गैर-व्यक्तिगत डेटा क्या है ?
गैर-व्यक्तिगत डेटा क्या है और क्रिस गोपालकृष्णन समिति द्वारा की गई सिफारिशें क्या हैं?
क्रिस गोपालकृष्णन समिति ने सुझाव दिया है कि देश में उत्पन्न किसी व्यक्ति के गैर-व्यक्तिगत डेटा को विभिन्न कंपनियों के साथ उपयोग करने की अनुमति दी जानी चाहिए। समिति ने 13 अगस्त 2020 तक सार्वजनिक सुझाव आमंत्रित किए हैं और व्यक्तियों के गैर-व्यक्तिगत डेटा की निगरानी और उपयोग के लिए एक नई समिति गठित करने का सुझाव दिया है।
गैर-व्यक्तिगत डेटा
इंफोसिस के सह-संस्थापक, कृष गोपालकृष्णन ने सुझाव दिया है कि देश में उत्पन्न किसी व्यक्ति के गैर-व्यक्तिगत डेटा को विभिन्न कंपनियों द्वारा उपयोग करने की अनुमति दी जानी चाहिए। इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (मेयली) द्वारा पिछले साल सितंबर में स्थापित एक नौ सदस्यीय सरकारी समिति के अध्यक्ष कृष्ण गोपालकृष्णन हैं। समिति ने 13 अगस्त, 2020 तक जनता के सुझाव आमंत्रित किए हैं। समिति ने व्यक्तियों के गैर-व्यक्तिगत डेटा की निगरानी और उपयोग करने के लिए एक नई समिति गठित करने का भी सुझाव दिया है।
रिपोर्ट की मुख्य विशेषताएं
रिपोर्ट विनियमन पर प्रकाश डालती है और नियमों के अनुपालन लागत के प्रति सचेत रहती है। समिति व्यक्तिगत डेटा के साथ, गैर-व्यक्तिगत डेटा को संसाधित करने के लिए डेटा प्रिंसिपलों की सहमति हासिल करने की भी सिफारिश करती है। हालाँकि, यह रिपोर्ट बीच के मामले में लिए जाने वाले डेटा सिद्धांतों और कार्यों के अधिकारों पर चर्चा नहीं करती है।
- पर्सनल डेटा प्रोटेक्शन बिल 2019 (पीडीपीबी) में उल्लिखित बिंदुओं की तरह, संवेदनशील गैर-व्यक्तिगत डेटा के लिए डेटा मिररिंग की अनुमति देते हुए रिपोर्ट महत्वपूर्ण गैर-व्यक्तिगत डेटा के स्थानीय भंडारण के लिए कॉल करती है।
- यह रिपोर्ट भारत सरकार को सुरक्षा, कानूनी, कानून प्रवर्तन और विनियामक उद्देश्यों के लिए गैर-व्यक्तिगत डेटा तक पहुंच का अनुरोध करने का अधिकार देती है, लेकिन इस तरह की पहुंच को सक्षम करते हुए आवश्यकता, वैधता और आनुपातिकता के सिद्धांतों को याद करती है।
गैर-व्यक्तिगत डेटा क्या है?
गैर-व्यक्तिगत डेटा एक प्रकार का डेटा है जिसमें किसी उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी नहीं होती है। इसका सीधा सा मतलब है कि इस डेटा की मदद से किसी भी व्यक्ति की पहचान नहीं की जा सकती है। गैर-व्यक्तिगत डेटा में अनाम डेटा जैसे नाम, आयु और खाद्य वितरण ऐप्स के लिए अन्य संपर्क जानकारी, कैब सेवाओं, मौसम ऐप द्वारा जलवायु के रुझान आदि शामिल हैं।
गैर-व्यक्तिगत डेटा की श्रेणियाँ
गैर-व्यक्तिगत डेटा को सरकारी समिति द्वारा तीन श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है- सार्वजनिक गैर-व्यक्तिगत डेटा, समुदाय गैर-व्यक्तिगत डेटा और निजी गैर-व्यक्तिगत डेटा। इन श्रेणियों को कड़ाई से ध्यान में रखते हुए विभाजित किया जाता है कि डेटा अनाम है या नहीं।
- सार्वजनिक गैर-व्यक्तिगत डेटा: इसमें सरकारी एजेंसियों द्वारा एकत्र किए गए सभी डेटा शामिल हैं – जनगणना, कर रसीदें, सार्वजनिक-वित्त पोषित कार्यों के निष्पादन के दौरान मांगी गई जानकारी आदि।
- सामुदायिक गैर-व्यक्तिगत डेटा: इसमें सभी डेटा पहचानकर्ता ऐसे लोगों के समूह के बारे में होते हैं, जिनके पास समान भौगोलिक स्थान, धर्म, नौकरी या अन्य सामान्य सामाजिक हित होते हैं।
- निजी गैर-व्यक्तिगत डेटा: इस डेटा में वे डेटा शामिल होते हैं जो व्यक्तियों द्वारा स्वयं निर्मित किए जाते हैं और उन्हें एप्लिकेशन से प्राप्त किया जा सकता है।
क्या गैर-व्यक्तिगत डेटा संवेदनशील है?
हां, व्यक्तिगत डेटा की तरह, गैर-व्यक्तिगत डेटा कभी-कभी संवेदनशील हो सकता है। राष्ट्रीय हितों से संबंधित डेटा – सरकारी प्रयोगशालाओं, अनुसंधान संस्थानों आदि का स्थान; अज्ञात रूप में भी समुदायों और अन्य संबंधित डेटा का स्वास्थ्य संवेदनशील है।
भारत सरकार द्वारा गैर-व्यक्तिगत डेटा पर विकास
- अगस्त 2017 में, भारत के दूरसंचार नियामक ने सभी दूरसंचार कंपनियों द्वारा एकत्र किए गए गोपनीयता और स्वामित्व पर एक परामर्श पत्र के माध्यम से डेटा के आर्थिक मूल्य को अनलॉक करने की मांग की।
- नीति आयोग, एक सरकारी थिंक टैंक, ‘आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए राष्ट्रीय रणनीति’ पर अपनी चर्चा में, बाज़ारियों को सुझाव दिया कि डेटा को कुछ लोगों के हाथों में केंद्रित करने के बजाय साझा किया जाना चाहिए, ताकि स्टार्टअप के बढ़ने में कोई बाधा न आए। आंकड़ों को आर्थिक कारकों के अलावा सुशासन और योजना के लिए भी साझा किया जाना चाहिए।
- न्यायमूर्ति बीएन श्रीकृष्ण की अगुवाई में एक समिति ने व्यक्तियों से एकत्र किए गए डेटा का सुझाव दिया और एक इकाई द्वारा एकत्र किया, एक अलग चरित्र लिया और व्यक्तिगत डेटा के अलावा सुरक्षा के योग्य हो सकता है।
जोखिम
कई बार, शोधकर्ताओं ने अज्ञात तकनीकों से या तो नई तकनीकों की मदद से या डेटासेट के संयोजन से व्यक्तियों की पहचान की है। सरकार द्वारा अनुसंधान उद्देश्यों के लिए जारी किया गया अज्ञात डेटा व्यक्तियों की पहचान करने के लिए उपयोग किया गया है। इस प्रकार, यह कहा जा सकता है कि सभी अज्ञात डेटा को सुरक्षित करने की आवश्यकता नहीं है।