क्या आपको लगता है कि उसे आपकी विशिष्ट चिंताओं की परवाह है, या वह आपको बस अपने डेटाबेस में एक नंबर के रूप में देखता है? सुने जाने, सम्मानित होने और शामिल किए जाने की यह भावना जिसे वैज्ञानिक खुलाव (openness) कहते हैं।
लंबे समय तक, लोगों को लगता था कि यदि हम रोबोट को और अधिक स्मार्ट बना दें, तो हर कोई उस पर भरोसा करेगा। लेकिन यह शोध पत्र सुझाव देता है कि मानव हृदय इस तरह से काम नहीं करता है। यह सच है कि विज्ञान पर भरोसा करना केवल इस बारे में नहीं है कि विज्ञान कितना स्मार्ट है; यह उन लोगों के बीच के संबंध के बारे में है जो निर्णय ले रहे हैं और उन लोगों के बीच जो उसके परिणामों के साथ जी रहे हैं। यह अध्ययन दुनिया भर के लोगों के एक विशाल समूह पर नज़र डालता है कि वे विज्ञान के बारे में कैसा महसूस करते हैं। यह सोचने के एक विशेष तरीके का उपयोग करता है जिसे घटना विज्ञान (phenomenology) कहा जाता है, जो केवल सर्वेक्षण में उनके उत्तरों को गिनने के बजाय, यह अध्ययन करने का एक शानदार शब्द है कि लोग अपने दैनिक जीवन में चीजों को कैसे अनुभव करते हैं। यह संचार पारिस्थितिकी (communicational ecologies) को भी देखता है, जो विज्ञान के बारे में बात करने वाले विभिन्न "पड़ोसों" का मानचित्र बनाने जैसा है—कुछ पड़ोस शोर भरे डिजिटल चैट रूम हैं, जबकि अन्य शांत, पारंपरिक समाचार कक्ष हैं। बड़ा सवाल यह है कि: क्यों कुछ लोग विज्ञान के करीब महसूस करते हैं जबकि अन्य अजनबियों की तरह महसूस करते हैं, भले ही वे एक ही देश में रहते हों?
विश्वास का महान मानचित्र: यह इस बारे में नहीं है कि आप कौन हैं, बल्कि यह इस बारे में है कि आप कैसे जुड़ते हैं
यह शोध पत्र एक विशाल डेटासेट जिसे "ट्रस्ट इन साइंस प्रोजेक्ट" कहा जाता है, में गहराई से उतरता है, जिसमें 71,922 लोगों से 68 अलग-अलग देशों में वैज्ञानिकों पर वे कितना भरोसा करते हैं, इसके बारे में कई सवाल पूछे गए थे। शोधकर्ता जानना चाहते थे कि क्या हम केवल किसी की उम्र, उसकी शिक्षा या वह पुरुष है या महिला को देखकर यह अनुमान लगा सकते हैं कि वह विज्ञान पर भरोसा करेगा या नहीं।
बड़ा आश्चर्य: जवाब एक बड़ा "नहीं" है।
अध्ययन ने पाया कि हालांकि हम लोगों को उनकी उम्र और शिक्षा के आधार पर समूहों में बांट सकते हैं, लेकिन ये समूह अंदर से बहुत जटिल हैं। एक 60 वर्षीय व्यक्ति जिसके पास हाई स्कूल की डिग्री है, वे सभी विज्ञान के बारे में एक जैसा महसूस नहीं करते हैं। वास्तव में, शोधकर्ताओं ने पाया कि सामाजिक-जनसांख्यिकीय श्रेणियाँ (sociodemographic categories) (जैसे उम्र, लिंग और शिक्षा) यह समझाने में बहुत खराब हैं कि क्यों कुछ लोग विज्ञान के करीब महसूस करते हैं और अन्य दूर।
लोगों के कौन होने को देखने के बजाय, यह पत्र सुझाव देता है कि हमें यह देखना चाहिए कि वे कैसे जुड़ते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि विश्वास में सबसे बड़ा अंतर इस बारे में नहीं है कि क्या लोग सोचते हैं कि वैज्ञानिक स्मार्ट हैं (वे आम तौर पर सोचते हैं कि वे हैं!)। अंतर खुलाव (openness) के बारे में है। सभी समूहों में, लोग इस बात पर सहमत थे कि वैज्ञानिक सक्षम (competent) हैं (वे अपना काम जानते हैं)। लेकिन यह भावना कि वैज्ञानिक खुले (open) हैं—कि वे सुनने, बात करने और आम लोगों के जीवन की परवाह करने के लिए तैयार हैं—बहुत भिन्न थी। कुछ लोगों को लगा कि वैज्ञानिक दुनिया एक मैत्रीपूर्ण क्लब है जो उन्हें आमंत्रित करता है; दूसरों को लगा कि यह एक ऐसा किला है जिसके दरवाजे बंद हैं।
चार "प्रासंगिकता के आंकड़े" (Figures of Relevance)
इस जटिल डेटा को समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने केवल "भरोसा करने वालों" और "भरोसा न करने वालों" की सूची नहीं बनाई। इसके बजाय, उन्होंने चार अद्वितीय चरित्र प्रोफाइल बनाए, जिन्हें वे "प्रासंगिकता के आंकड़े" (Figures of Relevance) कहते हैं। इन्हें लोगों के निश्चित प्रकार के रूप में नहीं, बल्कि वैज्ञानिक दुनिया को अनुभव करने के विभिन्न "वाइब्स" या तरीकों के रूप में सोचें। ये पात्र किसी व्यक्ति की जीवन स्थिति, वह समाचार कैसे प्राप्त करता है, और विज्ञान के बारे में वह कैसा महसूस करता है, के मिश्रण से बने हैं।
यहाँ चार पात्र हैं जो शोध पत्र में मिले:
- जुड़ा हुआ पात्र (The Engaged Figure): ये आमतौर पर कम उम्र के, उच्च शिक्षित वयस्क होते हैं जो डिजिटल दुनिया में बहुत सक्रिय होते हैं। वे डिजिटल संचार पारिस्थितिकी (digital communicational ecologies) (जैसे सोशल मीडिया और मैसेजिंग ऐप) में समय बिताते हैं। वे विज्ञान के करीब महसूस करते हैं क्योंकि वे इसके बारे में बात कर सकते हैं, विचार साझा कर सकते हैं, और महसूस कर सकते हैं कि वे बातचीत का हिस्सा हैं। वे विज्ञान पर इसलिए भरोसा करते हैं क्योंकि वे खुद को देखा और सुना हुआ महसूस करते हैं।
- परिधीय पात्र (The Peripheral Figure): ये अक्सर कम औपचारिक शिक्षा वाले बड़े उम्र के लोग होते हैं। वे जानते हैं कि वैज्ञानिक स्मार्ट हैं, लेकिन उन्हें लगता है कि वैज्ञानिक दुनिया वास्तव में उनकी बात नहीं सुनती है। वे अधिक औपचारिक संचार पारिस्थितिकी (formal communicational ecologies) (जैसे टीवी, रेडियो और समाचार पत्रों) पर निर्भर हैं और डिजिटल चर्चाओं से बहुत अधिक जुड़ाव महसूस नहीं करते हैं। वे थोड़ा बाहर से देखते हुए महसूस करते हैं।
- दूरस्थ पात्र (The Distant Figure): इस समूह में कम शिक्षा स्तर वाले युवा शामिल हैं जो सबसे अधिक कटा हुआ महसूस करते हैं। वे विज्ञान पर बहुत कम भरोसा करते हैं, और वे किसी भी तरह से इसके साथ जुड़ नहीं रहे हैं। वे पूरे सिस्टम से बहुत दूर महसूस करते हैं।
- स्थिर पात्र (The Anchored Figure): ये उच्च शिक्षित, बड़े उम्र के लोग हैं जो संस्थानों पर गहरा भरोसा करते हैं। वे औपचारिक मीडिया पर निर्भर हैं और महसूस करते हैं कि वे स्थिर हैं, लेकिन वे "जुड़े हुए" समूह की तरह डिजिटल बातचीत में कूदने के लिए उतने उत्सुक नहीं हो सकते हैं। वे व्यवस्था पर इसलिए भरोसा करते हैं क्योंकि यह ठोस और विश्वसनीय महसूस होती है, भले ही वे बातचीत का नेतृत्व करने वाले न हों।
विश्वास का डिजिटल विभाजन
इस शोध पत्र की एक सबसे महत्वपूर्ण खोज यह है कि लोग अपनी जानकारी कहाँ से प्राप्त करते हैं। शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए एक विशेष गणितीय उपकरण का उपयोग किया कि लोग विज्ञान समाचारों का उपभोग कैसे करते हैं। उन्होंने पाया कि "निष्क्रिय" (केवल टीवी देखना) बनाम "सक्रिय" (सोशल मीडिया पर पोस्ट करना) का पुराना विचार चीजों को विभाजित करने का सही तरीका नहीं है।
इसके बजाय, वास्तविक विभाजन डिजिटल पारिस्थितिकी (Digital Ecologies) (सोशल मीडिया, मैसेजिंग ऐप्स) और औपचारिक पारिस्थितिकी (Formal Ecologies) (टीवी, रेडियो, समाचार वेबसाइट) के बीच है।
- डिजिटल पारिस्थितिकी का उपयोग अधिक "जुड़े हुए" और "दूरस्थ" पात्रों द्वारा किया जाता है। पत्र सुझाव देता है कि यदि हम स्वास्थ्य नीतियों के बारे में बात करने के लिए केवल डिजिटल रणनीतियों का उपयोग करते हैं, तो हम अनजाने में इस अंतर को और चौड़ा कर सकते हैं। "जुड़े हुए" लोग और भी अधिक शामिल हो जाएंगे, लेकिन "परिधीय" और "दूरस्थ" लोग और भी अधिक उपेक्षित महसूस कर सकते हैं क्योंकि वे उन डिजिटल स्थानों में नहीं होते हैं।
- औपचारिक पारिस्थितिकी (जैसे टीवी और रेडियो) का उपयोग सभी समूहों में समान रूप से किया जाता है। इसका मतलब है कि यदि हम सभी तक पहुँचना चाहते हैं, तो हम केवल ट्वीट नहीं कर सकते; हमें रेडियो और समाचार पत्रों में भी होना चाहिए।
स्वास्थ्य के भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है
यह पत्र तर्क देता है कि हम वर्तमान में एक ऐसा भविष्य बनाने की कोशिश कर रहे हैं जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) हमारे स्वास्थ्य सेवा प्रणालियों को चलाने में मदद करे। हम चाहते हैं कि AI बीमारियों का निदान करे और अस्पतालों का प्रबंधन करे। लेकिन यह पत्र चेतावनी देता है कि यदि हम केवल यह मान लेते हैं कि हर कोई AI पर भरोसा करता है क्योंकि वह "स्मार्ट" है, तो हम विफल हो जाएंगे।
मुख्य निष्कर्ष यह है कि विश्वास एक संबंध है, कोई स्विच नहीं। आप लोगों को विज्ञान पर भरोसा करने के लिए केवल एक स्विच चालू नहीं कर सकते। समस्या यह नहीं है कि लोग वैज्ञानिकों को स्मार्ट नहीं समझते; समस्या यह है कि उन्हें लगता है कि संस्थान उनके प्रति खुले नहीं हैं।
पत्र सुझाव देता है कि AI स्वास्थ्य नीतियों को सफल बनाने के लिए, हमें सभी से एक ही तरह से बात करना बंद करने की आवश्यकता है। इसके बजाय, हमें ऐसी नीतियां डिजाइन करने की आवश्यकता है जो इन विभिन्न प्रासंगिकता के आंकड़ों (Figures of Relevance) के अनुकूल हों।
- जुड़े हुए लोगों के लिए, हमें पारदर्शिता और डिजिटल संवाद की आवश्यकता है।
- परिधीय लोगों के लिए, हमें पारंपरिक मीडिया का उपयोग करने और यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे सामुदायिक नेताओं द्वारा सुने जा रहे हैं।
- दूरस्थ लोगों के लिए, हमें स्थानीय संबंधों और शिक्षा के निर्माण की आवश्यकता है।
- स्थिर लोगों के लिए, हमें स्थिरता और विश्वसनीयता दिखाने की आवश्यकता है।
लेखक सावधानीपूर्वक कहते हैं कि यह एक प्रारंभिक ढांचा (preliminary framework) है। वे यह नहीं कह रहे हैं कि उन्होंने विश्वास की समस्या को हमेशा के लिए हल कर दिया है। वे सुझाव दे रहे हैं कि यदि हम चाहते हैं कि स्वास्थ्य सेवा में AI काम करे, तो हमें विश्वास को केवल एक सर्वेक्षण के नंबर के रूप में देखना बंद करना होगा। हमें यह समझना होगा कि विश्वास एक जटिल, जीवित चीज़ है जो इस बात पर निर्भर करती है कि क्या लोग महसूस करते हैं कि वैज्ञानिक दुनिया एक ऐसी जगह है जहाँ उनका अस्तित्व है। लक्ष्य केवल यह साबित करना नहीं है कि विज्ञान सक्षम है; लक्ष्य यह है कि विज्ञान के स्मार्ट होने के ज्ञान और यह महसूस करने के बीच के अंतर को पाटा जाए कि विज्ञान उनकी परवाह करता है।
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