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If you've been watching this series,
1
236
1720
翻訳: Naoko Fujii
校正: Yasushi Aoki
このシリーズをご覧の方は
お分かりでしょうが
00:01
you'll know I care about data.
2
1996
1480
私はデータを大事にしています
00:03
But data has its limitations,
especially when it comes to language.
3
3516
4240
でもデータにも限界があり
言葉という点で特にそうです
00:07
Basically, if you get
your categories wrong,
4
7796
2200
調査での分類項目が不適切だと
00:09
you can wind up with some
pretty misleading statistics,
5
9996
2680
すごく誤解を招くような
結果になってしまいます
00:12
and the US Census is a prime example.
6
12716
2400
米国国勢調査がその代表例です
00:15
[Am I Normal? with Mona Chalabi]
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15156
2760
シリーズ「モナ・チャラビの
“私って普通なの?”」
00:17
Taken every 10 years,
8
17956
1800
10年ごとに実施される
この調査は
00:19
this survey aims to collect
demographic data
9
19756
2080
人口統計データの
収集が目的で
00:21
from each and every resident
of the US and its territories.
10
21836
2800
米国の本土と海外領の
全住民を対象とします
00:24
Those responses help the government
to determine everything,
11
24636
3400
その回答は 政府が決める
あらゆることに活用されます
00:28
from the allocation of seats in Congress
and the Electoral College,
12
28036
3200
議席や選挙人団の割当てとか
何千億ドル規模となる
連邦補助金の割り振りとか
00:31
to the allocation of hundreds of billions
of dollars in federal funds.
13
31236
3320
00:34
And those funds pay for things
like new hospitals,
14
34596
3160
この補助金は 新しい病院や
道路の拡充
00:37
road improvements
and school lunch programs.
15
37796
2080
学校給食プログラムなどに
使われます
00:39
And crucially, the statisticians
that work there are nonpartisan.
16
39916
3920
肝心なことですが
携わっている統計家は無党派です
00:43
They sit at the same desks,
applying the same formulas,
17
43876
2600
誰が大統領になろうと 彼らは
同じ机につき 同じ計算式を使います
00:46
no matter who is in charge
at the White House.
18
46516
2160
00:48
So undoubtedly, the US Census
Bureau does important work,
19
48716
2720
ですから疑いなく 国勢調査局は
重要な仕事をしていますが
00:51
but it does have some blind spots.
20
51436
1800
盲点もあります
00:53
For example, there has been
a decades-long effort
21
53236
2320
たとえば 「中東・北アフリカ」(MENA) を
分類項目に加えることについては
00:55
to add the category Middle Eastern
or Northern African or MENA to the census.
22
55556
4600
何十年も努力が
続けられていますが
01:00
Currently, the census defines
people from these regions,
23
60156
3080
現在 国勢調査で
これらの地域出身の人々は―
01:03
and that includes me, as white.
24
63276
2120
私もその一人ですが―
「白人」として扱われています
01:06
Yeah, that's incorrect.
25
66036
1800
正確ではありませんね
01:07
In 2015, the census did test a version
of this survey that included MENA.
26
67876
4440
2015年に MENAを含めたバージョンの
国勢調査が試行されました
01:12
It found that when given the MENA option,
27
72316
2160
MENAという選択肢があった場合
01:14
the number of people from that region
who identified as white
28
74516
3040
その地域出身で自分のことを
「白人」と位置づける人の数が
01:17
dropped from 86 percent to 20 percent.
29
77556
3320
86%から20%に減少しました
01:20
See, when you reconsider language,
the numbers can change dramatically.
30
80876
4360
言葉について考え直すと
数値は劇的に変化しうるのです
01:25
Unfortunately, though, the census
still didn't make the change,
31
85276
3000
しかし残念ながら 国勢調査は
いまだに変更されてはいません
01:28
saying that further tests were necessary
to determine if MENA should appear
32
88276
3600
MENAは人種でなく民族とすべきでないか
もっと検証が必要だからと
01:31
under ethnicity instead of race.
33
91876
1800
01:33
That means that those
who have rallied for its inclusion
34
93716
2680
受け入れを求めてきた
この地域の人達は
01:36
will have to wait another decade
to see if our community can be recognized.
35
96436
3720
認められるのかどうか
もう10年は待たねばなりません
01:40
This isn't the first time
that language has restricted
36
100156
2520
国勢調査で人がどう表されるかが
言葉により制限されるのは
01:42
how people are represented in the census.
37
102716
2040
これが初めてのこと
ではありません
01:44
The very first one, way back in 1790,
38
104796
2760
最初の国勢調査は
1790年に遡りますが
01:47
only had three broad categories,
39
107556
2120
その頃は大きく3つの分類しか
ありませんでした
01:49
and I quote: "slaves, free white men
and women, and all other free persons."
40
109716
4480
「奴隷」「自由白人の男女」
「その他の自由民」
01:54
It would be another 30 years
41
114236
1760
それから30年かかって
01:56
before distinct categories for free Blacks
42
116036
2520
「自由黒人」の分類項目が
独立して立てられ
01:58
and another 40 years
before American Indians
43
118556
2160
さらに40年かかって
「インディアン」が
02:00
would appear on the census.
44
120756
1520
国勢調査に登場しました
02:02
Since then, more and more
categories have been added,
45
122316
2600
以来 数々の分類が加わりましたが
02:04
but progress has been slow.
46
124916
1680
その進捗はゆっくりです
02:06
It wasn't until 2000 that people
could choose more than one race
47
126636
3080
2000年になってようやく
自分を表すのに複数の人種を
選択できるようになり
02:09
to describe themselves,
48
129716
1240
02:10
and for the very first time in 2020,
49
130956
2440
じつに2020年になって初めて
02:13
people who selected Black or white
could go a bit more granular
50
133436
3200
白人や黒人を選択した人が
もう少し細かいところまで
02:16
and provide more detail
about their origins,
51
136636
2080
出自を記述できる
ようになりました
02:18
like naming France or Somalia
or spotlighting their Indigenous identity.
52
138756
3960
フランス系とかソマリア系とか
先住民ならどの部族かとかです
02:22
Right now, you might be thinking:
53
142716
2080
こう思っているかもしれません
02:24
Why does the wording
on a survey even matter?
54
144796
2120
人種も民族も
社会的構成概念に過ぎないのに
02:26
Race and ethnicity
are social constructs anyway.
55
146956
2240
調査での言葉選びが
なぜそんなに重要なのかと
02:29
But that doesn't change
the lived experience
56
149236
2240
それでは調査票にきちんと反映されていない人達が
日常的に経験することを
02:31
of those who aren't truly
reflected in these forms.
57
151516
2480
02:33
Questionnaires need to ask
the right questions
58
153996
2920
変えることができないのです
質問紙で適切な質問をしないと
02:36
if they want to capture
what's really happening in the world.
59
156956
2880
世界で何が起きているかを
正確に把握はできません
02:39
A Northern African non-binary person
might be misgendered
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159836
2680
北アフリカのノンバイナリの人は
調査で誤った性別にされたり
02:42
or considered white by the census,
61
162556
1640
白人とされたり
するかもしれませんが
02:44
but face disproportional discrimination,
62
164196
2120
彼らは そのコミュニティに固有の
不当な差別や
02:46
health disparities or language barriers
that are unique to their community.
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166356
3560
医療の不平等や 言語的障壁に
直面しています
02:49
It's no wonder, then,
64
169916
1200
驚くことではないですが
02:51
that it's often marginalized
and vulnerable communities
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171116
2640
そういう疎外された
弱いコミュニティが
02:53
ones whose identities
are missing from these forms
66
173756
2360
調査票には表現されず
政府からの支援や保護が
得られずにいるのです
02:56
that lack access to governmental
resources and protections.
67
176156
2760
02:58
Now, there are some
understandable historical reasons
68
178956
2760
この種のデータ収集を
避ける人々がいるのには
03:01
why people might not want to engage
in this kind of data gathering.
69
181756
3160
それなりの歴史的な理由がありますが
03:04
But without the data, it’s just easier
to deny the inequality is real.
70
184956
3680
データがないと たやすく
不平等の存在が否定されます
03:08
If we want a more equitable society,
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188676
2440
より平等な社会を望むなら
03:11
we have to measure our reality,
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191116
1800
現実をきちんと測る
必要があります
03:12
and the best way to start
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192956
1440
第一歩として最善なのは
03:14
is by using language
that recognizes our differences.
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194436
3320
私達の違いが認識できる言葉を
使うことなのです
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