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.
このシリーズをご覧の方は お分かりでしょうが 私はデータを大事にしています でもデータにも限界があり 言葉という点で特にそうです 調査での分類項目が不適切だと すごく誤解を招くような 結果になってしまいます 米国国勢調査がその代表例です
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
シリーズ「モナ・チャラビの “私って普通なの?”」
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.
10年ごとに実施される この調査は 人口統計データの 収集が目的で 米国の本土と海外領の 全住民を対象とします その回答は 政府が決める あらゆることに活用されます 議席や選挙人団の割当てとか 何千億ドル規模となる 連邦補助金の割り振りとか この補助金は 新しい病院や 道路の拡充 学校給食プログラムなどに 使われます 肝心なことですが 携わっている統計家は無党派です 誰が大統領になろうと 彼らは 同じ机につき 同じ計算式を使います ですから疑いなく 国勢調査局は 重要な仕事をしていますが
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.
盲点もあります たとえば 「中東・北アフリカ」(MENA) を 分類項目に加えることについては 何十年も努力が 続けられていますが 現在 国勢調査で これらの地域出身の人々は― 私もその一人ですが― 「白人」として扱われています 正確ではありませんね 2015年に MENAを含めたバージョンの 国勢調査が試行されました MENAという選択肢があった場合 その地域出身で自分のことを 「白人」と位置づける人の数が 86%から20%に減少しました 言葉について考え直すと 数値は劇的に変化しうるのです しかし残念ながら 国勢調査は いまだに変更されてはいません MENAは人種でなく民族とすべきでないか もっと検証が必要だからと 受け入れを求めてきた この地域の人達は 認められるのかどうか もう10年は待たねばなりません
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.
国勢調査で人がどう表されるかが 言葉により制限されるのは これが初めてのこと ではありません 最初の国勢調査は 1790年に遡りますが その頃は大きく3つの分類しか ありませんでした 「奴隷」「自由白人の男女」 「その他の自由民」 それから30年かかって 「自由黒人」の分類項目が 独立して立てられ さらに40年かかって 「インディアン」が 国勢調査に登場しました
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.
以来 数々の分類が加わりましたが その進捗はゆっくりです 2000年になってようやく 自分を表すのに複数の人種を 選択できるようになり じつに2020年になって初めて 白人や黒人を選択した人が もう少し細かいところまで 出自を記述できる ようになりました フランス系とかソマリア系とか 先住民ならどの部族かとかです
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.
こう思っているかもしれません 人種も民族も 社会的構成概念に過ぎないのに 調査での言葉選びが なぜそんなに重要なのかと それでは調査票にきちんと反映されていない人達が 日常的に経験することを 変えることができないのです 質問紙で適切な質問をしないと 世界で何が起きているかを 正確に把握はできません 北アフリカのノンバイナリの人は 調査で誤った性別にされたり 白人とされたり するかもしれませんが 彼らは そのコミュニティに固有の 不当な差別や 医療の不平等や 言語的障壁に 直面しています 驚くことではないですが そういう疎外された 弱いコミュニティが 調査票には表現されず 政府からの支援や保護が 得られずにいるのです
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.
この種のデータ収集を 避ける人々がいるのには それなりの歴史的な理由がありますが データがないと たやすく 不平等の存在が否定されます より平等な社会を望むなら 現実をきちんと測る 必要があります 第一歩として最善なのは 私達の違いが認識できる言葉を 使うことなのです