View source for তথ্য সংগ্রহ

April 2017
August 2021

[[File:Automated weighbridge for Adélie penguins - journal.pone.0085291.g002.png|thumb|জীববিজ্ঞানে তথ্য সংগ্রহের একটি উদাহরণ: [[অ্যাডেলী পেঙ্গুইন]] যখন সমুদ্রের দিকে বা সমুদ্র থেকে ফেরার পথে স্বয়ংক্রিয় [[ওয়েব্রিজ]] অতিক্রম করে, তখন তাদের শনাক্ত করা হয় এবং ওজন মাপা হয়।<ref name="Lescroël2014">(2014). "Antarctic Climate Change: Extreme Events Disrupt Plastic Phenotypic Response in Adélie Penguins". ''PLOS ONE''. 9 (1). doi:[https://doi.org/10.1371/journal.pone.0085291 10.1371/journal.pone.0085291].</ref> ]]

'''তথ্য সংগ্রহ''' (Data collection) বা '''তথ্য আহরণ''' হলো একটি প্রতিষ্ঠিত ব্যবস্থায় লক্ষ্যবস্তু ভেরিয়েবলগুলোর ওপর তথ্য সংগ্রহ এবং [[পরিমাপ]] করার প্রক্রিয়া, যা পরবর্তীতে প্রাসঙ্গিক প্রশ্নের উত্তর দিতে এবং ফলাফল মূল্যায়ন করতে সক্ষম করে। [[তথ্য]] সংগ্রহ হলো সকল অধ্যয়ন ক্ষেত্রের একটি [[গবেষণা]] উপাদান, যার মধ্যে রয়েছে [[প্রাকৃতিক বিজ্ঞান|প্রাকৃতিক]] ও [[সামাজিক বিজ্ঞান]], [[মানবিক বিদ্যা]],<ref name=VuongetalSdata2018>(September 25, 2018). "An open database of productivity in Vietnam's social sciences and humanities for public use". ''Scientific Data''. 5 180188. doi:[https://doi.org/10.1038/sdata.2018.188 10.1038/sdata.2018.188].</ref> এবং [[ব্যবসায়]]। যদিও পদ্ধতিগুলো বিভিন্ন শাখায় ভিন্ন হতে পারে, তবে নির্ভুল এবং সৎ সংগ্রহের ওপর গুরুত্ব অপরিবর্তিত থাকে। সকল তথ্য সংগ্রহের লক্ষ্য হলো এমন প্রমাণ সংগ্রহ করা যা [[তথ্য বিশ্লেষণ]]-এর মাধ্যমে উত্থাপিত প্রশ্নগুলোর বিশ্বাসযোগ্য উত্তর তৈরি করতে সাহায্য করে।

গবেষণার ক্ষেত্র বা তথ্যের সংজ্ঞা (পরিমাণগত বা গুণগত) যাই হোক না কেন, গবেষণার অখণ্ডতা বজায় রাখার জন্য সঠিক তথ্য সংগ্রহ অপরিহার্য। উপযুক্ত তথ্য সংগ্রহের সরঞ্জাম নির্বাচন (বিদ্যমান, পরিবর্তিত বা নতুন উদ্ভাবিত) এবং সেগুলোর সঠিক ব্যবহারের জন্য নির্দেশাবলী [[পরিমাপ ত্রুটি|ত্রুটির]] সম্ভাবনা হ্রাস করে।

==পদ্ধতি==
experiment, sampling, measurement and preprocessing
''আরও দেখুন: scientific method''
তথ্য সংগ্রহ এবং [[তথ্য যাচাইকরণ|যাচাইকরণ]] প্রক্রিয়ায় যখন [[জনশুমারি]] জড়িত থাকে তখন চারটি ধাপ এবং যখন [[নমুনায়ন (পরিসংখ্যান)|নমুনায়ন]] জড়িত থাকে তখন সাতটি ধাপ থাকে।<ref>Ziafati Bafarasat, A. (2021) Collecting and validating data: A simple guide for researchers. Advance. Preprint.. https://doi.org/10.31124/advance.13637864.v1</ref>

একটি আনুষ্ঠানিক তথ্য সংগ্রহ প্রক্রিয়া প্রয়োজন, কারণ এটি নিশ্চিত করে যে সংগৃহীত তথ্যগুলো সংজ্ঞায়িত এবং নির্ভুল। এইভাবে, ফলাফলের ওপর ভিত্তি করে পরবর্তী সিদ্ধান্তগুলো বৈধ তথ্য ব্যবহার করে নেওয়া হয়।<ref>Data Collection and Analysis By Dr. Roger Sapsford, Victor Jupp 0-7619-5046-X</ref> এই প্রক্রিয়াটি পরিমাপের জন্য একটি ভিত্তি প্রদান করে এবং কিছু ক্ষেত্রে কী উন্নতি করতে হবে তার ইঙ্গিত দেয়।

===সরঞ্জাম===
====তথ্য সংগ্রহ ব্যবস্থা====
''মূল নিবন্ধ: Data collection system''

==== ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম ====
''মূল নিবন্ধ: Data management platform''
''[[ডেটা ম্যানেজমেন্ট প্ল্যাটফর্ম]]'' (DMP) হলো তথ্যের জন্য কেন্দ্রীয় স্টোরেজ এবং বিশ্লেষণাত্মক ব্যবস্থা, যা মূলত [[বিপণন]]-এ ব্যবহৃত হয়। DMP-এর অস্তিত্ব হলো বিপুল পরিমাণ [[চাহিদা ও সরবরাহ]] সংক্রান্ত তথ্যকে বোধগম্য তথ্যে রূপান্তর করা। বিপণনকারীরা প্রথম, দ্বিতীয় এবং তৃতীয় পক্ষের তথ্য গ্রহণ ও ব্যবহার করতে চাইতে পারেন। DMP এটি সম্ভব করে তোলে, কারণ এগুলো হলো [[ডিমান্ড-সাইড প্ল্যাটফর্ম|DSP]] (ডিমান্ড সাইড প্ল্যাটফর্ম) এবং [[সাপ্লাই-সাইড প্ল্যাটফর্ম|SSP]] (সাপ্লাই সাইড প্ল্যাটফর্ম)-এর সমষ্টিগত ব্যবস্থা। বিজ্ঞাপন প্রচারের অপ্টিমাইজেশন এবং ভবিষ্যতের জন্য DMP অপরিহার্য।

=== তথ্যের অখণ্ডতা সংক্রান্ত সমস্যা ===
[[তথ্যের অখণ্ডতা]] বজায় রাখার প্রধান কারণ হলো তথ্য সংগ্রহ প্রক্রিয়ায় ত্রুটিগুলো পর্যবেক্ষণ করা। এই ত্রুটিগুলো ইচ্ছাকৃত (উদ্দেশ্যপ্রণোদিত [[মিথ্যা প্রমাণ]]) বা অনিচ্ছাকৃত ([[দৈব ত্রুটি|দৈব]] বা [[পদ্ধতিগত ত্রুটি]]) হতে পারে।<ref>Northern Illinois University. (2005). [https://ori.hhs.gov/education/products/n_illinois_u/datamanagement/dctopic.html Data Collection]. ''Responsible Conduct in Data Management''.</ref>

তথ্যের অখণ্ডতা রক্ষা এবং গবেষণার ফলাফলের বৈজ্ঞানিক বৈধতা নিশ্চিত করার জন্য দুটি পদ্ধতি রয়েছে:<ref>(October 2003). "Dietary quality assurance processes of the DASH-Sodium controlled diet study". ''Journal of the American Dietetic Association''. 103 (10) 1339–1346. doi:[https://doi.org/10.1016/s0002-8223(03)01080-0 10.1016/s0002-8223(03)01080-0].</ref>
* গুণমান নিশ্চিতকরণ (Quality assurance) – তথ্য সংগ্রহের আগে সম্পাদিত সমস্ত কাজ
* গুণমান নিয়ন্ত্রণ (Quality control) – তথ্য সংগ্রহের সময় এবং পরে সম্পাদিত সমস্ত কাজ

==== গুণমান নিশ্চিতকরণ (QA)====
''আরও দেখুন: Quality assurance''
QA-এর মূল লক্ষ্য হলো প্রতিরোধ, যা মূলত তথ্য সংগ্রহের অখণ্ডতা রক্ষার জন্য একটি সাশ্রয়ী কার্যকলাপ। প্রোটোকলের মানককরণ এবং তথ্য সংগ্রহের জন্য বিস্তারিত পদ্ধতিগত বিবরণ প্রতিরোধের জন্য কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে। গবেষণা প্রক্রিয়ায় সমস্যা এবং ত্রুটি শনাক্ত করতে ব্যর্থ হওয়ার ঝুঁকি প্রায়শই দুর্বলভাবে লিখিত নির্দেশাবলীর কারণে ঘটে। এই ধরনের ব্যর্থতার কয়েকটি উদাহরণ নিচে দেওয়া হলো:

* সময়, পদ্ধতি এবং দায়িত্বপ্রাপ্ত ব্যক্তির শনাক্তকরণের অনিশ্চয়তা
* সংগৃহীত আইটেমগুলোর আংশিক তালিকা
* পরীক্ষা পরিচালনার জন্য কঠোর ধাপে ধাপে নির্দেশাবলীর পরিবর্তে তথ্য সংগ্রহের সরঞ্জামের অস্পষ্ট বিবরণ
* তথ্য সংগ্রহের জন্য দায়িত্বপ্রাপ্ত কর্মীদের প্রশিক্ষণ এবং পুনঃপ্রশিক্ষণের সঠিক বিষয়বস্তু ও কৌশল শনাক্ত করতে ব্যর্থতা
* তথ্য সংগ্রহের সরঞ্জাম ব্যবহার, সমন্বয় এবং ক্যালিব্রেট করার জন্য অস্পষ্ট নির্দেশাবলী
* তদন্ত চলাকালীন পদ্ধতিতে পরিবর্তনগুলো নথিভুক্ত করার জন্য কোনো পূর্বনির্ধারিত ব্যবস্থা না থাকা

====ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা সংক্রান্ত সমস্যা====
[[ক্লাউড কম্পিউটিং]]-এর মাধ্যমে সংগৃহীত ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীর তথ্যের অখণ্ডতা নিয়ে গুরুতর উদ্বেগ রয়েছে, কারণ এই তথ্যগুলো এমন দেশগুলোর মধ্যে স্থানান্তরিত হয় যেগুলোর ব্যক্তিগত ব্যবহারকারীর তথ্য সুরক্ষার জন্য ভিন্ন ভিন্ন মান রয়েছে।<ref>(10 January 2014). [https://books.google.com/books?id=Uz5PEAAAQBAJ&pg=PA154 Law of Electronic Commercial Transactions: Contemporary Issues in the EU, US and China]. 154. Routledge. ISBN 978-1-134-11522-8.</ref> তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এমন পর্যায়ে উন্নত হয়েছে যেখানে ব্যবহারকারীর তথ্য এখন একজন ব্যক্তি কথা বলার আগেই তিনি কী বলতে যাচ্ছেন তা অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।<ref>(4 February 2019). [https://www.nbcnews.com/business/business-news/why-data-not-privacy-real-danger-n966621 Data, not privacy, is the real danger]. ''NBC News''.</ref>

==== গুণমান নিয়ন্ত্রণ (QC)====
''আরও দেখুন: Quality control''
যেহেতু QC কাজগুলো তথ্য সংগ্রহের সময় বা পরে ঘটে, তাই সমস্ত বিবরণ সতর্কতার সাথে নথিভুক্ত করা যেতে পারে। পর্যবেক্ষণ ব্যবস্থা প্রতিষ্ঠার পূর্বশর্ত হিসেবে একটি স্পষ্টভাবে সংজ্ঞায়িত যোগাযোগ কাঠামোর প্রয়োজনীয়তা রয়েছে। তথ্যের প্রবাহ সম্পর্কে অনিশ্চয়তা কাম্য নয়, কারণ একটি দুর্বলভাবে সংগঠিত যোগাযোগ কাঠামো শিথিল পর্যবেক্ষণের দিকে নিয়ে যায় এবং ত্রুটি শনাক্ত করার সুযোগ সীমিত করতে পারে। গুণমান নিয়ন্ত্রণ ত্রুটিপূর্ণ তথ্য সংগ্রহের অনুশীলন সংশোধন এবং ভবিষ্যতে এই ধরনের ঘটনা কমানোর জন্য প্রয়োজনীয় পদক্ষেপ শনাক্ত করার জন্যও দায়ী। যদি কোনো [[দল]]-এর পদ্ধতিগুলো অস্পষ্টভাবে লেখা থাকে এবং প্রতিক্রিয়া বা শিক্ষার ওপর ভিত্তি করে না হয়, তবে তাদের এই কাজগুলো করার প্রয়োজনীয়তা উপলব্ধি না করার সম্ভাবনা বেশি থাকে।

তথ্য সংগ্রহের সমস্যাগুলো যা তাৎক্ষণিক পদক্ষেপের দাবি রাখে:
* [[পদ্ধতিগত ত্রুটি]]
* প্রোটোকল লঙ্ঘন
* [[প্রতারণা]] বা বৈজ্ঞানিক অসদাচরণ
* পৃথক তথ্যের আইটেমে ত্রুটি
* ব্যক্তিগত কর্মী বা সাইটের কর্মক্ষমতা সংক্রান্ত সমস্যা
* [[শ্যাডো ইফেক্ট (জেনেটিক্স)|শ্যাডো ইফেক্ট]]

== আরও দেখুন ==

== তথ্যসূত্র ==
<references />

== বহিঃসংযোগ ==

*[https://www.techtarget.com/searchcio/definition/data-collection?amp=1 তথ্য সংগ্রহ সম্পর্কে সবকিছু] – TechTarget.com

collection

[[Category:তথ্য সংগ্রহ| ]]
[[Category:জরিপ পদ্ধতি]]
[[Category:পরীক্ষার নকশা]]

----
''উৎস:'' ইংরেজি উইকিপিডিয়ার “Data collection” নিবন্ধের অনুবাদ।
''মূল নিবন্ধ:'' https://en.wikipedia.org/wiki/Data_collection
''এই অনুবাদটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রস্তুত করা হয়েছে।''