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हमारे आदर्श को दुरुस्त करना

जब हम सकारात्मक कार्रवाई पर बहस करते हैं, तो कठिन डेटा प्राप्त करना मुश्किल है। हम जांच सकते हैं कि सफेद और काले नामों के साथ समान रूप से कितने बार फिर से साक्षात्कार के लिए वापस बुलाया जाता है, लेकिन यह जांचना मुश्किल है कि क्या कोटा प्रणाली उन कॉलबैक दरों को समय के साथ बदलती है, या क्या सकारात्मक कार्रवाई उन लोगों के खिलाफ कलंक पैदा करती है जो पॉलिसी के तहत काम पर रखे गए हैं। ।

यह बहुत दुर्लभ है कि सार्वजनिक नीतियों का कभी भी सही तरीके से परीक्षण किया जाता है (देखें ओबामा के इनोवेशन सेंटर, जो "परीक्षण" स्वास्थ्य नीति कभी नियंत्रित परीक्षणों के बिना चल रही है), लेकिन, भारत के चुनाव कानून में एक विचित्रता के कारण, हमारे पास वास्तविक परिणाम हैं कोटा और सकारात्मक कार्रवाई का एक मामला।

भारत ने ग्राम सभाओं में मुख्य पार्षद के लिए महिलाओं के प्रतिनिधित्व के लिए कोटा निर्धारित किया। दूसरे शब्दों में, गांवों के बेतरतीब ढंग से चुने गए सबसेट में, केवल महिलाओं को ही उम्मीदवार के रूप में खड़े होने की अनुमति थी। शोधकर्ताओं की एक टीम ने पहले और बाद में गांवों में महिलाओं द्वारा शासित सर्वेक्षण किया और नेताओं के रूप में महिलाओं की ग्रामीण धारणा पर कोटा प्रणाली के प्रभाव को अलग करने में सक्षम थी।

जिन गाँवों में महिलाओं को चुनाव के लिए मजबूर किया गया था, गाँव में महिलाओं की तुलना में सक्षम नेताओं की तुलना में ग्रामीणों की दर काफी अधिक थी, जो कि कोटा के अधीन नहीं थी। शोधकर्ता आमतौर पर चुने गए विशिष्ट महिला नेता के बारे में नहीं, बल्कि महिला उम्मीदवारों के प्रति उनकी प्रतिक्रियाओं का अध्ययन कर रहे थे, इसलिए यह संभव है कि व्यक्तियों को अभी भी नाराजगी महसूस हो रही थी या ऐसा महसूस हो रहा था कि मार्जोरी रोमेन-सनाब्रिया और अन्य लोग इसका वर्णन करते हैं। हालांकि, एक महिला को नियंत्रित करने के लिए उजागर किया जाना मतदाताओं के सामान्य रवैये को स्थानांतरित करने के लिए पर्याप्त था, भले ही वह विशुद्ध रूप से लोकतांत्रिक चुनाव में नहीं जीती थी।

कोटा प्रणाली के परिणाम उत्पन्न होने का एक कारण यह हो सकता है कि हम कभी शुद्ध योग्यता में नहीं रहते। योग्यता को पटरी से उतारने के लिए किसी द्वेषपूर्ण या जानबूझकर भेदभाव करने की आवश्यकता नहीं है। आखिरकार, हम अभी भी योग्यता के विश्वसनीय उपाय खोजने के लिए लड़ रहे हैं। Google जैसी समृद्ध, डेटा-संचालित कंपनियों को भी अपने साक्षात्कार के सवालों और GPA कटऑफ को कम करना पड़ा है, जब उन्होंने पाया कि उनकी योग्यता के उपाय परिणाम उत्पन्न नहीं कर रहे थे। (इसी तरह की प्रक्रिया कॉलेज के प्रवेशों में होती है, लेकिन बाद की माध्यमिक शिक्षा की अविश्वसनीय विविधता, और "अच्छा मैच" की अस्पष्टता को देखते हुए, मैं उदाहरण के लिए अन्य डोमेन से चिपका रहूंगा।)

जब लोग हायरिंग के निर्णय लेते हैं या वोट देने के लिए उम्मीदवार चुनने की कोशिश करते हैं, तो वे अक्सर क्रूड पैटर्न का मिलान करते हैं: क्या यह व्यक्ति उस व्यक्ति की तरह लगता है जो अतीत में सफल हुआ था? चुनावी वर्षों में, यह बहुत विचित्र विश्लेषण का संकेत देता है क्योंकि हम पैटर्न को बढ़ाने की कोशिश करते हैं ("मिट रोमनी सबसे अच्छा नामांकित व्यक्ति है, क्योंकि वह हैलम्बे, और लम्बे चैलेंजर जीतने की अधिक संभावना है! ”)।

एक ही टॉर्चर किया गया विश्लेषण व्यापार जगत में सामने आता है, जहां एक स्टार्टअप इनक्यूबेटर, वाईकॉम्बिनेटर के प्रमुख पॉल ग्राहम ने बताया कि एक कारण यह है कि उनकी कंपनी कम महिलाओं के नेतृत्व वाली कंपनियों को फंड देती है क्योंकि उनमें से कम ही एक सफल संस्थापक की इस प्रोफाइल को फिट करती हैं:

यदि कोई प्रोग्रामिंग में वास्तव में अच्छा होने वाला था, तो वे इसे अपने दम पर पा सकते थे। फिर अगर आप सफल संस्थापकों के बायोस को देखें तो यह हमेशा की तरह है, वे सभी 13 साल की उम्र में कंप्यूटर पर हैकिंग कर रहे थे।

मुसीबत यह है, सफल संस्थापकों को शुद्ध योग्यता के माध्यम से नहीं चलाया जाता है। जब उन्हें ग्राहम जैसे उद्यम पूंजीपतियों द्वारा चुना जाता है, तो उन्हें समर्थन, सलाह और वित्त पोषित किया जाता है। और, अगर हर कोई "अच्छे संस्थापकों के 13 में शुरू हुए" के एक ही मॉडल पर काम कर रहा है, तो बहुत सारे चतुर विचार, जो किसी भी लिंग के लोगों द्वारा बनाए गए हैं, टेबल पर छोड़ दिया जा सकता है।

कोटा सिस्टम और सकारात्मक कार्रवाई कार्यक्रम, अपने सबसे अच्छे रूप में, लोगों को आकर्षित करने के लिए एक समृद्ध रेंज के मॉडल देने के लिए हैं। हालांकि, यह स्पष्ट नहीं है कि कोटा का क्या स्तर निर्धारित किया जाना चाहिए। क्या समानता का उपयोग करने के लिए कोटा का उपयोग करने का लक्ष्य है या बस लोगों को काउंटर-उदाहरणों का सामना करने का मौका देने के लिए पर्याप्त नमूने हैं?

भारत में कोटा प्रणाली ने महिलाओं के लिए एक तिहाई काउंसिल लीडर पदों को आरक्षित किया, न कि पचास-पचास को। हम यह भी नहीं जानते कि क्या बदला हुआ दृष्टिकोण जारी रहता है, कोटा की आवश्यकता को सीमित करता है, या क्या वे फीका करते हैं यदि, उदाहरण के लिए, कोटा केवल एक चुनाव पर लागू होता है। अंत में, लक्ष्य मतदाताओं के निर्णय के लिए कानून के निर्णय को प्रतिस्थापित करना नहीं है, लेकिन, अगर हम ज्यादातर त्वरित और गंदे पैटर्न मिलान करने जा रहे हैं, तो हमारी कल्पना को "सफलता" की एक से अधिक छवि के साथ आबाद करना है। पर आकर्षित करने के लिए "या" अच्छा फिट।

लेकिन, क्योंकि काम पर रखने वाली टीमें उन मॉडलों के बाहर जा रही हैं जिन्हें वे अच्छी तरह से जानते हैं, इसलिए एक मौका लेने के लिए प्रेरित होना मुश्किल है या एक ऐसी प्रणाली को मोड़ना है जो अच्छी तरह से काम कर रही है। यह अन्य कंपनियों के लिए जोखिम लेने के लिए और फिर काम करने के लिए देखने के लिए लुभावना है।

इसी तरह हम "अगले मारिसा मेयर" की तलाश कर रहे लोगों के साथ समाप्त होते हैं, उसी तरह सोशल मीडिया कंपनियां अगला फेसबुक बनने की कोशिश करती हैं। "हम एक नए मॉडल को सफल होते हुए देखते हैं और फिर उसे दोहराने की कोशिश करते हैं, इसके बजाय यह महसूस करते हैं कि हो सकता है। ए होबहुत अन्य मॉडलों की जो हम भी उपेक्षा कर रहे हैं। लघु से मध्यम अवधि में, सकारात्मक कार्रवाई और कोटा प्रणाली हमें नए डेटा के लिए हमें उजागर करके योग्यता की पहचान करने के लिए हमारे मॉडल को परिष्कृत करने में सक्षम हो सकती है।

@Leahlibresco का पालन करें

वीडियो देखना: सवसथ रहन क लए दनचरय Daily Routine. Swami Ramdev (अप्रैल 2020).

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