Basic Necessities Survey
ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು (ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್.) ಬಡತನವನ್ನು ಅಳೆಯಲು ಭಾಗವಹಿಸುವ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕು-ಆಧಾರಿತ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಿರುವ ಆರ್ಥಿಕತೆಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕೃತಿ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ವಿಷಯಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸ್ಥಳೀಯ ಸಮುದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಸರ್ಕಾರೇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಇದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಿವೆ. ಇದು ಬಡತನದ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಬಹುಆಯಾಮದ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ, ಅದರ ಮೂಲವು ಬಡತನದ "ಒಮ್ಮತದ" ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಮೇಲಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಾಣ 1998 ರಲ್ಲಿ ಮೊದಲು ವಿವರಿಸಿದಂತೆಃ ಜನರು "ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು" ಎಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಗುಂಪನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂತಹ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಅಗತ್ಯಗಳ ಸ್ಥಿತಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಹೆಚ್ಚು ಇರುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಒಂದು ಸಮುದಾಯದಲ್ಲಿನ ಮನೆಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ನಂತರ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಿ, ಎರಡು ರೀತಿಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲಾಗುತ್ತದೆಃ 1. "ಈ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳು ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದ ಮತ್ತು ಯಾರೂ ಮಾಡಬಾರದ ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?" 2. "ನಿಮ್ಮ ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಈಗ ಯಾವ ವಸ್ತುಗಳು ಇವೆ?" ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವಿಗೂ, ಆ ವಸ್ತುವನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಯೆಂದು ನಂಬುವ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 50 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಗುರುತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವಸ್ತುವನ್ನು "ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಆ ವಸ್ತುವಿನ ತೂಕವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿವಾದಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಮೂಲಭೂತ ಅಗತ್ಯ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ತೂಕವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ, ಎಲ್ಲಾ "ಮೂಲಭೂತ ಅಗತ್ಯ" ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ (ಅಂದರೆ, ಒಟ್ಟು ಸಂಭವನೀಯ ಅಂಕ) ಒಟ್ಟು ತೂಕದಿಂದ ಭಾಗಿಸುವ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿ ಪ್ರತಿವಾದಿಗೆ ಬಡತನದ ಅಂಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿವಾದಿಯು ಎಲ್ಲಾ 'ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು' ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವರ ಅಂಕವು 100% ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಅವರಿಗೆ ಯಾವುದೇ 'ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು' ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅವರ ಅಂಕವು ಶೇಕಡಾ 0 ಆಗಿರುತ್ತದೆ. ಮೂಲಗಳು ಬಿಎನ್ಎಸ್ನ 1998ರ ವಿನ್ಯಾಸವು ಯುಕೆಯಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸ್ಲೆ ಮತ್ತು ಸ್ವೀಡನ್ನಲ್ಲಿ ಹಾಲೆರಾಡ್ ಅವರು "ಬಡತನದ ಒಮ್ಮತದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ" ದ ಮೇಲಿನ ಹಿಂದಿನ ಕೃತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ. ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸ್ಲೆ ಅವರು, ಮೇಲೆ ತಿಳಿಸಿದಂತೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 50 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಅವುಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದರೆ, 1,2,3 ರಿಂದ N ಸಂಖ್ಯೆಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಕೊರತೆಯಿರುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಶೇಕಡಾವಾರು ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ. "ಅನುಕ್ರಮವಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು" ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಕಟ್-ಆಫ್ ಬಿಂದುವನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ ನಂತರ, ಅಂತಹ ಮೂರು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ವಸ್ತುಗಳ ಕೊರತೆ ಎಂದು ಅವರು ಬಡತನವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದಕ್ಕೆ ವ್ಯತಿರಿಕ್ತವಾಗಿ, ಹ್ಯಾಲೆರೊಡ್ 50 ಪ್ರತಿಶತ ಕಡಿತವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರು ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಅಕ್ಷರಶಃ ಒಮ್ಮತದ ಅಳತೆಯಲ್ಲ. ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕವಾಗಿ, 50 ಪ್ರತಿಶತವು "ಅನಿಯಂತ್ರಿತ" ಕಟ್-ಆಫ್ ಪಾಯಿಂಟ್ ಎಂದು ಹಾಲೆರಾಡ್ ವಾದಿಸಿದರು. "ಅನುಪಾತದ ಅಭಾವ ಸೂಚ್ಯಂಕ" ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಅವರ ಪರ್ಯಾಯ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ಅಂಕವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿತು, ಇದು ಪ್ರತಿವಾದಿಯು ಹೊಂದಿದ್ದ ಎಲ್ಲಾ ವಸ್ತುಗಳ ತೂಕದ ಮೊತ್ತವಾಗಿದ್ದು, ಇದನ್ನು ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಭವನೀಯ ಅಂಕದ ಶೇಕಡಾವಾರು ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಎಲ್ಲಾ ತೂಕಗಳ ಮೊತ್ತ). ಈ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳು ಶೇಕಡ 50ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ತೂಕವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದವು. ಬಿಎನ್ಎಸ್ನ ವಿನ್ಯಾಸವು ಹಾಲೆರಾಡ್ ಬಳಸಿದ ತೂಕಗಳ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿತು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ಶೇಕಡಾ 50 ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರು ಅಗತ್ಯವೆಂದು ರೇಟ್ ಮಾಡಿದ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ, ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸ್ಲೆ ಬಳಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸ. ಚುನಾವಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಇದರ ವ್ಯಾಪಕ ಬಳಕೆಯಿಂದಾಗಿ ಶೇಕಡಾ 50ರಷ್ಟು ಕಡಿತವನ್ನು ಪ್ರಜಾಸತ್ತಾತ್ಮಕ (ಆದರೆ ಒಮ್ಮತದಿಂದಲ್ಲ) ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥಿಸಲಾಯಿತು. ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಹಕ್ಕು-ಆಧಾರಿತ ಎಂದು ವಿವರಿಸಲಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿದೆ, ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳು "ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ಹೊಂದಿರಬೇಕು ಮತ್ತು ಯಾರೂ ಇಲ್ಲದೆ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿಲ್ಲ". ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸ್ಲೆ ಅಧ್ಯಯನದಂತೆಯೇ ವರದಿಯಾದ ಕೊರತೆಯನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಇಲ್ಲವೇ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಲ್ಲ. ಹಾ ಟಿನ್ಹ್ ಇಂಟಿಗ್ರೇಟೆಡ್ ಪಾವರ್ಟಿ ಎಲಿವೇಶನ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ (ಎಚ್. ಟಿ. ಪಿ. ಎ. ಪಿ) ನ ಆರಂಭದಲ್ಲಿ, ಹಾ ಟಿನ್ಹ್ ಪ್ರಾಂತ್ಯದ ಕ್ಯಾನ್ ಲೋಕ್ ಜಿಲ್ಲೆಯ ನಾಲ್ಕು ಸಮುದಾಯಗಳಲ್ಲಿನ ಮನೆಗಳ ಬಡತನದ ಬೇಸ್ಲೈನ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ, ವಿಯೆಟ್ನಾಂನ ಆಕ್ಷನ್ ಏಡ್ನಿಂದ 1997 ರಲ್ಲಿ ಮೊದಲ ಬಾರಿಗೆ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಯಿತು. ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ ಮುಗಿದ ಎರಡು ವರ್ಷಗಳ ನಂತರ, 2006ರಲ್ಲಿ ಅದೇ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಯಿತು. 1997 ಮತ್ತು 2006ರ ನಡುವಿನ ಬಡತನದ ವಿತರಣೆಯ (ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್.) ಅಂಕಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ಯಾಟರ್ಪ್ಲಾಟ್ನಲ್ಲಿ (ಚಿತ್ರ 1) ಕಾಣಬಹುದು. 2007ರಲ್ಲಿ, ಮನೆ ಮತ್ತು ಜೀವನೋಪಾಯದ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಬಳಕೆಯ ಕುರಿತು ಎರಡು ಜಂಟಿ ಯು. ಎಸ್. ಎ. ಐ. ಡಿ/ವನ್ಯಜೀವಿ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಸೊಸೈಟಿ ಪ್ರಕಾಶನಗಳಲ್ಲಿ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲಾಯಿತು. ಅಂದಿನಿಂದ, ಉಗಾಂಡಾ, ಬ್ರೆಜಿಲ್, ಕಾಂಬೋಡಿಯಾ, ಚೀನಾ, ಡೆಮಾಕ್ರಟಿಕ್ ರಿಪಬ್ಲಿಕ್ ಆಫ್ ಕಾಂಗೋ, ಕೀನ್ಯಾ, ನೈಜೀರಿಯಾ, ಮಡಗಾಸ್ಕರ್, ಮಲಾವಿ ಮಾಲಿ ಮತ್ತು ರುವಾಂಡಾದಲ್ಲಿ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿನ ಡಬ್ಲ್ಯುಸಿಎಸ್ ಮತ್ತು ಇತರ ಅನುಭವಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 2015ರಲ್ಲಿ ಯುಎಸ್ಎಐಡಿ ಪ್ರಕಟಿಸಿದ "ಎ ಗೈಡ್ ಟು ದಿ ಮೋಡಿಫೈಡ್ ಬೇಸಿಕ್ ನೆಸೆಸಿಟೀಸ್ ಸರ್ವೆಃ ವೈ ಅಂಡ್ ಹೌ ಟು ಕಂಡಕ್ಟ್ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಇನ್ ಕನ್ಸರ್ವೇಷನ್ ಲ್ಯಾಂಡ್ಸ್ಕೇಪ್ಸ್" ಈ ಪ್ರಸರಣಕ್ಕೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಿತು. "ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕ್ರಮಗಳು ಕುಟುಂಬಗಳ ಜೀವನೋಪಾಯ ಮತ್ತು ಯೋಗಕ್ಷೇಮದ ಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಹಳ್ಳಿಗಳ ಒಳಗೆ ಮತ್ತು ಸುತ್ತಮುತ್ತಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದ ಸಾಧನವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಣಾ ವೃತ್ತಿಗಾರರಿಗೆ ತರುವುದು" ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿತ್ತು. ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಯ ನವೀಕರಿಸಿದ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ತರುವಾಯ 2020ರಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟಿಸಲಾಯಿತು. ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಸಂಬಂಧಿತ ವಿಧಾನಗಳ ಬಳಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಪ್ರಕಟಣೆಗಳ ನವೀಕೃತ ಗ್ರಂಥಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಆನ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಳವಡಿಕೆಗಳು ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ನ 2015ರ ಡಬ್ಲ್ಯೂ. ಸಿ. ಎಸ್. ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳು ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರು ಹೊಂದಿರುವ ಸ್ವತ್ತುಗಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು, ನಂತರ ಆ ದತ್ತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ಬೆಲೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮನೆಯ ಸಂಪತ್ತಿನ ಸೂಚ್ಯಂಕದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು. "ಸಂಪತ್ತು ಸೂಚ್ಯಂಕ" ವು ಬಡವರಲ್ಲದ ಕುಟುಂಬಗಳ ನಡುವೆ, ಅಂದರೆ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್ನಲ್ಲಿ <ಐ. ಡಿ1> ಅಂಕಗಳನ್ನು ಗಳಿಸಿದವರ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿತು. ಮೇಲೆ ವಿವರಿಸಿದ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅದರ ಮೂಲ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಲಾಯಿತು. ವಿಯೆಟ್ನಾಂನಲ್ಲಿನ 2006ರ ಸಮೀಕ್ಷೆಯು ಒಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತುಃ "ಈ ಸಮುದಾಯದ ಇತರ ಕುಟುಂಬಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಕುಟುಂಬವು ಬಡವರಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಬಡವರಲ್ಲ ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಾ?" ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಸ್ಕೋರ್ ಮತ್ತು ತಾವು ಕಳಪೆ ಎಂದು ಹೇಳಿದ ಪ್ರತಿಸ್ಪಂದಕರ ಅನುಪಾತದ ನಡುವೆ 0.95 ವಿಲೋಮ ಸಂಬಂಧವಿತ್ತು. ಬೇರೆ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಬಡ ಕುಟುಂಬಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು ಬಡವರು ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಬಡ ಕುಟುಂಬಗಳು ತಮ್ಮನ್ನು ಬಡವರಲ್ಲವೆಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿವೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಶೇಕಡಾ 35ರಷ್ಟು ಜನರು ತಮ್ಮನ್ನು ತಾವು "ಬಡವರು" ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡಿಕೊಂಡಿದ್ದರು. ಸ್ವಯಂ-ವರದಿ ಮಾಡುವಲ್ಲಿನ ದೋಷಗಳು ಎರಡೂ ದಿಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಾನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ (ಬಡವರಲ್ಲದವರು ಕಳಪೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು, ಬಡವರಲ್ಲದವರು ಕಳಪೆ ಎಂದು ವರದಿ ಮಾಡುವುದು) ಈ ಒಟ್ಟು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಬಡತನದ "ತಲೆ ಎಣಿಕೆ" ಅಳತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿತು, ಇದು ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಸ್ಕೋರ್ ವಿತರಣೆಯ "ಬಡತನದ ಆಳ" ವಿವರಣೆಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿದೆ. ಇದು ಬಡತನ ರೇಖೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಅಂಕದ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಕಟ್-ಆಫ್ ಬಿಂದುವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ಒದಗಿಸಿತುಃ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರಲ್ಲಿ ಶೇಕಡಾ 35ರಷ್ಟು ಜನರು ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಅಂಕದ ಶೇಕಡಾ 75ಕ್ಕಿಂತ ಕೆಳಗಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಈಗ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಅಂಕದ ಪರಿಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬಡತನ ರೇಖೆಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಸ್ವಯಂ-ವರದಿ ಮಾಡುವ ದೋಷಗಳ ವಿತರಣೆಯ ಬಗೆಗಿನ ಇತರ ಊಹೆಗಳು ಇತರ ಕಟ್-ಆಫ್ ಪಾಯಿಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತವೆ. ಇತರ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆಗಳು ಅನೇಕ ಬಡತನ ಮಾಪನ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ದಕ್ಷಿಣ ಆಫ್ರಿಕಾದಲ್ಲಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು. ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಸ್ಥಳೀಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿರುವ ಉದ್ದೇಶದಿಂದ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಅನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಡಬ್ಲ್ಯುಸಿಎಸ್ನ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಬಳಕೆಗಳು ಸಣ್ಣ ಸಮುದಾಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಅಥವಾ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಜನಾಂಗೀಯತೆಗಳು ಅಥವಾ ಜೀವನೋಪಾಯದ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸೆ ಮತ್ತು ಹಾಲೆರಾಡ್ ನಡೆಸಿದ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಂತೆಯೇ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಅನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಲಾಗಲಿಲ್ಲ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಆಂತರಿಕ ಕಾರಣಗಳಿಲ್ಲ. ವಿವಿಧ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ, ವಿವಿಧ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಅವಧಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಅನ್ನು ಬಳಸುವಲ್ಲಿನ ಮುಖ್ಯ ಸವಾಲೆಂದರೆ, ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸುವ ವಸ್ತುಗಳ ಮೆನುವಿನ ವಿಷಯಗಳ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಒಮ್ಮತದ ವಿಧಾನಗಳು ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತವೆ (ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಯಾವುದು ಇದೆ?) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ (ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಎಂದು ನೀವು ಭಾವಿಸುತ್ತೀರಿ?). ಇದು ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಜವಾದ ಬಡತನದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಕುಟುಂಬಗಳ ಬಡತನದ ಸ್ಥಿತಿಯು ಅವರ ಸ್ವಾಧೀನದಲ್ಲಿನ ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಸ್ವಾಧೀನದ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವುದು ಅಥವಾ ಎರಡರಲ್ಲೂ ಬದಲಾವಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಬದಲಾಗಬಹುದು. ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನೆರವಿನ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಯೋಜಿಸುವವರಿಗೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಧೀನತೆಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳು ಇತರ ವಸ್ತುಗಳಿಗಿಂತ ನಿರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಸ್ವಾಧೀನದ ನಡುವಿನ ದೊಡ್ಡ ಅಂತರವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ. ಬಡತನ ಮಾಪನಕ್ಕೆ "ಒಮ್ಮತದ" ವಿಧಾನಗಳ ಇತರ ಆವೃತ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾಡಲಾದ ಟೀಕೆಗಳನ್ನು ಬಿ. ಎನ್. ಎಸ್. ಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಒಂದು, ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಬಗೆಗಿನ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ ಮತ್ತು ಇತರ ಮನೆಯ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯು. ಕೆ. ಯಲ್ಲಿ ಮ್ಯಾಕ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾನ್ಸ್ಲೆ, ದಕ್ಷಿಣ ಆಫ್ರಿಕಾದಲ್ಲಿ ರೈಟ್ ಮತ್ತು ಬೆನಿನ್ನಲ್ಲಿ ನಂದಿ ಮತ್ತು ಪೊಮಾಟಿ ಮತ್ತು ಇತರರು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಪ್ರಕಾರ, ಆ ದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಲಿಂಗ, ವರ್ಗ ಮತ್ತು ಜನಾಂಗೀಯ ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಬದಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಯೆಟ್ನಾಂನಲ್ಲಿ 2006ರ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಸಮೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಿದವರ ಲಿಂಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲೂ ಇದೇ ಆಗಿತ್ತು. ಪುರುಷರು (37 ಪ್ರತಿಶತ) ಮತ್ತು ಮಹಿಳೆಯರು (63 ಪ್ರತಿಶತ) ವಸ್ತುಗಳ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ತೀರ್ಪುಗಳ ನಡುವೆ 0.99 ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವಿದೆ. ಅವರ ಅಂಕಗಳ ವಿತರಣೆಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಚಿತ್ರ 2ರಲ್ಲಿ ಕಾಣಬಹುದು. ಅಗತ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸದ ಆದರೆ ಅಪೇಕ್ಷಣೀಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದಾದ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಲಿಂಗ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಭಾವ್ಯ ದೌರ್ಬಲ್ಯವೆಂದರೆ, ಬಡ ಕುಟುಂಬಗಳು ತಮ್ಮ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಸರಿಹೊಂದಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿರಬಹುದು, ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳು ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಮೀರಿವೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಕೆಲವು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, 2015ರ ಬೆನಿನ್ ಬಿಎನ್ಎಸ್ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ಇದರ ವಿರುದ್ಧ ಬಲವಾದ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆ ಮತ್ತು ಒಮ್ಮತದ ವಿಧಾನಗಳ ಬಗೆಗಿನ ವ್ಯಾಪಕ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಇದಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆ ಪುರಾವೆಗಳಿವೆ. ಸ್ಥಳೀಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಬಳಕೆಗಳಿಗಿಂತ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಾಗಿರಬಹುದು ಎಂದು ತೋರುತ್ತದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಲ್ಲಿ ಸಮೀಕ್ಷೆ ಮಾಡಲಾದ ವಸ್ತುಗಳ ಮೆನುವಿನಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಕೈಗೆಟುಕುವಿಕೆಯ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆ. ಈ ಊಹೆಯನ್ನು ಇನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಭವಿಷ್ಯದ ಉಪಯೋಗಗಳು ಮನೆಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಮೂಲಕ ಬಡ ಕುಟುಂಬಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣ ಖರ್ಚಾಗುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕಾ ವಿಧಾನಗಳು ಮನೆಯ ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ದತ್ತಾಂಶ ಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ಮನೆಯ ಬಡತನದ ಸ್ಥಿತಿಯ ಉತ್ತಮ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಾಗಿರುವ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳ ಸಣ್ಣ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಎಂದು ವಿಶ್ವ ಬ್ಯಾಂಕ್ ಸಂಶೋಧಕರು ವಾದಿಸಿದ್ದಾರೆ. ರಾಪಿಡ್ ಮೈನರ್ ಸ್ಟುಡಿಯೋ ಪ್ಯಾಕೇಜಿನೊಳಗೆ ಡೆಸಿಷನ್ ಟ್ರೀ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 2006 ರ ವಿಯೆಟ್ನಾಂ ದತ್ತಾಂಶದ ಮರು-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದ ಈ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಸಮೀಕ್ಷೆಯ ಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿರುವ 33 ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಏಳು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಶೇಕಡಾ 85ರಷ್ಟು ಕುಟುಂಬಗಳ ಬಡತನದ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದು ಎಂದು ಇದು ಕಂಡುಹಿಡಿದಿದೆ. ಶೇಕಡಾ ಎಪ್ಪತ್ತೈದು ಜನರನ್ನು ಕೇವಲ ಮೂರು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾಗಿತ್ತು. ಏಳು ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಉಳಿದೆಲ್ಲವೂ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಗಮನಿಸಬಹುದಾಗಿತ್ತು. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಬಡತನ