The Why, What, How and When of Big Science evaluation. Perspectives on socio-economic assessment of research infrastructures

बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक सुविधाएं, जिन्हें अक्सर "बिग साइंस" कहा जाता है, आधुनिक खोज के विशाल इंजन हैं। इन्हें दूर के ब्रह्मांड में झांकने वाली विशाल दूरबीनों, पदार्थ के निर्माण खंडों को प्रकट करने के लिए परमाणुओं को टकराने वाले कण त्वरकों (पार्टिकल एक्सीलरेटर), या सितारों की शक्ति को दोहराने का प्रयास करने वाले संलयन रिएक्टरों के रूप में सोचें। ये केवल प्रयोगशालाएं नहीं हैं; ये अनुसंधान अवसंरचनाएं हैं, विशाल मशीनें हैं जिन्हें बनाने और चलाने में अरबों रुपये खर्च होते हैं, और जिनके लिए दशकों की योजना और अंतर्राष्ट्रीय सहयोग की आवश्यकता होती है। क्योंकि ये बहुत महंगी हैं और सार्वजनिक धन पर निर्भर हैं, इसलिए एक महत्वपूर्ण प्रश्न उभरा है: क्या वास्तव में समाज के लिए इनका लाभ मिलता है? यह जानना पर्याप्त नहीं है कि वे नए वैज्ञानिक शोध पत्र (पेपर्स) तैयार करते हैं। सरकारें और नागरिक यह जानना चाहते हैं कि क्या ये निवेश नए उद्योगों को जन्म देते हैं, नौकरियां पैदा करते हैं, स्वास्थ्य में सुधार करते हैं, या वैश्विक समस्याओं को हल करते हैं। यह सामाजिक-आर्थिक मूल्यांकन का क्षेत्र है, जो इन वैज्ञानिक दिग्गजों के वास्तविक दुनिया के मूल्य को मापने के लिए समर्पित है। वर्षों से, यह अपेक्षा रही है कि प्रत्येक प्रमुख सुविधा अपनी उपयोगिता को कड़ाई से सिद्ध करेगी, लेकिन जमीनी वास्तविकता कहीं अधिक जटिल रही है।

एक नया विश्लेषण यूरोपीय वैज्ञानिक परिदृश्य के विशेषज्ञों को एक साथ लाता है ताकि यह जांचा जा सके कि यह अंतर क्यों मौजूद है और इसे कैसे ठीक किया जाए। लेखक, चिकित्सकों और नीति निर्माताओं के बीच एक संरचित चर्चा का सहारा लेते हुए, तर्क देते हैं कि इन सुविधाओं को आंकने का वर्तमान तरीका त्रुटिपूर्ण है। मूल्यांकन को एक बार की 'चेक-बॉक्स' प्रक्रिया के रूप में देखने के बजाय, जिसे केवल तभी किया जाता है जब कोई वित्तपोषक इसकी मांग करता है, वे प्रस्ताव देते हैं कि इसे सुविधा के जीवन का एक निरंतर, एकीकृत हिस्सा बनना चाहिए। पेपर सुझाव देता है कि हमें यह साबित करने की कोशिश करना बंद कर देना चाहिए कि एक विशिष्ट मशीन ने एक विशिष्ट आविष्कार का कारण बनी, जो कि अक्सर असंभव कार्य है, और इसके बजाय इस बात पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए कि उस सुविधा ने नवाचार के एक व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र (इकोसिस्टम) में कैसे योगदान दिया। केंद्रीय निष्कर्ष यह है कि इन मूल्यांकनों के उपयोगी होने के लिए, उन्हें परियोजना के विचार के पहले दिन से ही नियोजित किया जाना चाहिए, समर्पित डेटा प्रणालियों द्वारा समर्थित होना चाहिए, और जो हम जानते हैं और जो अनिश्चित है, उसके बारे में ईमानदारी के साथ संप्रेषित किया जाना चाहिए।

इन परियोजनाओं के मूल्यांकन के कारण तीन प्रकार के हैं, और प्रत्येक के लिए अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता है। पहला, आर्थिक तर्क है। विज्ञान अक्सर एक सार्वजनिक वस्तु (पब्लिक गुड) होता है, जिसका अर्थ है कि खोज के लाभ केवल उस व्यक्ति तक सीमित नहीं रहते जिसने इसके लिए भुगतान किया है, बल्कि वे सभी के लिए उपलब्ध होते हैं। निजी कंपनियां बुनियादी अनुसंधान में पर्याप्त निवेश नहीं करती हैं क्योंकि वे सभी लाभों को प्राप्त नहीं कर सकतीं। सार्वजनिक वित्तपोषण इस अंतर को भरता है, लेकिन इसे यह दिखाकर उचित ठहराया जाना चाहिए कि लाभ लागत से अधिक हैं। दूसरा, वैधता का मुद्दा है। जैसे-जैसे सार्वजनिक जांच बढ़ती है, वैज्ञानिकों को आम नागरिकों को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि एक कण त्वरक पर अरबों खर्च करना एक अच्छा विचार क्यों है। यह केवल जनसंपर्क (पीआर) के बारे में नहीं है; यह उस सामाजिक अनुबंध को बनाए रखने के बारे में है जो इन परियोजनाओं को अस्तित्व में रहने की अनुमति देता है। तीसरा, एक व्यावहारिक आवश्यकता है। एक विशाल सुविधा को डिजाइन करते나, इसे बनाने के तरीके या इसे कब बनाया जाए, इसके कई विकल्प हो सकते हैं। मूल्यांकन निर्णय लेने वालों को वह मार्ग चुनने में मदद कर सकता है जो सबसे अधिक मूल्य प्रदान करता है, लेकिन यह तभी काम करता है जब विश्लेषण ब्लूप्रिंट अंतिम होने और पैसा खर्च होने से पहले हो।

हालांकि, इस मूल्य को मापना अविश्वसनीय रूप से कठिन है। एक प्रमुख बाधा 'एट्रिब्यूशन' (कारण संबंध) की समस्या है। आधुनिक नवाचार के जटिल जाल में, एक विशिष्ट अनुसंधान सुविधा के विशिष्ट निवेश से किसी विशिष्ट उत्पाद तक एक सीधी रेखा खींचना लगभग असंभव है। ग्लोबल पोजिशनिंग सिस्टम (जीपीएस) के इतिहास पर विचार करें। इसकी शुरुआत 1950 के दशक में एक उपग्रह सिग्नल के सरल अवलोकन से हुई थी, जिससे पनडुब्बियों के लिए एक नेविगेशन प्रणाली विकसित हुई, और अंततः वह तकनीक बनी जो आज अरबों स्मार्टफोन को निर्देशित करती है। वाणिज्यिक अनुप्रयोग दृश्यमान नहीं थे; वे खोज की एक लंबी, घुमावदार प्रक्रिया के माध्यम से दशकों बाद उभरे। यह दावा करना कि मूल अनुसंधान ने स्मार्टफोन उद्योग का "कारण" बना, भ्रामक है। इसके बजाय, पेपर तर्क देता है कि हमें यह देखने पर ध्यान देना चाहिए कि उस सुविधा ने उस पारिस्थितिकी तंत्र में कैसे योगदान दिया जिसने ऐसी खोजों को संभव बनाया। एक अन्य चुनौती उन चीजों का मूल्य निर्धारित करना है जिन्हें खरीदा या बेचा नहीं जा सकता। आप उस राजनयिक चैनलों का मूल्य कैसे तय करेंगे जो शीत युद्ध के दौरान विरोधी राजनीतिक गुटों के वैज्ञानिकों के एक साथ काम करने से खुले? या छात्रों की एक पीढ़ी को वैज्ञानिक बनने के लिए प्रेरित करने के मूल्य को कैसे मापेंगे? ये प्रभाव वास्तविक और महत्वपूर्ण हैं, लेकिन वर्तमान विधियां इन्हें डॉलर में मापने में संघर्ष करती हैं।

इन परिणामों को कैसे संप्रेषित किया जाता है, यह संख्याओं से भी अधिक महत्वपूर्ण है। एक जटिल मूल्यांकन को एक आकर्षक संख्या में समेट देने का निरंतर दबाव रहता है, जैसे कि एक मल्टीप्लायर जो दावा करता है कि खर्च किया गया प्रत्येक डॉलर अर्थव्यवस्था में दस डॉलर वापस लाता है। लेखक चेतावनी देते हैं कि यह खतरनाक है। यह सटीकता का एक झूठा अहसास पैदा करता है और शोधकर्ताओं को अपने मॉडल को तब तक बदलने के लिए प्रोत्साहित करता है जब तक कि उन्हें एक अनुकूल संख्या न मिल जाए। यह उस अनिश्चितता को भी छिपा देता है जो भविष्य की भविष्यवाणी करने में निहित है। एक अधिक ईमानदार दृष्टिकोण संभावित परिणामों की एक सीमा प्रस्तुत करना है, यह स्वीकार करते हुए कि भविष्य एक एकल बिंदु नहीं बल्कि एक संभावना है। यह पारदर्शिता नीति निर्माताओं को झूठी निश्चितता से भ्रमित हुए बिना जोखिमों और पुरस्कारों को समझने की अनुमति देती है।

शायद इस पेपर की सबसे महत्वपूर्ण सिफारिश यह है कि मूल्यांकन को एक 'लाइफ-साइकिल' गतिविधि के रूप में माना जाना चाहिए, न कि एक बार की घटना के रूप में। वर्तमान में, कई सुविधाएं केवल निर्माण के बाद मूल्यांकन के बारे में सोचती हैं, जो एक डेटा अंतराल पैदा करता है। जब तक वे अपने प्रभाव को मापना चाहती हैं, तब तक आधारभूत डेटा (बेसलाइन डेटा) चला जाता है, और सुविधा तथा दुनिया के बीच के संबंध को ट्रैक करना कठिन हो जाता है। लेखक सुझाव देते हैं कि मूल्यांकन के लिए डेटा संग्रह को परियोजना के डिजाइन में शुरू से ही शामिल किया जाना चाहिए, ठीक उसी तरह जैसे कि मशीनरी को किया जाता है। इसका अर्थ है कि वहां कौन काम करता है, वे क्या खरीदते हैं और वे क्या प्रकाशित करते हैं, इसके विस्तृत रिकॉर्ड रखना, इस तरह से व्यवस्थित करना कि अर्थशास्त्रियों द्वारा वास्तव में उनका उपयोग किया जा सके। कुछ सुविधाएं, जैसे कि लार्ज हैड्रॉन कोलाइडर में प्रयोग, पहले से ही अपने वैज्ञानिक डेटा को इसी स्तर की देखभाल के साथ संकलित करती हैं; पेपर का तर्क है कि उन्हें अपने सामाजिक-आर्थिक डेटा के लिए भी ऐसा ही करना चाहिए। यह प्रभाव की एक निरंतर कहानी की अनुमति देगा, जो सुविधा के परिपक्व होने के साथ अपडेट होती रहेगी, न कि रिपोर्टों का एक खंडित सेट।

पेपर राजनीतिक प्रकृति के मूल्यांकन पर भी चर्चा करता है। यह तय करना कि क्या सफलता है और क्या नहीं, केवल एक गणितीय गणना नहीं है; इसमें मूल्य निर्णय शामिल हैं। एक जोखिम यह है कि सुविधा प्रबंधक अपने प्रोजेक्ट्स को बेहतर दिखाने के लिए अपने मूल्यांकनों को आकार देने के लिए प्रलोभित हो सकते हैं, दीर्घकालिक, परिवर्तनकारी खोजों की अनदेखी करते हुए जो परिपक्व होने में दशकों लेते हैं, और अल्पकालिक, आसानी से मापने योग्य जीत पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इसका मुकाबला करने के लिए, लेखक फ्रांस में उपयोग किए जाने वाले एक मॉडल की ओर इशारा करते हैं, जहाँ एक स्वतंत्र कार्यालय प्रमुख सरकारी परियोजनाओं के लिए आर्थिक मूल्यांकनों की गुणवत्ता की समीक्षा करता है। यह स्वतंत्र जांच यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि विश्लेषण ईमानदार है और केवल राजनीतिक औचित्य का उपकरण नहीं है।

अंततः, लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि हमें 'बिग साइंस' के मूल्य को मापने के तरीके में विनम्रता को अपनाना चाहिए। हमारे उपकरण सुधर रहे हैं, लेकिन वे पूर्ण नहीं हैं। वे वैज्ञानिक खोज के लंबे समय और उन अमूर्त लाभों के साथ संघर्ष करते हैं जो एक स्वस्थ समाज को परिभाषित करते हैं। इन सीमाओं को स्वीकार करना कमजोरी का संकेत नहीं है; यह एक पेशेवर आवश्यकता है। मूल्यांकन को वैज्ञानिक प्रक्रिया के एक निरंतर, पारदर्शी और एकीकृत हिस्से के रूप में मानकर, हम अपने निवेश के वास्तविक प्रतिफल को बेहतर ढंग से समझ सकते हैं। यह बदलाव हमें अनुपालन की संस्कृति (जहाँ रिपोर्ट केवल एक आवश्यकता को पूरा करने के लिए फाइल की जाती है) से सीखने की संस्कृति की ओर ले जाएगा, जहाँ प्राप्त अंतर्दृष्टि भविष्य के लिए बेहतर विज्ञान और बेहतर नीति को आकार देने में मदद करती है। लक्ष्य यह साबित करना नहीं है कि खर्च किया गया प्रत्येक डॉलर गारंटीकृत लाभ है, बल्कि एक ऐसी प्रणाली बनाना है जहाँ हम ईमानदारी से देख सकें कि ये खोज के विशाल इंजन हम सभी के लिए प्रगति को कैसे संचालित कर रहे हैं।