তথ্য চয়ন ও সঞ্চয়ন

সত্য যতই অসত্য, ভ্রান্তিমূলক, আপেক্ষিক, অসম্পুর্ন, ক্রমশঃ বিকাশমান হোক না কেন, প্রাত্যহিক জীবনে আপাতঃ সত্যের গুরুত্ব অপরিসীম। পরম সত্য (Absolute truth) কি তা নিয়ে মতদ্বৈধতা থাকতে পারে, কেউ হয়ত বলবেন ঈশ্বরই একমাত্র চরম সত্য, তারপরেও ২+২=৪, অংকের সুত্র অথবা ধ্রুবক বাস্তব সত্য, এ ব্যাপারে সন্দেহ নেই। 

সত্যের সাথে তথ্যের (Information) সম্পর্ক রয়েছে, তেমনিভাবে তথ্য আবার উপাত্তের (Data) উপর নির্ভরশীল। উপাত্ত অর্থবহ হয়ে তথ্যে পরিনত হয়। তথ্য সন্নিবেশিত হয়ে জ্ঞানে (Knowledge) এ পরিনত হয়। প্রজ্ঞা (Wisdom) উৎপন্ন হয়  ব্যাক্তির জেনেটিক গুণাগুণ এবং পারিপার্শ্বিক বাস্তবতার উপর নির্ভর করে তার বেড়ে উঠার ভিতর দিয়ে।

পরীক্ষন এবং পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে বিশ্ব প্রকৃতি এবং এর অন্তর্ভুক্ত বিষয় সমুহের গঠন, অন্ত-সম্পর্ক, কার্যপ্রণালী, ত্রুটি-বিচ্যুতি, নিয়ন্ত্রন ইত্যাদি সুপরিকল্পিতভাবে বিশ্লেষণের মাধ্যমে যে তাত্ত্বিক এবং ব্যবহারিক জ্ঞান অর্জন হয় সেটাই বিজ্ঞান। অতিপ্রাকৃতিক কোন বিষয় বিজ্ঞানের অন্তর্ভুক্ত নয়।

বিজ্ঞানের এই সংজ্ঞাটি অসম্পূর্ণ। যার ফলে সংজ্ঞা দেওয়ার চেয়ে বিজ্ঞানের অন্তর্ভুক্ত বিষয়সমূহের আলোচনাই মুখ্য হয়ে দাঁড়িয়েছে এর ব্যাখায়। বৈজ্ঞানিকেরা অতিপ্রাকৃত বিষয় সমুহ সম্বন্ধে যেসব মন্তব্য করেছেন তার বেশীরভাগই অনেকটা দায়সারা গোছের, পাশ কাটিয়ে যাবার প্রবনতা এখানে স্পষ্ট, আবার কেউ কেউ সরাসরি অস্বীকার করেছেন অতিপ্রাকৃত কোন শক্তি বা এর প্রভাবকে, যদিও এটা তাদের বিষয় নয়।

বিজ্ঞান দাঁড়িয়ে আছে মূলত সাক্ষ্য প্রমানের উপর, কোন ধারনাই গ্রহণযোগ্য হবে না যদি তা পরীক্ষা বা পর্যবেক্ষণের মাধ্যমে প্রমান করা না যায়। শুধু একবার নয়, বিভিন্ন ব্যাক্তিবর্গের দ্বারা সেটা বার বার প্রমানিত হতে হয়। তথ্য এবং উপাত্ত সংগ্রহের পর সেটাকে ভালভাবে সন্নিবেশিত করা হয় অর্থাৎ বিজ্ঞান ভিত্তিক তথ্য চয়ন ও সঞ্চয়ন এর পরে বিশ্লেষণ করে সিদ্ধান্তে উপনীত হতে হয়।

বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিতে সবার আগে ‘সমস্যা চিনহিতকরন’ একটা গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। সমস্যা হতে পারে কোন নতুন বিষয় যা নিয়ে ইতিপূর্বে চিন্তা ভাবনা করা হয় নাই অথবা পুরনো কোন বিষয় যার ব্যাখ্যায় কোন অসম্পূর্ণতা, অসঙ্গতি অথবা অস্পষ্টতা রয়ে গেছে।

এরপর সমস্যার একটা যুক্তিযুক্ত ব্যাখ্যা দাঁড় করান হয় যাকে হাইপোথিসিস বলা হয়। হাইপোথিসিস নিছক মনগড়া কোন কল্পনা নয়, এটা তৈরি করা হয় পূর্বের গবেষণার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, যার ফলে হাইপোথিসিসের ভিতর লুক্কায়িত থাকে পূর্বের থিওরি, ল এবং ফ্যাক্ট এর অভিক্ষেপ। হাইপোথিসিসের সত্যতা যাচাইয়ের জন্য নানারকম পরীক্ষা পদ্ধতি ব্যাবহার করা হয়। তারপর একটা বৈজ্ঞানিক সিদ্ধান্তে উপনীত হওয়া যায়।

বৈজ্ঞানিক পদ্ধতিতে অবরোহ (Deductive) এবং আরোহ (Inductive) উভয় প্রকারের যুক্তির উপর নির্ভর করতে হয়। অবরোহ পদ্ধতিতে সার্বিকতা থেকে বিশেষ এর দিকে যাওয়া হয়। উদাহরন স্বরুপ বলা যেতে পারে, ’ সব কাকই কালো, যেহেতু এটা একটা কাক, সুতরাং এটা অবশ্যই কালো হবে’।

আরোহ পদ্ধতিতে বিশেষ বিশেষ ক্ষেত্রকে সমন্বয় করে একটা সাধারন সূত্র তৈরি করা হয়, উদাহরনস্বরূপ বলা যায়, ‘এটি একটি কাক এবং এটি কালো, দ্বিতীয় কাকটাও কালো, আর পাঁচটা কাকও কালো, সুতরাং সব কাকই কালো’। এখানে একটা দুর্বলতা থেকে যায়, যেমন ১০৯ নম্বর অথবা অন্য যেকোনো একটা কাক অন্য বর্ণের হলে ‘সব কাক কালো’ এই পুরো সিদ্ধান্তটাই ভুল প্রমানিত হতে পারে।

আরোহ পদ্ধতি থিওরি তৈরি করতে সাহায্য করে, তাই পদ্ধতির দুর্বলতার কারনে ত্রুটি থাকার সম্ভাবনা থেকে যায়, বার বার পরীক্ষণের মাধ্যমে সঠিক প্রমানিত না হওয়া পর্যন্ত কোন তত্ত্ব বা থিয়োরিকে ল বা প্রাকৃতিক নিয়ম হিসাবে গ্রহন করা হয়না।

নমুনা (Sample) সংগ্রহঃ

যখন কোন এলাকার সম্পুর্ন জনগোষ্ঠী, বিশেষ কারনে নির্বাচিত সবাইকে অথবা সব বৈশিষ্ঠকে অন্তর্ভুক্ত করে কোন গবেষণা করা হয়, সেটা শুমারী বা Population study হয়। বিভিন্ন ধরনের শুমারী রয়েছে যেমন জনশুমারী (Population census, আদম, ইভ, তৃতীয় লিংগ, সবাই অন্তর্ভুক্ত), কৃষি শুমারী, বাঘ শুমারী ইত্যাদি।

সবাইকে অন্তর্ভুক্ত করলেই যে পরিসংখ্যান নির্ভুল হবে এমনটা ভাবার কোন কারন নেই। গমনাগমন, গননাই অন্তর্ভুক্ত না হওয়ার কারনে, ফাঁকিবাজি থাকলে পুরোপুরি ভুল তথ্য আসতে পারে। বিশাল কর্মযজ্ঞে খরচের ব্যাপারটাও অনেক বড়। একটা ভুল থেকে ফলাফলে অনেক বড় ভুল আসতে পারে। ভুলকে শুধরাতে গেলে আবার পুনরায় শুমারী করতে হবে, খরচ আর পরিশ্রমের ব্যাপারটা সহজেই অনুমেয়। এই ব্যাপারটা এড়ানোর জন্য আর সন্দেহ হলে বার বার যাতে পরীক্ষাটা করা যায়, এইজন্য নমুনা পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

 নমুনা এমনভাবে সংগ্রহ করতে হবে যেন তা চয়নদোষে দুষ্ট না হয়, পক্ষপাতমূলক না হয়, ত্রুটিমুক্ত হয়, এবং তা Population বা সমগ্রের যথাযথ প্রতিনিধিত্বমুলক  হয়। সবসময় দৈবচয়নের (Random sampling) মাধ্যমে নমুনা সংগ্রহ করা সম্ভব হয়ে ওঠে না, তখন সুবিধাজনক উপায়ে, উদ্দেশ্যমুলকভাবে অথবা বিভিন্ন স্তরে নমুনা সংগ্রহ করতে হয়। অনেকসময় একটা প্রাথমিক অনুসন্ধান (Pilot study) করার পর মূল গবেষণাটি করা হয়।

তথ্য সংগ্রহ ও পরীক্ষণের বিভিন্ন পদ্ধতিঃ

১। বিবরণমূলক পদ্ধতি (Descriptive study design)

বিবরণমূলক পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে সাক্ষাতকার (Interview), সার্ভে (Survey, e.g. Population census), কেস স্টাডি (Case report, Case series), বিশেষজ্ঞ ব্যক্তিদের মতামত, সম্পাদকীয়, নথি-পত্র-দলিলাদির বিশ্লেষন, Case-control study, cohort study, Cross sectional study,  ইত্যাদি।

বিষয়বস্তু পর্যবেক্ষনকালীন সময়ের আগে (Retrospective), পরে (Prospective) অথবা উভয়ই হতে পারে। বিবরণমূলক পদ্ধতির সবচেয়ে বড় দুর্বলতা হচ্ছে যে, এর মাধ্যমে চলকদের (Variables) মধ্যে খুব সরল ধরনের আন্তঃসম্পর্ক ছাড়া জটিল বিশ্লেষন করা যায়না। সাধারণত শতকরা হার, অনুপাত, রেঞ্জ (Range), গড় ইত্যাদি বের করতে এই ধরনের পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়।

২। বিশ্লেষণমূলক পদ্ধতি (Analytic or Experimental study design)

গবেষনাগারে, প্রতিষ্ঠানে, সমাজে মানুষ, প্রানী, উদ্ভিদ অথবা জড় বস্তুর উপর পদার্থ বা শক্তি প্রয়োগ করে ফলাফল বিশ্লেষন করা হয় এই পদ্ধতির মাধ্যমে। বিভিন্ন ধরনের ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল যেমন Randomized / Non randomized controlled trial, Cross-over studies, Animal research studies, Laboratory studies এ গবেষণামূলক পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়ে থাকে।

এগুলোতে আবার রোগী, পর্যবেক্ষনকারী, গবেষক প্রয়োজন অনুযায়ী কে ঔষধ পাচ্ছে বা কে প্লাসিবো (Placebo-দেখতে একই রকম কিন্তু ভিতরে ঔষধ নেই) পাচ্ছে সে সম্বন্ধে অজ্ঞাত থাকতে পারেন। সুতরাং গবেষনাগুলো Single blinded, Double blinded, Triple blinded হতে পারে। বিশুদ্ধ, ফলিত বিজ্ঞানের ক্ষেত্রে মহাবিশ্ব, পৃথিবী থেকে শুরু করে পরমাণুর অভ্যন্তর, পদার্থ ও শক্তির আন্তঃসম্পর্ক, রূপান্তর ইত্যাদি গবেষণার বিষয়বস্তু হতে পারে।

এই গবেষনায় জটিল গাণিতিক হিসাব, জটিল পরিসংখ্যান ব্যবহার করা হয়। চলকদের ভিতরকার আন্তঃসম্পর্ক, চলক এবং ধ্রুবকের ভিতরকার সম্পর্ক ইত্যাদি জটিল হিসাবের মাধ্যমে এই ধরনের গবেষণায় বের করা হয়।

৩। মাল্টিলেভেল স্টাডি (Multilevel study)

একই ধরনের পরীক্ষা বিভিন্ন প্রতিষ্ঠানে করা যেতে পারে, বিভিন্ন গ্রুপের ভিতর একইসংগে অথবা পর্যায়ক্রমিকভাবে করা যেতে পারে, এতে ফলাফল আরও নির্ভরযোগ্য হয়ে ওঠে। বিবরনমূলক পদ্ধতি অথবা গবেষণামূলক পদ্ধতি হতে প্রাপ্ত বিভিন্ন তথ্যাদি একত্রিত করে মেটা-এনালাইসিস (Meta- analysis), অথবা সার্বিক বা  প্রণালীবদ্ধ পর্যালোচনা (Systematic review) করা যেতে পারে।

মেটা-আনালাইসিসে সাধারণত কয়েকটি স্টাডি একত্রিত করে সমস্ত উপাত্তগুলিকে আবার পুনরায় বিশ্লেষণ করা হয় যাতে একটা একক স্টাডির তুলনায় আরও নির্ভরযোগ্য ফলাফল লাভ করা যায়। প্রণালীবদ্ধ পর্যালোচনায় মেটা-এনালাইসিসের সংগে কোন বিষয় সম্বন্ধে প্রকাশিত অথবা প্রকাশিতব্য যাবতীয় গবেষণার ফলাফল বিশ্লেষণ করা হয়।

ইন্টারনেটে বিভিন্ন রকম উৎস ছড়িয়ে আছে যেখান থেকে প্রয়োজনীয় তথ্য-উপাত্ত পাওয়া যেতে পারে। এগুলোর মধ্যে Pubmed, Cochrane Library, Web of Science, ClinicalTrials.gov, BIOSIS Previews, WHO Global Index Medicus, Greynet ইত্যাদি উল্লেখযোগ্য।

৪। ম্যাথমেটিকাল পদ্ধতি (Mathematical study design)

কোন কোন ক্ষেত্রে গানিতিক সমাধানের মাধ্যমে তথ্য সংগৃহীত হতে পারে। Dark matter, Dark energy, Black hole সম্বন্ধে প্রাথমিক ধারনা গানিতিক পদ্ধতির মাধ্যমেই করা হয়েছে। পরবর্তীতে পরীক্ষা বা পর্যবেক্ষনের মাধ্যমে এগুলো প্রমান করা যেতে পারে।

৫। অন্যান্য পদ্ধতি (Other methods)

ভাষা, শিল্পকলা, বানিজ্য ইত্যাদির ভিতর বিজ্ঞান রয়েছে আবার সাহিত্য এবং ভাষাজ্ঞান সঠিক না থাকলে বিজ্ঞানের দুরূহ বিষয় সহজভাবে প্রকাশ করা যায় না। তাই বহুবিধ গবেষনা রয়েছে বিভিন্ন গুনগত বিষয়কে পরিমানগত বিষয়ে, বিমূর্তকে মুর্তিময়তাই পরিনত করে প্রকাশ করার জন্য।

এদের অনেকগুলোই অভিজ্ঞতাপ্রসূত (Empirical research), মানদণ্ড নিরূপন (Evaluation studies) কিংবা কার্যকারন নিরূপন (Causality Evaluation) সম্বন্ধীয়। ভাষার সাথে, চিত্রকলার সাথে মানুষের ইতিহাস জড়িয়ে আছে, নৃতত্ব আর ভাষাতত্ব তখন একীভূত হয়ে যায়।

৬। ঐতিহাসিক পদ্ধতি (Historical design)

বিভিন্ন ঐতিহাসিক গবেষনা, প্রত্নতাত্তিক নিদর্শন, পুঁথি, সাংস্কৃতিক নিদর্শন, মিথ, লোকগাথা, ধর্মীয় পুস্তক গবেষনার বিষয়বস্তু হতে পারে। বংশপরম্পরাই লোকমুখে চলে আসা বিভিন্ন কাহিনী তথ্যের একটা মাধ্যম হতে পারে। তবে এগুলোর নির্ভরযোগ্যতা নানাবিধ ফ্যাক্টরের উপর নির্ভর করে।

চাইনীজ হুইস্ফার (Chinese whispher) এর কথা মনে রাখতে হবে। ফসিল (Fossil) রেকর্ড, ডিএনএ (DNA) বিশ্লেষন, কার্বন ডেটিং (Carbon Dating) ইত্যাদি অনেক পদ্ধতি ব্যবহার করা হচ্ছে যাতে করে এসব রেকর্ডের বস্তুনিষ্ঠ বিশ্লেষন করা সম্ভব হয়।  

তথ্যের ত্রুটি-বিচ্যুতিঃ

বিভিন্ন চলকের (Variables) ভিতর আন্তঃসম্পর্ক এবং চলক-ধ্রুবকের (Constant) সম্পর্ক বের করাই তথ্য সঞ্চয়নের মূল উদ্দেশ্য। এই প্রক্রিয়াই অসংখ্য প্রতিবন্ধকতা (Bias, Error) আসতে পারে। চেষ্টা করা হয় যতটা সম্ভব ব্যক্তিক (subjective bias) এবং বস্তুগত (objective bias) কমিয়ে আনার।

এজন্য দৈবচয়ন (Random sampling), অন্ধকরন (Blinding), যন্ত্রপাতি এবং এর পরিমাপের ত্রুটি-বিচ্যুতি কমিয়ে আনা ইত্যাদি বিভিন্ন পদ্ধতির আশ্রয় নেওয়া হয়। নমুনা (Sample) সংগ্রহ যতটা ত্রুটিমুক্ত এবং প্রভাবমুক্ত করা যায় সেব্যাপারে সচেষ্ট থেকে যাতে পুরো সমষ্টি (Population) সম্বন্ধে সম্যক ধারনা (Inference) দেওয়া যায় সেদিকে কঠোরভাবে নজরদারী রাখা হয়।

প্রাপ্ত তথ্যাদি বিভিন্ন রকম পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের (Statistical analysis) এর মাধ্যমে পরীক্ষা করে দেখা হয় যে ফলাফল তাতপর্যমূলক কিনা। যেখানে কমপক্ষে ৯৫% সম্ভাবনা থাকে ফলাফল সঠিক হবার সেটিকেই গ্রহন করা হয়। পরবর্তীতে আরও গবেষনার ফলে পুর্বের গবেষনার ফলাফল ভুল বা ঠিক বলে প্রমানিত হতে পারে।

তথ্যের নির্ভরযোগ্যতাঃ

চিকিৎসাবিজ্ঞান বিজ্ঞান হয়ে উঠতে পেরেছে মূলতঃ দুটি কারনে। সমস্ত পরীক্ষা-নিরিক্ষার ভিতরেই পক্ষপাতদুষ্টতা (Bias) রয়েছে, অবস্থানতরতা (Variation) রয়েছে, কিন্তু সঠিক গবেষনা এবং পরিসংখ্যান পদ্ধতি ব্যবহার করে এর ভিতর থেকে নির্ভরযোগ্য তথ্য বের করা সম্ভব।

এই সব তথ্যকে আবার সাক্ষ্য-প্রমানের ভিত্তিতে বিভিন্ন শ্রেনী  এবং স্তরে বিভক্ত করা হয়েছে যার উপর ভিত্তি করে নির্মিত হয়েছে বিভিন্ন রোগের জন্য গাইডলাইন। গাইডলাইন স্থির কোন আইনের মত নয় তবে তাকে ব্যবহার করে সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ হয়। প্রামানিকতার সরলীকৃত শ্রেনীগুলি নিম্নরূপঃ

• শ্রেনী-১ (Class-।)- যেখানে পদ্ধতির উপকারী দিকের ব্যাপারে কোন সন্দেহ নেই।
• শ্রেনী-২ (ক) (Class-॥a)- যেখানে ৫০% এর বেশী উপকারের সম্ভাবনা।
• শ্রেনী-২ (খ) (Class-॥b)- যেখানে ৫০% এর নীচে উপকারের সম্ভাবনা।
• শ্রেনী-৩ (Class-॥।)- যেখানে অপকারের সম্ভাবনা মোটামুটি নিশ্চিত।

এই সমস্ত বিষয়গুলো বিবেচনায় এনে বর্তমানে চিকিৎসা পদ্ধতি নির্ধারন করা হয়।

তথ্য সংরক্ষনঃ

প্যাপিরাসের পাতা, গাছের ছাল-বাকল, টেরাকোটা, শিলালিপি, ধাতব পাত, গুহা বা দালানের দেওয়াল, ছাদ, কাগজ, ম্যাগনেটিক টেপ, কমপ্যাক্ট ডিস্ক, ক্লাউড স্টোরেজ থেকে প্রযুক্তি এখন ধাবমান ব্যাক্টেরিয়ার ডিএন এ তে তথ্য সংরক্ষণ করে রাখার প্রচেষ্টাই। এনালগ থেকে বাইনারী ডিজিটাল হয়ে ম্যাট্রিক্সে সংরক্ষিত হচ্ছে তথ্য।

বিট থেকে বাইট, রেকর্ড, ফাইল হয়ে ডাটাবেস এ হাইরার্কীতে (Hierarchy) সংরক্ষিত হচ্ছে ডাটা। তথ্য-সংরক্ষনের নিরাপত্তা বাড়ানোর জন্যে বিভিন্নরকম নিরাপত্তা পদ্ধতি ব্যবহৃত হচ্ছে। মানুষের তথ্যের গোপনীয়তা রক্ষা করা দিন দিন কঠিন হয়ে যাচ্ছে। হয়ত নতুন আরেকধরনের ভারসাম্য তৈরী হবে পরিবর্তিত সমাজে।

প্রামানিকতার সরলীকৃত স্তরঃ

• স্তর-ক (Level-A)- প্রনালীবদ্ধ পর্যালোচনা, মেটা-আনালাইসিস, বড় ধরনের Randomized controlled trial (RCT) দ্বারা উপকারিতা প্রমানিত।
• স্তর-খ (Level-B)-ছোট ধরনের RCT, অনেকগুলি Non-randomized controlled trial (NRCT) দ্বারা উপকারিতা প্রমানিত।
• স্তর-গ (Level-C)- কেস সিরিজ, বিশেষজ্ঞের মতামত, ইত্যাদি দ্বারা উপকারী দিক স্বীকৃত।

উপসংহারঃ

সত্য- নির্মান-বিনির্মান-পুনঃনির্মান (Construction-Deconstruction-Reconstruction) এই ডায়ালেক্টিক ধারায় চলতে থাকে। বিজ্ঞান একটা চলমান প্রক্রিয়া, এখানে শেষ সিদ্ধান্ত বলে কিছু নেই। সত্য ক্রমশ বিকাশমান, এটা স্থির, অনড় কোন সিদ্ধান্ত নয়। বিকাশমান মহাবিশ্বের সাথে সাথে বিজ্ঞান এগিয়ে চলে, বিশুদ্ধ, ফলিত এবং জীবনের বিজ্ঞান আমাদের কাছে উন্মুক্ত করে দেয় নিত্যনতুন সম্ভাবনার দ্বার।

আরো পড়ুনঃ একবিংশ শতাব্দীর চিকিৎসা বিজ্ঞান এবং…