संघीय और राज्य मतदान जिलों पर जनगणना डेटा का प्रभाव

डेटा पाइपलाइन: कैसे जनगणना सूचना आकृतियाँ जिलों

जनगणना ब्यूरो ने दो महत्वपूर्ण डेटासेट को रिडीजिटिंग के लिए जारी किया: सार्वजनिक कानून 94-171 रेजिस्ट्रेटिंग डेटा फ़ाइल, आम तौर पर जनगणना के बाद वर्ष के 31 मार्च तक राज्यों को वितरित की जाती है, और जनगणना प्रोफाइल, जो सारांश आंकड़े प्रदान करती है। इन फ़ाइलों में कुल जनसंख्या, मतदान-आयु आबादी (रक्षा और जातीयता द्वारा), आवास इकाई गिनती और भौगोलिक ब्लॉक-स्तर डेटा शामिल हैं। फिर राज्यों ने इन जनगणना ब्लॉकों के शीर्ष पर जिला सीमाओं को आकर्षित करने के लिए भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS) सॉफ्टवेयर का उपयोग किया। जनगणना डेटा की सटीकता लोगों के एक मुट्ठी भर में जनसंख्या गिनती को समझने की अनुमति देती है, जो समान जनसंख्या आवश्यकताओं के लिए महत्वपूर्ण है।

ब्लॉक लेवल डेटा की भूमिका

जनगणना ब्लॉक सबसे छोटी भौगोलिक इकाइयां हैं जो जनगणना ब्यूरो द्वारा उपयोग की जाती हैं। वे शहरी क्षेत्रों में एक शहर के ब्लॉक के रूप में या ग्रामीण क्षेत्रों में वर्ग मील के रूप में बड़े रूप में छोटे हो सकते हैं। इस दानेदार स्तर पर पुनर्जन्म का मतलब है कि एक भी सड़क एक सीमा भी हो सकती है। उदाहरण के लिए, यदि एक जिले को आबादी समानता प्राप्त करने के लिए 500 लोगों को बहाने की आवश्यकता है, तो कार्टोग्राफर उस आबादी वाले विशिष्ट जनगणना ब्लॉकों को शामिल करने या बाहर करने के लिए लाइन को समायोजित कर सकता है। नियंत्रण का यह स्तर मानचित्रमेकर को विशाल शक्ति देता है, जिसका उपयोग तटस्थ प्रयोजनों के लिए या पक्षपात लाभ के लिए किया जा सकता है।

डेटा गुणवत्ता और अंडरकाउंट

जनगणना डेटा की सटीकता सर्वोपरि है, फिर भी कोई जनगणना बिल्कुल सही नहीं है। जनगणना ब्यूरो विभिन्न जनसांख्यिकीय समूहों के लिए शुद्ध अंडरकाउंट या ओवरकाउंट का अनुमान लगाने के लिए एक पूर्व-मूल्यांकन सर्वेक्षण आयोजित करता है। ऐतिहासिक रूप से, युवा बच्चे, नस्लीय और जातीय अल्पसंख्यकताओं और कम आय वाले परिवारों को उच्च दरों पर कम किया गया है। कुछ क्षेत्रों में एक अंडरकाउंट कम प्रतिनिधियों और उन समुदायों के लिए कम धन का परिणाम हो सकता है। 2020 में, जनगणना ब्यूरो ने ब्लैक (3.3% नेट अंडरकाउंट), हिस्पैनिक (4.9%) और अमेरिकी भारतीय या अलास्का नेटिव (5.1%) आबादी के लिए डेटा की गणना करने में विफल होने के लिए डेटा को जिम्मेदार ठहराया है।

जनगणना से कांग्रेस तक: पुनर्स्थापन तंत्र

प्रत्येक जनगणना के बाद, जनगणना ब्यूरो समान अनुपात की विधि का उपयोग करके हाउस सीटों की संख्या की गणना करता है। उदाहरण के लिए, 2020 की जनगणना के परिणामस्वरूप सात राज्यों में जनगणना (कोलोराडो, फ्लोरिडा, मोंटाना, उत्तरी कैरोलिना, ओरेगन, टेक्सास) और सात राज्यों में हारने वाली सीटों (कैलिफोर्निया, इलिनॉय, मिशिगन, न्यूयॉर्क, ओहियो, पेंसिल्वेनिया, वेस्ट वर्जीनिया) शामिल हैं। राजनीतिक शक्ति की यह बदलाव पूरी तरह से जनगणना में कैद आबादी में बदलाव से संचालित होता है। एक बार प्रति राज्य सीटों की संख्या निर्धारित की जाती है, प्रत्येक राज्य को एक से अधिक कांग्रेसीय जिले के साथ अपनी खुद की जिला सीमाओं को आकर्षित करना चाहिए।

कैसे राज्य का प्रबंधन करने के लिए Redistricting

कुछ राज्यों को राज्य विधानमंडल में छोड़ देते हैं, जिसका अर्थ है कि बहुमत पार्टी पेन को नियंत्रित करती है। अन्य लोग स्वतंत्र कमीशन या द्विपक्षीय पैनल का उपयोग करते हैं ताकि पक्षपात पूर्वाग्रह को कम किया जा सके। आयोवा जैसे राज्यों में, एक गैर-पक्षीय विधायी सेवा एजेंसी बिना किसी अपराध या राजनीतिक डेटा पर विचार किए नक्शे खींचती है। इसके विपरीत, टेक्सास और उत्तरी कैरोलिना जैसे राज्यों ने मुख्य रूप से पक्षपात लाभ के लिए तैयार किए गए मानचित्रों पर कानूनी चुनौतियों को दोहराया है। हालांकि, शरीर के बावजूद ड्राइंग कर रही है, जनगणना डेटा प्रारंभिक बिंदु है। इसके बिना, कोई नक्शा नहीं खींचा जा सकता है।

राज्य विधान सभा निर्वाचन: अधिक से अधिक राजनीति

राज्य विधायी जिलों को समान जनगणना डेटा का उपयोग करके तैयार किया जाता है लेकिन अक्सर विभिन्न बाधाओं के साथ। कई राज्य संविधानों को जिलों को आकस्मिक और कॉम्पैक्ट होने की आवश्यकता होती है, और कुछ को यह आवश्यक है कि राजनीतिक सीमाओं (काउंटियों, शहरों, कस्बों) को जितना संभव हो संरक्षित किया जाए। राज्य विधायी जिलों के लिए जनसंख्या विचलन की अनुमति दी गई है - धीरे-धीरे 10% कुल विचलन तक, हालांकि अदालतों ने योजनाओं को तोड़ दिया है जो बिना किसी सम्मोहित औचित्य के उससे अधिक है। राज्य विधायी लालीकरण में स्थानीय प्रशासन, स्कूल बोर्डों, काउंटी कमीशनों और इन नगरपालिका परिषदों पर एक सीधा प्रभाव पड़ता है।

भौगोलिक बाधाओं और ब्याज की समुदाय की चुनौती

उदाहरण के लिए, एक तटीय समुदाय मछली पकड़ने के लिए आर्थिक संबंधों को साझा कर सकता है, जबकि एक ग्रामीण क्षेत्र कृषि चिंताओं को साझा कर सकता है। जनगणना डेटा जनसांख्यिकीय और आर्थिक जानकारी प्रदान करता है जो इन समुदायों की पहचान करने में मदद करता है। हालांकि, डेटा स्थिर है, और समुदाय विकसित हो गया है। उन मानचित्रों को आकर्षित करना जो समुदायों को एक साथ रखने के साथ-साथ जनसंख्या समानता प्राप्त करने के लिए एक जटिल समस्या अनुकूलन है। जनगणना डेटा के साथ संयुक्त जीआईएस उपकरण मैपमेकर को हजारों सिमुलेशन चलाने की अनुमति देता है ताकि एक नक्शा मिल सके जो सभी कानूनी मानदंडों को पूरा हो सके, लेकिन अंतिम विकल्प राजनीतिक निर्णय भी बना रहा है।

Gerrymandering: The Dark side of Census-Driven Redistricting

सटीक जनगणना डेटा की उपलब्धता ने गेरीमैन्डर को अधिक परिष्कृत बनाया है। गेरीमैन्डरिंग एक पार्टी को एक चुनावी लाभ देने के लिए जिला सीमाओं का हेरफेर है। जबकि शब्द 1812 तक वापस आता है, आधुनिक गेरीमैन्डरिंग कंप्यूटर एल्गोरिदम और जनसांख्यिकीय डेटा को पैक या क्रैक वोटर्स का उपयोग करता है। "पैकिंग" एक पार्टी के मतदाताओं को एक ही जिले में केंद्रित करता है ताकि वे एक बड़े मार्जिन से जीत सकें लेकिन कहीं और बेकार वोटों को बर्बाद कर सकें। "क्रैकिंग" कई जिलों में अन्य पार्टी के मतदाताओं को फैलता है ताकि वे हर जगह एक अल्पसंख्यक हैं। जनगणना पूरी तरह से लोगों की संख्या है।

Partisan बनाम Racial Gerrymandering

दोनों पक्षपातपूर्ण और नस्लीय गेरीमैंडरिंग जनगणना डेटा पर निर्भर हैं। नस्लीय गेरीमैंडरिंग वीआरए के तहत अवैध है, लेकिन यह साबित करना मुश्किल हो सकता है। Alabama lave Black Caucus v. Alabama] (2015) में, सुप्रीम कोर्ट ने यह निर्णय लिया कि रेस एक दशक तक वैध व्यक्ति के लिए एक महत्वपूर्ण परिणाम नहीं दे सकती है।

गेरीमैंडरिंग के हाल के उदाहरण

2020 की जनगणना के बाद, ओहियो ने एक मानचित्र पारित किया जिसने रिपब्लिकन को लोकप्रिय वोट जीतने के बावजूद सीटों की अतिविधि दी। ओहियो सुप्रीम कोर्ट ने कई बार मानचित्र को तोड़ दिया, लेकिन परिणामस्वरूप देरी का मतलब था कि 2022 चुनाव के लिए मानचित्र का इस्तेमाल किया गया था। इसी तरह, उत्तरी कैरोलिना में, विधायिका ने कांग्रेसी मानचित्रों को आकर्षित किया जो लगभग 50-50 वोट विभाजन के बावजूद रिपब्लिकन को 10-4 लाभ दिया। ये मानचित्र जनगणना डेटा पर निर्भर करते हैं ताकि पार्टी लाभ को बनाए रखने के दौरान जनसंख्या संख्या को समायोजित किया जा सके। मिशिगन और कैलिफोर्निया जैसे राज्यों में स्वतंत्र रेडिसिस्टिंग कमीशन ने फेयरर मैप्स का उत्पादन किया है, लेकिन अंतर्निहित डेटा समान है-केवल प्रक्रिया अलग-केवल अलग-अलग होती है।

जनगणना डेटा और वोटिंग राइट्स अधिनियम

1965 का वोटिंग राइट्स अधिनियम यह सुनिश्चित करने के लिए सबसे शक्तिशाली संघीय उपकरण है कि अवमूल्यन अल्पसंख्यक मतदाताओं के खिलाफ भेदभाव नहीं करता है। VRA की धारा 2 किसी भी मतदान मानक या अभ्यास को प्रतिबंधित करती है जिसके परिणामस्वरूप रेस या रंग के कारण वोट देने के अधिकार के इनकार या अपरिचित होते हैं। इस तरह से यह अर्थ है कि राज्य उन जिलों को नहीं खींच सकते हैं जो अल्पसंख्यक मतदान शक्ति को कमजोर करते हैं। कमजोर पड़ने, अदालतों और मानचित्रकारों का आकलन करने के लिए नस्लीय संरचना, मतदान आबादी और मतदान पैटर्न पर जनगणना डेटा की जांच करते हैं। न्याय विभाग इन आंकड़ों का उपयोग करता है ताकि न्यायसंख्याओं में अभी भी निर्णय लिया गया है।

जातीय रूप से ध्रुवीकृत वोटिंग को मापने

VRA प्रवर्तन में एक प्रमुख उपकरण नस्लीय ध्रुवीकृत मतदान का विश्लेषण है। जनगणना डेटा और चुनाव रिटर्न का उपयोग करते हुए, विशेषज्ञों का निर्धारण कर सकते हैं कि विभिन्न नस्लीय समूहों के मतदाता विभिन्न उम्मीदवारों का समर्थन करते हैं। यदि नस्लीय ध्रुवीकरण मौजूद है, और यदि एक अल्पसंख्यक समूह एक जिले में बहुमत बनाने के लिए पर्याप्त है (आमतौर पर मतदान-आयु आबादी का 50%) तो VRA को बहुमत-मिनोरिटी जिले के निर्माण की आवश्यकता हो सकती है। जनगणना ब्लॉक-स्तर डेटा एक विन्यास खोजने के लिए आवश्यक है जो जनसंख्या समानता को बनाए रखते हुए इसे प्राप्त करता है। यह प्रक्रिया अत्यधिक तकनीकी है और अक्सर व्यापक मुकदमेबाजी शामिल होती है।

प्रौद्योगिकी और प्रजनन के भविष्य

कंप्यूटिंग शक्ति और जीआईएस में अग्रिमों ने क्रांति दी है कि कैसे जनगणना डेटा का उपयोग प्रतिबंधित करने में किया जाता है। अतीत में, मानचित्रण कागज के नक्शे और जनसंख्या तालिकाओं के साथ हाथ से किया गया था। आज, रेडिस्टिंग के लिए Maptitude जैसे सॉफ्टवेयर उपयोगकर्ताओं को जनगणना ब्लॉक डेटा, सेट मानदंडों को लोड करने और ड्रैग एंड ड्रॉप के साथ जिलों को आकर्षित करने की अनुमति देता है। अधिक परिष्कृत एल्गोरिदम मिनटों में कानूनी रूप से अनुपालन मानचित्र उत्पन्न कर सकते हैं। ये उपकरण पिछले मतदान डेटा का उपयोग करके चुनाव परिणामों को भी अनुकरण कर सकते हैं, जिससे मानचित्र निर्माताओं को विभिन्न सीमाओं के पक्षपात प्रभाव का परीक्षण करने की अनुमति मिलती है। यह गैरी प्रबंधन को आसान बनाता है, लेकिन यह उचित-सर के लिए अपने स्वयं के विकल्प बनाने के लिए भी तैयार करता है।

Algorithmic Redistricting and Transparency

आलोचकों का तर्क है कि परिष्कृत एल्गोरिदम का उपयोग पारदर्शिता को कम करता है। यदि केवल मानचित्रकार सिमुलेशन चला सकता है, तो जनता को यह सत्यापित करने का कोई तरीका नहीं है कि चुनी गई मानचित्र वास्तव में सबसे कॉम्पैक्ट या सामुदायिक उन्मुख है। कुछ राज्यों को अब आवश्यकता है कि सार्वजनिक टिप्पणी के लिए हानिकारक प्रक्रियाएं खुली होंगी और उस ड्राफ्ट मैप्स को जनगणना डेटा ओवरले के साथ ऑनलाइन प्रकाशित किया जाएगा। Census Bureau's डेटा पोर्टल] जनसांख्यिकीय डेटा तक मुफ्त पहुंच प्रदान करता है, जिससे स्वतंत्र शोधकर्ताओं और पत्रकारों को मानचित्रमेकर्स जवाबदेह रखने में सक्षम बनाया जा सकता है।

ब्लॉक लेवल डेटा और गोपनीयता चिंताएं

ब्लॉक-स्तर की जनगणना डेटा की रिहाई गोपनीयता मुद्दों को बढ़ाती है। 2020 में, जनगणना ब्यूरो ने व्यक्तियों को फिर से पहचान से बचाने के लिए अंतर गोपनीयता तकनीकों को लागू किया। इस डेटा में सांख्यिकीय शोर को इंजेक्ट किया, जिससे कुछ छोटी-area आबादी कई प्रतिशत तक शिफ्ट हो गई। कुछ लोगों ने इस बात की चिंता व्यक्त की है कि अंतर गोपनीयता छोटे भौगोलिक क्षेत्रों के लिए जनसंख्या की गिनती को विकृत कर सकती है, जिससे उच्च परिशुद्धता वाले जिलों को आकर्षित करने की क्षमता को प्रभावित किया जा सकता है। जनगणना ब्यूरो ने यह सुनिश्चित किया है कि शोर काफी छोटा है कि पूर्ववर्ती या ब्लॉक स्तर पर लालच को प्रभावित न करने के लिए पर्याप्त है, लेकिन यह एक चल बहस बनी हुई है।

2020 चक्र और परे में चुनौतियां

2020 की जनगणना चक्र में अभूतपूर्व चुनौतियों का सामना करना पड़ा: COVID-19 महामारी ने फील्ड ऑपरेशन में देरी की, ट्रम्प प्रशासन के एक नागरिकता सवाल जोड़ने के प्रयास पर मुकदमा दायर किया, और सुप्रीम कोर्ट ने गिनती की समय सीमा के अंत में सत्तारूढ़ किया। महामारी ने जनसंख्या में बदलाव का कारण भी लगाया क्योंकि लोग शहरों से उपनगरों तक चले गए, जिससे संभावित रूप से डेटा की सटीकता को प्रभावित किया गया। इन मुद्दों के बावजूद, जनगणना ब्यूरो ने अगस्त 2021 तक राज्यों को डेटा को फिर से प्रतिबंधित कर दिया, बाद में सामान्य से। कुछ राज्यों को उनके पुनर्जन्म समय की स्थिति को संपीड़ित करना पड़ा, जिससे कम सार्वजनिक इनपुट के साथ नक्शे को रोका जा सके।

नागरिकता सवाल विवाद

ट्रम्प प्रशासन के प्रयास को 2020 की जनगणना के लिए नागरिकता की स्थिति के बारे में एक सवाल जोड़ने के लिए राष्ट्रीय बहस स्पार्क किया। विपक्षी लोगों ने तर्क दिया कि सवाल गैर-citizen और आप्रवासी परिवारों को जवाब देने से इनकार करेगा, जिससे बड़े आप्रवासी आबादी वाले क्षेत्रों में गंभीर कमियां होती हैं - जो डेमोक्रेटिक-लीनिंग होती हैं। सुप्रीम कोर्ट ने अंततः 2020 की जनगणना के लिए सवाल को अवरुद्ध कर दिया, लेकिन विवाद ने उजागर किया कि कैसे जनगणना डिजाइन रेडिस्टिंग के लिए उपयोग किए गए डेटा की गुणवत्ता को प्रभावित कर सकता है। आलोचनात्मक ध्यान दें कि ऐसे सवाल का खतरा भी उचित प्रतिनिधित्व की नींव को कम करने के लिए प्रतिक्रिया दरों को नष्ट कर सकता है।

सार्वजनिक भागीदारी की भूमिका

जनगणना डेटा को पुनः प्राप्त करने के लिए कच्ची सामग्री है, लेकिन सार्वजनिक एक आवश्यक भूमिका निभाता है। देश भर में, वकालत समूह, शैक्षणिक संस्थान और नागरिक जनगणना डेटा का उपयोग अपने स्वयं के "संचार मानचित्र" को आकर्षित करने के लिए करते हैं ताकि अधिकारियों को पुनः प्राप्त किया जा सके। ये मानचित्र अक्सर स्थानीय पड़ोस और हित के समुदायों की गहरी समझ को दर्शाते हैं। सार्वजनिक सुनवाई निवासियों को यह सत्यापित करने की अनुमति देती है कि कैसे प्रस्तावित मानचित्र अपने समुदायों को विभाजित या एकजुट करेगा। जनगणना डेटा की खुलीपन - जनगणना ब्यूरो से मुक्त करने के लिए उपलब्ध है - इस भागीदारी को प्रभावित करता है। जैसे वेबसाइटें खुद को डेटा हब [FLT] प्रदान करने के लिए आधिकारिक मानचित्र तैयार करना चाहते हैं।