শরণার্থীরা কোথা থেকে শুরু করবেন, বেছে দেয় একটি অ্যালগরিদম
আশ্রয়দাতা দেশে কাজ খুঁজে পেতে শরণার্থীরা প্রায়ই হিমশিম খান। গবেষণাপত্রটি উল্লেখ করে, বিশটি ইউরোপীয় দেশে তুলনীয় অভিবাসীদের চেয়ে তাঁদের কর্মরত থাকার সম্ভাবনা প্রায় ১২% কম, আর এই ব্যবধান দশ থেকে পনেরো বছর টিকে থাকে। আগমনের পরের প্রথম মাস ও বছরগুলোই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ, আর তেমনই গুরুত্বপূর্ণ একজন শরণার্থীকে কোথায় রাখা হয়। অথচ সুইজারল্যান্ডসহ অনেক দেশে বণ্টন চলে প্রশাসনিক কোটা মেনে, আর কোন মানুষ কোথায় সবচেয়ে ভালো করবেন, সে বিষয়ে কর্মকর্তাদের হাতে তথ্য সামান্যই থাকে।
সুপারিশ, সিদ্ধান্ত নয়
২০১৮ সালে কার্ক বানসাক, ইয়েন্স হাইনমুলার ও সহকর্মীরা অ্যালগরিদমিক শরণার্থী-মিলন (algorithmic refugee matching) প্রস্তাব করেন। অতীতের আগমনকারীদের তথ্যে প্রশিক্ষিত একটি মেশিন-লার্নিং মডেল অনুমান করে, প্রতিটি শরণার্থীর প্রতিটি সম্ভাব্য স্থানে কাজ পাওয়ার সম্ভাবনা কতটা। তারপর একটি অনুকূলকরণ ধাপ এমন বণ্টনের সুপারিশ করে, যা সব কোটা মেনে প্রত্যাশিত কর্মসংস্থান সর্বোচ্চ করে। চূড়ান্ত সিদ্ধান্ত থাকে একজন মানব কর্মকর্তার হাতে।
এতদিন সুবিধাগুলো অনুমান করা হয়েছিল কেবল অতীতের তথ্য আবার চালিয়ে। বানসাক (ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়, বার্কলি), হাইনমুলার (স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়) ও ডোমিনিক হাঙ্গার্টনারের (ইটিএইচ জুরিখ) নেতৃত্বে এই গবেষণা উপস্থাপন করে, লেখকদের বিশ্বাসমতে, এই পদ্ধতির প্রথম দৈবায়িত নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষা (randomised controlled trial), যা চালানো হয়েছে সুইজারল্যান্ডের অভিবাসন বিষয়ক রাষ্ট্রীয় সচিবালয়ের (SEM) সঙ্গে, তাঁদের সরঞ্জাম GeoMatch-এর একটি প্রাথমিক সংস্করণ ব্যবহার করে।
বাস্তব প্রশাসনে একটি অন্ধ লটারি
২০২০ সালের জানুয়ারি থেকে ২০২৩ সালের জুন পর্যন্ত প্রতিটি যোগ্য মামলা — একটি পরিবার বা একক প্রাপ্তবয়স্ক, যিনি শরণার্থী-মর্যাদা বা অস্থায়ী সুরক্ষা পেয়েছেন এবং যাঁকে যেকোনো ক্যান্টনে রাখা যায় — কম্পিউটারে ৫০/৫০ ভাগে দুটি দলের একটিতে দেওয়া হয়েছে:
- অ্যালগরিদম: যে ক্যান্টন কর্মসংস্থান সর্বোচ্চ করবে বলে GeoMatch অনুমান করেছে;
- নিয়ন্ত্রণ: খালি জায়গাগুলোর মধ্য থেকে দৈবভাবে টানা একটি ক্যান্টন, প্রচলিত পদ্ধতির মতোই।
বণ্টন-কর্মকর্তারা দুই ক্ষেত্রেই একই পর্দা দেখতেন, আর তাঁরা বা শরণার্থীরা কেউই জানতেন না কোনো মামলা কোন দলে। প্রতিটি দলের ছিল ক্যান্টন ও জাতীয়তাভিত্তিক কোটার নিজস্ব অভিন্ন প্রতিলিপি। এই নকশা একটি সহজ চালাকি বাতিল করে: অ্যালগরিদম শক্তিশালী চাকরির বাজারওয়ালা ক্যান্টনে বেশি মানুষ পাঠাতে পারত না। এটি কেবল একজন মানুষ ও একটি জায়গার মিল উন্নত করতে পারত।
মডেলটি জানত খুব কম: লিঙ্গ, বয়স, বৈবাহিক অবস্থা, পরিবারের আকার, আগমনের তারিখ, জাতীয়তা ও মাতৃভাষা। শিক্ষা, কাজের ইতিহাস ও ভাষা-দক্ষতা সেই নিবন্ধে লেখা থাকে না, যা এটি ব্যবহার করেছে। কর্মকর্তারা প্রায় ৯৭% ক্ষেত্রে দেখানো সুপারিশ মেনেছেন।
চূড়ান্ত নমুনা: ২,০০০টি মামলা, ২,১৫৬ জন প্রাপ্তবয়স্ক, মূলত আফগানিস্তান (৫৪%), তুরস্ক (২৬%) ও সিরিয়া (৯%) থেকে।
ফলাফল
পূর্বনিবন্ধিত একটি পরিকল্পনায় নির্ধারিত প্রধান ফলাফল হলো প্রথম তিন বছরে কর্মরত মাসের অংশ। নিয়ন্ত্রণ-দলে প্রাপ্তবয়স্করা গড়ে সেই মাসগুলোর ২২.৩% কাজ করেছেন।
- সব দল (২০২০–২০২৩): অ্যালগরিদম-দলের জন্য +২.২ শতাংশ-বিন্দু, প্রায় ১০% বেশি, আস্থা-ব্যবধান +০.০৫ থেকে +৪.৩ বিন্দু।
- কোভিড-পরবর্তী দল (২০২২–২০২৩): +৩.৯ বিন্দু, প্রায় ১৭% বেশি। পরীক্ষাটি শুরু হয়েছিল মহামারির কয়েক সপ্তাহ আগে, আর মডেলটি প্রশিক্ষিত ছিল মহামারির আগের তথ্যে; ২০২০ ও ২০২১-এর দলের জন্য প্রভাব শূন্য থেকে আলাদা করা যায়নি। দলভিত্তিক এই তুলনাগুলো পূর্বনিবন্ধিত ছিল না।
- সময়ের সঙ্গে বৃদ্ধি: বণ্টনের ৩৬ মাস পর, অন্তত একজন কর্মরত প্রাপ্তবয়স্কসহ পরিবারের অংশ ছিল ৫.২ বিন্দু বেশি (প্রায় ১১%)।
- আরও স্থিতিশীল চাকরি: অন্তত ছয় মাস টেকা চাকরি, +৫.৬ বিন্দু; তিন বছরে মেয়াদহীন চুক্তি, +৪.৫ বিন্দু।
নকশাগতভাবেই সস্তা
কেবল সরকারি অর্থ হিসাব করে — আর দিতে না-হওয়া ভাতা, সঙ্গে চাঁদা ও কর — লেখকেরা প্রতিটি বাড়তি কর্মমাসের মূল্য ধরেন প্রায় ১,৯৫০ সুইস ফ্রাঁ। প্রাপ্তবয়স্ক-প্রতি ৫০ ফ্রাঁ ধরে নেওয়া পরিচালন-খরচে তাঁরা প্রাপ্তবয়স্ক-প্রতি প্রায় ১,৩০০ ফ্রাঁ নিট সুবিধা অনুমান করেন, মোটামুটি ২৭ : ১ অনুপাত। তাঁরা তিন বছরের প্রভাবকে শত শত ঘণ্টার ভাষা-প্রশিক্ষণ যোগ করা কর্মসূচির প্রভাবের সঙ্গে তুলনা করেন, তবে জোর দিয়ে বলেন যে অ্যালগরিদম এমন কোর্সের বিকল্প নয়।
তাঁরা পরীক্ষাটিকে একটি রক্ষণশীল যাচাই বলেন: সরঞ্জামটির একটি প্রাথমিক, স্থির সংস্করণ, অল্প পূর্বাভাসক চলক, মোটা দাগের ভূগোল, কঠোর কোটা, আর অনুকূলকরণের জন্য মাত্র অর্ধেক মামলা। নতুন, কম সীমাবদ্ধ সংস্করণ আরও ভালো করবে কি না, তা এখনো যাচাইয়ের অপেক্ষায়।
কে বানিয়েছে, কে পরীক্ষা করেছে
লেখকেরা নিজেরাই GeoMatch পদ্ধতি তৈরি করেছেন। তাঁরা কোনো স্বার্থের সংঘাত ঘোষণা করেননি এবং জানিয়েছেন, সরঞ্জামটি তৈরি বা পরিচালনার জন্য সুইস সরকারের কাছ থেকে কোনো অর্থ পাননি; কাজটির অর্থায়ন করেছে স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়, Google.org-সহ বিভিন্ন ফাউন্ডেশন ও জনহিতৈষী প্রতিষ্ঠান, এবং একটি ইউরোপীয় গবেষণা-অনুদান। শরণার্থীদের বাইরেও তাঁরা এই পরীক্ষাকে বিরল মাঠপর্যায়ের প্রমাণ হিসেবে দেখেন যে পূর্বাভাস-সরঞ্জাম উচ্চ-ঝুঁকির সরকারি সিদ্ধান্তকে উন্নত করতে পারে, যখন তা সিদ্ধান্তগ্রহীতাদের প্রতিস্থাপন না করে সহায়তা করে — এবং একটি স্মরণ করিয়ে দেওয়া যে পৃথিবী বদলালে, যেমন ২০২০-এ বদলেছিল, এমন সরঞ্জামকে নতুন করে প্রশিক্ষণ দিতে হবে।