ভাষাগত মানচিত্র এবং ডেটা
CLEAR গ্লোবালের ভাষা সংক্রান্ত তথ্য (ল্যাঙ্গুয়েজ ডেটা) উদ্যোগটি মানবিক এবং উন্নয়ন সেক্টরে ভাষাকে গুরুত্বপূর্ণ স্থান দিয়েছে।
সংকটাপন্ন মানুষরা কোন ভাষায় কথা বলেন এবং বুঝতে পারেন সেই সম্পর্কে খুব সামান্য তথ্য উপলভ্য রয়েছে। মানবিক সহায়তা সংস্থাগুলো প্রায়ই সাক্ষরতা, স্থানীয় কথ্য ভাষা, বা যোগাযোগের জন্য পছন্দের মাধ্যম সম্পর্কে নির্ভরযোগ্য তথ্য ছাড়াই যোগাযোগের কৌশল তৈরি করে। ফলস্বরূপ প্রায়ই দেখা যায় যে সংকটাপন্ন মানুষেরা মানবিক সহায়তা সংস্থাগুলোর সাথে তাদের বোধগম্য ভাষায় যোগাযোগ করতে নানাবিধ সমস্যার সম্মুখীন হন। নারী, শিশু, বয়স্ক মানুষজন এবং প্রতিবন্ধী ব্যক্তিরা সবচেয়ে বেশি সমস্যার সম্মুখীন হন কারণ প্রায়শই তারা বিদেশী ভাষা এবং আন্তর্জাতিক যোগাযোগে ব্যবহৃত ভাষাগুলো বুঝতে পারেন না।
আমরা ভাষা সংক্রান্ত তথ্য গবেষণা এবং বিশ্লেষণের মাধ্যমে বিভিন্ন সংস্থাকে ভাষাকে বিবেচনায় রেখে কর্মসূচি এবং যোগাযোগের কৌশল বিকাশে সহায়তা করছি।
দেশ অনুযায়ী তথ্য
তথ্য সেট এবং মানচিত্র যা কোথায় কোন ভাষা বেশি প্রচলিত তা বুঝতে সাহায্য করে।
ভাষা সংক্রান্ত প্রশ্ন
ভাষা সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহের জন্য আগে থেকে ফরম্যাট করা এবং অনূদিত প্রশ্নাবলী।
আপনাদের পরামর্শ এবং মতামত আমাদের ভাষা সংক্রান্ত তথ্য যথাসম্ভব সহজলভ্য এবং কার্যকর করতে সাহায্য করতে পারে।
বিশ্বব্যাপী ভাষা সংক্রান্ত তথ্যের অবস্থা সম্পর্কে আরও জানুন, আমাদের গ্লোবাল ল্যাঙ্গুয়েজ ডেটা রিভিউ স্টোরি ম্যাপ এবং ড্যাশবোর্ড দেখুন।
টুল এবং সংস্থানসমূহ
মানবিক সহায়তা ও উন্নয়ন কর্মসূচীতে ভাষা সংক্রান্ত তথ্য একীভূত করার পাঁচটি সহজ ধাপ
ক্ষতিগ্রস্ত ব্যক্তিদের চাহিদা পূরণের জন্য তাদের ভাষা সম্পর্কিত তথ্য তাদের বয়স এবং জেন্ডার সম্পর্কিত তথ্যের মতোই সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ। এই টুলে ত্রাণ কর্মসূচি পরিকল্পনা এবং বিতরণের বিভিন্ন পর্যায়ে ভাষা সংক্রান্ত তথ্য কীভাবে ব্যবহার করতে হবে তার বিভিন্ন বিকল্পের জন্য একটা সংক্ষিপ্ত নির্দেশিকা দেওয়া হয়েছে।
ব্রিফ: ২০২১ সালের বহু-সেক্টরীয় প্রয়োজনীয়তার মূল্যায়নে ক্ষতিগ্রস্ত মানুষদের ভাষা সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ করা উচিত
এই উচিত ইংরেজি বা ফরাসি ভাষায় পড়ুন।
এই ব্রিফে এই যুক্তি দেওয়া হয়েছে যে বহু-সেক্টরীয় প্রয়োজনীয়তার মূল্যায়ন (এমএসএনএ) কার্যকর এবং জবাবদিহি মানবিক সহায়তা কর্মকাণ্ড পরিকল্পনার জন্য প্রামাণিক ভিত্তি শক্তিশালী করার একটি গুরুত্বপূর্ণ সুযোগ। এটাতে ভাষা এবং যোগাযোগ সম্পর্কিত কোন প্রশ্নগুলো অন্তর্ভুক্ত করা উচিত তার পরামর্শ দেওয়া হয়েছে, এবং কীভাবে সেগুলোকে এমএসএনএ-তে অন্তর্ভুক্ত করা হবে সেই সংক্রান্ত মূল বিবেচ্য বিষয়গুলো উল্লেখ করা হয়েছে।
ব্লগ: ভাষা সংক্রান্ত তথ্য মানবিক সহায়তা প্রতিষ্ঠানগুলোর জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ফাঁক পূরণ করে
এই ব্লগে নয়টি দেশে মানবিক সহায়তা কর্মকাণ্ডের জন্য অবাধে উপলভ্য ভাষা সংক্রান্ত তথ্য প্রদানের প্রথম প্রচেষ্টাকে তুলে ধরা হয়েছে। এই ডেটাসেটগুলো ট্রান্সলেটর্স উইদাউট বর্ডার্স এবং ইউনিভার্সিটি কলেজ লন্ডনের অংশীদারিত্বের মাধ্যমে এই ডেটাসেটগুলো তৈরি হয়েছে। সাথে অংশীদারিত্বের মাধ্যমে তৈরি করেছে।
জেন্ডার অনুসারে বিশ্বব্যাপী সাক্ষরতার মানচিত্র
এই মানচিত্রে প্রত্যেক দেশে প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যে সাক্ষরতার ক্ষেত্রে জেন্ডার পার্থক্য তুলে ধরা হয়েছে। নারীদের মধ্যে সাক্ষরতার হার প্রায়ই পুরুষদের তুলনায় কম। কমলা রঙে সেই দেশগুলোকে দেখানো হয়েছে যেখানে পুরুষদের মধ্যে সাক্ষরতার হার নারীদের মধ্যে সাক্ষরতার হারের চেয়ে বেশি। নীল রঙে সেই গুটিকয় দেশকে দেখানো হয়েছে যেখানে নারীদের মধ্যে সাক্ষরতার হার পুরুষদের সাক্ষরতার হারের চেয়ে বেশি।
কেন আমাদের সঙ্কটে ক্ষতিগ্রস্ত মানুষদের ভাষা সংক্রান্ত তথ্য সংগ্রহ করা প্রয়োজন (PDF)
এই ইনফোগ্রাফিকে আমরা মানবিক কর্মকাণ্ডে সিদ্ধান্ত গ্রহণে ভাষা সংক্রান্ত তথ্য অন্তর্ভুক্ত করতে ব্যর্থ হলে যে চ্যালেঞ্জগুলোর সম্মুখীন হই, সেগুলো তুলে ধরা হয়েছে। এই চ্যালেঞ্জগুলোর সাথে মোকাবেলা করার জন্য, আমরা মানবিক সহায়তা সম্পর্কিত সকল তথ্য সংগ্রহের প্রচেষ্টায় চারটি মূল প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত করার পরামর্শ দিই।
ইনফোগ্রাফিক দেখুন ইংরেজি, কঙ্গোলিজ সোয়াহিলি, ফরাসি এবং লিঙ্গালা (সরল)।
এমএসএনএ ভাষা সংক্রান্ত তথ্য মানবিক সহায়তা সংস্থাগুলোকে ক্ষতিগ্রস্ত ব্যক্তিদের সাথে আরও ভালোভাবে যোগাযোগ করতে সাহায্য করতে পারে (পিডিএফ)
এই ব্রিফে ২০১৯ সালে উত্তর-পূর্ব নাইজেরিয়ায় বহু-সেক্টরীয় প্রয়োজনীয়তার মূল্যায়নে প্রাপ্ত ভাষা এবং যোগাযোগ সম্পর্কিত মূল ফলাফলের সারসংক্ষেপ প্রদান করা হয়েছে। এতে পুরো মানবিক সহায়তা সেক্টর জুড়ে ভাষা এবং যোগাযোগ সম্পর্কিত তথ্যে বিদ্যমান গুরুতর ফাঁক পূরণের ক্ষেত্রে এই ধরনের বড় মাপের জরিপের সম্ভাব্য ভূমিকা আলোচনা করা হয়েছে।
ব্লগ: যখন শব্দ ব্যর্থ হয়: বহুভাষিক জরিপে যাচাইকরণের জন্য অডিও রেকর্ডিং
এই ব্লগে বহুভাষিক পরিবেশে অংশগ্রহণকারীদের সম্মতি নিশ্চিত করতে এবং নথিভুক্ত জরিপের ফলাফলের যথার্থতা যাচাই করতে অডিও ব্যবহার করার সম্ভাবনা নিয়ে আলোচনা রা হয়েছে। এতে ট্রান্সলেটর্স উইদআউট বর্ডারস এবং ইন্টারনাল ডিসপ্লেসমেন্ট মনিটরিং সেন্টারের মধ্যে একটা পরীক্ষামূলক প্রকল্প তুলে ধরা হয়েছে।
জরিপের টুল স্থানীয়করণ (লোকালাইজেশন) এবং অনুবাদ করার জন্য দ্রুত নির্দেশিকা
এই সংক্ষিপ্ত নির্দেশিকা মানবিক সহায়তা ও উন্নয়ন সংস্থাগুলিকে জরিপ পরিকল্পনা ও পরিচালনা করার সময় ভাষা এবং সাংস্কৃতিক পক্ষপাত এড়াতে সাহায্য করে। এই নির্দেশিকা ট্রান্সলেটর্স উইদআউট বর্ডারস এবং পিপল ইন নিড যৌথভাবে তৈরি করেছে। এটি IndiKit ওয়েবসাইটে ইংরেজি, ফরাসি এবং পর্তুগিজ ভাষায় উপলভ্য।
আমাদের মধ্যকার কথা: মানবিক সহায়তা জরিপে ব্যবহৃত পরিভাষাগুলো জরিপকারীরা কতটা ভালোভাবে বুঝতে পারেন?
এই প্রতিবেদনে দেখানো হয়েছে যে জরিপ তৈরি করার সময় নিয়মিতভাবে ভাষার ব্যাপারে বিবেচনা করা হয় না। এতে এই সিদ্ধান্তে উপনীত হওয়া গেছে যে জরিপকারীরা প্রায়শই জরিপে তাদের কোন শব্দগুলো অনুবাদ করা প্রয়োজন তা বুঝতে পারেন না।
ইউরোপীয় শরণার্থী সহায়তা কার্যক্রমে ভাষাকে বিবেচনায় রাখা
এই প্রতিবেদনে মানবিক সংকটে ভাষা সম্পর্কিত নির্ভরযোগ্য তথ্য না থাকার কারণে যে চ্যালেঞ্জগুলো দেখা দেয় সেগুলো তুলে ধরা হয়েছে। এতে গ্রীস, ইতালি এবং তুরস্কে পরিচালিত মূল্যায়ন নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে এবং বেশ কিছু পরামর্শ দেওয়া হয়েছে যা পরবর্তীকালে TWB-এর ভাষা সংক্রান্ত তথ্যের উদ্যোগের ভিত্তি স্থাপন করেছে।