পদ্ধতি
এই পাতায় লেখা আছে সাইটের প্রতিটি সংখ্যা কীভাবে হিসাব করা হয়, কোন সীমার নিচে কী দেখানো হয় না, এবং কেন। যে হিসাবগুলো এখানে বর্ণনা করা হয়নি, সেগুলো সাইটে প্রকাশও করা হয় না।
সবচেয়ে জরুরি কথাটি প্রথমে
এটি স্বেচ্ছায় জমা দেওয়া রিপোর্ট — বাংলাদেশের প্রকৃত হয়রানির হার নয়।
এখানে যা আছে তা স্বেচ্ছায় জমা দেওয়া রিপোর্ট — যাঁরা এই সাইটটি খুঁজে পেয়েছেন এবং জানানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছেন, শুধু তাঁদের। এটি কোনো নমুনা জরিপ নয়, এবং বাংলাদেশের জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করে না। এখানকার কোনো শতাংশকে দেশের হার হিসেবে পড়া ভুল হবে।
কোন রিপোর্টগুলো হিসাবে আসে
প্রকাশিত প্রতিটি সংখ্যা কেবল সেই রিপোর্টগুলো থেকে আসে যেগুলোর—
- — অবস্থা status = APPROVED। অপেক্ষমাণ বা বাতিল রিপোর্ট কোনো হিসাবে আসে না।
- — ধারা reporterType = SELF — অর্থাৎ যাঁর নিজের সাথে ঘটেছে, তিনি নিজে জানিয়েছেন।
অন্যের হয়ে জানানো রিপোর্ট এবং সাক্ষীদের রিপোর্ট আলাদাভাবে গোনা হয় এবং এই সংখ্যাগুলোর সাথে মেশানো হয় না। একই ঘটনা তিনবার গোনা হয়ে যেতে পারে — ভুক্তভোগী, তাঁর পরিবারের কেউ, এবং একজন প্রতিবেশী — সেটি ঠেকাতেই এই আলাদা রাখা।
প্রতিটি হিসাব
নিচের নামগুলো ডেটাবেসের প্রকৃত ক্ষেত্রের নাম। প্রতিটি হারের হর (denominator) হলো সেই প্রশ্নের উত্তর দেওয়া রিপোর্টের সংখ্যা, খাতার মোট সংখ্যা নয় — কেউ উত্তর না দিলে সেই রিপোর্ট ওই হিসাবের বাইরে থাকে।
নীরবতার হার
count(toldAnyone = NO_ONE) ÷ count(toldAnyone ≠ null)
যাঁরা ঘটনার কথা কাউকে জানাননি, তাঁদের অনুপাত। প্রথম পাতার বড় সংখ্যাটি এটিই।
প্রকাশিত রিপোর্ট
count(status = APPROVED এবং reporterType = SELF)
যাচাই শেষে প্রকাশিত রিপোর্টের মোট সংখ্যা। এটি হার নয়, তাই কোনো ন্যূনতম সীমা প্রযোজ্য নয়।
পাশে মানুষ ছিল
count(bystander ∈ {PRESENT_DID_NOT_HELP, PRESENT_HELPED}) ÷ count(bystander ≠ null)
ঘটনার সময় আশেপাশে কেউ ছিল, এমন রিপোর্টের অনুপাত।
কেউ এগিয়ে এসেছিল
count(bystander = PRESENT_HELPED) ÷ count(bystander ≠ null)
হর এখানে সব উত্তরদাতা, শুধু যাঁদের পাশে কেউ ছিল তাঁরা নন। অর্থাৎ এটি 'সব ঘটনার কত অংশে কেউ এগিয়ে এসেছিল', 'পাশে লোক থাকা ঘটনার কত অংশে' নয়।
একবারের বেশি বা চলমান
count(frequency ∈ {MULTIPLE, ONGOING}) ÷ count(frequency ≠ null)
একবারের বেশি ঘটেছে বা এখনো চলছে, এমন রিপোর্টের অনুপাত।
জানানোর পথ (ফানেল)
মোট → count(toldAnyone ≠ NO_ONE) → count(toldAnyone ∈ {INSTITUTION, POLICE_OR_LEGAL}) → count(reportOutcome = ACTION_TAKEN)
চারটি ধাপ, প্রতিটি আগেরটির উপসেট, এবং প্রতিটির অনুপাত মোটের সাপেক্ষে। শেষ ধাপটি কেবল সেই রিপোর্ট গোনে যেখানে উত্তরদাতা নিজে 'ব্যবস্থা নেওয়া হয়েছে' বেছে নিয়েছেন — তদন্ত হয়েছে বা সতর্ক করা হয়েছে, এগুলো এতে ধরা হয়নি।
কেন জানাননি
silenceReason অনুযায়ী ভাগ, শুধু toldAnyone = NO_ONE রিপোর্টের মধ্যে
ছয়টি কারণের প্রতিটির অনুপাত। হর হলো যাঁরা কাউকে জানাননি এবং কারণ জানিয়েছেন, তাঁদের সংখ্যা।
বিভাগ অনুযায়ী প্রতি ১ লাখে
(বিভাগের রিপোর্ট সংখ্যা ÷ বিভাগের জনসংখ্যা) × ১,০০,০০০
ঢাকার জনসংখ্যা বরিশালের প্রায় পাঁচ গুণ, তাই কেবল সংখ্যা তুলনা করলে তা হয়রানির কথা কম, কে কোথায় থাকে তার কথা বেশি বলে। জনসংখ্যার উৎস নিচে দেওয়া আছে।
কখন, কোথায়
setting × timeOfDay অনুযায়ী গণনা
দশটি পরিসর ও দিনের চারটি সময়ের ছক। প্রতিটি ঘরের বর্গক্ষেত্রের ক্ষেত্রফল সংখ্যার সমানুপাতিক, এবং সংখ্যাটিও লেখা আছে। সারি বা কলামের যোগফল দেখানো হয় না — দেখালে বাদ রাখা ঘরের সংখ্যা বিয়োগ করে বের করা যেত।
কোন সীমার নিচে কী দেখানো হয় না
সীমার নিচে কোনো আন্দাজ দেখানো হয় না — লেখা হয় পর্যাপ্ত তথ্য নেই।
- n ≥ ৩০ — কোনো শতাংশ দেখাতে। এর কম হলে একটি রিপোর্ট যোগ বা বিয়োগ হলেই সংখ্যাটি এত বদলে যায় যে তা আর কিছু বোঝায় না।
- n ≥ ৫০ — কোনো বিভাগের প্রতি ১ লাখে হার দেখাতে। বিভাগে বিভাগে তুলনা করা হচ্ছে, তাই সংখ্যার চেয়ে বেশি ভিত লাগে।
- n ≥ ২০ — কোনো জেলার নাম দেখাতে। জেলা যত ছোট, একটি রিপোর্ট থেকে কে জানিয়েছেন তা বোঝা তত সহজ।
- n ≥ ২০ — হয়রানির নির্দিষ্ট উপ-ধরন আলাদা করে দেখাতে; এর কম হলে তা পরিসরের স্তরে থেকে যায়।
- ৫ — যেকোনো ফিল্টার সংমিশ্রণের ন্যূনতম। এর কম রিপোর্ট মিললে সারিগুলো দেখানো হয় না। অল্প কয়েকটি সারি একসাথে দেখালে সেগুলো থেকেই ব্যক্তি চেনা যেতে পারে।
- ১০ — শিশু ভুক্তভোগীর রিপোর্টের ক্ষেত্রে একই সীমা, দ্বিগুণ। একটি স্কুলে একটি ঘটনা ঘটলে সেই স্কুলের সবাই জানে; শিশুকে চেনা অনেক সহজ।
শতাংশ সবসময় পূর্ণসংখ্যায় দেখানো হয়, দশমিক ছাড়া। n = ৩০-এ একটি রিপোর্ট হিসাবটি প্রায় সোয়া তিন শতাংশ নাড়িয়ে দেয়, তাই দশমিক বসালে তা নির্ভুলতার ভান হতো।
জনসংখ্যার উৎস
প্রতি ১ লাখে হিসাবের হর হিসেবে ব্যবহৃত জনসংখ্যা:
প্রতিবেদন — Population and Housing Census 2022, National Report (Volume I)
প্রকাশক — Bangladesh Bureau of Statistics (BBS), Statistics and Informatics Division, Ministry of Planning
প্রকাশকাল — November 2023
টেবিল — Table 3.1.4, "Enumerated and Adjusted Population by Division, 2022", p. 43
ক্রস-চেক — Table 3.2.2, "Population by Type of Dwelling, Sex and Division, 2022", p. 51 · Table 3.1.2 (Net Coverage Error 2.75%), p. 42
মূল ঠিকানা — https://bbs.portal.gov.bd/sites/default/files/files/bbs.portal.gov.bd/page/b343a8b4_956b_45ca_872f_4cf9b2f1a6e0/2024-01-31-15-51-b53c55dd692233ae401ba013060b9cbb.pdf
মূল ঠিকানার অবস্থা — unreachable when recorded — BBS moved to bbs.gov.bd and the census PDF has no known address on the new site
আর্কাইভ কপি (27 December 2025) — https://web.archive.org/web/20251227/https://bbs.portal.gov.bd/sites/default/files/files/bbs.portal.gov.bd/page/b343a8b4_956b_45ca_872f_4cf9b2f1a6e0/2024-01-31-15-51-b53c55dd692233ae401ba013060b9cbb.pdf
ওই টেবিলে প্রতিটি বিভাগের দুটি সংখ্যা পাশাপাশি ছাপা আছে — গণনায় যা পাওয়া গেছে (enumerated), এবং গণনা-পরবর্তী যাচাইয়ে বাদ পড়া মানুষের সমন্বয়ের পর (adjusted)। এই সাইট adjusted সংখ্যাগুলো ব্যবহার করে।
কারণটি পছন্দের নয়। সমন্বয়ের মাত্রা সব বিভাগে এক নয় — রাজশাহীতে ২.১৬৬%, সিলেটে ৩.৪৪৫%, অর্থাৎ ১.২৮ শতাংশ বিন্দুর পার্থক্য। ফলে কোন কলাম বেছে নেওয়া হচ্ছে তার উপর বিভাগে বিভাগে তুলনা বদলে যায়। গণনার সংখ্যা ব্যবহার করলে ঠিক সেই বিভাগগুলোতেই হর কম হতো যেখানে সবচেয়ে বেশি মানুষ গণনার বাইরে ছিলেন, এবং সাইটটি সিলেট ও ময়মনসিংহে এমন উঁচু হার দেখাত যা আসলে আদমশুমারির আওতার ফল। সমন্বিত সংখ্যাটিই বিবিএস বাংলাদেশের জনসংখ্যা হিসেবে প্রকাশ করে (১৬,৯৮,২৮,৯১১)।
আটটি বিভাগের সংখ্যা যোগ করলে প্রতিবেদনের জাতীয় মোটের সাথে হুবহু মেলে — দুটি কলামেই। কোড-এ একটি যাচাই বসানো আছে যা কোনো অঙ্ক বদলে গেলে ধরা পড়ে।
সীমাবদ্ধতা
এই তথ্য বাংলাদেশের প্রতিনিধিত্ব করে না। এটি সম্ভাব্যতা-ভিত্তিক নমুনা নয়। যাঁরা এই সাইটটি খুঁজে পেয়েছেন, ইন্টারনেট ব্যবহার করতে পারেন, বাংলা পড়তে পারেন এবং জানানোর সিদ্ধান্ত নিয়েছেন — কেবল তাঁদের রিপোর্ট এখানে আছে। এখানকার কোনো হারকে দেশের হার হিসেবে উপস্থাপন করা যাবে না।
এটি আইনি রেকর্ড নয়, প্রমাণ নয়। এখানকার কোনো রিপোর্ট আদালতে বা তদন্তে প্রমাণ হিসেবে গণ্য হওয়ার জন্য তৈরি নয়। কোনো রিপোর্ট স্বাধীনভাবে যাচাই করা হয়নি — যাচাই বলতে প্রকাশের আগে নিয়ম মেনে চলা হয়েছে কি না তা দেখা বোঝায়, ঘটনাটি সত্য কি না তা নয়।
সংখ্যাগুলো ঘটনার সংখ্যা নয়, রিপোর্টের সংখ্যা। হয়রানির হার বাড়লে সংখ্যা বাড়তে পারে, আবার সাইটটি বেশি মানুষ চিনলেও বাড়তে পারে। দুটি আলাদা করার কোনো উপায় এই তথ্যের মধ্যে নেই।
সময়ের তুলনা সাবধানে পড়তে হবে। পুরনো বছরের ঘটনা মানুষ আজ জানাতে পারেন, তাই বছরভিত্তিক সংখ্যা ওই বছরে কী ঘটেছিল তার চেয়ে কখন জানানো হয়েছে তার কথা বেশি বলতে পারে।
কে জানাননি, তা এখানে নেই। যে হয়রানির কথা কেউ কোথাও জানাননি, তা কোনো খাতায় থাকে না — এটিতেও না।
সংশোধন
কোনো হিসাবে ভুল পেলে জানানোর অনুরোধ। ভুল পাওয়া গেলে সংখ্যাটি সংশোধন করা হবে এবং কী বদলানো হয়েছে তা লেখা থাকবে।