“अशांति के समय सबसे बड़ा खतरा उथल-पुथल नहीं है; अतीत के तर्क के साथ कार्य करना है"। यह कथन पीटर ड्रकर, एक प्रसिद्ध ऑस्ट्रियाई प्रोफेसर, लेखक और सलाहकार से आया है जो प्रबंधन और रणनीति के विषय के लिए समर्पित हैं। और यह वैश्विक महामारी के इस समय में अधिक उपयुक्त नहीं हो सकता है। लेखक द्वारा उजागर किए गए इस जाल में पड़ना अभी भी एक अन्य ज्ञात लेकिन अक्सर अनदेखी किए गए खतरे के साथ एक हानिकारक संबंध है: सामान्य ज्ञान।
निर्णय लेने में इसका उपयोग, जितना "अतीत का तर्क" (वर्तमान उथल-पुथल से निपटने के लिए जैसा कि पहले के समय में किया गया था, मतभेदों को अनदेखा करते हुए), उपयोगी हो सकता है जब एक विकल्प को जल्दी से बनाया जाना चाहिए, बिना पर्याप्त अनुसंधान या औपचारिक सैद्धांतिक नींव के लिए समय, जब तक परिणाम और जोखिम न्यूनतम या मध्यम होते हैं और निर्णय निर्माता के पास इसे वैध बनाने के लिए पर्याप्त ज्ञान और अनुभव होता है। जब ये स्थितियां मौजूद नहीं हैं, तो बहुत बड़ा खतरा है, अमेरिकी समाजशास्त्री और प्रोफेसर डंकन वाट्स के अनुसार, पुस्तक में सब कुछ स्पष्ट है जब तक आप इसका उत्तर जानते हैं: सामान्य ज्ञान हमें कैसे धोखा देता है।
और वर्तमान कोरोनावायरस संकट हमें इनमें से कम से कम एक स्थिति से वंचित करता है, क्योंकि सामाजिक आर्थिक परिणाम गंभीर माने जाते हैं। सबसे पहले, मौतें, जो दुनिया भर के सैकड़ों हजारों परिवारों के लिए एक अमिट आघात होगी। मानवता खो गई है और अनगिनत क्षेत्रों में प्रतिभा खो देगी और दुर्भाग्य से हम दुखद रूप से कम हो जाएंगे। आर्थिक क्षेत्र में, अब इस पर बहस नहीं होती है कि वैश्विक मंदी होगी या नहीं, बल्कि इसकी तीव्रता, पुनर्प्राप्ति समय और सरकारें इसके प्रभावों को कम से कम करने के लिए क्या उपाय कर सकती हैं। राष्ट्रीय संदर्भ में, ये कारक हमारी संरचनात्मक, सामाजिक और ऐतिहासिक समस्याओं को देखते हुए और भी बदतर हैं, जो दुर्भाग्य से, वायरस से लड़ने की हमारी क्षमता को कम करते हैं और आसन्न आर्थिक संकट से होने वाले नुकसान को कम करते हैं।
“अतीत का तर्क” और सामान्य ज्ञान कोविड -19 के संबंध में हमारी कमजोरियों के कुछ कारण हैं, क्योंकि उनके आधार पर पिछले कई फैसलों ने हमें हमारी वर्तमान स्थिति तक पहुँचाया। और, विडंबना यह है कि वे एक ही समय में महामारी का सामना करने के लिए सबसे बड़े खतरे हैं। इसका एक स्पष्ट उदाहरण सामान्य ज्ञान लेबलिंग उपाय ए, बी या सी में एक जादुई समाधान के रूप में पाया जाता है, जो दुर्भाग्य से सामाजिक नेटवर्क पर तेजी से आम हो गया है। कुछ लोग उत्साह से कहते हैं, "फलाने ने इसे लिया और ठीक हो गया", इस तथ्य का तिरस्कार करते हुए कि अन्य भी संभावित जोखिमों और दुष्प्रभावों के अलावा, अन्य दवाओं के प्रशासन के माध्यम से या बिना किसी उपचार के भी ठीक हो गए। अन्य महामारियों में अपनाई गई रणनीतियों का उपयोग करने में एक और गलती हो सकती है, जैसे कि H1N1, संदूषण की गति, घातकता और स्वास्थ्य प्रणाली पर केंद्रित और निरंतर दबाव जैसे महत्वपूर्ण अंतरों को अनदेखा करना।
लेकिन अगर इस परिदृश्य में ये सबसे अच्छे उपकरण नहीं हैं, तो हम किसकी ओर रुख कर सकते हैं? विज्ञान और डेटा अधिक व्यवहार्य तरीके साबित होते हैं, जो बुरे फैसलों से बचाने में मदद करते हैं, जो एक बार लिए जाने पर कई लोगों की जान और हमारे देश का भविष्य बर्बाद हो सकता है। हालाँकि, विज्ञान कोई भाग्य कुकी नहीं है। इसका सहायक ढांचा व्यावहारिक और कठोर है, और यही कारण है कि इसके निष्कर्ष विश्वसनीय होते हैं जब उनका समर्थन करने वाला शोध सही ढंग से आयोजित किया जाता है। लेकिन इसके आवेदन के लिए पर्याप्त समय और शर्तों की आवश्यकता होती है।
आज हम जिन जटिल समस्याओं का सामना कर रहे हैं, उनका समाधान मामूली नहीं है - इसमें नैतिक और परिचालन पहलू भी शामिल हैं। एक दवा को मान्य करने के लिए एक क्लासिक दृष्टिकोण में, यह आवश्यक होगा, उदाहरण के लिए, समान स्थिति और विशेषताओं वाले रोगियों के समूह को यादृच्छिक रूप से विभाजित करने के लिए इसे एक समूह और प्लेसबो (शरीर पर कोई प्रभाव नहीं वाला पदार्थ) को दूसरे में प्रशासित करने के लिए, फिर सांख्यिकीय रूप से परिणामों की तुलना करें। लेकिन यह उन गंभीर रोगियों में कैसे किया जाए, जिनकी हालत के कारण, एक ही समय में उन्हें कुशल उपचार की आवश्यकता होती है और उनकी कमी या अपर्याप्तता के कारण मृत्यु की आशंका सबसे अधिक होती है?
इन कारणों से, स्थिति की तात्कालिकता और गंभीरता को देखते हुए, डेटा निर्माण और विश्लेषण पर अधिक ध्यान देना शायद सबसे व्यवहार्य मार्ग है - विशेष रूप से संक्रमितों की व्यापक निगरानी के संबंध में, अस्पताल में इलाज कराने वालों तक ही सीमित नहीं है, बल्कि उन तक विस्तारित है। हल्के लक्षणों के साथ और सामान्य आबादी के लिए, क्योंकि वायरस का एक बड़ा हिस्सा स्पर्शोन्मुख व्यक्तियों के माध्यम से फैलता है। यह उन देशों के परिणामों की पुष्टि करता है जिन्होंने बड़े पैमाने पर परीक्षण और विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) की सिफारिश को अपनाया, क्योंकि यह संकट प्रबंधन और दुर्लभ संसाधनों जैसे श्वासयंत्र और व्यक्तिगत सुरक्षा उपकरण के आवंटन के लिए एक महत्वपूर्ण साधन प्रदान करता है।
लेकिन यह कठोरता, मानकीकरण और विश्वसनीयता लेता है; अन्यथा, हम गलत निर्णय ले सकते हैं क्योंकि वे गलत या अधूरी जानकारी पर आधारित हैं। और सीमित संसाधनों को देखते हुए, संभाव्य नमूनाकरण, विशेष रूप से स्पर्शोन्मुख लोगों के बीच, एक अमूल्य संसाधन हो सकता है, क्योंकि यह हमें परिणामों को मज़बूती से सामान्य बनाने में सक्षम करने के लिए कम संख्या में परीक्षणों की अनुमति देता है। इस प्रकार, सांख्यिकी और सूचना प्रबंधन और निर्णय लेने के लिए शक्तिशाली उपकरण साबित होते हैं, और भी अधिक तीव्रता से उथल-पुथल के समय में।
जीनफ्रैंक टीडी सारतोरी, सूचना प्रबंधन में मास्टर और बिजनेस इंटेलिजेंस में विशेषज्ञ, ग्रुपो पॉज़िटिवो में एक सलाहकार हैं।