एक किस्सा है कि जब एक कंपनी ने ग्राहक सहायता कॉल जल्दी समाप्त करने का लक्ष्य तय किया, तो कर्मचारी ग्राहकों की समस्याएँ पूरी तरह सुलझाने से पहले ही फोन काटने लगे। बातचीत का समय तो घट गया, लेकिन उन्हीं ग्राहकों के दोबारा फोन करने की घटनाएँ उलटे बढ़ गईं। आँकड़े सुधर गए, पर असल काम बिगड़ गया।
किसी चीज़ को मापने वाले आँकड़े को लक्ष्य बनाते ही उसका मूल अर्थ खो जाने की इस घटना को ‘गुडहार्ट का नियम (Goodhart's Law)’ कहा जाता है। इसे अक्सर इस एक वाक्य से जाना जाता है: “जब कोई मापन संकेतक लक्ष्य बन जाता है, तो वह अच्छा संकेतक नहीं रह जाता।”
इस सामग्री में हम क्रम से देखेंगे कि गुडहार्ट का नियम कहाँ से आया, ऐसा क्यों होता है, हमारे आसपास इसके कौन से उदाहरण मिलते हैं और आँकड़ों का समझदारी से इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है।
गुडहार्ट के नियम को समझना
गुडहार्ट का नियम कहाँ से आया?
इस नियम का नाम ब्रिटिश अर्थशास्त्री चार्ल्स गुडहार्ट (Charles Goodhart) के नाम पर पड़ा। उन्होंने ब्रिटेन के केंद्रीय बैंक, बैंक ऑफ इंग्लैंड में मौद्रिक नीति पर शोध किया और 1975 में ऑस्ट्रेलिया के केंद्रीय बैंक द्वारा आयोजित एक अकादमिक सम्मेलन में प्रस्तुत शोधपत्र में पहली बार यह विचार रखा।
उस समय ब्रिटिश सरकार प्रचलन में मौजूद धन की मात्रा को संकेतक बनाकर अर्थव्यवस्था को नियंत्रित करने की कोशिश कर रही थी। गुडहार्ट ने कहा, “देखी गई सांख्यिकीय नियमितता पर नियंत्रण के उद्देश्य से दबाव डालते ही उसके टूटने की प्रवृत्ति होती है।” उनका आशय था कि जैसे ही सरकार किसी विशेष संकेतक को पकड़कर नियंत्रण करना शुरू करती है, लोग और वित्तीय संस्थान उसके अनुसार अपना व्यवहार बदल लेते हैं, इसलिए वह संकेतक अर्थव्यवस्था की वास्तविक स्थिति दिखाने में सक्षम नहीं रह जाता।
आज व्यापक रूप से इस्तेमाल होने वाला संक्षिप्त वाक्य ब्रिटिश मानवविज्ञानी मेरिलिन स्ट्रैथर्न (Marilyn Strathern) ने 1997 में ब्रिटिश विश्वविद्यालयों की मूल्यांकन प्रणाली पर लिखे एक लेख में प्रस्तुत किया था। इसके चलते गुडहार्ट का नियम अर्थशास्त्र से आगे बढ़कर शिक्षा, प्रशासन और प्रबंधन जैसे लगभग सभी क्षेत्रों में फैल गया, जहाँ प्रदर्शन को आँकड़ों से मापा जाता है।
लक्ष्य बनते ही आँकड़े क्यों बिगड़ने लगते हैं?
संकेतक मूलतः ऐसी खिड़कियाँ हैं, जो हमें उन चीज़ों की झलक देती हैं जिन्हें सीधे देखना कठिन होता है। परीक्षा के अंक योग्यता का, बिक्री की मात्रा ग्राहक संतुष्टि का और बातचीत की अवधि ग्राहक सहायता की दक्षता का अनुमान देती है। लेकिन संकेतक और वह चीज़ जिसे वह दर्शाता है, पूरी तरह एक नहीं होते; वे बस आम तौर पर साथ बदलते हैं।
जब पुरस्कार और दंड आँकड़ों से जुड़ जाते हैं, तो लोग मूल उद्देश्य पूरा करने से अधिक आँकड़ों को बढ़ाने का सबसे आसान रास्ता खोजने लगते हैं। जैसे योग्यता बढ़ाने के बजाय केवल परीक्षा में आने वाले प्रश्न रटना और ग्राहक की मदद करने के बजाय जल्दी फोन काट देना। इससे आँकड़े और वास्तविकता अलग होने लगते हैं और आँकड़े धीरे-धीरे झूठ बोलने लगते हैं।
अमेरिकी सामाजिक मनोवैज्ञानिक डोनाल्ड कैंपबेल (Donald Campbell) ने भी लगभग उसी समय इसी समस्या की ओर ध्यान दिलाया था। उनका मानना था कि सामाजिक निर्णयों में संख्यात्मक संकेतकों का जितना अधिक उपयोग होता है, उन पर भ्रष्टाचार और विकृति का दबाव उतना ही बढ़ता है। यह विचार ‘कैंपबेल के नियम’ के नाम से जाना जाता है।
इसमें एक और जाल है। आँकड़ों का प्रबंधन करने वाले लोग संकेतकों में सुधार देखकर आसानी से मान सकते हैं कि काम अच्छा चल रहा है। इसलिए आँकड़ों के वास्तविकता से दूर होते जाने पर भी उन्हें समस्या का पता देर से चलता है और वे पहले से बिगड़ चुके संकेतक के आधार पर अगला निर्णय ले लेते हैं।
हमारे आसपास गुडहार्ट का नियम
एक प्रचलित किस्सा ‘कोबरा प्रभाव’ का है। कहा जाता है कि भारत पर ब्रिटिश शासन के दौरान दिल्ली में कोबरा की संख्या घटाने के लिए पकड़े गए हर कोबरा पर पैसे दिए जाने लगे, तो लोगों ने कोबरा पालना ही शुरू कर दिया। सरकार ने इनाम देना बंद किया, तो बेकार हो चुके साँपों को छोड़ दिया गया और समस्या और बढ़ गई। इस किस्से की सत्यता स्पष्ट नहीं है, लेकिन आँकड़ों के साथ इनाम जोड़ने के दुष्परिणाम दिखाने के लिए इसका अक्सर उदाहरण दिया जाता है।
स्कूलों में जब परीक्षा के अंक स्कूल के मूल्यांकन का पैमाना बन जाते हैं, तो पढ़ाई मुख्यतः परीक्षा की तैयारी पर केंद्रित होने लगती है। अस्पतालों में प्रतीक्षा अवधि का लक्ष्य पूरा करने के लिए पंजीकरण का समय देर से दर्ज करने की पद्धति को भी समस्या के रूप में उठाया गया है। इंटरनेट पर अधिक बार देखे जाने के लिए सामग्री से अलग सनसनीखेज शीर्षक लगाना आम है। इन सभी मामलों में आँकड़े तो सुधरते हैं, लेकिन जिस मूल मूल्य को वे दर्शाते थे, वह घट जाता है।
आँकड़ों का समझदारी से उपयोग कैसे करें
गुडहार्ट के नियम का अर्थ यह नहीं है कि आँकड़ों का इस्तेमाल ही न किया जाए। स्थिति को समझने के लिए आँकड़े आज भी एक अनिवार्य साधन हैं। बस उन्हें मूल उद्देश्य को प्रतिबिंबित करने वाले दर्पण की तरह देखना चाहिए और सावधान रहना चाहिए कि आँकड़े स्वयं उद्देश्य न बन जाएँ।
इसके लिए एक ही संकेतक पर निर्भर रहने के बजाय एक-दूसरे के पूरक कई संकेतकों को साथ देखा जा सकता है। बातचीत की अवधि के साथ दोबारा संपर्क की दर और ग्राहक संतुष्टि पर भी ध्यान दिया जाए, तो किसी एक पहलू को ही जबरन बेहतर दिखाना कठिन हो जाता है। इसके अलावा, आँकड़ों के पीछे काम की वास्तविक स्थिति को सीधे देखना और संकेतक अपने मूल अर्थ से भटकने लगें तो उन्हें बदलने का साहस रखना भी ज़रूरी है।
सबसे बढ़कर, जब सभी लोग समझते हैं कि इन आँकड़ों को क्यों मापा जा रहा है, तो उनमें हेरफेर करने का प्रलोभन भी कम होता है। इस तरह लक्ष्य के पीछे का कारण सबके साथ साझा करना सबसे अच्छा बचाव है। वास्तव में, कई संगठन तय अंतराल पर संकेतकों की दोबारा समीक्षा करते हैं और ऐसे अवसर बनाते हैं जहाँ काम करने वालों की उन बातों को भी सुना जाए जो आँकड़ों में नहीं आ पातीं, ताकि इस तरह की विकृतियाँ घट सकें।
गुडहार्ट का नियम आँकड़ों से काम करने वाले हर व्यक्ति को विनम्रता की याद दिलाता है। आँकड़े वास्तविकता दिखाने वाली खिड़की भर हैं, स्वयं वास्तविकता नहीं; केवल खिड़की साफ करने से बाहर का दृश्य नहीं बदल जाता।
आँकड़ों के पीछे मौजूद मूल उद्देश्य को न भूलना ही उन्हें एक भरोसेमंद साधन बनाए रखने की दिशा में पहला कदम है।
