गैर-व्यक्तिगत डेटा

गैर-व्यक्तिगत डेटा का स्वामित्व-यूपीएससी परीक्षा के लिए प्रासंगिकता

• सामान्य अध्ययन III- सूचना प्रौद्योगिकी, अंतरिक्ष, कंप्यूटर, रोबोटिक्स, नैनो-प्रौद्योगिकी, जैव-प्रौद्योगिकी एवं बौद्धिक संपदा अधिकारों से संबंधित मुद्दों के क्षेत्र में जागरूकता।

गैर-व्यक्तिगत डेटा चर्चा में क्यों है?

• गूगल, मेटा एवं अमेज़ॅन जैसे बड़े-तकनीकी प्लेटफार्मों द्वारा रखे गए गैर-व्यक्तिगत डेटा के “स्वामित्व” को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने पर सरकार विचार कर सकती है, यदि वे इस तरह के डेटा को नियामक के साथ साझा करने से इनकार करते हैं जैसा कि राष्ट्रीय डेटा शासन ढांचे के प्रारूप में प्रस्तावित है।

गैर-व्यक्तिगत डेटा क्या है?

• गैर-व्यक्तिगत डेटा किसी डेटा का एक समुच्चय होता है जिसमें व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी सम्मिलित नहीं होती है, जिसमें समग्र जानकारी, जैसे कि किसी विशेष जनसांख्यिकी का समग्र स्वास्थ्य डेटा, किसी क्षेत्र का मौसम एवं जलवायु डेटा तथा अन्य सहित ट्रैफिक डेटा सम्मिलित होता है। उदाहरण के लिए, किसी खाद्य वितरण सेवा द्वारा एकत्र किए गए ऑर्डर विवरण में किसी व्यक्ति का नाम, आयु, लिंग एवं अन्य संपर्क जानकारी होगी; यह गैर-व्यक्तिगत डेटा बन जाएगा यदि नाम तथा संपर्क जानकारी जैसे पहचानकर्ता निकाल दिए जाते हैं।
• गैर-व्यक्तिगत डेटा को तीन मुख्य श्रेणियों, अर्थात सार्वजनिक गैर-व्यक्तिगत डेटा, सामुदायिक गैर-व्यक्तिगत डेटा एवं निजी गैर-व्यक्तिगत डेटा में वर्गीकृत किया जा सकता है।
• सरकार तथा उसकी एजेंसियों द्वारा एकत्र किए गए डेटा जैसे जनगणना, किसी विशेष अवधि में कुल कर प्राप्तियों पर नगर निगमों द्वारा एकत्र किए गए डेटा अथवा सार्वजनिक रूप से वित्त पोषित सभी कार्यों के निष्पादन के दौरान एकत्र की गई किसी भी जानकारी को सार्वजनिक गैर-व्यक्तिगत डेटा के शीर्ष के अंतर्गत रखा गया है। .
• ऐसे लोगों के समूह के बारे में कोई भी डेटा पहचानकर्ता, जिनकी भौगोलिक स्थिति, धर्म, नौकरी या अन्य समान सामाजिक हित हैं, समुदाय गैर-व्यक्तिगत डेटा निर्मित करेंगे। उदाहरण के लिए, राइड-हेलिंग ऐप्स, टेलीकॉम कंपनियों, बिजली वितरण कंपनियों द्वारा एकत्र किया गया मेटाडेटा
• निजी गैर-व्यक्तिगत डेटा को वैसे डाटा के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो व्यक्तियों द्वारा उत्पादित किए जाते हैं जिन्हें मालिकाना सॉफ्टवेयर या ज्ञान के अनुप्रयोग से प्राप्त किया जा सकता है। जैसे, गूगल, अमेजॉन इत्यादि कंपनियों द्वारा उत्पादित डेटा।
• गैर-व्यक्तिगत डेटा के अनामीकृत रूप में होने की अधिक संभावना है।

गैर-व्यक्तिगत डेटा का महत्व

• ये डेटा समुच्चय उपभोक्ता पूर्वाग्रहों को मैप करने एवं सेवाओं का लक्षित संवितरण सुनिश्चित करने में  सहायता करेंगे। यह देश में आर्थिक मूल्य एवं नवाचार के द्वार खोलेगा।

गैर-व्यक्तिगत डेटा की संवेदनशीलता

• राष्ट्रीय सुरक्षा या रणनीतिक हितों से संबंधित डेटा जैसे कि सरकारी प्रयोगशालाओं या अनुसंधान केंद्रों के स्थान, भले ही अज्ञात रूप में प्रदान किए गए हों, खतरनाक हो सकते हैं।
• किसी समुदाय या समुदायों के समूह के स्वास्थ्य के बारे में डेटा, हालांकि यह गुमनाम रूप में हो सकता है, फिर भी यह खतरनाक हो सकता है।

गैर-व्यक्तिगत डेटा पर वैश्विक मानक

• मई 2019 में, यूरोपीय संघ, यूरोपीय संघ में गैर-व्यक्तिगत डेटा के मुक्त प्रवाह के लिए एक विनियमन ढांचे के साथ आया, जिसमें उसने सुझाव दिया कि यूरोपीय संघ के सदस्य राज्य डेटा साझा करने हेतु एक दूसरे के साथ सहयोग करेंगे।

भारत की स्थिति

• इंफोसिस के सह-संस्थापक क्रिस गोपालकृष्णन की अध्यक्षता वाली एक सरकारी समिति ने सुझाव दिया है कि भारत में उत्पादित गैर-व्यक्तिगत डेटा को विभिन्न घरेलू कंपनियों एवं संस्थाओं द्वारा उपयोग करने की अनुमति दी जानी चाहिए।
• समिति ने गैर-व्यक्तिगत डेटा की निगरानी हेतु एक पृथक राष्ट्रीय कानून एवं एक अलग प्राधिकरण का भी सुझाव दिया है।
• इसने गैर-व्यक्तिगत डेटा को साझा करना अनिवार्य बनाने के लिए आगे जोड़ा क्योंकि यह भारतीय उद्यमियों द्वारा नागरिकों को लाभ पहुंचाने हेतु नवीन एवं नव प्रवर्तक सेवाओं अथवा उत्पादों को विकसित करने के लिए उपयोगी हो सकता है।

सिफारिशें

• गैर-व्यक्तिगत डेटा को नियंत्रित करने हेतु एक पत्र कानून तैयार करें।
• एक नवीन नियामक निकाय स्थापित करें- गैर-व्यक्तिगत डेटा प्राधिकरण (नॉन पर्सनल डाटा अथॉरिटी/एनपीडीए)।
• रिपोर्ट गैर-व्यक्तिगत डेटा पारिस्थितिकी तंत्र में नवीन हितधारकों की पहचान करती है एवं परिभाषित करती है, जिसमें डेटा प्रिंसिपल, डेटा कस्टोडियन, डेटा ट्रस्टी तथा डेटा ट्रस्ट सम्मिलित हैं एवं डेटा साझाकरण को सक्षम करने के लिए उनके दायित्वों तथा तंत्र की रूपरेखा तैयार करती है।
• इसने उन परिस्थितियों को भी निर्धारित किया है जिसके तहत एक निजी संगठन, जो गैर-व्यक्तिगत डेटा एकत्र करता है, को पारिश्रमिक की आवश्यकता होती है

मुद्दे

• समिति ने यद्यपि उन लाभों  के संबंध में कोई सिफारिश नहीं दी जो बड़ी तकनीकी कंपनियों को डेटा से लाभ होगा क्योंकि मात्र बड़ी तकनीकी कंपनियों के पास इतनी बड़ी मात्रा में डेटा निर्मित करने हेतु पूंजी  एवं बुनियादी ढांचा उपलब्ध है। दूसरों को इन प्रौद्योगिकी दिग्गजों की क्षमताओं से मेल खाना कठिन कार्य होगा।
• बौद्धिक संपदा अधिकारों (ट्रेड रिलेटेड एस्पेक्ट्स ऑफ इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी राइट्स/TRIPS) के व्यापार-संबंधित पहलुओं के एक हस्ताक्षरकर्ता के रूप में, भारत ने 1999 में कंप्यूटर डेटाबेस के लिए कॉपीराइट सुरक्षा बढ़ा दी एवं गैर-व्यक्तिगत डेटा, जिसे साझा नहीं किया जा सकता तथा गैर-कॉपीराइट गैर-व्यक्तिगत डेटा के मध्य सीमांकन की एक चुनौती है जिसे सार्वजनिक संसाधन के रूप में उपयोग किया जा सकता है।

क्या किया जा सकता है?

• भारत को गैर-व्यक्तिगत डेटा को ऐसी रीति से परिभाषित करना होगा जो बौद्धिक संपदा अधिकारों की रक्षा करता है, वास्तविक सार्वजनिक हित की सेवा करता है एवं नवाचार को प्रोत्साहित करता है।
• भारत कृत्रिम प्रज्ञान (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस) नीति पर फ्रांस की राष्ट्रीय रणनीति से सीख सकता है, जो आर्थिक प्रतिभागियों को अपने डेटा को एक विश्वसनीय तृतीय पक्ष के रूप में कार्य करने वाले राज्य के साथ साझा करने एवं एकत्रित करने हेतु प्रोत्साहित करती है।
  • फ़्रांस की नीति सार्वजनिक प्राधिकरणों को अपने सामाजिक लाभों के कारण कुछ डेटा पर खुलापन थोपने का अधिकार प्रधान करती है।
• भारत गैर-व्यक्तिगत डेटा के मुक्त प्रवाह पर यूरोपीय संघ के विनियमन की ओर भी देख सकता है, जो गैर-व्यक्तिगत डेटा के मुक्त प्रवाह को प्रतिस्पर्धी अर्थव्यवस्था की एक शर्त के रूप में मान्यता प्रदान करता है।

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