निगरानी पूँजीवाद: मानव व्यवहार की कटाई का कारोबार (UPSC GS2/GS3)

आज लगभग कोई भी ऐप खोलिए और आपके एक शब्द टाइप करने से पहले ही एक चुपचाप सौदा शुरू हो जाता है। जो चीज़ खरीदी और बेची जा रही है वह ऐप नहीं है, और वह आपका ध्यान भी नहीं है — वह इस बारे में एक भविष्यवाणी है कि आप आगे क्या करेंगे। यही सौदा उस चीज़ का इंजन है जिसे हार्वर्ड की विद्वान शोशाना ज़ुबॉफ़ (Shoshana Zuboff) ने अपनी 2019 की किताब में नाम दिया, निगरानी पूँजीवाद (surveillance capitalism): एक ऐसी आर्थिक व्यवस्था जो चुपचाप आपके निजी अनुभव को मुफ़्त कच्चे माल के रूप में हड़प लेती है, उसे आपके व्यवहार के पूर्वानुमानों में निखारती है, और उन पूर्वानुमानों को उन सबको बेचती है जो आपकी अगली चाल पर दाँव लगाना चाहते हैं। ज़ुबॉफ़ का यह वाक्यांश तब से अकादमिक दुनिया से कहीं आगे यात्रा कर चुका है, क्योंकि इसने उस बेचैनी को एक नाम दे दिया जिसे लाखों लोग पहले ही महसूस कर रहे थे — कि मुफ़्त इंटरनेट कभी सचमुच मुफ़्त था ही नहीं, और कि उसकी कीमत पैसे से कहीं ज़्यादा अंतरंग कोई चीज़ थी।

एक भारतीय अभ्यर्थी के लिए, यह कोई विदेशी बहस नहीं है जिसे दूर से सराहा जाए। यह सीधे पाठ्यक्रम के भीतर बैठती है। यह GS Paper 2 के लिए एक शासन और अधिकार का सवाल है — वह निजता का अधिकार जिसे सर्वोच्च न्यायालय ने 2017 में संविधान में पढ़ा, और वह डेटा-संरक्षण कानून जिसे भारत ने आखिरकार 2023 में पारित किया और 2025 में चालू किया। यह GS Paper 3 के लिए एक विज्ञान-और-प्रौद्योगिकी तथा सुरक्षा का सवाल है — कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence), डेटा अर्थव्यवस्था, और निगरानी राज्य। और यह स्वायत्तता, सहमति और हेरफेर पर एक तैयार नैतिकता का मामला है। अवधारणा साफ़ कर लें, उससे भारतीय कानून जोड़ दें, और आपके पास आधुनिक पाठ्यक्रम के सबसे लचीले उत्तरों में से एक है।

निगरानी पूँजीवाद आखिर है क्या

ज़ुबॉफ़ की अपनी परिभाषा से शुरू कीजिए, क्योंकि सटीकता ही असली बात है। निगरानी पूँजीवाद, वे लिखती हैं, निजी मानव अनुभव को व्यवहारिक डेटा में बदलने के लिए मुफ़्त कच्चे माल के रूप में एकतरफ़ा हड़प लेना है। एकतरफ़ा (unilateral) शब्द सारा भार उठाता है: किसी ने आपसे नहीं पूछा, और आपको कभी इसका पता चलने ही नहीं देना था। डेटा लिया जाता है, उसका सौदा नहीं होता। और दूसरी कुंजी है अधिशेष (surplus) शब्द। जब आप किसी सर्च इंजन या मानचित्र का इस्तेमाल करते हैं, तो आप जो डेटा बनाते हैं उसका कुछ हिस्सा सेवा सुधारने के लिए वापस भेजा जाता है — बेहतर परिणाम, एक तेज़ रास्ता। पर इससे कहीं ज़्यादा बच जाता है, एक अवशेष जिसे ज़ुबॉफ़ व्यवहारिक अधिशेष (behavioural surplus) कहती हैं: इस बारे में अतिरिक्त संकेत कि आपने कैसे स्क्रॉल किया, कहाँ रुके, क्या अनदेखा किया, किसे जानते हैं, कैसा महसूस करते हैं। वही अधिशेष पूरे उद्योग का कच्चा अयस्क है।

इस बचे-खुचे के पैसा बन सकने की खोज को आमतौर पर 2000 के दशक की शुरुआत में Google से जोड़ा जाता है। डॉट-कॉम धराशायी होने और सर्च को कमाऊ बनाने की ज़रूरत का सामना करते हुए, एक छोटी टीम ने वह प्रणाली बनाई जो AdWords बनी और पाया कि सर्च का व्यवहारिक धुआँ — वे पैटर्न जिन्हें किसी ने रखने लायक नहीं समझा था — यह भविष्यवाणी कर सकते थे कि कोई व्यक्ति किस विज्ञापन पर क्लिक करने की सबसे ज़्यादा संभावना रखता है। यही इस मॉडल की संस्थापक अंतर्दृष्टि थी: “उपयोगकर्ता क्या खोज रहा है” नहीं, बल्कि “यह उपयोगकर्ता क्या करेगा।” एक बार जब यह Google पर काम कर गया, तो यह फैल गया। सोशल नेटवर्क, ऐप स्टोर, स्मार्ट स्पीकर, जुड़ी हुई कारें, फ़िटनेस ट्रैकर और हज़ारों मुफ़्त सेवाओं ने वही तर्क अपना लिया, क्योंकि वही तर्क पैसा छापता है।

वहाँ से श्रृंखला यांत्रिक है, और इसे एक चार-चरण की प्रणाली के रूप में याद रखने लायक है। मानव अनुभव को मुफ़्त कच्चे माल के रूप में हड़प लिया जाता है। व्यवहारिक अधिशेष को उसमें डाला जाता है जिसे उद्योग मशीन इंटेलिजेंस (machine intelligence) कहता है — वे बड़े पैमाने की संगणना और मशीन-लर्निंग प्रणालियाँ जो डेटा के समुद्रों में पैटर्न खोजती हैं। उससे निकलते हैं पूर्वानुमान उत्पाद (prediction products): ऐसी गणनाएँ जो, ज़ुबॉफ़ के शब्दों में, यह आँकती हैं कि आप “अभी, जल्दी ही, और बाद में” क्या करेंगे। और वे पूर्वानुमान उसमें बेचे जाते हैं जिसे वे व्यवहारिक भविष्य बाज़ार (behavioural futures markets) कहती हैं — ऐसे बाज़ार जहाँ कंपनियाँ आपके भावी आचरण पर ठीक वैसे ही दाँव लगाती हैं जैसे व्यापारी गेहूँ की भावी कीमत पर। एक लक्षित स्लॉट खरीदता विज्ञापनदाता, एक पॉलिसी की कीमत तय करता बीमाकर्ता, एक उधारकर्ता को अंक देता ऋणदाता, एक झूलते मतदाता को सूक्ष्म-लक्षित करता राजनीतिक अभियान: सभी मनुष्यों के बारे में पूर्वानुमानों के एक बाज़ार में ग्राहक हैं। उपयोगकर्ता ग्राहक नहीं है। उपयोगकर्ता कच्चे माल का स्रोत है, और उपयोगकर्ता के बारे में पूर्वानुमान उत्पाद है।

आपका पूर्वानुमान करने से आपको गढ़ने तक

यदि कहानी पूर्वानुमान पर रुक जाती, तो वह बेचैन करने वाली पर जानी-पहचानी होती — विज्ञापन हमेशा हमें पढ़ने की कोशिश करता आया है। ज़ुबॉफ़ की तीखी चेतावनी इस बारे में है कि इसके बाद क्या आता है। सबसे मूल्यवान पूर्वानुमान एक निश्चित पूर्वानुमान होता है, और यह जानने का सबसे पक्का तरीका कि कोई क्या करेगा, यह है कि उससे वही करवा दिया जाए। इसलिए मॉडल का तर्क व्यवहार का पूर्वानुमान करने से उसे बदलने (modifying) की ओर धकेलता है। वे इस बदलाव को एक ही पंक्ति में पकड़ती हैं जिसे उत्तर में उद्धृत करने लायक है: यह परियोजना “हमारे बारे में सूचना-प्रवाहों को स्वचालित करने” से “हमें स्वचालित करने” की ओर बढ़ चुकी है। पहले चरण ने देखा। दूसरा चरण हल्के से धकेलता, हाँकता और साधता है।

उपकरण जान-बूझकर सूक्ष्म हैं। ज़ुबॉफ़ “क्रिया-अर्थव्यवस्थाओं (economies of action)” का वर्णन करती हैं — छोटे संकेतों, इनामों और बाधाओं की वह इंजीनियरिंग जो आचरण को इस तरह दिशा देती है कि व्यक्ति को दिशा दिए जाने का एहसास तक न हो। एक अनंत स्क्रॉल जो आपको कभी रुकने का बिंदु नहीं देने देता। ठीक उस पल पर सधा एक नोटिफिकेशन जब आपका संकल्प सबसे कमज़ोर होता है। आपकी नज़र को कुछ सेकंड और थामे रखने के लिए क्रमबद्ध एक फ़ीड। इनमें से कुछ भी खुद को नियंत्रण घोषित नहीं करता, और यही चीज़ इसे शक्तिशाली बनाती है। यह ध्यान की अर्थव्यवस्था और निगरानी पूँजीवाद का मेल है: अधिशेष पैदा करने के लिए ध्यान की कटाई होती है, और अधिशेष का इस्तेमाल और ज़्यादा ध्यान पकड़ने के लिए होता है, एक ऐसे फेरे में जो हर चक्र के साथ कसता जाता है।

इससे पैदा होने वाली नई तरह की शक्ति को नाम देने के लिए, ज़ुबॉफ़ उपकरणवाद (instrumentarianism) शब्द गढ़ती हैं। यह वह पुरानी अधिनायकवादी शक्ति नहीं है जो शरीरों को तोड़ती और विश्वास की माँग करती है; इसे इसकी परवाह नहीं कि आप क्या सोचते हैं। यह उपकरणों के ज़रिए काम करती है — हमारे चारों ओर के सर्वव्यापी, नेटवर्क-युक्त उपकरण — ताकि पूर्वानुमान, बदलाव और नियंत्रण के लिए व्यवहार को साधा और साधन बनाया जा सके। इसकी महत्वाकांक्षा, वे तर्क देती हैं, एक तरह की घर्षण-रहित सामाजिक व्यवस्था है जिसमें संगणकीय निश्चितता और चुपचाप व्यवहारिक साधन अनुनय, बहस और राजनीति के उलझे काम की जगह ले लेते हैं। आपको आदेश नहीं दिया जाता; आपको अनुकूलित (conditioned) किया जाता है। यह एक अलग और, उनके कहने में, अधिक कपटी ख़तरा है, क्योंकि यह कुछ भी न होने जैसा महसूस हो सकता है।

असली घटनाएँ: Cambridge Analytica और ऐड-टेक मशीन

अवधारणाएँ मामलों के साथ ज़्यादा गहरे उतरती हैं, और सबसे प्रामाणिक है Cambridge Analytica। मोटे तौर पर 2014 और 2018 के बीच इस राजनीतिक-परामर्श फ़र्म ने करोड़ों Facebook उपयोगकर्ताओं के व्यवहारिक प्रोफ़ाइल हासिल कर लिए — उस समय की रिपोर्टों ने यह आँकड़ा करीब 8.7 करोड़ (87 million) रखा — जो बड़े पैमाने पर उनकी जानकारी के बिना एक व्यक्तित्व-प्रश्नोत्तरी ऐप के ज़रिए कटे, जिसने प्रश्नोत्तरी देने वालों के दोस्तों का डेटा भी खुरच लिया। फ़र्म ने दावा किया कि वह मनो-चित्रात्मक (psychographic) प्रोफ़ाइल बना सकती है और मतदाताओं को उनके व्यक्तित्व के अनुसार सधे अनुकूलित राजनीतिक संदेशों से लक्षित कर सकती है, और यह संयुक्त राज्य अमेरिका के 2016 के चक्र समेत अभियानों के लिए काम कर गया। 2018 में फूटा घोटाला जनता के लिए इस बात का त्वरित पाठ बन गया कि व्यवहारिक डेटा क्या कर सकता है। पर ज़ुबॉफ़ की बात यह है कि Cambridge Analytica किसी वरना साफ़ प्रणाली में एक विचलन नहीं था — यह निगरानी पूँजीवाद का सामान्य तंत्र था जो एक खरीदारी की टोकरी के बजाय एक चुनाव की ओर मोड़ा गया। जो प्रोफ़ाइलिंग आपको जूते बेचती है, वही आपके वोट पर निशाना साधी जा सकती है।

सुर्खियों वाले मामलों के पीछे रोज़मर्रा की नलसाज़ी बैठी है: ऐड-टेक (ad-tech), वह विशाल और काफ़ी हद तक अदृश्य विज्ञापन-प्रौद्योगिकी उद्योग। एक वेबपेज को लोड होने में जितना सेकंड का अंश लगता है, उसमें एक स्वचालित नीलामी — रियल-टाइम बिडिंग — आपके बारे में सूचना का एक पैकेट सैकड़ों संभावित विज्ञापनदाताओं को प्रसारित करती है, जो आपको एक विज्ञापन दिखाने के मौके के लिए बोली लगाते हैं, और सबसे ऊँची बोली जीतती है, यह सब पेज के पूरी तरह बनने से पहले। इसके ऊपर डेटा दलालों (data brokers) का एक नेटवर्क परत बना है, ऐसी कंपनियाँ जिनके बारे में ज़्यादातर लोगों ने कभी सुना ही नहीं, जो खरीद, स्थान, ऐप गतिविधि और सार्वजनिक रिकॉर्ड से जुटाई गई व्यक्तियों की मिसिलें इकट्ठा करती, खरीदती और बेचती हैं। यह इस मॉडल का नियमित, वैध, दिन-प्रतिदिन का चेहरा है। घोटाले बस वे पल हैं जब बत्तियाँ टिमटिमाती हैं।

निगरानी पूँजीवाद को एक प्रतिद्वंद्वी निदान से अलग करना उपयोगी है जिससे इसे अक्सर उलझा दिया जाता है: अर्थशास्त्री यानिस वारुफ़ाकिस (Yanis Varoufakis) का टेक्नो-सामंतवाद (techno-feudalism) का विचार। दोनों उन्हीं डिजिटल दिग्गजों को देखते हैं और कुछ परेशान करने वाला पाते हैं, पर वे अलग-अलग दैत्यों को नाम देते हैं। ज़ुबॉफ़ कहती हैं कि पूँजीवाद अब भी पूँजीवाद है — बाज़ार, प्रतिस्पर्धा, मुनाफ़ा — बस अब वस्तु मानव व्यवहार के बारे में पूर्वानुमान है और कच्चा माल खुद मानव अनुभव। वारुफ़ाकिस तर्क देते हैं कि प्लेटफॉर्मों ने पूँजीपतियों की तरह बर्ताव करना बंद ही कर दिया है: वे उस डिजिटल “ज़मीन” के मालिक हैं जिस पर हम सबको रहना ही है और उसे इस्तेमाल करने वाले हर किसी से लगान (rent) वसूलते हैं, बाज़ार के प्रतिस्पर्धियों से ज़्यादा सामंती जागीरदारों की तरह। एक उत्तर के लिए, यह विरोधाभास उपयोगी संक्षेप है — निगरानी पूँजीवाद व्यवहार खोदकर पूर्वानुमान बेचने के बारे में है, टेक्नो-सामंतवाद प्लेटफॉर्म का मालिक बनकर लगान वसूलने के बारे में है। दोनों एक साथ अंशतः सच हो सकते हैं।

यह स्वायत्तता और लोकतंत्र को क्यों ख़तरा है

धागों को साथ खींचिए और दाँव साफ़ हो जाते हैं, और वे ठीक उन्हीं मूल्यों पर बैठते हैं जिनकी रक्षा की शपथ एक सिविल सेवक लेता है। पहली शिकार है व्यक्तिगत स्वायत्तता। यदि आपके वातावरण को चुपचाप इस तरह गढ़ा गया है कि कुछ चुनाव आसान और कुछ कठिन हों, तो आपके निर्णय और डिज़ाइनर के इरादे के बीच की रेखा धुँधला जाती है। ज़ुबॉफ़ सबसे गहरे नुकसान को उस चीज़ के क्षरण के रूप में रखती हैं जिसे वे भविष्य-काल का अधिकार (right to the future tense) कहती हैं — अपना भविष्य कल्पना करने, उसका इरादा बनाने और उसे रचने की मूल मानवीय क्षमता। एक ऐसी प्रणाली जो आपके व्यवहार को पूर्वानुमेय बनाने, और फिर उसे तय समय पर घटित कराने के लिए अनुकूलित है, उस खुले भविष्य को एक हल की जाने वाली समस्या मानती है। उनके वर्णन में, स्वायत्तता को निगरानी पूँजीवाद से सिर्फ़ असुविधा नहीं होती; वह वही चीज़ है जिसे पार करने के लिए मॉडल बना है।

दूसरी शिकार है खुद लोकतंत्र। एक लोकतंत्र ऐसे नागरिकों को मान कर चलता है जो खुली बहस और एक साझा, मोटे तौर पर सच्चे सूचना-स्थान के ज़रिए विचार बना सकें। सूक्ष्म-लक्ष्यीकरण (micro-targeting) इसे चटका देता है: एक सार्वजनिक बातचीत के बजाय, हर मतदाता को एक निजी, अनुकूलित संदेश मिलता है जो उनके मनोवैज्ञानिक दबाव-बिंदुओं पर सधा होता है, बाकी सबके और जाँच-परख के लिए अदृश्य। नतीजा एक ऐसी राजनीति है जिसे व्यक्तिगत तंत्रिका-तंत्र के स्तर पर बाँटा, हेरफेर किया और भड़काया जा सकता है। ज़ुबॉफ़ ने साफ़ तर्क दिया है कि निगरानी पूँजीवाद, बेलगाम छोड़ दिया जाए तो, लोकतंत्र को कमज़ोर करता है — कुछ निजी कंपनियों में आबादियों के बारे में एक ऐसा ज्ञान, और उन्हें गढ़ने की एक ऐसी शक्ति केंद्रित करता है, जिसे किसी मतदाता-समूह ने अधिकृत नहीं किया और किसी संसद ने पूरी तरह देखा नहीं। जब मुट्ठी भर कंपनियाँ नागरिकों के बारे में राज्य से ज़्यादा जानती हैं, और उस ज्ञान पर बड़े पैमाने पर काम कर सकती हैं, तो लोगों और संस्थाओं के बीच शक्ति का संतुलन चुपचाप झुक जाता है।

तीसरी शिकार है वह सूचना तंत्र (information ecosystem) जिस पर बाकी सब कुछ निर्भर है। जुड़ाव-अधिकतम करने वाली प्रणालियाँ सीख जाती हैं कि आक्रोश, भय और नवीनता ध्यान को सबसे अच्छी तरह थामते हैं, इसलिए अधिशेष-कटाई वाली मशीन का भड़काऊ की ओर एक संरचनात्मक झुकाव होता है। ग़लत सूचना (misinformation) इस कारोबारी मॉडल के बावजूद नहीं, बल्कि अंशतः इसी वजह से फैलती है। एक शासन के उत्तर के लिए, यह प्लेटफॉर्म नियमन, तथ्य-जाँच और मध्यस्थ दायित्व (intermediary liability) पर बहसों का पुल है — वही तंत्र जो ध्यान को कमाई में बदलता है, उस सार्वजनिक चौक को भी घिस देता है जिस पर वह निर्भर है।

भारत का जवाब: एक अधिकार के रूप में निजता और DPDP Act

यहीं वैश्विक अवधारणा एक भारतीय शासन का सवाल बन जाती है, और जोड़ने वाला ऊतक दो स्तंभ हैं जिन्हें एक अभ्यर्थी को हमेशा साथ रखना चाहिए। पहला संवैधानिक है। न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी बनाम भारत संघ (2017) में, सर्वोच्च न्यायालय की नौ-न्यायाधीशों की पीठ ने सर्वसम्मति से माना कि निजता का अधिकार (right to privacy) एक मौलिक अधिकार है, जो अनुच्छेद 21 के तहत जीवन और व्यक्तिगत स्वतंत्रता के अधिकार तथा भाग III की स्वतंत्रताओं में अंतर्निहित है। न्यायालय ने उन पुराने निर्णयों को पलट दिया जिन्होंने इसे नकारा था, और — डेटा युग के लिए अहम — इसने यह कसौटी रखी कि राज्य कब घुसपैठ कर सकता है: किसी भी उल्लंघन को वैधता (legality) (कानून द्वारा समर्थित), वैध उद्देश्य (legitimate aim), और आनुपातिकता (proportionality) (आवश्यकता से अधिक घुसपैठ न हो) को पूरा करना होगा। यह मामला अनिवार्य बायोमेट्रिक आधार (Aadhaar) योजना को एक चुनौती के रूप में शुरू हुआ था, यही वजह है कि सूचनात्मक निजता — अपने डेटा पर नियंत्रण — फ़ैसले के दिल में बैठती है। पुट्टस्वामी निगरानी के बारे में हर भारतीय बातचीत का संवैधानिक लंगर है, चाहे सार्वजनिक हो या निजी।

दूसरा स्तंभ वैधानिक है: डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण (DPDP) अधिनियम, 2023, जिसके परिचालन नियम 2025 में अधिसूचित हुए, और कानून को एक चरणबद्ध अनुपालन-अवधि के साथ गति में ले आए। अधिनियम अपनी योजना कुछ ऐसे विचारों के इर्द-गिर्द बनाता है जो निगरानी-पूँजीवाद की आलोचना को लागू-योग्य कर्तव्यों में बदल देते हैं। यह उस व्यक्ति को जिसका डेटा संसाधित हो रहा है डेटा प्रिंसिपल (Data Principal) कहता है, और उस इकाई को जो यह तय करती है कि उसे क्यों और कैसे संसाधित करना है डेटा फ़िड्यूशियरी (Data Fiduciary) — और फ़िड्यूशियरी शब्द जान-बूझकर है, जो डेटा-संचालक को एक ट्रस्टी के रूप में रखता है जिस पर कर्तव्य हैं, न कि आपकी सूचना का एक स्वतंत्र मालिक। इसका मूल इंजन है सहमति (consent): एक डेटा फ़िड्यूशियरी को आम तौर पर एक साफ़ सूचना के ज़रिए स्वतंत्र, सूचित, विशिष्ट सहमति लेनी होगी जिसमें ठीक-ठीक बताया हो कि क्या एकत्र किया जा रहा है और क्यों, और डेटा प्रिंसिपल वह सहमति वापस ले सकता है। यह आपके डेटा तक पहुँचने, उसे सुधारने और मिटाने के अधिकार देता है, बच्चों के डेटा के लिए कड़े उपायों की माँग करता है, और उल्लंघनों पर निर्णय करने के लिए भारतीय डेटा संरक्षण बोर्ड (Data Protection Board of India) बनाता है, जिसमें अपर्याप्त सुरक्षा उपायों जैसी गंभीर विफलताओं के लिए ₹250 करोड़ तक के दंड हैं।

पर भारतीय बहस सचमुच दो-तरफ़ा है, और एक मज़बूत उत्तर दोनों छोरों को थामता है। सबसे कठिन तनाव है निगरानी बनाम निजता जब निगरानी करने वाला खुद राज्य हो। आलोचक चिंतित हैं कि DPDP Act सरकार को व्यापक छूटें देता है — राज्य एजेंसियों को राष्ट्रीय सुरक्षा या लोक व्यवस्था जैसे उद्देश्यों के लिए कानून के कई संरक्षणों के बाहर व्यक्तिगत डेटा संसाधित करने देते हुए — जो, पुलिस और एजेंसियों द्वारा तैनात फैलते चेहरा-पहचान (facial-recognition) तंत्रों और CCTV नेटवर्कों के साथ मिलकर, यह जोखिम पैदा करता है कि यह निजी कंपनियों को अनुशासित करते हुए भी राज्य की निगरानी को वैध ठहरा दे। ज़ुबॉफ़ जिस निजी-क्षेत्र की कटाई का वर्णन करती हैं और जिस सार्वजनिक-क्षेत्र की निगरानी से नागरिक-स्वतंत्रता के पैरोकार चिंतित हैं, वे एक ही डेटा अर्थव्यवस्था के दो चेहरे हैं, और भारत एक साथ दोनों के लिए कानून बना रहा है। किसी भी नियम को परखने का तरीका — एक डेटा कानून, एक चेहरा-पहचान रोलआउट, एक तथ्य-जाँच जनादेश — वही कसौटी है जो पुट्टस्वामी पहले ही हमें दे चुका है: क्या यह वैध है, क्या यह एक वैध उद्देश्य पूरा करता है, और क्या यह आनुपातिक है।

आपके Mains उत्तर के लिए

यह विषय असाधारण रूप से बहुउपयोगी है। यह शासन, निजता के अधिकार और डेटा-संरक्षण कानून पर एक GS Paper 2 उत्तर है; डिजिटल अर्थव्यवस्था, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आंतरिक सुरक्षा पर एक GS Paper 3 उत्तर है; और स्वायत्तता, सहमति तथा हेरफेर पर एक साफ़ GS Paper 4 नैतिकता का मामला है। यह निबंध पेपर को प्रौद्योगिकी, स्वतंत्रता और लोकतंत्र पर एक धारदार दृष्टि भी देता है। परीक्षक का इनाम हमेशा वही है: अवधारणा को सटीकता से परिभाषित करो, उसे भारतीय संवैधानिक-और-कानूनी ढाँचे से जोड़ो, और फिर तर्क के दोनों धारदार सिरों से उसे परखो।

उत्तर कैसे बनाएँ

एक साफ़ श्रृंखला में आगे बढ़ें। निगरानी पूँजीवाद को ज़ुबॉफ़ के शब्दों में परिभाषित करें (मुफ़्त कच्चे माल के रूप में मानव अनुभव)। प्रणाली बिछाएँ (व्यवहारिक अधिशेष → मशीन इंटेलिजेंस → पूर्वानुमान उत्पाद → व्यवहारिक भविष्य बाज़ार)। व्यवहार का पूर्वानुमान करने से उसे गढ़ने तक का बदलाव दिखाएँ, उपकरणवादी शक्ति और भविष्य-काल के अधिकार को नाम देते हुए। इसे एक मामले (Cambridge Analytica) और रोज़मर्रा की मशीन (ऐड-टेक) में टिकाएँ। स्वायत्तता और लोकतंत्र के लिए ख़तरे साफ़ करें। फिर ज़ोर से भारत की ओर मुड़ें — अधिकार के रूप में पुट्टस्वामी, कानून के रूप में DPDP Act 2023 — और निगरानी-बनाम-निजता के दो-तरफ़ा तनाव के साथ समाप्त करें, आनुपातिकता की कसौटी को अपना मापदंड बनाते हुए। अवधारणा, फिर देश, फिर निर्णय।

बचने लायक आम गलतियाँ

निगरानी पूँजीवाद को “कंपनियाँ आपका डेटा इकट्ठा करती हैं” तक न घटाएँ — अंक अधिशेष और व्यवहारिक भविष्य बाज़ार, यानी पूर्वानुमानों की बिक्री में हैं। इसे टेक्नो-सामंतवाद से न उलझाएँ; पूर्वानुमान-बनाम-लगान का भेद साफ़ रखें। निजता और DPDP Act को एक ही चीज़ न मानें — निजता पुट्टस्वामी का मौलिक अधिकार है, DPDP Act वह विधि है जो उसके एक हिस्से को परिचालित करती है। और एक तरफ़ा भड़ास न लिखें: एक संतुलित उत्तर यह नोट करता है कि डेटा कल्याण-वितरण और नवाचार को भी ताकत देता है, और असली सवाल आनुपातिक नियमन है, उन्मूलन नहीं।

एक संक्षिप्त उत्तर-रीढ़

ज़ुबॉफ़ (2019): मानव अनुभव को मुफ़्त कच्चे माल के रूप में हड़पना → व्यवहारिक अधिशेष → मशीन इंटेलिजेंस → व्यवहारिक भविष्य बाज़ारों में बिकने वाले पूर्वानुमान उत्पाद → “हमारे बारे में सूचना को स्वचालित करने” से “हमें स्वचालित करने” तक का बदलाव (उपकरणवादी शक्ति) → स्वायत्तता (भविष्य-काल का अधिकार) और लोकतंत्र (सूक्ष्म-लक्ष्यीकरण, Cambridge Analytica) को ख़तरा → भारत: निजता एक मौलिक अधिकार (पुट्टस्वामी 2017, अनु. 21, आनुपातिकता कसौटी) + DPDP Act 2023 / नियम 2025 (डेटा प्रिंसिपल, डेटा फ़िड्यूशियरी, सहमति, डेटा संरक्षण बोर्ड, ₹250 करोड़ दंड) → जीवंत तनाव: राज्य निगरानी और चेहरा-पहचान बनाम निजता → निर्णय: वैधता + वैध उद्देश्य + आनुपातिकता।

आरेख या फ्लोचार्ट का विचार

चार-बक्से की क्षैतिज प्रणाली बनाएँ — मानव अनुभव → व्यवहारिक अधिशेष → पूर्वानुमान उत्पाद → व्यवहारिक भविष्य बाज़ार — जिसमें बाज़ार से वापस “व्यवहार गढ़ने” की ओर एक फ़ीडबैक तीर लौटता हो। उसके बगल में, एक छोटा दो-स्तंभ बक्सा: भारत के दो स्तंभ, “अधिकार (पुट्टस्वामी 2017)” और “कानून (DPDP Act 2023)”। वह एक दृश्य पूरे उत्तर को ले चलता है।

एक संतुलित-निष्कर्ष पंक्ति

एक पंक्ति जो अंक उतारती है: “निगरानी पूँजीवाद यह पूछता है कि किसी नागरिक के जीवन के भविष्य-काल का मालिक कौन है — और भारत का जवाब, पुट्टस्वामी और DPDP Act में, यह है कि जवाब नागरिक होना चाहिए, बशर्ते वही आनुपातिकता जो हम कंपनियों से माँगते हैं, राज्य से भी माँगी जाए।”

रटे बिना डेटा का इस्तेमाल कैसे करें

आपको बस कुछ ही लंगर चाहिए: किताब का वर्ष (2019) और पुट्टस्वामी का (2017); DPDP Act का वर्ष (2023) और इसके नियम (2025); Cambridge Analytica का पैमाना (करीब 8.7 करोड़ प्रोफ़ाइल); और DPDP की ऊपरी दंड-सीमा (₹250 करोड़)। इन्हें सादगी से जोड़ें — “जैसा ज़ुबॉफ़ ने तर्क दिया,” “पुट्टस्वामी में नौ-न्यायाधीशों की पीठ ने माना,” “2025 में अधिसूचित DPDP नियम” — न कि आँकड़ों को बिखेरें।

अभ्यास प्रश्न

Prelims MCQs

1. “व्यवहारिक अधिशेष (behavioural surplus)” शब्द, जो निगरानी पूँजीवाद की अवधारणा के केंद्र में है, निम्नलिखित में से किसे संदर्भित करता है?
   (a) किसी कंपनी द्वारा अपने डेटा सेंटरों का भुगतान करने के बाद बचा मुनाफ़ा
   (b) सेवा सुधार के बाद बचा व्यवहारिक डेटा, जो व्यवहार का पूर्वानुमान करने और बदलने के लिए इस्तेमाल होता है
   (c) एक डिजिटल बाज़ार में उत्पादकों के ऊपर उपभोक्ताओं का अधिशेष
   (d) एक क्लाउड सर्वर पर अप्रयुक्त भंडारण क्षमता
   उत्तर: (b) शोशाना ज़ुबॉफ़ व्यवहारिक अधिशेष को वह अवशिष्ट व्यवहारिक डेटा बताती हैं, जो सेवा सुधारने वाले हिस्से से परे, भावी व्यवहार का पूर्वानुमान और प्रभाव डालने के लिए खोदा जाता है।
2. “निगरानी पूँजीवाद” की अवधारणा को किस विद्वान ने विकसित और लोकप्रिय किया?
   (a) यानिस वारुफ़ाकिस
   (b) शोशाना ज़ुबॉफ़
   (c) कैथी ओ’नील
   (d) येवगेनी मोरोज़ोव
   उत्तर: (b) शोशाना ज़ुबॉफ़ ने इस अवधारणा को पेश और विस्तृत किया, सबसे पूर्ण रूप से इस विषय पर अपनी 2019 की किताब में। वारुफ़ाकिस टेक्नो-सामंतवाद के प्रतिद्वंद्वी विचार से जुड़े हैं।
3. न्यायमूर्ति के.एस. पुट्टस्वामी बनाम भारत संघ (2017) में, सर्वोच्च न्यायालय ने माना कि निजता का अधिकार है:
   (a) संसद द्वारा बनाया गया एक वैधानिक अधिकार
   (b) अनुच्छेद 21 और संविधान के भाग III में अंतर्निहित एक मौलिक अधिकार
   (c) एक नीति-निदेशक तत्व, जो न्यायालय में लागू-योग्य नहीं
   (d) केवल निजी पक्षों के खिलाफ़ उपलब्ध, राज्य के खिलाफ़ नहीं
   उत्तर: (b) नौ-न्यायाधीशों की पीठ ने सर्वसम्मति से निजता को अनुच्छेद 21 के तहत जीवन और व्यक्तिगत स्वतंत्रता के अधिकार तथा भाग III की स्वतंत्रताओं में अंतर्निहित एक मौलिक अधिकार माना।
4. डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 के तहत, वह इकाई जो व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने का उद्देश्य और तरीका तय करती है, कहलाती है:
   (a) डेटा प्रिंसिपल
   (b) डेटा फ़िड्यूशियरी
   (c) सहमति प्रबंधक (Consent Manager)
   (d) डेटा संरक्षण बोर्ड
   उत्तर: (b) डेटा फ़िड्यूशियरी तय करता है कि व्यक्तिगत डेटा क्यों और कैसे संसाधित किया जाए; जिस व्यक्ति का डेटा है, वह डेटा प्रिंसिपल है।
5. निजता के अधिकार में राज्य द्वारा एक वैध घुसपैठ के लिए सर्वोच्च न्यायालय ने पुट्टस्वामी में कौन-सी कसौटी रखी?
   (a) अकेले उचितता और लोक हित
   (b) वैधता, वैध उद्देश्य और आनुपातिकता
   (c) आवश्यकता और बहुमत की मंज़ूरी
   (d) राष्ट्रीय हित और कार्यपालिका का विवेक
   उत्तर: (b) किसी भी उल्लंघन को वैधता (कानून द्वारा समर्थित), एक वैध राज्य उद्देश्य, और साधन तथा उद्देश्य के बीच आनुपातिकता को पूरा करना होगा।

Mains अभ्यास प्रश्न

1. “निगरानी पूँजीवाद मानव अनुभव को मुफ़्त कच्चे माल के रूप में हड़प लेता है और हमारे भावी व्यवहार के बारे में पूर्वानुमान बेचता है।” इस अवधारणा को समझाएँ और व्यक्तिगत स्वायत्तता पर इसके निहितार्थों की जाँच करें। (15 अंक, 250 शब्द)
2. चर्चा करें कि बड़े डिजिटल प्लेटफॉर्मों का कारोबारी मॉडल लोकतांत्रिक प्रक्रियाओं को कैसे कमज़ोर कर सकता है। नवाचार का गला घोंटे बिना एक लोकतंत्र कौन-से सुरक्षा-उपाय अपना सकता है? (15 अंक, 250 शब्द)
3. भारत में निजता का अधिकार पुट्टस्वामी (2017) पर टिका है और डिजिटल व्यक्तिगत डेटा संरक्षण अधिनियम, 2023 द्वारा परिचालित होता है। आलोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करें कि यह ढाँचा एक डेटा-संचालित अर्थव्यवस्था के नुकसानों को कहाँ तक संबोधित करता है। (15 अंक, 250 शब्द)
4. डिजिटल दिग्गजों की शक्ति के प्रतिस्पर्धी वर्णनों के रूप में “निगरानी पूँजीवाद” और “टेक्नो-सामंतवाद” के बीच अंतर करें। एक नीति-निर्माता के लिए कौन-सा ढाँचा अधिक उपयोगी है, और क्यों? (10 अंक, 150 शब्द)
5. राज्य की निगरानी और व्यक्तिगत निजता की रक्षा अक्सर तनाव में रहती हैं। आनुपातिकता मानक का इस्तेमाल करते हुए सुझाएँ कि भारत चेहरा-पहचान और बिग डेटा के युग में सुरक्षा ज़रूरतों को निजता के मौलिक अधिकार के साथ कैसे संतुलित कर सकता है। (15 अंक, 250 शब्द)

सामान्य प्रश्न