Opinion: एपस्टीन से जुड़े डेटा और तथ्य, फ़ाइलें, और विवाद

जानकारी की भारी मात्रा—भले ही उसे संपादित किया गया हो या नकारा गया हो—जो 'एपस्टीन फाइल्स' के रूप में भेजी जा रही है, डेटा की उस संस्कृति की जांच की हकदार है जिसमें हम तथ्यों, फाइलों और बातों के अंतहीन चक्र में फंसे हुए हैं।

हम इन फाइलों में मौजूद डेटा से जुड़े सवाल की कई जटिल परतों को खोलकर देख सकते हैं।

डेटा बनाना

डेटा—खासकर 'बिग डेटा' (और यह बिग डेटा का ही युग है)—को पारदर्शी माना जाता है, ठीक वैसे ही जैसे जानकारी को स्वतः-स्पष्ट और सत्य की नींव माना जाता है। जैसा कि लिसा गिटेलमैन के डेटा संस्कृति अध्ययनों और जेफ्री बोकर जैसे ज्ञान के सिद्धांतकारों ने हमें आगाह किया है, हम डेटा की तटस्थता और निष्पक्षता को मान लेते हैं।

लेकिन हम कभी रुककर यह नहीं पूछते कि डेटा की कल्पना कैसे की जाती है; क्योंकि, सभी व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए, डेटा कल्पना, संग्रह और व्याख्या से पहले आता है। लेकिन, जैसा कि गिटेलमैन और वर्जीनिया जैक्सन हमें बताती हैं: "डेटा को डेटा के रूप में मौजूद रहने और काम करने के लिए, उसकी कल्पना डेटा के रूप में ही की जानी चाहिए; और डेटा की इस कल्पना में एक व्याख्यात्मक आधार निहित होता है।" दूसरे शब्दों में, किसे डेटा माना जाए—और किसे डेटा के रूप में हमारा ध्यान आकर्षित करने लायक समझा जाए—यह (केवल) कुछ चीजों को डेटा के रूप में वर्गीकृत करने का पहला कदम है। गिटेलमैन और जैक्सन इस ओर इशारा करती हैं:

डेटा का विषय, विशेष रूप से मानविकी (Humanities) के विषयों में पढ़ने वाले छात्रों और विद्वानों को अक्सर विमुख कर देता है। बहुत कम साहित्यिक आलोचक उन कविताओं या उपन्यासों को "डेटा" के रूप में देखना चाहते हैं जिन्हें वे पढ़ते हैं—और ऐसा करने का उनके पास एक ठोस कारण भी है।

डेटा एक ही समय में 'चीजों' और प्रक्रियाओं को छिपाता भी है और उजागर भी करता है। इस मौजूदा मामले में, ये चीजें हैं: सामाजिक संबंध, लोगों की छोटी-मोटी बुराइयां, क्रूर कृत्य, पीड़ित होना, और मामलों को दबाने के प्रयास—आदि।

जब हम यह मान लेते हैं कि 'एपस्टीन फाइल्स' में मौजूद ईमेल, टेक्स्ट संदेश और यात्रा के रिकॉर्ड ऐसे डेटा हैं जो अरबपतियों के भयानक चरित्र की ओर इशारा करते हैं, तो हम फाइलों में मौजूद जानकारी के इन छोटे-छोटे टुकड़ों को एक विशेष महत्व या मूल्य प्रदान कर देते हैं। कहने का तात्पर्य यह है कि हम यात्रा के रिकॉर्ड (उड़ान की योजनाएं, छुट्टियों की योजनाएं, निमंत्रण, निमंत्रण के लिए किए गए अनुरोध) को नैतिक मूल्यों के उन सिद्धांतों से जोड़कर देखते हैं जिन पर हमारी आम सहमति (भले ही वह हमेशा बहुमत में न हो) बनी हुई है। तब 'डेटा' के ये टुकड़े जानकारी के ऐसे निष्पक्ष स्रोत बन जाते हैं, जो वास्तव में वे होते नहीं हैं। या फिर, इस डेटा को एक 'दी हुई सच्चाई' (given) के रूप में स्वीकार कर लिया जाता है, और इसका उपयोग मानवीय व्यवहार (राष्ट्रपतियों, CEO, पूर्व-राजघरानों के सदस्यों, व्यापारियों और नौकरशाहों का व्यवहार) का एक मॉडल तैयार करने और उसके बारे में कुछ निश्चित निष्कर्षों तक पहुंचने के लिए किया जाता है। अगर हमारे पास अलग डेटा होता, तो ज़ाहिर है, हमारे निष्कर्षों का सेट भी अलग होता।

डेटा फ्रिक्शन, डेटा इंफ्रा

इतिहासकार पॉल एडवर्ड्स ने 'डेटा फ्रिक्शन' शब्द गढ़ा। इस शब्द का इस्तेमाल उन सवालों पर बात करने के लिए किया जाता है जो यह तय करते हैं कि किसे डेटा माना जाए, कौन सा डेटा अच्छा है और कौन सा कम भरोसेमंद, या किसी खास निष्कर्ष पर पहुँचने के लिए हमें कितने बड़े डेटा सेट की ज़रूरत है।

फ़ाइलों में मौजूद सारा डेटा इस 'डेटा फ्रिक्शन' के दायरे में आता है। इसमें न सिर्फ़ सरकार और FBI जैसी एजेंसियाँ और मीडिया शामिल हैं, बल्कि चॉम्स्की जैसी जानी-मानी हस्तियाँ भी शामिल हैं, जिनके नाम इस डेटा में आते हैं। 'मुझे गुमराह किया गया था', 'मुझे कोई अंदाज़ा नहीं था', 'मैं एपस्टीन के घर उस वजह से नहीं गया था', और इनकार करने की दूसरी बयानबाज़ी वाली रणनीतियाँ अब आम हो गई हैं।

आलोचक एलेन ग्रुबर गार्वे ने 1839 में अमेरिकन एंटी-स्लेवरी सोसाइटी द्वारा प्रकाशित किताब, *अमेरिकन स्लेवरी एज़ इट इज़: टेस्टिमनी ऑफ़ ए थाउज़ेंड विटनेसेज़* को पढ़ते हुए यह बात नोट की कि कैसे इस किताब में दक्षिण में रहने वाले लोगों—जिनमें से कुछ पहले गुलामों के मालिक रह चुके थे—की निजी गवाहियों को, स्थानीय अखबारों में भागे हुए गुलामों के लिए दिए गए विज्ञापनों के साथ मिला दिया गया था। गार्वे का तर्क है कि 'डेटा' के इतने अलग-अलग रूपों को एक साथ मिलाने से, गुलामों के मालिकों के अपने ही शब्दों का इस्तेमाल विज्ञापनों में किया गया और गुलामी-विरोधी आंदोलन को एक बिल्कुल ही नया मोड़ मिल गया।

अब यह डेटा ठीक उसी तरह सबूत का काम करता है, जिस तरह अमेरिकी अखबारों में छपे विज्ञापनों ने गुलामी-प्रथा की क्रूरता को उजागर किया था। डेटा को अब 'बोलने' के लिए तैयार किया जाता है।

इस किताब ने इन विज्ञापनों को महज़ किस्से-कहानियों की तरह देखने के नज़रिए को बदलकर, उन्हें गुलामी की क्रूरता से जुड़े डेटा के भंडार के तौर पर फिर से समझने का नज़रिया दिया। गुलामों के मालिकों ने जिन निशानों और ज़ख्मों का ज़िक्र भागे हुए गुलामों की पहचान के लिए किया था, उन्हें इस किताब में इकट्ठा करके और उनका विश्लेषण करके, गुलामी-प्रथा के खिलाफ़ एक आरोप-पत्र में बदल दिया गया। इस मकसद के लिए, इन विज्ञापनों को उनके मूल संदर्भ से निकालकर एक जगह इकट्ठा किया गया।

जान-बूझकर या अनजाने में, सार्वजनिक और निजी नैतिकता से जुड़ा एक 'डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर' तैयार किया जा रहा है। डेटा हमेशा एक समूह या समुच्चय के रूप में काम करता है: छोटी-छोटी चीज़ें और टुकड़े आपस में जुड़ते हैं—या उन्हें जोड़ा जाता है—और इसी तरह उन्हें ताक़त मिलती है। ईमेल, टेक्स्ट मैसेज, यात्रा के रिकॉर्ड, तस्वीरें, यहाँ तक कि कागज़ पर बनाई गई बेतरतीब आकृतियाँ (doodles) भी—सबको अलग-अलग किया जाता है, आपस में जोड़ा जाता है, वर्गीकृत किया जाता है, और फिर उन्हें 'डेटा' के रूप में व्यवस्थित किया जाता है (यह बात मशहूर है कि 'डेटा' शब्द एकवचन और बहुवचन—दोनों रूपों में इस्तेमाल होता है), हालाँकि इस व्यवस्था के पीछे काम करने वाले असल सिद्धांतों को समझना कई बार काफ़ी मुश्किल हो सकता है। इन फाइलों का पूरा शाब्दिक महत्व डेटा संरचनाओं के इस एकत्रीकरण पर आधारित है, जो हमें बताया जाता है कि एपस्टीन की विकृतियों के साथ-साथ उनकी अपार सामाजिक सामर्थ्य की ओर भी इशारा करता है। डेटा अब उसी तरह सबूत के रूप में काम करता है जैसे अमेरिका के समाचार पत्रों में छपे विज्ञापन क्रूर दास प्रथा के सबूत के रूप में काम करते थे। डेटा को ही बोलने के लिए इस्तेमाल किया जाता है।

ज्ञान संबंधी वस्तुएँ

लीसा गिटेलमैन के अनुसार, फाइलों जैसे दस्तावेज़ ज्ञान संबंधी वस्तुएँ हैं। वे 'व्याख्या के लिए पहचाने जाने योग्य स्थल और विषय' हैं।