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.
Если вы смотрели серию таких видео, вы знаете, как я люблю данные. Однако у данных есть свои ограничения, особенно, когда дело касается языка. По сути, если вы неверно определите категории, ваша статистика будет недостоверна. Один из примеров — Бюро переписи населения США.
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
[«В норме ли я?» серия Моны Чалаби]
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.
Каждые 10 лет перепись населения проводится для сбора демографических данных о каждом жителе США и его происхождении. Благодаря этой информации государство регулирует всё, от распределения мест в Конгрессе и Избирательной коллегии, до распределения сотен миллиардов долларов из бюджета страны. Эти денежные средства идут на постройку новых больниц, улучшение дорог и программ школьных обедов. Важно отметить, что там работают негосударственные статистики. В своей работе они применяют одни и те же формулы, независимо от того, кто во главе Белого Дома.
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.
Несомненно Бюро переписи населения делает важную работу, но тут есть пара слабых мест. Так, на протяжении многих лет были попытки добавить категорию стран MENA, или Ближнего Востока и Северной Африки. Сейчас люди из этих регионов, в числе которых и я, определяются в переписи как белое население. Да, это неверно. В 2015 году Бюро тестировало опрос, который включал опцию MENA. Оказалось, что при выборе опции MENA количество людей из этого региона, идентифицируемых как белые, упало с 86 процентов до 20 процентов. А если пересмотреть язык переписи, можно получить совсем иные результаты. Увы, изменений пока что нет, и как было заявлено Бюро, нужно провести ещё тесты, чтобы понять, определять ли опцию MENA как этничность вместо расы. То есть, люди, выступающие за эту идею, должны подождать ещё десять лет, чтобы узнать: принимает их общество или нет.
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.
Это не первый случай, когда язык влияет на то, как люди представлены в переписи. Впервые это случилось в 1790 году. Тогда было всего три категории, цитирую: «рабы, свободные белые мужчины и женщины, все другие свободные люди». Пройдёт ещё 30 лет, прежде чем будут отдельные категории для свободных темнокожих, а ещё через 40 лет коренные американцы появятся в переписи.
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.
С того времени добавлялось всё больше категорий, но этот процесс не был быстрым. И только в 2000 году люди смогли выбрать более одной расы для своей идентификации. Впервые в 2020 году люди в категории темнокожих или белых смогли указать более детальную информацию о своём происхождении. Например, выбрать Францию или Сомали или же подчеркнуть свою самобытность.
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.
Возможно, у вас возник вопрос: Почему в опросах так важны формулировки? Раса и этнос — социальные системы, но это не влияет на жизненный опыт тех, кто неверно отражён в этих формах. В опросах должны быть правильные формулировки, чтобы фиксировать реальную обстановку в мире. Небинарные люди из Северной Африки могут столкнуться с проблемами гендера или расы, но это приведёт к формам дискриминации, свойственным лишь этому сообществу. Неудивительно, что те, чья идентичность отсутствует в опросах, часто оказываются уязвимыми и не имеют доступ к государственным ресурсам и защите.
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.
Таким образом, есть некоторые явные исторические причины, почему люди не желают участвовать в такого вида опросах. Однако без данных становится легче отрицать неравенство. Если мы хотим жить в более равноправном обществе, нам необходимо исследовать рельность. И лучше всего начать с использования языка, который подчёркивает наши различия.