If you've been watching this series, you'll know I care about data. But data has its limitations, especially when it comes to language. Basically, if you get your categories wrong, you can wind up with some pretty misleading statistics, and the US Census is a prime example.
Kalau kamu mengikuti serial ini, pasti tahu aku peduli data. Tapi data punya batasan, terutama di bidang bahasa. Pada dasarnya, kalau kamu salah mengategorikan, kamu bisa menutupinya dengan statistik yang menyesatkan, dan Sensus AS adalah contoh utama.
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
[Apakah Aku Normal? dengan Mona Chalabi]
Taken every 10 years, this survey aims to collect demographic data from each and every resident of the US and its territories. Those responses help the government to determine everything, from the allocation of seats in Congress and the Electoral College, to the allocation of hundreds of billions of dollars in federal funds. And those funds pay for things like new hospitals, road improvements and school lunch programs. And crucially, the statisticians that work there are nonpartisan. They sit at the same desks, applying the same formulas, no matter who is in charge at the White House.
Diambil setiap 10 tahun, survei ini bertujuan mengumpulkan data demografis dari setiap penduduk AS dan wilayahnya. Tanggapan itu membantu pemerintah untuk menentukan segalanya, mulai dari alokasi kursi di Kongres dan Lembaga Pemilihan Umum, hingga alokasi dana federal bernilai ratusan miliar dolar. Dana itu membiayai hal seperti rumah sakit baru, perbaikan jalan, dan program makan siang di sekolah. Dan yang terpenting, ahli statistik yang bekerja di sana adalah nonpartisan. Mereka duduk di meja sama, menerapkan formula sama, tak peduli siapa yang ada di Gedung Putih.
So undoubtedly, the US Census Bureau does important work, but it does have some blind spots. For example, there has been a decades-long effort to add the category Middle Eastern or Northern African or MENA to the census. Currently, the census defines people from these regions, and that includes me, as white. Yeah, that's incorrect. In 2015, the census did test a version of this survey that included MENA. It found that when given the MENA option, the number of people from that region who identified as white dropped from 86 percent to 20 percent. See, when you reconsider language, the numbers can change dramatically. Unfortunately, though, the census still didn't make the change, saying that further tests were necessary to determine if MENA should appear under ethnicity instead of race. That means that those who have rallied for its inclusion will have to wait another decade to see if our community can be recognized.
Biro Sensus AS tentunya mengerjakan hal penting, tetapi masih ditemukan titik buta. Misalnya, telah ada upaya selama puluhan tahun untuk menambah kategori Timur Tengah atau Afrika Utara, MENA, ke dalam sensus. Saat ini, sensus mengelompokkan orang-orang dari wilayah ini, termasuk aku, sebagai orang kulit putih. Iya, itu salah. Pada tahun 2015, sensus menguji versi dari survei ini yang menyertakan MENA. Ditemukan bahwa ketika diberi opsi MENA, jumlah orang dari wilayah itu yang teridentifikasi kulit putih turun dari 86 persen menjadi 20 persen. Lihat, ketika bahasa dipertimbangkan lagi, angka-angkanya bisa berubah drastis. Sayangnya, sensus masih tak membuat perubahan, mengatakan diperlukannya tes lebih lanjut untuk menentukan apakah MENA tergolong etnis dan bukan ras. Itu berarti, mereka yang bersatu untuk kesertamertaan harus menunggu satu dekade lagi untuk melihat apakah komunitasnya akan diakui.
This isn't the first time that language has restricted how people are represented in the census. The very first one, way back in 1790, only had three broad categories, and I quote: "slaves, free white men and women, and all other free persons." It would be another 30 years before distinct categories for free Blacks and another 40 years before American Indians would appear on the census.
Ini bukan pertama kalinya bahasa membatasi representasi rakyat dalam sensus. Sensus pertama, jauh di tahun 1790, hanya memiliki tiga kategori besar, “budak, pria dan wanita kulit putih yang bebas, dan semua orang bebas lainnya.” Itu akan menjadi 30 tahun lagi sebelum kategori berbeda untuk orang kulit hitam bebas dan 40 tahun lagi sebelum orang India Amerika muncul dalam sensus.
Since then, more and more categories have been added, but progress has been slow. It wasn't until 2000 that people could choose more than one race to describe themselves, and for the very first time in 2020, people who selected Black or white could go a bit more granular and provide more detail about their origins, like naming France or Somalia or spotlighting their Indigenous identity.
Sejak saat itu, semakin banyak kategori ditambahkan, tetapi kemajuannya lambat. Baru pada tahun 2000 rakyat dapat memilih lebih dari satu ras untuk deskripsi diri, dan untuk pertama kalinya di tahun 2020, orang yang memilih kulit hitam atau putih bisa lebih memerinci dan memberikan detail asal-usul mereka, seperti menyebut Prancis atau Somalia atau menyoroti identitas asli mereka.
Right now, you might be thinking: Why does the wording on a survey even matter? Race and ethnicity are social constructs anyway. But that doesn't change the lived experience of those who aren't truly reflected in these forms. Questionnaires need to ask the right questions if they want to capture what's really happening in the world. A Northern African non-binary person might be misgendered or considered white by the census, but face disproportional discrimination, health disparities or language barriers that are unique to their community. It's no wonder, then, that it's often marginalized and vulnerable communities ones whose identities are missing from these forms that lack access to governmental resources and protections.
Saat ini, kamu mungkin berpikir: Mengapa kata-kata dalam survei penting? Toh, ras dan etnis hanyalah konstruksi sosial. Tapi itu tak mengubah pengalaman hidup mereka yang tak benar-benar tercermin dalam lembaran ini. Kuesioner perlu menanyakan hal yang tepat jika ingin mengungkap apa yang sebenarnya terjadi di dunia. Orang nonbiner Afrika Utara bisa di-misgender sensus atau dianggap kulit putih, tapi menghadapi diskriminasi tak sepadan, kesenjangan kesehatan, atau hambatan bahasa yang hanya dialami mereka. Maka, tak heran, bahwa seringkali komunitas terpinggirkan dan rentan, mereka yang identitasnya hilang dari lembaran ini yang tak mendapat akses sumber dan perlindungan pemerintah.
Now, there are some understandable historical reasons why people might not want to engage in this kind of data gathering. But without the data, it’s just easier to deny the inequality is real. If we want a more equitable society, we have to measure our reality, and the best way to start is by using language that recognizes our differences.
Sekarang, ada beberapa alasan historis yang dapat dipahami mengapa orang tak ingin terlibat di pengumpulan data semacam ini. Tapi tanpa data, lebih mudah untuk menyangkal ketidaksetaraan yang nyata. Jika kita ingin masyarakat yang lebih adil, kita harus mengukur realitas kita, dan cara terbaik untuk mulai adalah dengan menggunakan bahasa yang mengakui perbedaan kita.