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.
Nếu bạn đã theo dõi series này, bạn biết tôi rất quan tâm về dữ liệu. Nhưng dữ liệu có hạn chế của nó, đặc biệt là về mặt ngôn ngữ. Nói cơ bản thì nếu bạn làm sai các danh mục, bạn có thể nhận lại những thống kê khá là gây hiểu lầm, và Cục Thống kê Dân số Mỹ là một ví dụ tiêu biểu.
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
[Tôi có bình thường? cùng 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.
Được thực hiện mỗi 10 năm, khảo sát này nhằm thu thập dữ liệu về nhân khẩu từ mọi cư dân của Mỹ và các vùng lãnh thổ của Mỹ. Phản hồi của người giúp chính phủ quyết định mọi thứ, từ việc phân bố số ghế trong Quốc hội và Cử tri đoàn, đến việc phân bổ hàng ngàn tỉ đô la trong ngân sách liên bang. Và ngân sách đó sẽ chi trả cho những thứ như là bệnh viện mới, tu sửa đường sá và bữa ăn học đường. Quan trọng nhất là những người thống kê làm việc ở đây không thuộc đảng phái nào. Họ ngồi cùng bàn, áp dụng cùng công thức, không phân biệt người nắm quyền tại Nhà Trắng.
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.
Không nghi ngờ gì nữa, Cục Thống kê có tầm quan trọng cao, nhưng cũng có một vài khiếm khuyết. Ví dụ, trong hàng thập kỷ qua, người ta đã cố gắng thêm danh mục dành cho người Trung Đông hoặc Bắc Phi (TĐBP) vào thống kê. Hiện tại, Cục xác định người từ những khu vực này, bao gồm cả tôi, là người da trắng. Đúng vậy, điều đó là sai. Năm 2015, Cục đã làm thử một cuộc khảo sát bao gồm cả người TĐBP. Người ta thấy rằng, đưa ra sự lựa chọn TĐPB, số người được xác định là người dân trắng đã giảm từ 86 phần trăm còn 20 phần trăm. Thấy không, khi bạn cân nhắc về ngôn ngữ, những con số có thể thay đổi rất lớn. Tuy nhiên, đáng buồn là Cục Thống kê vẫn chưa thay đổi. cho rằng cần có thử nghiệm thêm để xác định liệu TĐBP xuất hiện dưới danh mục ‘dân tộc’ thay vì ‘sắc tộc’. Nghĩa là, những ai ủng hộ sự thay đổi này phải chờ thêm một thập kỷ nữa để xem
This isn't the first time that language has restricted
liệu cộng đồng mình có được công nhận không.
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.
Đây không phải là lần đầu tiên mà ngôn ngữ hạn chế cách người dân được thể hiện trong thống kê. Thống kê đầu tiên, tận năm 1790, chỉ có ba danh mục rộng, đó là “nô lệ, đàn ông/phụ nữ da rắng, và người tự do khác.” Mất 30 năm nữa để danh mục người da màu tự do và 40 năm sau để danh mục người thổ dân Mỹ xuất hiện trong cuộc điều tra.
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.
Kể từ đó, càng nhiều danh mục được thêm vào nhưng tiến trình rất chậm. Đến tận năm 2000, người dân mới có thể chọn nhiều hơn 1 sắc tộc để miêu tả bản thân, và vào năm 2020, lần đầu tiên người da màu hay da trắng có thể miêu tả kỹ hơn và đưa chi tiết về gốc gác của họ như là gốc Pháp hay So-ma-li hay là thể hiện gốc gác thổ dân của họ.
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.
Bây giờ, bạn có thể nghĩ là: Cần chi quan trọng câu chữ trong cuộc khảo sát chứ? Sắc tộc và dân tộc thuộc về cấu trúc xã hội. Nhưng điều đó không thay đổi trải nghiệm sống của những người không được thể hiện trong thống kê. Bảng câu hỏi cần phải hỏi chính xác nếu muốn nắm bắt những gì đang xảy ra trên thế giới. Một người phi nhị nguyên giới từ Bắc Phi có thể bị sai giới tính hoặc bị coi là người da trắng nhưng vẫn chịu phân biệt chủng tộc nặng nề, chênh lệch sức khỏe hoặc rào cản ngôn ngữ của riêng cộng đồng họ. Không có gì lạ khi những cộng đồng bị thiệt thòi và dễ bị tổn thương, những người mà danh tính bị thiếu trong thống kê, thiếu tiếp cận đến tài nguyên và sự bảo vệ từ chính phủ.
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.
Có thể có một vài nguyên nhân lịch sử hợp lý về tại sao có người không muốn làm việc thu thập dữ liệu này. Nhưng, thiếu dữ liệu, sẽ rất dễ bác bỏ sự bất bình đẳng. Nếu ta muốn có xã hội công bằng hơn, ta cần phải xác định rõ hiện thực, và cách tốt nhất để làm điều đó chính là sử dụng ngôn ngữ mà công nhận sự khác biệt giữa chúng ta.