दुबई में 22-24 अक्टूबर को संयुक्त राष्ट्र वर्ल्ड डेटा फोरम में सीएससी की भागीदारी से पहले कैरोलिन फोर्ड , (सीएससी मुख्य कार्यकारी जनवरी 2017- फरवरी 2021) द्वारा।
समावेशी और विश्वसनीय जनसंख्या डेटा वैश्विक लक्ष्यों के लिए केंद्रीय है और इसके एजेंडा के पीछे कोई नहीं है । प्रगति को मापा नहीं जा सकता है, और अच्छे विश्वसनीय डेटा के बिना प्रभाव का मूल्यांकन नहीं किया जा सकता है। वैश्विक लक्ष्यों में किसी को पीछे नहीं छोड़ने के लिए, हमें डेटा संग्रह में भी किसी को पीछे नहीं छोड़ना चाहिए।
हालांकि जो लोग दिखाई दे रहे हैं उनकी गिनती ही पूरी एसडीजी परियोजना को खतरे में डालती है। अगर हम नहीं जानते कि छिपी और अदृश्य आबादी कौन है, तो हम कैसे जान सकते हैं कि वास्तव में कौन पीछे रह गया है? समावेशी जनसंख्या डेटा पर वैश्विक ध्यान देने के बावजूद, राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय डेटा संग्रह तंत्र सबसे अधिक हाशिए पर और कमजोर आबादी - छिपी और अदृश्य पर कब्जा नहीं करते हैं। और दुनिया भर में सबसे छिपे और अदृश्य हैं सड़क पर रहने वाले बच्चे। वर्तमान में उपयोग की जाने वाली पद्धतियों में स्ट्रीट चिल्ड्रेन को स्वचालित रूप से शामिल करने की अपेक्षा करना सबसे अच्छा है, और बहिष्करण और गलत सबसे खराब है।
जबकि सड़क पर रहने वाले बच्चों को जानबूझकर डेटा संग्रह से नहीं हटाया जा सकता है, नमूने के दौरान अक्सर उपयोग की जाने वाली विधियां सड़क पर रहने वाले बच्चों और अन्य कमजोर आबादी को अदृश्य बना देती हैं। घरेलू सर्वेक्षण, जिसे सबसे महत्वपूर्ण डेटा स्रोतों में से एक माना जाता है, पारंपरिक घरों के बाहर की आबादी को बाहर करता है, जैसे कि विस्थापित-, शरणार्थी- और बेघर आबादी, जिसमें सड़क पर रहने वाले बच्चे भी शामिल हैं। इसके अलावा, सेंसस, जिन्हें अधिक समावेशी माना जाता है, अक्सर कई देशों द्वारा नियमित आधार पर नहीं किया जाता है, आंशिक रूप से वित्तीय और मानव संसाधनों में लागत के कारण। जब वे होते हैं, गली के बच्चे बड़े पैमाने पर छिपे और बेशुमार रहते हैं।
सहस्राब्दी विकास लक्ष्यों की प्रगति की निगरानी के लिए जनगणना और सर्वेक्षण केंद्रीय थे और सतत विकास लक्ष्यों (एसडीजी) के लिए केंद्रीय बने रहे। लगभग एक तिहाई एसडीजी संकेतक, 17 लक्ष्यों में फैले 75 से अधिक संकेतकों को घरेलू सर्वेक्षणों के माध्यम से मापा जाता है। इन संकेतकों के लिए, सड़क पर रहने वाले बच्चे और अन्य अदृश्य आबादी, वास्तव में, पीछे छूटने का जोखिम उठाती है। डेटा एकत्र करने के तरीके में बदलाव के बिना, लक्ष्यों पर मापी गई प्रगति उन सीमाओं का सामना करती है जो किसी को भी पीछे न छोड़ें एजेंडा को चुनौती देती हैं, क्योंकि यह डेटा संग्रह डिज़ाइन पर निर्भर करता है जो अदृश्य आबादी के लिए प्रगति को कैप्चर नहीं कर सकता है।
सड़क पर रहने वाले बच्चों के लिए जोखिम को कम करके नहीं आंका जा सकता। वर्तमान में, सड़क पर रहने वाले बच्चों की संख्या पर कोई विश्वसनीय वैश्विक अनुमान नहीं है और राष्ट्रीय वर्तमान डेटा दुर्लभ है। हम यह भी देखते हैं कि जो लोग स्ट्रीट चिल्ड्रेन को मैप करने और गिनने का प्रयास करते हैं, उनके लिए विभिन्न परिभाषाओं, गणना पद्धतियों और अनुमान मॉडल के उपयोग से बाधा उत्पन्न होती है। यह देशों, क्षेत्रों और समय के साथ डेटा को ट्रैक करने और तुलना करने में कठिनाइयाँ पैदा करता है। परिणामस्वरूप सड़क पर रहने वाले बच्चे लगातार बाल संरक्षण नीतियों, पहलों और प्रणालियों से वंचित रह जाते हैं।
गली के बच्चे और युवा अक्सर मोबाइल और क्षणिक जीवन जीते हैं, जिससे उनका पहुंचना मुश्किल हो जाता है, और अक्सर अदृश्य होने में उनकी सक्रिय रुचि होती है। वे खुद को हिंसा, शोषण और अन्य जोखिमों से बचाने के लिए अदृश्य रहना चाह सकते हैं, जिनका सामना सड़कों पर बच्चे रोजाना करते हैं। स्ट्रीट चिल्ड्रन खुद को जांच और दंडात्मक कार्रवाई से बचाने के लिए अदृश्य रहना चाह सकते हैं, जब उनके खिलाफ जनसंख्या डेटा का उपयोग किया जाता है - जब उनके पास इस बारे में कोई नियंत्रण नहीं होता है कि क्या एकत्र किया जाता है, इसे किसके पास स्थानांतरित किया जाता है और उनके बारे में डेटा का उपयोग कैसे किया जाता है। यह तय करना कि डेटा कैसे एकत्र किया जाता है और इसके बाद का उपयोग उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि नमूना पद्धति में स्ट्रीट चिल्ड्रेन को शामिल करने का निर्णय।
डेटा संग्रह में स्पष्ट रूप से शामिल नहीं है, कमजोर और हाशिए पर रहने वाली आबादी जैसे कि सड़क पर रहने वाले बच्चे गरीबी और असमानता के पैटर्न को कायम रख सकते हैं क्योंकि निर्णय लेने में जानकारी का उपयोग पक्षपाती होगा। सबसे कमजोर लोगों के जीवन और आजीविका में सुधार के लिए नीतियों को बदलने के लिए महत्वपूर्ण साक्ष्य और डेटा महत्वपूर्ण हैं। हम डेटा स्रोतों में सड़क पर रहने वाले बच्चों सहित अदृश्य आबादी को पकड़ने की तत्काल आवश्यकता देखते हैं, साथ ही इस बात पर पुनर्विचार करते हैं कि हम जनसंख्या समूहों की पहचान कैसे करते हैं जो प्रतिच्छेद करते हैं और ओवरलैप करते हैं।
यूएन वर्ल्ड डेटा फ़ोरम के दौरान, मुझे उम्मीद है कि विश्वसनीय डेटा सुनिश्चित करने के लिए नए तरीकों का पता लगाने के लिए दूसरों के साथ जुड़ना होगा जिसमें सड़क पर रहने वाले बच्चे भी शामिल हैं। मैं यह सुनिश्चित करना चाहता हूं कि सड़क पर रहने वाले बच्चों को एकत्र किए गए डेटा में गिना जाता है जो राष्ट्रीय और अंतर्राष्ट्रीय एजेंडा-सेटिंग और नीति-निर्माण को प्रभावित करता है। मैं सड़क पर रहने वाले बच्चों और अन्य अदृश्य आबादी की गिनती करने के अवसरों का पता लगाना चाहता हूं, और एसडीजी की दिशा में प्रगति में पीछे नहीं रहना चाहता। फोरम में इस पर अधिक चर्चा करने के लिए कृपया मुझसे संपर्क करें।