1.1 ទឹកថ្នាំមួយ blot

នៅរដូវក្តៅឆ្នាំ 2009 ទូរស័ព្ទដៃត្រូវបានរោទ៍នៅទូទាំងប្រទេសរ៉្វាន់ដា។ ក្រៅពីការហៅទូរស័ព្ទរាប់លានពីគ្រួសារមិត្តភក្តិនិងអ្នកជំនួញ Rwandans ប្រហែល 1.000 នាក់បានទទួលការហៅទូរស័ព្ទពី Joshua Blumenstock និងសហការីរបស់គាត់។ ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវទាំងនេះបានសិក្សាពីភាពក្រីក្រនិងភាពក្រីក្រដោយធ្វើការស្ទាបស្ទង់មតិលើមនុស្សគំរូចៃដន្យដែលបានមកពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យរបស់អតិថិជនចំនួន 1,5 លាននាក់នៃអ្នកផ្តល់សេវាទូរស័ព្ទចល័តធំជាងគេរបស់ប្រទេស Rwanda ។ Blumenstock និងសហសេវិកបានស្នើសុំឱ្យជ្រើសរើសមនុស្សដោយចៃដន្យប្រសិនបើពួកគេចង់ចូលរួមក្នុងការស្ទង់មតិមួយបានពន្យល់ពីលក្ខណៈនៃការស្រាវជ្រាវទៅពួកគេហើយបន្ទាប់មកបានសួរសំណួរជាច្រើនអំពីលក្ខណៈប្រជាសាស្ត្រសង្គមនិងសេដ្ឋកិច្ចរបស់ពួកគេ។

អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលខ្ញុំបាននិយាយរហូតមកដល់ពេលធ្វើឱ្យសំឡេងនេះដូចជាការស្ទង់មតិវិទ្យាសាស្រ្តសង្គមប្រពៃណី។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលមកបន្ទាប់មិនមែនជាប្រពៃណីទេ - យ៉ាងហោចណាស់មិនទាន់មាន។ បន្ថែមលើទិន្នន័យស្ទង់មតិនេះលោក Blumenstock និងមិត្តរួមការងាររបស់គាត់ក៏មានកំណត់ត្រាហៅឱ្យបានពេញលេញសម្រាប់មនុស្សទាំងអស់ចំនួន 1,5 លាននាក់។ ការរួមបញ្ចូលទិន្នន័យប្រភពទិន្នន័យទាំងពីរនេះពួកគេបានប្រើទិន្នន័យស្ទង់មតិដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូសិក្សាម៉ាស៊ីនដើម្បីព្យាករណ៍ទ្រព្យសម្បត្តិរបស់មនុស្សម្នាក់ដោយផ្អែកលើកំណត់ត្រាហៅរបស់ពួកគេ។ បន្ទាប់មកពួកគេបានប្រើគំរូនេះដើម្បីប៉ាន់ស្មានទ្រព្យសម្បត្តិរបស់អតិថិជនទាំងអស់ 1,5 លាននាក់នៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ។ ពួកគេក៏បានប៉ាន់ប្រមាណនូវទីលំនៅនៃលំនៅដ្ឋានរបស់អតិថិជនទាំងអស់ 1,5 លាននាក់ដោយប្រើព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រដែលបានបញ្ចូលនៅក្នុងកំណត់ត្រាការហៅ។ ការដាក់បញ្ចូលគ្នាទាំងអស់នេះ - ទ្រព្យសម្បត្តិដែលប៉ាន់ប្រមាណនិងទីកន្លែងដែលគេប៉ាន់ប្រមាណថាពួកគេអាចផលិតផែនទីដែលមានគុណភាពខ្ពស់នៃការបែងចែកទ្រព្យសម្បត្តិភូមិសាស្រ្តនៅក្នុងប្រទេសរ្វ៉ាន់ដា។ ជាពិសេសពួកគេអាចបង្កើតទ្រព្យសម្បត្តិដែលប៉ាន់ស្មានសម្រាប់កោសិកាចំនួន 2.148 របស់ប្រទេសរ្វ៉ាន់ដាដែលជាអង្គភាពរដ្ឋបាលតូចជាងគេបំផុតនៅក្នុងប្រទេស។

ជាអកុសលវាមិនអាចទៅរួចទេក្នុងការធ្វើឱ្យមានសុពលភាពភាពត្រឹមត្រូវនៃការប៉ាន់ប្រមាណទាំងនេះពីព្រោះគ្មាននរណាម្នាក់បានបង្កើតការប៉ាន់ស្មានសម្រាប់តំបន់ភូមិសាស្ត្រតូចៗបែបនេះនៅក្នុងប្រទេសរ៉្វាន់ដាទេ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែល Blumenstock និងសហសេវិកប្រមូលសរុបការប៉ាន់ប្រមាណរបស់ពួកគេចំពោះស្រុកចំនួន 30 របស់ប្រទេស Rwanda ពួកគេបានរកឃើញថាការប៉ាន់ប្រមាណរបស់ពួកគេមានភាពស្រដៀងគ្នាទៅនឹងការប៉ាន់ស្មានពីការស្ទង់មតិប្រជាសាស្ត្រនិងសុខភាពដែលត្រូវបានគេចាត់ទុកថាជាស្តង់ដារនៃការស្ទង់មតិនៅក្នុងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍ។ ទោះបីជាវិធីសាស្រ្តទាំងពីរនេះបានបង្កើតការប៉ាន់ស្មានស្រដៀងគ្នានេះក្នុងករណីនេះវិធីសាស្ត្ររបស់ Blumenstock និងមិត្តរួមការងារគឺមានប្រហែល 10 ដងលឿនជាងនិង 50 ដងថោកជាងការស្ទង់មតិប្រជាសាស្ត្រនិងសុខភាពបុរាណ។ ការប៉ាន់ប្រមាណចំណាយលឿននិងទាបទាំងនេះបានបង្កើតលទ្ធភាពថ្មីៗសម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវរដ្ឋាភិបាលនិងក្រុមហ៊ុន (Blumenstock, Cadamuro, and On 2015) ។

ការសិក្សានេះគឺដូចជាការធ្វើតេស្តពណ៌ទឹកថ្នាំ Rorschach: អ្វីដែលមនុស្សមើលឃើញអាស្រ័យលើផ្ទៃខាងក្រោយរបស់ពួកគេ។ អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តសង្គម ជាច្រើនបានមើលឃើញឧបករណ៍វាស់ថ្មីមួយដែលអាចប្រើដើម្បីសាកល្បងទ្រឹស្តីអំពីការអភិវឌ្ឍសេដ្ឋកិច្ច។ អ្នកវិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ ជាច្រើនបានមើលឃើញថាមានបញ្ហាម៉ាស៊ីនរៀនថ្មីត្រជាក់។ អ្នកជំនួញជាច្រើន មើលឃើញពីវិធីសាស្រ្តដ៏មានតម្លៃសម្រាប់ដោះសោតម្លៃនៅក្នុងទិន្នន័យធំដែលពួកគេបានប្រមូលរួចហើយ។ អ្នក តស៊ូមតិផ្នែកសិទ្ធិឯកជន ជាច្រើនមើលឃើញការរំឭកដ៏គួរឱ្យខ្លាចមួយដែលយើងរស់នៅក្នុងពេលវេលានៃការឃ្លាំមើលដ៏ធំមួយ។ ហើយនៅទីបញ្ចប់ អ្នកបង្កើតគោលនយោបាយ ជាច្រើនមើលឃើញនូវវិធីមួយដែលបច្ចេកវិទ្យាថ្មីអាចជួយបង្កើតពិភពលោកកាន់តែប្រសើរឡើង។ តាមការពិតការសិក្សានេះគឺជាអ្វីទាំងអស់នេះហើយដោយសារតែវាមានចរិតលក្ខណៈនេះខ្ញុំឃើញវាជាបង្អួចមួយឆ្ពោះទៅអនាគតនៃការស្រាវជ្រាវសង្គម។