موسمیاتی اعداد و شمار کی غلط تشریح سیاسی وفاداری کو کم کرتی ہے: مطالعہ

شمال قطب کے ارد گرد آرکٹک سمندر کی برف کی مقدار طویل عرصے تک ایک نیچے کی رجحان پر ہے، اور نیشنل برف اور آئس ڈیٹا سینٹر سے سیٹلائٹ ڈیٹا اس کمی کو ظاہر کرتی ہے - خاص طور پر سال کے اس وقت کو ظاہر کرتی ہے - روزانہ اپ ڈیٹس کے ساتھ.

لیکن کسی بھی نیچے کے رجحان میں spikes ہیں، اور 2013 میں ایک خاص سپائیک (غیر معمولی طور پر ڈاؤن لوڈ، اتارنا موسم گرما کا شکریہ) سیاسی لائنوں کے ساتھ اس وسیع پیمانے پر غلط تشریح کا سبب بن گیا ہے کہ یہ ایک نئے شائع کردہ سماجیولوجی مطالعہ کا موضوع بن گیا ہے. نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ جب سیاسی ساکھ پائے جاتے ہیں تو، لوگ ماحولیات کے بارے میں ایک دوسرے کے ساتھ اچھے فیصلے کرتے ہیں. یہ تازہ ترین سائنسی مثال پیش کرتا ہے کہ کس طرح سیاست اکثر حقائق کو راستے میں حاصل کرنے کی اجازت دیتا ہے.

سب سے پہلے، یہ چارٹ ہے جو محققین کو دشواری کے طور پر دیکھا گیا ہے - ایک سیاسی راسچچ ٹیسٹ کی طرح - جو 2013 میں آرکٹک سمندر کی برف میں ایک چوٹی کی نمائش کرتا ہے. مثال کے طور پر، آب و ہوا کی تبدیلی سوچنے والے لوگ ایک لبرل دھوکہ ہے جو سمندر کی برف میں اضافہ کی طرف اشارہ کرسکتے ہیں. ثبوت یہ ہے کہ نیچے کی رجحان جلد ہی آگے بڑھے گی.

پنسلوانیا یونیورسٹی میں مواصلات کے اینینبرگ اسکول میں ایک سماجی ماہر اور پروفیسر دامون سنتوولا نے اس مطالعہ کی قیادت کی ہے کہ لوگ مندرجہ بالا اعداد و شمار کو غلط سمجھتے ہیں. ان کی تحقیقی ٹیم نے سماجی سیکھنے کے عمل کا استعمال کیا ہے (سوال کے ساتھ لوگوں کے ایک دوسرے کے باقی حصے سے جوابات دکھائیں) تاکہ وہ خود مختص ڈیموکریٹس اور ریپبلکنوں کے درمیان پولرائزیشن کو ختم کرسکیں.

پیر کے روز اخبار میں شائع ہونے والی تحقیق میں، "سماجی سیکھنے اور آب و ہوا کے رجحانات کی تشریح میں باہمی تعصب" نیشنل اکیڈمی آف سائنسز کی کارروائی.

تجربہ شروع کرنے سے قبل سب سے تیز ترین بنیادی لائن یہ تھی کہ "ریپبلینن نے اعداد و شمار کو نمایاں طور پر غلط قرار دیا." "مجموعی طور پر، ہر صورت میں، تقریبا 40.2 فیصد ریپبلکین نے کہا کہ آرکٹک سمندر کی برف میں اضافہ ہوا ہے." اس کے علاوہ، 73.9 فیصد لبرل نے بنیادی لائن پر سمندر برف کی رجحان کا اندازہ لگایا.

سینٹولا، کاغذ پر سینئر مصنف، اور اس کی ٹیم نے ایمیزون کے میکانی ڈیموکریٹک (نصف جمہوریہ اور آدھا جمہوریہ) کے نصف ڈیموکریٹ میں 2،400 افراد کو نوکری دی ہے (کام کے لئے شپنگ دیوار "مارکیٹ کی جگہ جس میں انسانی انٹیلی جنس کی ضرورت ہوتی ہے"). انہوں نے "انٹیلی جنس ٹیسٹنگ" لینے کے لئے 40 شخص بٹوارسن سوشل نیٹ ورکوں کو بے ترتیب طور پر تفویض کیا تھا جس نے شرکاء سے پوچھا کہ سمندر کی برف کی سطح کا امکان کیا ہے.

"آپ کے جوابات کو زیادہ درست، آپ نے جیت لیا !،" اس مطالعہ کے مضامین کو مطلع کیا گیا تھا. وہ تھے نہیں اطلاع دی گئی ہے کہ اعداد و شمار نیسا کی طرف سے مقرر کیا گیا تھا، تاکہ معلومات کے تنظیمی ذرائع سے منسلک معلوم شدہ باخبروں سے بچنے کے لئے، محققین لکھ لیں.

انہیں ان کے ردعمل میں ترمیم کرنے کی اجازت دی گئی تھی جبکہ ان کے نیٹ ورک میں دوسرے لوگوں کی رائے ظاہر کی جا رہی تھی، اور جب ان کے نیٹ ورک کے پڑوسیوں کے ردعمل کے بعد پارٹی کے کوئی تعلق نہیں تھا، تو ان کی سمندر کی برف کی پیشن گوئی نیسا کی سائنسی پیشن گوئی کے قریب تھی.

دیگر سوالات ان کے پاس علامات شامل ہیں، ٹھیک ٹھیک تجاویز ہیں کہ یہ سائنس کے سوالات میں بھی سیاسی کشش ثقل تھی. جب "مواصلات کے دوران پارٹی کی علامات سے متعلق مضامین سامنے آئے تو سماجی تعلیم کو روک دیا گیا تھا، اور پولرائزیشن کی بنیادی سطح کو برقرار رکھا گیا تھا،" وہ لکھتے ہیں.

جب سبھی شرکاء کو اعداد و شمار کے ساتھ پیش کیا گیا تو، اس اعداد و شمار پر مبنی پیش گوئی کرنے کا مطالبہ کیا اور اس سے مطلع کیا کہ وہ صحیح جواب کے لۓ مزید پیسہ ادا کریں گے، سینٹولا کا کہنا ہے کہ اس گروپ نے "تحقیقات کو ناس کرنے کے لوگوں کو حل کیا ہے".

"دونوں جمہوریہ اور ڈیموکریٹٹس کے آٹھ فیصد نے اتفاق کیا کہ آرکٹک سمندر کی برف کی سطحیں حقیقت میں نیچے آ رہی تھیں،" وہ ان اعداد و شمار کے بارے میں کہتے ہیں جو غیر منسلک یا عکاسی کے بغیر ننگی پیشکش کی گئی تھی. "اور زیادہ اہم بات، دونوں گروپوں کے لئے اتفاق رائے زیادہ درست اتفاق رائے تھی."

لیکن جب اعداد و شمار ریپبلکن ہاتھی یا ڈیموکریٹ گدھے، یا الفاظ "قدامت پرست" یا "لبرل" یا چارٹ کے ساتھ پیش کئے گئے ہیں، تو یہ ظاہر ہوتا ہے کہ کس طرح قدامت پرستی یا لبرل ووٹ کے طور پر پہچاننے والے افراد کو صحیح نتائج سے دور کیا گیا تھا.

محققین لکھتے ہیں کہ "سوشل سیکھنے کے فوائد محافظ محافظوں تک محدود نہیں تھے." "آزادی کے اشارے کے بغیر نیٹ ورکوں میں لبرل بھی بہتر ہوگئے، کنٹرول حالت میں لبرل کے مقابلے میں نمایاں طور پر اعلی رجحان کی درستگی کے ساتھ ختم. مطالعے کے اختتام تک، باہمی اشارے کے بغیر باہمی اشارے کے نیٹ ورک میں، لبرل اور قدامت پرستی کے درمیان رجحان کی درستگی میں اب کوئی اہم فرق نہیں تھا."

گروپ سے اتفاق کرتے وقت پیش کیا بغیر پارٹی کی منسلک، مطالعہ کے مضامین نے صحیح پیشن گوئی کرنے کے لئے مل کر کام کیا.

سینٹولا کا کہنا ہے کہ "ہمیں پتہ چلتا ہے کہ سیاسی عکاسی کی غیر موجودگی میں، پارلیمنٹ کے رابطے سے پولرائزیشن ختم ہوجاتا ہے اور موسمیاتی تبدیلی کے بارے میں بہتر سمجھنے کی راہنمائی کرتا ہے."

خلاصہ

اہم سائنسی مواصلات اکثر عوام کی طرف سے مبنی استدلال کے نتیجے میں غلط تشریح کی جاتی ہے، جہاں لوگ اپنے سیاسی اور نفسیاتی تعصب کو فٹ کرنے کے لئے غلط استعمال کرتے ہیں. موسمیاتی تبدیلی کے معاملے میں، بعض لوگوں کو موسمیاتی سائنسدانوں کے مطلوبہ پیغام کے ساتھ تنازعہ میں موسمیاتی ڈیٹا کو منظم طریقے سے غلط سمجھنے کے لئے مل گیا ہے. جبچہ پہلے مطالعہ نے باہمی مواصلاتی نیٹ ورک کے ذریعہ موثر استدلال کو کم کرنے کی کوشش کی ہے، ان نیٹ ورکوں کو بھی تعصب بڑھانا پڑا ہے. ڈاؤن لوڈ، اتارنا نظریات یہ سمجھتے ہیں کہ دوستانہ نیٹ ورک لوگوں کو عقائد کی مخالفت کرنے کے لئے بے نقاب کرتے ہوئے تعصب میں اضافہ کرتے ہیں. یہ نظریہ اجتماعی انٹیلی جنس ریسرچ کے ساتھ کشیدگی میں ہیں، جس سے پتہ چلتا ہے کہ سماجی نیٹ ورکوں میں عقائد کو تبدیل کرنے میں سوشل سیکھنے کی سہولیات، اس طرح انفرادی اور گروہ کے فیصلوں کو بہتر بنانے میں مدد مل سکتی ہے. تاہم، اجتماعی انٹیلی جنس میں پہلے سے تجربات غیر جانبدار سوالات پر تقریبا خاص طور پر انحصار کرتی ہیں جو حوصلہ افزائی کی وجہ سے مشغول نہیں ہوتے ہیں. ایمیزون کے مکینیکل ترک کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے ایک آن لائن استعمال کیا ہے کہ آزمائشی سوشل نیٹ ورکس کس طرح ناسا سے موسمیاتی مواصلات کی مضامین کو متاثر کرسکتے ہیں. یہاں، ہم ظاہر کرتے ہیں کہ منظم باہمی سوشل نیٹ ورکس میں عقائد کی مخالفت کرنے کے لئے نمائش کا امکان قدامت پرستی اور لبرل دونوں کے درمیان فیصلوں کی درستگی کو بہتر بنایا گیا ہے. تاہم، ہم یہ بھی تلاش کرتے ہیں کہ سماجی سیکھنے میں کمی کی جا سکتی ہے، اور باہمی تعصب کے نتیجے کے طور پر اعتدال پسندی کو برقرار رکھا جا سکتا ہے. ہم یہ سمجھتے ہیں کہ مواصلات کے دوران ہمدردی کی ساکھ بڑھتی ہے، سیاسی تعلقات کے علامات اور نیٹ ورک ساتھیوں کی سیاسی شناختوں کو نمٹنے کے ذریعے دونوں سوشل میڈیا کو نمایاں طور پر کم کرسکتے ہیں.