- Galileo के heliocentrism विवाद के उदाहरण की तरह, सामाजिक सत्ता और belief systems सिर्फ 'तथ्यों' से नहीं बदलते
- चर्च·सत्ता·विचारधारा ने बाइबल, ब्रह्मांड-दृष्टि, कला और सामाजिक मानदंडों जैसी चीज़ों को narrative और structural connections के माध्यम से वास्तविकता की व्याख्या और वैधता देने में जोड़ा
- belief structure (graph) core nodes और connections (edges) से बनती है, इसलिए एक हिस्सा हिलने पर भी पूरी worldview डगमगा सकती है
- विवाद का असली केंद्र तथ्य नहीं, बल्कि अपने-अपने structural frame (graph) में nodes या links पर हमला/बचाव करने वाली मनोवैज्ञानिक और सामाजिक प्रक्रिया है
- structural resilience, internal cohesion, और emotional resonance जितनी मजबूत होती है, belief उतना टिकता है; facts तभी असर डालते हैं जब वे structural frame के भीतर घुल-मिल जाते हैं
तथ्य नहीं, संरचना belief तय करती है
- जब Galileo Galilei ने heliocentrism प्रस्तुत किया, तब चर्च ने केवल अज्ञान या अंधविश्वास के कारण नहीं, बल्कि सामाजिक व्यवस्था को बनाए रखने वाले belief system की रक्षा के लिए प्रतिरोध किया
- क्योंकि geocentric cosmology faith और social order की core structure की तरह काम करती थी
- यह belief system कहानियों, प्रतीकों और doctrines को जैविक रूप से जोड़कर authority और order को वैधता देता था
- बाइबल के अंश geocentric cosmology को समर्थन देते थे और यह मनुष्य को ब्रह्मांड के केंद्र में रखने वाली सामाजिक और नैतिक श्रेणी-व्यवस्था से जुड़ा था
- यह संरचना सिर्फ बहस तक सीमित नहीं थी, बल्कि पूरी worldview, पूजा कैलेंडर, cathedral architecture, कला और रोज़मर्रा के norms में गहराई से परिलक्षित होती थी
- किसी एक concept को चुनौती देना सिर्फ एक विचार को नहीं, बल्कि उसके पूरे network और authority को छूना होता है.
- जैसे ही core node (geocentrism) हिलता है, पूरी संरचना जोखिम में पड़ जाती है
belief structure (graph) का उदाहरण
- आज भी belief structures को concepts (nodes) और connections (edges) से बने एक 'graph' के रूप में समझाया जा सकता है
- उदाहरण के तौर पर, "growth-first capitalism" और "ecological sustainability" की संरचनाएँ अलग-अलग तर्क और networks रखती हैं
- Growth-First Capitalism
- innovation→profit→shareholder returns→purchasing power→competition→innovation...
- हर connection एक-दूसरे को मजबूत करता है; internal consistency और resilience बहुत मजबूत होती है
- Ecological Sustainability
- climate crisis→policy change→renewable energy→emissions reduction→community resilience
- connections के ज़रिए बनने वाली positive cycle, जो human well-being और planetary health के संबंध, collective action, और resilience पर ज़ोर देती है
- इस graph के node connections (edges) लगातार मनोवैज्ञानिक ताकत से मजबूत किए जाते हैं
- cognitive dissonance की स्थिति में इंसानी दिमाग मौजूदा worldview को बचाए रखने के लिए motivated reasoning और बाद की rationalization का उपयोग करता है
- इसी वजह से belief structures बहुत मज़बूत और परिवर्तन के प्रति प्रतिरोधी होते हैं
structural attack — nodes और edges को हिलाना
- प्रतिस्पर्धी belief systems के बीच असली 'युद्ध' logical claims का नहीं, बल्कि एक-दूसरे की संरचना बदलने की कोशिश का होता है
- वे प्रतिद्वंद्वी के core nodes को गिराकर, concepts के बीच connections को कमजोर करके, या उसके आकर्षक तत्वों को absorb करके संरचना को प्रभावित करने की कोशिश करते हैं
- इससे सिर्फ विचारों का आदान-प्रदान नहीं, बल्कि belief structure के खुद बदलने की प्रक्रिया शुरू होती है
- core node attack (Node Attack) : किसी एक core node पर केंद्रित हमला पूरे belief system को कमजोर कर सकता है
- उदाहरण: अगर "climate change threat" वाले node पर हमला हो, तो policy change की प्रेरणा कमजोर पड़ती है और पूरी system अस्थिर हो जाती है.
- हमला सफल हो जाए तो belief system के मुख्य feedback loops टूटने लगते हैं और पूरी संरचना के विघटन का खतरा पैदा होता है
- edge attack (Edge Attack) : विचारों के बीच के connections (edges) पर हमला करके belief system के logic को परोक्ष रूप से कमजोर किया जाता है और उसकी persuasiveness घटाई जाती है
- उदाहरण: अगर यह सवाल उठाया जाए कि "shareholder profits" सचमुच purchasing power बढ़ाते हैं या नहीं, तो capitalist system के broad prosperity claim कमजोर पड़ते हैं
- edge attack जारी रहे तो system की social legitimacy टूटने लगती है और वह वैकल्पिक संरचना में अधिक आसानी से absorb हो सकती है
- इसके अलावा belief systems प्रतिस्पर्धी संरचनाओं की ताकत को absorb करने, gaps के ज़रिए evolve करने, या self-correction से resilience पाने जैसी कई रणनीतियाँ अपनाते हैं
मानव मनोविज्ञान और belief structure
- belief systems (memes, ideologies आदि) का वास्तविक संचालन सिर्फ लोगों के दिमागी ढाँचे के भीतर होता है
- belief structures मानव की cognitive architecture द्वारा बनाए और सुरक्षित रखे जाते हैं, और कभी-कभी 'personal identity' के साथ इतने गहरे जुड़े होते हैं कि चुनौती खुद पर हमले जैसी लगती है
- वे सिर्फ साधारण तर्क से नहीं, बल्कि cognitive dissonance और motivated reasoning जैसी दिमाग की स्वचालित मनोवैज्ञानिक प्रक्रियाओं से स्थिर बने रहते हैं
- दिमाग threatening information को अनजाने में छान देता है, और विरोधाभासी evidence के सामने cognitive dissonance कम करने के लिए rationalization की कोशिश करता है
- यही कारण है कि belief structures बाहरी हमलों के खिलाफ बहुत मज़बूती से टिके रहते हैं
structural competition और वास्तविक उदाहरण
- आज की सामाजिक बहसें सिर्फ तथ्यों की नहीं, बल्कि एक-दूसरे के साथ असंगत belief templates के टकराव की हैं
- हर पक्ष के पास अपनी connection structure, core ideas और उन्हें सहारा देने वाली logical system होती है, और वे आसानी से दूसरे की logic स्वीकार नहीं कर पाते
- किसी समूह का belief network जितना सघन और उसके connections जितने मजबूत होते हैं, बाहरी हमलों के खिलाफ उसका प्रतिरोध और प्रभाव उतना बढ़ता है
- इसके विपरीत, अगर अंदरूनी विभाजन हो या connections कमजोर पड़ें, तो समूह का प्रभाव बहुत तेजी से घटता है
- इसी वजह से जब विरोधी ताकतें आंतरिक विभाजन पैदा करती हैं, तो उसका असर पूरे power balance पर पड़ता है
coordinated inauthentic behavior
- जनमत को manipulate करने के लिए कई fake accounts द्वारा मिलकर चलाया जाने वाला social media operation
- यह सिर्फ misinformation फैलाना नहीं, बल्कि belief graph के core connections को व्यवस्थित रूप से कमजोर करने की रणनीति है
- उदाहरण के लिए
- रूस की IRA ने अमेरिका के भीतर racial conflict को गहरा करने के लिए एक साथ परस्पर विरोधी आवाज़ों को amplify किया, जिससे social connection structure हिल गया
- BLM-बनाम anti-BLM, vaccines के पक्ष-विपक्ष, climate debates जैसी विभाजनकारी चालें—core connections को कमजोर करके पूरी संरचना को अस्थिर बनाना
- ऐसे large-scale network attacks, एक ही दिशा की misinformation से ज़्यादा, structural connections को कमजोर करने पर ध्यान देते हैं
- Cambridge Analytica के मामले की तरह, micro-targeting technology और personalized messages belief structure के vulnerable nodes और edges को सटीक रूप से निशाना बना सकते हैं
- हाल में LLMs (large language models) के कारण ऐसी structural manipulation की scale और agility विस्फोटक रूप से बढ़ी है
हम अपनी belief structure की रक्षा कैसे करें
- fact-checking, rebuttal, और सिर्फ truth की अपनी सीमाएँ हैं. belief system को resilience देने के लिए 'structure', 'internal cohesion' और 'emotional empathy' को मजबूत करना होगा
- सच लंबे समय तक तभी टिकता और फैलता है जब वह ऐसे structural frame के भीतर हो जिसमें लोग ठहर सकें
- manipulation और division को रोकने के लिए मजबूत narratives, अपने belief system की structural consistency और resilience को बढ़ाना, templates के बीच connecting bridges बनाना, और भावनात्मक रूप से भी resonate करने वाली narratives गढ़ना ज़रूरी है
- belief के mechanism को समझकर हर कोई सिर्फ निष्क्रिय लक्ष्य नहीं, बल्कि सक्रिय structural designer बन सकता है. एक मज़बूत, अनुकूलनीय और अधिक खुली नई belief system design करना संभव है
निष्कर्ष
- हम सिर्फ information consumers नहीं, बल्कि अपनी belief structure को design करने वाले architect बन सकते हैं
- structural understanding के आधार पर, resilient और interconnected belief systems बनाना culture war और जनमत-हेरफेर के दौर का असली जवाब है
2 टिप्पणियां
दिलचस्प है। mental model या meme जैसी चीज़ों पर ऐसे लेख हमेशा रुचिकर लगते हैं।
Hacker News टिप्पणियाँ
यह ब्लॉग पोस्ट अच्छी लगी। दो बातें दिमाग में आईं। पहली, विरोधाभासी तथ्य होने पर भी अक्सर यह संकेत नहीं होता कि अब अपनी मान्यता बदल लेनी चाहिए। अगर कोई विश्वास इतना कमजोर नहीं है कि एक ही तथ्य से हिल जाए, तो किसी एक घटना का निर्णायक असर पड़ना बहुत दुर्लभ होता है। उदाहरण के लिए, अगर मुझे पता चले कि climate change पर किसी पेपर में कुछ वैज्ञानिकों ने डेटा में हेरफेर किया, तब भी climate change के पक्ष में मौजूद विशाल प्रमाणों को देखते हुए वह तथ्य अपने आप में मेरी मान्यता बदलने का आधार नहीं बनता। अंततः तभी इतना पर्याप्त आधार बनता है कि विश्वास बदला जाए, जब दोनों पक्षों की तरह-तरह की जानकारी को काफी विस्तार से देखा जाए। दूसरी बात, आज हम जिन ‘facts’ से रूबरू होते हैं, वे वास्तव में पूरे संदर्भ का प्रतिनिधित्व नहीं करते। पहले बड़े कॉरपोरेट मीडिया के दौर में कम-से-कम पत्रकार प्रमुख तथ्यों को कुछ हद तक संतुलित तरीके से पहुँचाने की कोशिश करते थे, लेकिन आज algorithms खबरों को इस तरह curate करते हैं कि ज्यादा clicks और engagement मिले। और जो content producers ये ‘facts’ दे रहे हैं, वे भी प्रायः गहरी प्रेरणाओं या bias से चलते हैं। न algorithms और न producers, किसी में भी balanced information देने की कोशिश लगभग दिखती है
इससे मुझे एक मशहूर rationalist ब्लॉग पर पढ़ी हुई ‘rational epistemic skepticism’ की धारणा याद आई। हो सकता है मुझे सटीक शब्द याद न हों, लेकिन विचार का संदर्भ मिलता-जुलता है। जब कोई व्यक्ति बौद्धिक रूप से बहुत प्रखर हो, या किसी खास विषय पर बहुत अधिक पढ़ा हो, तो सामान्य लोग अक्सर उसकी बौद्धिक क्षमता से दबाव महसूस करते हैं। लेकिन सबको अंदर-ही-अंदर यह भी पता होता है कि हर बुद्धिमान व्यक्ति हमेशा सही नहीं होता। क्योंकि बुद्धिमान लोगों की राय भी अलग-अलग होती है, इसलिए सब एक साथ सही नहीं हो सकते। इसलिए सामान्य लोग ऐसी रक्षात्मक प्रवृत्ति विकसित कर लेते हैं जिसमें उनकी मान्यताएँ आसानी से डगमगाती नहीं, यानी वे आसानी से persuade नहीं होते। यह रक्षात्मक रवैया उलटे काफ़ी rational है। जब कोई व्यक्ति एकदम flawless argument पेश करता है, तो क्या वह इसलिए कि वह सचमुच सत्य है, या इसलिए कि उसमें कहीं चालाकी छिपी है? दूसरा मामला अधिक आम है
झूठ का सबसे बेहतरीन रूप गलत सूचना देना नहीं, बल्कि तथ्यों को अपने पक्ष में चुन-चुनकर पेश करना है। इस तरह इंसान कभी-कभी अनजाने में खुद से या दूसरों से भी झूठ बोलने लगता है। अनगिनत news articles इसी के उदाहरण हैं
दूसरी बात को आगे बढ़ाऊँ तो, आज के algorithms ऐसे बने हैं कि storytelling चाहने वाले देश, खासकर Russia और China, उनका आसानी से दुरुपयोग कर सकते हैं। पिछले 8 वर्षों में Russian election interference का तरीका काफी बदल गया है। पहले troll armies अमेरिकी (या पोलिश, चेक आदि) बनकर रूसी propaganda फैलाती थीं। यह तरीका अपेक्षाकृत आसानी से पकड़ा और रोका जा सकता था, इसलिए ज्यादा लंबे समय तक नहीं चला। हाल के वर्षों में यह China-शैली की रणनीति की तरह ‘goblin army’ में बदल गया है, जहाँ अब सीधा संदेश फैलाने के बजाय automated reactions—scrolling, upvoting, comment clicks, LLM-आधारित replies आदि—के जरिए social media algorithms को distort किया जाता है। असल में वे तब amplification करते हैं जब वास्तविक अमेरिकी users खुद ऐसे संदेश फैलाते हैं जो Russia के लिए फायदेमंद हों या अमेरिका के लिए नुकसानदेह। यह रणनीति दो कारणों से असरदार है: यह अजीब या घृणित पोस्ट लिखने वालों को dopamine reward देती है, जिससे वे और उग्र होते जाते हैं; और विरोध करने वाले users का मनोबल तोड़ती है, क्योंकि उन्हें लगता है कि ऐसी पोस्टें ‘बहुत popular’ हैं। संदर्भ: Russian internet outage and the online goblin army
CS Peirce के मशहूर निबंध "The Fixation of Belief" में यह बताया गया है कि हम विश्वास कैसे बनाते हैं और वे किन प्रक्रियाओं से हिल सकते हैं। वह निबंध यहाँ देखा जा सकता है। यह ब्लॉग पोस्ट भी मुझे Peirce के कहे हुए "a priori method" के काफी करीब लगी। पहले framework तय कर लिया जाता है—अक्सर सौंदर्यबोध या भावनात्मक कारणों से—और फिर अनुभवों की व्याख्या उसी framework के भीतर की जाती है। उससे निकले निष्कर्ष उसी framework से सहमत लोगों के लिए बहुत आरामदेह विश्वास बन जाते हैं। Peirce के अनुसार हर inquiry की शुरुआत surprise से होती है। कभी यह जानबूझकर होता है, पर अधिकतर अनजाने में हम surprise से टकराते हैं। a priori तरीके की समस्या यह है कि अंततः यह ‘taste development’ जैसा हो जाता है। रुचियाँ हमेशा फैशन के साथ बदलती रहती हैं, और दार्शनिक अंतहीन बहस दोहराते रहते हैं। जैसा Sir Bacon ने कहा था, अंततः हमें genuine inductive reasoning की ओर जाना ही पड़ता है
Galileo और चर्च के बीच का विवाद आम तौर पर जितना बताया जाता है, उससे कहीं अधिक सूक्ष्म मामला था—मैं इसे ऐसे समझता हूँ। यह Bible की शाब्दिक व्याख्या (जैसे Joshua में सूरज रुकने वाला अंश) की वजह से नहीं था। Paul Feyerabend की किताब "Against Method" में तो यह तर्क मिलता है कि उस समय Catholic Church शास्त्रीय वैज्ञानिक पद्धति—यानी दोनों मॉडलों के लिए प्रमाण का मूल्यांकन—के लिहाज़ से अधिक rational थी। महत्वपूर्ण बात यह है कि Galileo की hypothesis को मौजूदा model की तुलना में तार्किक रूप से कमजोर माना गया था। मुझे यह काफी दिलचस्प लगा
Galileo और चर्च को लेकर बहस को अक्सर जरूरत से ज्यादा सरल बना दिया जाता है, जबकि वास्तविक संदर्भ बहुत जटिल था। Galileo के आने से बहुत पहले ही Thomas Aquinas जैसे लोग Aristotle के आधार पर यह स्वीकार कर चुके थे कि पृथ्वी गोल है। Galileo के समय Catholic Church आधुनिक विज्ञान से अनजान नहीं थी; बल्कि natural philosophy और astronomy में सक्रिय रूप से भाग ले रही थी। असली विवाद competing models और उन्हें स्वीकार करने के लिए आवश्यक evidentiary standards का था। अगर इस लेख के लेखक ने इस पृष्ठभूमि को जाने बिना अपनी बात शुरू की, तो पूरे लेख की विश्वसनीयता पर संदेह होता है
एक पूर्व historian के रूप में कहूँ तो, Galileo और चर्च वाला प्रसंग वास्तव में बहुत जटिल है। कई पीढ़ियों से अलग-अलग लोगों ने अपनी-अपनी rhetoric के लिए इस घटना को तोड़-मरोड़कर पेश किया है। Feyerabend भी अपने बहुत मौलिक philosophy of science के लिए इस प्रसंग का उपयोग करते हैं, लेकिन उनकी objectivity विवाद से परे नहीं है। अगर रुचि हो, तो John Heilbron की Galileo biography एक संतुलित दृष्टिकोण देती है
हाल ही में मैंने इस विषय पर एक lecture देखा और वह बेहद रोचक लगा। उस समय यूरोप में इस्तेमाल होने वाला geocentric cosmological model इतना परिष्कृत था कि वह वास्तव में बहुत सटीक था। यहाँ तक कि heliocentrism पर जाने से भी कुछ समय तक कोई खास व्यावहारिक लाभ नहीं मिलता। उलटे Galileo के काम में बहुत सी त्रुटियाँ और कई ऐसे mathematical problems थीं जिन्हें अभी हल होना बाकी था। कुल मिलाकर वह ऐसा दौर था जिसमें बहुत बड़ा technical debt और transition cost उठानी पड़ती, जबकि तात्कालिक लाभ लगभग नहीं था
मुझे जिज्ञासा है कि Feyerabend यह कैसे समझाते हैं कि Galileo को house arrest क्यों झेलना पड़ा। अगर यह सिर्फ competing models पर rational debate थी, तो फिर इतनी चरम दमनकारी प्रतिक्रिया क्यों ज़रूरी समझी गई, यह समझना कठिन है
Galileo series podcast के लिए मैं Viktor Blasjo के Opinionated History of Mathematics की सिफारिश करता हूँ: Opinionated History of Mathematics
मुझे लगा कि इसने ऐसे विषय को बहुत दिलचस्प ढंग से उठाया है जिसे मैं विश्लेषणात्मक रूप से समझना मुश्किल पाता हूँ। इससे Stormfront (पहला white supremacist forum) के संस्थापक की बेटी की कहानी याद आई, जो कॉलेज गई और बार-बार यहूदी छात्रों के साथ dinner करते हुए अपनी मान्यताओं को एक-एक करके चुनौती देती गई, और आखिरकार धीरे-धीरे अपनी नस्लवादी सोच पूरी तरह छोड़ दी। अगर कोई व्यक्ति, जिसे लगभग 20 साल तक परिवार ने indoctrinate किया हो, बदल सकता है, तो यह उम्मीद की बात है कि कोई भी अपनी मान्यताएँ बदल सकता है। साथ ही, यह अफसोस भी होता है कि व्यवहार में यह तरीका अक्षम है और बड़े पैमाने पर लागू करना कठिन है। खासकर उन लोगों पर, जो अभी भी अपने पुराने information sources के संपर्क में बने हुए हैं
मुझे यह भी महत्वपूर्ण लगता है कि उसने शुरू से ही उनके सामने बैठकर बातचीत करने की इच्छा दिखाई
भविष्य में AI chatbots शायद ऐसी मान्यताओं को धोकर साफ़ करने वाली किसी रस्म का हिस्सा बन जाएँ
मुझे यह सिर्फ self-congratulation जैसा लगता है। बच्चों का कॉलेज जाने के बाद अपने परिवार की मान्यताओं को जल्दी छोड़ देना वास्तव में बहुत आम बात है। खासकर white supremacy जैसी अलोकप्रिय belief system में, कॉलेज में नए दोस्त बनाने के लिए उसे छोड़ देना लगभग स्वाभाविक है। उसके बाद भी वह छात्र, अपने कई साथियों की तरह, शायद कुछ ऐसी मान्यताएँ रखता होगा जिन्हें कोई-न-कोई विवादास्पद मानता हो। मूल रूप से हुआ बस इतना कि वह अपने घरेलू माहौल से बाहर निकला
मुझे भी अपने freshman year के दौरान पहली बार अपनी worldview खुद बनती हुई याद है। उससे पहले ईश्वर के अस्तित्व और समाज को लेकर तरह-तरह के विचार थे, लेकिन कॉलेज में मैं atheist बन गया। दिलचस्प यह है कि उसी समय मेरा जुड़वाँ भाई एक आस्थावान Christian बन गया। वह social groups में अच्छी तरह घुल-मिल गया और कॉलेज पूरा भी किया, जबकि मैंने बीच में पढ़ाई छोड़ दी। बाद में, अपने late 20s से 30s में पहुँचते-पहुँते, मुझे किसी बिंदु पर पूरा यकीन हो गया कि हमारी government पर भरोसा नहीं किया जा सकता। मैं अब भी मानता हूँ कि 9/11 एक inside job था। उस समय मैं New York में था, फिर भी घटना और रोज़मर्रा के अनुभव (जैसे Twin Towers lease documents पर काम) के बीच कोई बड़ा संबंध नहीं जोड़ पाया और बात यूँ ही निकल गई। इससे मैं इस बारे में सामान्य से अधिक सोचने लगा कि belief structures का संबंध उस समाज या समूह से कैसे होता है जिससे हम जुड़े हैं। जितना अधिक व्यक्ति खुद को समाज से अलग-थलग महसूस करता है, उतना ही स्थापित authority पर शक करना आसान हो जाता है। समूहों के बीच प्रतिस्पर्धा में दूसरे समूह को बुरा और गलत मान लेना बहुत आसान है, और यह सरलता belief structures में अनावश्यक विकृति पैदा करती है और खतरनाक मान्यताओं को मजबूत करती है। अंततः, समूह-विभाजन के मूल कारण geography, economy, ethnicity जैसे structural factors हैं। मुझे जिज्ञासा है कि क्या अधिक sophisticated और accurate belief systems सामाजिक विभाजन को कम कर सकते हैं। या फिर क्या social structures और networks ही identity का मूल तय करते हैं। कभी-कभी सोचता हूँ कि क्या मनुष्य स्वभाव से किसी ‘mammalian anthill’ जैसे हैं, जो संसाधन कम होते ही उग्र संघर्ष में उतर जाते हैं। अगर लोग महत्वपूर्ण resources पर कब्जा जमाने की कोशिश करें, तो fair competition संभव नहीं रहती; और जब सामने वाला नियम नहीं मानता, ईमानदार नहीं होता, और चर्चा से nuance तक हटा देता है, तो शायद कोई यह सोच सकता है कि हमें ही क्यों हमेशा भला बने रहना चाहिए। अंततः, हल्की-सी उम्मीद यही है कि अगर संसाधनों की प्रचुरता बढ़े, तो शायद उसी अनुपात में सभ्य संबंध भी बेहतर हों
लेखक से एक बात कहूँ तो, ब्लॉग का विचार मुझे पसंद आया, लेकिन पढ़ते हुए दो चीजें असुविधाजनक लगीं। पहली, quote formatting उलझाने वाली और अनावश्यक लगी, खासकर जब वह ठीक पिछली पंक्ति को दोहराती थी। दूसरी, फोन पर scroll करते समय हिलते हुए graphs असुविधाजनक लगे। शायद छोटे static images, या अलग background colors, बेहतर रहते
इस feedback के लिए मैं वास्तव में बहुत आभारी हूँ। अगली पोस्ट से पहले मैं यह सब ज़रूर लागू करने की कोशिश करूँगा
एक और बात, graph के सफेद box के भीतर का text पढ़ा ही नहीं जा रहा था। color choice थोड़ी कमजोर लगी
इस लेख की कुछ मुख्य अवधारणाएँ अच्छी हैं, लेकिन node/edge का भेद बहुत अस्पष्ट लगता है। उदाहरण के लिए 'Climate Change Threat' एक 'claim' है, लेकिन 'Efficiency' क्या claim है? क्या efficiency के अस्तित्व को ही झुठलाया जा सकता है? या फिर अगर कोई efficiency की ‘usefulness’ को चुनौती दे, तो क्या वह edge पर हमला नहीं होगा? इस तरह, मुख्य लेख में दिए गए node examples एक ही स्तर के नहीं लगते, बल्कि बहुत विषम लगते हैं। इसलिए इसे internalize करना मुश्किल हो जाता है और आगे पढ़ने की प्रेरणा कम होती है
मैं ज़रूर "The Righteous Mind" by Jonathan Haidt की सिफारिश करूँगा। इस किताब ने सामाजिक और मनोवैज्ञानिक दृष्टि से morality और politics पर मेरी सोच को गहराई से बदल दिया। इसकी कुछ प्रमुख बातें हैं: लोग सहज रूप से collectivist होते हैं और approval चाहते हैं। हम पहले भावनात्मक, तत्काल judgment बनाते हैं, और फिर बाद में उसके पक्ष में reasons गढ़ते हैं। right wing, left wing की तुलना में अधिक cohesive क्यों दिखता है, इसका कारण Haidt के अनुसार 5 'moral taste receptors'—care, fairness, loyalty, authority, sanctity—पर अपेक्षाकृत अधिक साझा मूल्य और अधिक सुसंगत परिभाषाएँ होना है। दूसरी ओर left wing अक्सर diversity बनाए रखने के बदले यह एकरूपता छोड़ देता है
मुझे भी Haidt की किताब बहुत दिलचस्प लगी, हालांकि सच कहूँ तो उसकी अलग-अलग sections मानो अलग-अलग किताबें लगती थीं। मैं उनकी और किताबें भी पढ़ना चाहूँगा। left/right की चर्चा पर, हाल में मैंने एक दिलचस्प बात सुनी कि अमेरिकी राजनीति में left coalition से चलता है, जबकि right consensus से। Haidt के शोध के अनुसार, left पाँच moral taste receptors में से एक-दो पर अधिक केंद्रित रहता है, जबकि right इन पाँचों पर अपेक्षाकृत संतुलित ध्यान देता है। मुझे ठीक से समझ नहीं आता कि ये दोनों बातें आपस में कैसे जुड़ती हैं, लेकिन कभी-कभी लगता है कि शायद वे एक-दूसरे को मजबूत करती हों। आगे यह जिज्ञासा भी होती है कि क्या इसी तरह की बातें राजनीतिक प्रणालियों में व्यापक रूप से लागू होती हैं
मुझे लगता है कि यह दावा कि राजनीतिक रूप से right, left से ज्यादा cohesive है, स्पष्ट प्रमाण मांगता है। संभव है कि यह सिर्फ हालिया उदाहरणों से बनी विकृत धारणा हो। अमेरिकी संदर्भ में भी right अलग-अलग हितधारकों का coalition ही है। उदाहरण के लिए, अभी भी Trump समर्थकों में कुछ लोग Epstein मामले में गोपनीयता बनाए रखने पर नाराज़ हैं, जबकि tax cuts चाहने वाले कुछ समूह उन प्रदर्शनों को शांत करना चाहते हैं। right के भीतर भी cohesion से ज्यादा conflict मौजूद है
जैसे ही यह समझ में आया कि nodes और edges के बीच—कम-से-कम इस लेख की परिभाषा के अनुसार—अनंत संख्या में nodes हो सकते हैं, मेरे लिए यह theory दिमाग में अधिक जटिल होने लगी। ideas के collapse structure की broad outline समझ आती है, लेकिन व्यवहार में यह पकड़ना कठिन है कि ideas के बीच कौन से nodes वास्तव में केंद्रीय हैं, इसलिए इसे वास्तविक दुनिया में लागू करना आसान नहीं लगता। और जब किसी एक item के collapse process को पीछे की ओर map करते हैं, तो वह हमेशा बहुत सरल दिखता है; इस अर्थ में ‘survivorship bias’ से बचना मुश्किल है
वास्तव में बहुत से लोग अपनी पूरी belief structure को हर समय स्पष्ट रूप से सचेत रूप में नहीं देख पाते। महत्वपूर्ण मुद्दों का 99% इस diagram से भी कहीं अधिक धुँधला होता है। फिर भी यह दृष्टिकोण नया लगा। मेरे हिसाब से belief structure से भी ज़्यादा महत्वपूर्ण यह है कि आप वास्तव में किस पर भरोसा करते हैं। वही व्यक्ति मेरे विश्वास के खाली हिस्सों को भरने का अधिकार रखता है, जिस पर मैं भरोसा करता हूँ। भरोसा कमाने में बहुत समय लगता है, इसलिए सिर्फ विरोधी facts दिखा देने से मान्यताएँ नहीं बदलतीं। बड़ा कारण network structure (belief graph) नहीं, बल्कि यह है कि ‘मैं तुम पर भरोसा नहीं करता’। हाल में मैंने इसी तरह की बात पर एक पोस्ट भी लिखी थी: No one reads page 28
मेरा मानना है कि ‘facts’ को बहस में सिर्फ सामने वाले को मनाने के औज़ार की तरह इस्तेमाल करने वाली ‘arguments are soldiers’ धारणा से हटकर सावधानी से सोचना चाहिए। दुनिया में क्या हो रहा है, इसे समझना अपने आप में रोचक और मूल्यवान है, चाहे उसका मेरी प्रवृत्ति या विचारधारा से कोई संबंध हो या नहीं। अगर कोई evidence दिलचस्प है, तो वह article अपने आप में मायने रखता है, भले ही वह मेरी राय से अलग हो। भले तथ्य दूसरे लोगों की सोच आसानी से न बदलें, फिर भी हमें उन लोगों का समर्थन करना चाहिए जो facts इकट्ठा करने और report करने का काम करते हैं