स्व-रिपोर्ट सर्वेक्षण समाजशास्त्र से लेकर मनोविज्ञान से लेकर राजनीति विज्ञान तक कई विषयों में मन के मामलों में मानव आबादी के अध्ययन में मुख्य उपकरणों में से एक रहा है। आखिरकार, केवल प्रत्येक व्यक्ति ही अपने मन की धारणाओं, भावनाओं या विचारों को जानता है। ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट डेटा अधिग्रहण की एक अपेक्षाकृत नई पद्धति का उपयोग करता है: इंटरनेट आधारित आउटरीच, लोगों को एक गुमनाम स्व-रिपोर्ट मूल्यांकन के लिए निर्देशित करता है जो वे अपने स्वयं के स्कोर और व्यक्तिगत स्व-सहायता रिपोर्ट प्राप्त करने के उद्देश्य से लेते हैं। यहां हम इस सवाल का जवाब देने की दिशा में इस पद्धति के प्रत्येक भाग को अनपैक करेंगे कि क्या ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट डेटा प्रतिनिधि है और संयुक्त राज्य अमेरिका की जनगणना के डेटा के लिए ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट के डेटा में संयुक्त राज्य अमेरिका की स्थिति की प्रतिक्रियाओं की तुलना दिखाएंगे (स्पॉइलर: वे काफी अच्छी तरह से ट्रैक करते हैं)।

प्रतिनिधि क्या है?

सर्वेक्षण डिजाइन के मुख्य लक्ष्यों में से एक आबादी का एक प्रतिनिधि नमूना प्राप्त करना है, जिसका अर्थ है कि सर्वेक्षण नमूने के परिणाम उन परिणामों को प्रतिबिंबित करेंगे जो आपको पूरी आबादी के लिए प्राप्त होंगे। आमतौर पर सर्वेक्षण जो प्रतिनिधि होने का दावा करते हैं, वे उम्र, लिंग और आय समूहों के आधार पर स्तरीकृत प्रतिभागियों की भर्ती करेंगे। फिर भी कई अन्य कारक हैं जो आप जो पूछ रहे हैं उसके आधार पर प्रतिनिधित्वता को प्रभावित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप किसी चीज़ के बारे में कैसा महसूस करते हैं या सोचते हैं, यह इस बात पर निर्भर हो सकता है कि आप किस प्रकार के व्यवसाय में हैं। ट्रक ड्राइवरों और शिक्षकों की औसत आय लगभग समान है। मुझे लगता है कि वे बहुत सी चीजों के बारे में काफी अलग तरीके से सोचते हैं। और यदि आप मानसिक स्वास्थ्य के बारे में पूछ रहे हैं, तो संभवतः उनके पास समस्याओं का एक अलग सेट है। आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि आप अपने नमूने में आनुपातिक रूप से व्यवसायों का प्रतिनिधित्व करते हैं, केवल ट्रक ड्राइवरों और शिक्षकों की तो बात ही छोड़ दें? ऐसे कई अन्य कारक भी हैं जो आपके उत्तरों को प्रभावित कर सकते हैं, धार्मिक संबद्धता से लेकर पारिवारिक संरचना से लेकर जीवन शैली की आदतों तक।

कई वैश्विक सर्वेक्षणों और सर्वेक्षणों में प्रति देश 1000 प्रतिभागी होते हैं। उदाहरण के लिए, भारत जैसे बड़े देशों के लिए, जहां आबादी एक अरब से अधिक है और विविधता बहुत बड़ी है, उस नमूने के आकार के साथ प्रतिनिधित्व का दावा करना हास्यास्पद है – हालांकि वे करते हैं।

निचला रेखा – प्रतिनिधित्व की ओर बढ़ने के लिए उम्र/लिंग/आय स्तरीकरण से कहीं अधिक की आवश्यकता होती है। कोई भी सर्वेक्षण सभी जनसांख्यिकीय खंडों को पकड़ता है और उनका प्रतिनिधित्व नहीं करता है – न केवल पैमाने के कारण, बल्कि इसलिए भी कि इनमें से कई कारक अज्ञात हैं और आप कई कारकों से आसानी से स्तरीकृत नहीं कर सकते हैं जिन्हें आप तब तक नहीं जानते जब तक कि आप उस व्यक्ति से नहीं पूछते।

तो आप प्रतिनिधि कैसे बन सकते हैं?

जितना बड़ा उतना अच्छा

प्रतिनिधि होने की दिशा में आगे बढ़ने का सबसे अच्छा तरीका पैमाना है – समग्र आबादी का अनुमान लगाने में बड़े पैमाने पर बेहतर और बेहतर होता जाएगा। सर्वेक्षण के पारंपरिक तरीके जिनमें फोन कॉल या व्यक्तिगत यात्राएं शामिल हैं, महंगी और समय लेने वाली हैं और उन लोगों की संख्या को सीमित करती हैं जिनका आप सर्वेक्षण कर सकते हैं। इंटरनेट लागत समीकरण को नाटकीय रूप से बदलकर और एक ऐसी गति को सक्षम करके बहुत बड़े पैमाने पर सक्षम बनाता है जो बीच में एक सर्वेक्षक के साथ संभव नहीं है। उदाहरण के लिए, ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट का नमूना लिया गया है 2020 के मध्य में लॉन्च होने के बाद से ~ 1 मिलियन और अकेले 2022 में ~ 500,000 लोग (एक संख्या जो सालाना बढ़ रही है), जबकि अन्य प्रसिद्ध वैश्विक अध्ययनों में प्रति वर्ष अधिकतम 150,000 का नमूना लिया गया है, आमतौर पर प्रति देश 1,000 – 2,000 के साथ।

बेशक इस तरह से कम-साक्षर या ऑफ़लाइन आबादी तक पहुंचना संभव नहीं है। हालाँकि, ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट इंटरनेट-सक्षम दुनिया पर केंद्रित है। आप विभिन्न इंटरनेट प्लेटफार्मों पर आउटरीच के माध्यम से विशिष्ट आयु, लिंग समूहों और भौगोलिक क्षेत्रों के आधार पर लक्षित कर सकते हैं। ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट मुख्य रूप से Google और Facebook का उपयोग करता है।

लेकिन आप कैसे जानते हैं कि आपको सिर्फ एक समूह या सिर्फ एक प्रकार के व्यक्ति से लोग नहीं मिल रहे हैं? ठीक है, आप नहीं करते – जब तक आप नहीं पूछते।

अधिक जनसांख्यिकीय जानकारी

यह देखते हुए कि बहुत सारे अलग-अलग जनसांख्यिकीय कारक हैं – विशेष रूप से किसी की मानसिक स्थिति की, जो ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट का मूल है, हम एक प्राथमिकता नहीं जान सकते हैं कि वे क्या हैं और कौन किस समूह का हिस्सा है। इसलिए केवल उन लोगों को भर्ती करना संभव नहीं है जो प्रतिनिधित्व के लिए महत्वपूर्ण हैं। समाधान पूछना है। इस प्रकार प्रत्येक आयु-लिंग-भौगोलिक समूह के भीतर उत्तरदाताओं को पूर्व-चयन करने की कोशिश करने के बजाय, हम किसी को भी इसे लेने देते हैं और आय से जातीयता, शिक्षा, रोजगार, वे जिस प्रकार के वातावरण में रहते हैं, परिवार या घरेलू संरचना, और बहुत कुछ से बहुत सारे जनसांख्यिकीय कारकों से पूछते हैं। इससे जनसंख्या के विभिन्न खंडित दृश्य प्रदान करना संभव हो जाता है। और जैसे-जैसे डेटा बड़ा होता जाता है, जनसंख्या का अधिक जनसांख्यिकीय रूप से प्रतिनिधि भारित औसत बनाना संभव हो जाता है।

लेकिन आप यह कैसे सुनिश्चित करते हैं कि लोग उनकी प्रतिक्रियाओं को नकली नहीं बना रहे हैं?

बिचौलिए को हटाकर उसे सार्थक बनाना

पारंपरिक सर्वेक्षण में प्रतिभागी को एक वास्तविक व्यक्ति को अपने उत्तर बताने की आवश्यकता होती है, और कई मामलों में, खुद को पहचानना होता है। यह एक चुनौती है जब आप बहुत ही निजी चीजों के बारे में संवेदनशील प्रश्न या प्रश्न पूछ रहे होते हैं जैसे कि हम ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट में करते हैं। अधिकांश लोग किसी अन्य व्यक्ति को कुछ प्रकार की समस्याओं को स्वीकार नहीं करना चाहते हैं और अक्सर शर्मिंदगी या निर्णय से बचने के लिए उस व्यक्ति को एक निश्चित तरीका दिखाने के लिए अपनी प्रतिक्रिया को नियंत्रित करेंगे। इसे गुमनाम बनाकर हम इस डर को दूर करते हैं। सर्वेक्षक के अपने पूर्वाग्रह या दृष्टिकोण भी हो सकते हैं जो उत्तरदाता के उत्तर देने के तरीके को प्रभावित करते हैं। यह भी समाप्त हो जाता है।

दूसरे, लोगों को ग्लोबल माइंड एमएचक्यू मूल्यांकन लेने के लिए भुगतान नहीं किया जाता है। न ही वे इस सर्वेक्षण को केवल इसलिए लेते हैं क्योंकि उनके पास अनुसंधान में भाग लेने के लिए बहुत समय है। ये दोनों कारक लोगों के जवाब देने के तरीके के लिए विकृत प्रेरणाएं पैदा कर सकते हैं। इसके बजाय, लोग अपने मानसिक कल्याण स्कोर और व्यक्तिगत स्व-सहायता रिपोर्ट प्राप्त करने के लिए इस सर्वेक्षण को लेते हैं। यह एक बहुत ही अलग प्रकार की प्रेरणा जोड़ता है – खुद की एक सटीक तस्वीर प्राप्त करने के लिए उन्हें ईमानदारी से जवाब देना होगा और इसे पूरा करने में लगने वाले 15-20 मिनट के माध्यम से इसके साथ रहना होगा।

विभिन्न आंतरिक जांच जो हमने मूल्यांकन के भीतर एम्बेडेड की हैं, हमें यह निर्धारित करने में सक्षम बनाती हैं कि कौन से रिकॉर्ड वैध हैं और कौन से नहीं।

तो अब, डेटा कितना प्रतिनिधि है?

खैर, हम कुछ जांच कर सकते हैं, खासकर उन देशों के लिए जहां इंटरनेट की पहुंच अधिक है, जैसे कि इंटरनेट-सक्षम आबादी लगभग पूरी आबादी है। उदाहरण के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में, अमेरिकी जनगणना ब्यूरो द्वारा कैप्चर किए गए विभिन्न वैश्विक रुझान, उदाहरण के लिए अमेरिकी सामुदायिक सर्वेक्षण में, जो कि सबसे बड़ा सर्वेक्षण है, ग्लोबल माइंड डेटा में प्रतिबिंबित होते हैं। उदाहरण के लिए नीचे दिए गए ग्राफ़ बताते हैं कि वैवाहिक स्थिति और उम्र के अनुसार शिक्षा के रुझान बहुत समान हैं। आप अमेरिकी जनगणना ब्यूरो के डेटा के साथ-साथ अन्य राष्ट्रीय डेटासेट के लिए ग्लोबल माइंड डेटा की अधिक विस्तृत तुलना यहां पा सकते हैं ।

चित्रा 1.

बेशक, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि ग्लोबल माइंड प्रोजेक्ट केवल इंटरनेट-सक्षम आबादी का नमूना लेता है। नतीजतन इंटरनेट की पहुंच जितनी कम होगी, नमूना राष्ट्रीय प्रतिनिधित्व से उतना ही अधिक विचलित होगा। बल्कि यह दुनिया भर में अधिक समान पहुंच और साधनों वाले लोगों की तुलना प्रदान करता है।

हम देश समुच्चय का निर्माण कैसे करते हैं

आम तौर पर, देश के समुच्चय में हम अपनी रिपोर्ट में दिखाते हैं, हम आयु-लिंग भारित औसत का उपयोग करते हैं, जहां भार जनसंख्या में आयु-लिंग समूह के प्रतिनिधित्व पर आधारित होते हैं। उच्च इंटरनेट पहुंच वाले देशों के लिए यह बारीकी से प्रतिनिधि होगा। जबकि उन देशों में जहां इंटरनेट की पहुंच कम है, ग्लोबल माइंड डेटा पूरे देश की तुलना में अधिक शिक्षित और उच्च आय वाले जनसांख्यिकीय का प्रतिनिधित्व करता है, लेकिन सर्वेक्षण किए गए भाषा समूह की इंटरनेट सक्षम आबादी का बहुत प्रतिनिधि है।

डेटा गैर-व्यावसायिक उद्देश्य के लिए दुनिया भर के शोधकर्ताओं के लिए खुला है, इसलिए बेझिझक इसका पता लगाएं और खुद को समझाएं। आप हमारे शोधकर्ता हब के माध्यम से पहुंच प्राप्त कर सकते हैं।