चुनावों में जीत का अंतर मतदाता की भागीदारी पर निर्भर: पुणे ने विकसित किया मॉडल

Maharashtra महाराष्ट्र: भारत समेत दुनिया भर में होने वाले चुनावों में एक सामान्य विशेषता पाई गई है। शोध ने निष्कर्ष निकाला है कि किसी चुनाव में मतदाताओं द्वारा डाले गए वोटों का प्रतिशत जीत के अंतर के सांख्यिकीय वितरण की भविष्यवाणी करने के लिए पर्याप्त है। इस शोध के लिए, भारतीय विज्ञान शिक्षा और अनुसंधान संस्थान (IISER पुणे) के वैज्ञानिकों ने एक विशेष मॉडल विकसित किया।

आईसीएआर पुणे के प्रो. एम.एस. संथानम के नेतृत्व में 'लोकतांत्रिक चुनावों में प्रतिस्पर्धा के सार्वभौमिक सांख्यिकी' नामक एक शोध परियोजना संचालित की गई थी। इस शोध का शोध पत्र हाल ही में फिजिकल रिव्यू लेटर्स जर्नल में प्रकाशित हुआ था। इस शोध को विज्ञान और इंजीनियरिंग अनुसंधान परिषद (एसईआरबीसी), विज्ञान और प्रौद्योगिकी विभाग, भारत सरकार द्वारा समर्थित किया गया था। शोध के लिए डेटा विश्लेषण राष्ट्रीय सुपरकंप्यूटिंग मिशन के परम ब्रह्म सुपरकंप्यूटर की मदद से किया गया था। चुनाव अत्यधिक भावनाओं, प्रतिस्पर्धा, विचारधारा और कभी-कभी हिंसा के अस्थिर वातावरण में होते हैं।

हालांकि, इस शोध का उद्देश्य यह पता लगाना था कि चुनावों की इस अराजकता में कोई सामान्य विशेषताएं हैं या नहीं। इस शोध के लिए छह महाद्वीपों के 34 देशों के 581 चुनाव परिणामों का अध्ययन किया गया। मतदाता किस तरह से उम्मीदवारों का चयन करते हैं, इसका अध्ययन करने के लिए एक यादृच्छिक मतदान मॉडल विकसित किया गया। मॉडल का उपयोग करके अध्ययन के अनुसार प्राप्त निष्कर्ष वास्तविक चुनाव परिणामों के पूरी तरह से अनुरूप थे। जब भारत में 1952 से 2019 तक के चुनावों के लिए मॉडल का अध्ययन किया गया, तो जीत के अंतर का वितरण अन्य देशों के कारकों के अनुरूप था।

प्रो. संथानम ने कहा, 'यह शोध दिखाता है कि मतदाता की भागीदारी कैसे चुनावों की प्रकृति को निर्धारित करती है और कैसे विज्ञान चुनावों की अखंडता को बनाए रखने में मदद कर सकता है।'अधिकांश देशों में चुनाव परिणामों में पाई जाने वाली समानता कुछ देशों में विफल पाई गई है। उदाहरण के लिए, पिछले दशक में, इथियोपिया और बेलारूस के चुनावों में समानता के बजाय अंतर दिखाई दिए। उस समय के चुनावों को प्रतिष्ठित अंतरराष्ट्रीय मीडिया और नागरिक समाज संगठनों द्वारा संदिग्ध माना गया था। तदनुसार, शोधकर्ताओं का कहना है कि मॉडल द्वारा किया गया विश्लेषण दुनिया भर में चुनावी धोखाधड़ी की पहचान करने के लिए उपयोगी हो सकता है।