ذاتی حقیقت کے خطرات: اتفاق رائے، شناخت

ذاتی حقیقت کا فن تعمیر

ڈیجیٹل دنیا تیزی سے ان الگورتھمز سے شکل اختیار کر رہی ہے جو ہمارے انفرادی تجربات کو مرتب کرتے ہیں۔ یہ سیکشن ان تکنیکی اور معاشی قوتوں کا جائزہ لیتا ہے جو اس انتہائی ذاتی نوعیت کو آگے بڑھا رہی ہیں، یہ جانچتا ہے کہ یہ الگورتھم کس طرح ہمارے تصورات اور سماجی تعاملات کو فلٹر اور شکل دیتے ہیں، یہ سب غالب ڈیجیٹل کاروباری ماڈلز کے تناظر میں ہے۔

انتہائی ذاتی نوعیت کی اندرونی منطق

"حقیقت فلٹر" کا تصور آج کے معلوماتی ماحول کو سمجھنے کے لیے مرکزی حیثیت رکھتا ہے۔ الگورتھم سادہ معلومات کی بازیافت سے آگے بڑھ چکے ہیں، اب ہر صارف کے لیے منفرد "ذاتی معلوماتی ماحولیاتی نظام" تشکیل دے رہے ہیں۔ مقصد ہموار، دل چسپ صارف کے تجربات پیدا کرنا ہے۔ یہ تین مراحل کے عمل کے ذریعے حاصل کیا جاتا ہے: رویے کی ٹریکنگ کے ذریعے صارف کی خصوصیات کی شناخت، انتہائی متعلقہ مواد کی فراہمی، اور بہترین ملاپ کے لیے مسلسل اصلاح۔

یہ بنیادی طور پر اس طریقے کو بدل دیتا ہے جس سے ہم معلومات کا سامنا کرتے ہیں۔ معلوماتی ماحول، جو کبھی وسیع پیمانے پر مشترک تھے، تیزی سے الگ تھلگ اور ذاتی نوعیت کے ہوتے جا رہے ہیں۔ الگورتھم مسلسل صارف کے رویے کا مشاہدہ کرتے ہیں - کلکس، ڈویل ٹائم، شیئرز - صارف کی ترجیحات کے بارے میں اپنی سمجھ کو مضبوط کرنے کے لیے، افراد کو ان کی اپنی دلچسپیوں کی عکاسی کرنے والے معلوماتی بلبلوں میں لپیٹ کر۔ اس کے نتیجے میں انتہائی حسب ضرورت حقائق سامنے آتے ہیں، جو ہر شخص کے لیے منفرد ہیں۔

انجن روم: نگرانی سرمایہ داری اور توجہ کی معیشت

معاشی قوتیں ڈیجیٹل دور میں انتہائی ذاتی نوعیت کے غلبے کی حمایت کرتی ہیں، بنیادی طور پر توجہ کی معیشت اور نگرانی سرمایہ داری۔

Zeynep Tufekci کا استدلال ہے کہ بڑی ٹیک پلیٹ فارمز صارف کی توجہ حاصل کرنے اور اسے مشتہرین کو فروخت کرنے پر انحصار کرتے ہیں۔ اس "توجہ کی معیشت" میں صارف کی مصروفیت ایک قیمتی وسیلہ ہے۔ پلیٹ فارمز کو سختی سے ترغیب دی جاتی ہے کہ وہ ایسے مواد کو فروغ دیں جو مصروفیت کو زیادہ سے زیادہ کرے، جس میں اکثر تصادم آمیز، جذباتی اور اشتعال انگیز معلومات شامل ہوتی ہیں۔ الگورتھم، تجارتی اہداف سے چلتے ہوئے، ایسے مواد کو بڑھاتے ہیں جو سماجی تقسیم کو بڑھاتا ہے۔

Shoshana Zuboff کا "نگرانی سرمایہ داری" کا نظریہ ایک گہری منطق کو ظاہر کرتا ہے، یہ استدلال کرتے ہوئے کہ پلیٹ فارمز اشتہارات بیچنے سے زیادہ کام کرتے ہیں۔ ان کا بنیادی کاروبار "رویے کے مستقبل کی مارکیٹوں" کی تخلیق اور چلانا ہے، جہاں مستقبل کے رویے کے بارے میں پیش گوئیاں خریدی اور بیچی جاتی ہیں۔ صارف کے تعاملات موجودہ سفارشات کو بہتر بناتے ہیں بلکہ "رویے کی اضافی" بھی تیار کرتے ہیں – وہ ڈیٹا جو پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ ذاتی نوعیت اس کے بعد ایک ڈیٹا اکٹھا کرنے کی مشق ہے جس کا مقصد پیش گوئی کرنے والے ٹولز کو بہتر بنانا اور بالآخر رویے میں ترمیم کرنا ہے، جو نگرانی سرمایہ داری کے مفادات کو پورا کرتا ہے، صارف کی بہبود اور معاشرتی صحت سے الگ۔

ان نظریات کو یکجا کرنے سے "حقیقت فلٹرز" کی اصل نوعیت کا پتہ چلتا ہے۔ وہ صارفین کو بااختیار بنانے والے غیر جانبدار ٹولز نہیں ہیں بلکہ وہ نظام ہیں جو منافع کو زیادہ سے زیادہ کرتے ہیں، صارف کی توجہ حاصل کرنے اور رویے کے اعداد و شمار کو منافع بخش پیش گوئی کرنے والی مصنوعات میں تبدیل کرنے کے لیے مشغول ذاتی ماحول پیدا کرتے ہیں، جس سے مسخ شدہ حقیقت ایک ناگزیر ضمنی پیداوار بن جاتی ہے۔

تکنیکی بنیاد: باہمی تعاون کے فلٹرنگ سے لے کر تخلیقی ماڈلز تک

ایک ارتقائی تکنیکی بنیاد اس تجارتی فن تعمیر کی حمایت کرتی ہے۔ ابتدائی سفارشاتی نظام باہمی تعاون کے فلٹرنگ پر انحصار کرتے تھے، انفرادی ترجیحات کی پیش گوئی کرنے کے لیے گروپ کے رویے کا تجزیہ کرتے تھے۔ بڑے لسانی ماڈلز جیسے BERT جیسی تکنیکیں، نظاموں کو صارف کے ارادے کو سمجھنے کی اجازت دیتی ہیں۔ سادہ کلیدی لفظی مماثلت کے بجائے، یہ نظام درست، مربوط سفارشات پیش کرتے ہیں۔ eBay، Alibaba، اور Meituan جیسی کمپنیوں نے ان ماڈلز کو اپنی سفارشاتی انجنوں میں لاگو کیا ہے۔

تخلیقی AI ایک اہم چھلانگ کی نشاندہی کرتا ہے، جو الگورتھمز کو مطالبے پر نیا، منفرد مواد تیار کرنے کے قابل بناتا ہے۔ ذاتی حقیقت کو اس طرح مصنوعی مواد سے بھرا جا سکتا ہے۔ مثال کے طور پر، ایک AI ساتھی بات چیت میں مشغول ہو سکتا ہے اور صارف کے لیے اپنی مرضی کے مطابق تصاویر بنا سکتا ہے۔

یہ رفتار ایک ایسے مستقبل کی طرف اشارہ کرتی ہے جہاں ذاتی حقیقت احتیاط سے تیار کردہ مواد سے AI کے ترکیب شدہ دنیاوں میں تبدیل ہو جاتی ہے جو فرد کے مطابق بنائی گئی ہے۔ حقیقی اور مجازی کے درمیان کی لکیر دھندلی ہو جاتی ہے۔ "حقیقت کو مرتب کرنے" سے "حقیقت پیدا کرنے" میں یہ تبدیلی "حقیقت فلٹرز" کی عمیق نوعیت کو گہرا کرتی ہے، ممکنہ طور پر ان کے انفرادی ادراک اور سماجی ڈھانچے پر اثرات کو بڑھاتی ہے۔

AI ساتھی بطور قریبی دیگر

انتہائی ذاتی نوعیت کے رجحان میں AI ساتھی ایپلی کیشنز کا عروج قابل ذکر ہے۔ یہ مجازی کردار مسلسل، انتہائی شخصی قدرتی زبان کی گفتگو میں مشغول ہوتے ہیں، بہت سے صارفین کو راغب کرتے ہیں، خاص طور پر نوجوان آبادیات کو۔ مارکیٹ کا ڈیٹا تیزی سے ترقی کی نشاندہی کرتا ہے: The New York Times کی رپورٹ کے مطابق 10 ملین سے زیادہ صارفین AI محبت کرنے والوں کو "ساتھی" سمجھتے ہیں، اور 100 سے زیادہ AI سے چلنے والی ایپلی کیشنز مختلف درجات کی رفاقت پیش کرتی ہیں۔ امریکی AI ساتھی مارکیٹ نے 2024 میں $4.6 بلین سے تجاوز کر لیا، جس میں 27% CAGR سے زیادہ کی متوقع ترقی ہے، جس پر سافٹ ویئر کا غلبہ ہے۔

AI ساتھیوں کے مرکز میں generative AI، قدرتی زبان کی پروسیسنگ (NLP)، اور ایج کمپیوٹنگ کا امتزاج ہے۔ یہ ٹیکنالوجیز AI ساتھیوں کو گفتگو کی تاریخ کو یاد رکھنے، مواصلات کے انداز کو اپنانے، کردار ادا کرنے، اور مختلف موضوعات پر بات کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ صارف کے تعامل کے ڈیٹا، جذباتی نمونوں اور رویے کے تاثرات کو مربوط کر کے، ڈویلپرز آلات پر متحد انٹیلی جنس پلیٹ فارمز بناتے ہیں، جو ہموار، ذاتی جذباتی مدد فراہم کرتے ہیں۔

جذباتی خالی جگہوں کو پُر کرنا: نفسیاتی کشش کا تجزیہ

AI ساتھی مقبول ہیں کیونکہ وہ معاصر معاشرے، خاص طور پر نوجوان نسل کی جذباتی ضروریات کو پورا کرتے ہیں۔ وہ فوری، غیر مشروط اور مسلسل جذباتی رائے اور سکون پیش کرتے ہیں۔ وہ تنہا، سماجی طور پر عجیب و غریب، یا دباؤ کا شکار محسوس کرنے والوں کے لیے ایک جذباتی راستہ پیش کرتے ہیں۔

یہ وسیع تر سماجی نفسیاتی رجحانات کے مطابق ہے۔ نوجوان چینی افراد کے ایک سروے سے پتہ چلتا ہے کہ نسلوں میں خوشی، معنی، کنٹرول، تعلق اور خود اعتمادی کے احساسات میں کمی واقع ہوئی ہے۔ بہت سے لوگ مضطرب محسوس کرتے ہیں اور خود کا دوبارہ جائزہ لے رہے ہیں، جس سے وہ پوچھنے پر مجبور ہوتے ہیں کہ "میں کون ہوں؟" AI ساتھی نجی احساسات کا اظہار کرنے، اندرونی الجھن کو تلاش करने،اور تنہائی کو دور کرنے کے لیے ایک محفوظ، غیر فیصلہ کن جگہ پیش کرتے ہیں۔ وہ کامل "ایکو چیمبر" کے طور پر کام کرتے ہیں، صبر، سمجھ اور مدد پیش کرتے ہیں۔

AI ساتھی "حقیقت فلٹر" کی حتمی شکل کی نمائندگی کرتے ہیں، معلومات کو فلٹر کرکے اور ایک تیار شدہ، مسلسل اطمینان بخش تعامل فراہم کرکے سماجی اور جذباتی زندگی کو تشکیل دیتے ہیں جو تنازعات، غلط فہمیوں اور مایوسیوں کی جگہ لے لیتا ہے جو انسانی تعلقات میں پیش آتے ہیں۔

مباشرت تعلقات کی اجناسیت

AI ساتھیوں کی جانب سے فراہم کردہ جذباتی سکون فطری طور پر ایک تجارتی منطق سے جڑا ہوا ہے۔ AI کے ذریعے فراہم کردہ مباشرت ایک احتیاط سے ڈیزائن اور پیک کی گئی پروڈکٹ ہے، جس میں پلیٹ فارمز گہرے جذباتی تعلق کی خواہش کو مختلف ادا شدہ خصوصیات اور خدمات کے ذریعے منافع میں تبدیل کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، صارفین "میموری بوسٹ کارڈز" کے لیے ادائیگی کر سکتے ہیں تاکہ AI ساتھیوں کو ان کی عادات اور ترجیحات کو یاد رکھنے میں مدد ملے، جو قربت کا زیادہ مستند احساس پیدا کرتے ہیں۔

پلیٹ فارمز صارفین کی خواہشات اور جذباتی سرمایہ کاری کو بڑھانے کے لیے گیمفیکیشن حکمت عملیوں کا استعمال کرتے ہیں، جیسے کہ حسب ضرورت اسکرپٹس، متعدد پلاٹ لائنز، اور فوری رائے۔ یہ ایک تضاد پیدا کرتا ہے: وہ تعلقات جو قربت کے لیے بنائے گئے ہیں تجارتی اہداف اور ڈیٹا نکالنے کے ذریعے چلائے جاتے ہیں۔ جذباتی سکون کی تلاش کے دوران، صارفین کے جذباتی نمونوں، مکالمے کی تاریخ، اور ذاتی ترجیحات کا تجزیہ سروس کو بہتر بنانے، صارف کی برقراری کو بڑھانے، اور سبسکرپشن پر مبنی آمدنی کے ماڈلز یا پریمیم خصوصیات تیار کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ مباشرت تعلقات کو مقدار میں تبدیل किया جاتا ہے، پیک کیا جاتا ہے، اور بیچا जाता ہے۔

اخلاقیات اور ترقی کی حدود

AI ساتھیوں کے پھیلاؤ سے خطرات اور اخلاقی چیلنجز متعارف ہوتے ہیں، بشمول انحصار اور حقیقت اور فنتاسی کے درمیان لکیر کا دھندلا ہونا، جو ذہنی صحت کو متاثر کرتا ہے۔

خاص طور پر تشویش کا باعث نابالغوں پر پڑنے والا اثر ہے۔ نوعمر افراد سماجی ترقی کے اہم ادوار میں ہوتے ہیں۔ اگر وہ پیچیدہ مسائل اور احساسات سے نمٹنے کے دوران مدد کے لیے AI پر انحصار کرتے ہیں، تو ایک خطرناک خطرہ ہے کہ AI کی رفاقت، مناسب عمر کی پابندیوں اور اعتدال پسندی کی کمی کی وجہ سے، نقصان دہ معلومات جیسے کہ فحاشی پھیلانے یا بچوں میں نقصان دہ اقدار کو فروغ देने کے لیے استعمال کی جا سکتی ہے۔ بعض قانونی سیاق و سباق میں، AI کے ذریعے چلنے والا جنسی مواد فراہم کرنا गैरकानूनी हो सकता है।

AI کے لیے تعامل کی حدود اور اخلاقی حدود طے کرنا ضروری ہے۔ یہ صرف ایک تکنیکی مسئلہ نہیں ہے، بلکہ ایک گہرا سماجی مسئلہ ہے۔ منافع سے چلنے والے AI алгоритम کو جذباتی تعلق کی ترویج आउटसोर्स کرنے سے ایک طویل سایہ پڑ سکتا ہے، جس سے کم قابل افراد پیدا ہو सकते ہیں۔

عوامی دائرے کا تقسیم ہونا

یہ سیکشن ذاتی نوعیت کی ٹیکنالوجیز کے کام کرنے کا تجزیہ کرنے سے لے کر ان کے سماجی اثرات کو تلاش کرنے کی طرف جاتا ہے، یہ جانتا ہے کہ یہ مرتب کردہ "حقیقت فلٹرز" بنیادی جمہوری افعال جیسے کہ اتفاق رائے قائم کرنے، سیاسی بحث کرنے، اور ایک مشترکہ اجتماعی شناخت کو برقرار رکھنے پر کس طرح اثر انداز ہوتے ہیں۔

ماس میڈیا پیراڈائم اور "تصوراتی کمیونٹی"

موجودہ تبدیلی کو سمجھنے کے لیے، ہمیں 20ویں صدی کا再विचार کرنا चाहिए، جب اخبارات، ریڈیو اور ٹیلی ویژن جیسے ماس میڈیا نے اتفاق رائے بنانے میں کردار ادا کیا۔ اگرچہ جانبدار، ان میڈیا نے کسی حد تک متحد معلوماتی ماحول فراہم کیا، ملک کے लिए एक साझा ایجنڈا ترتیب دیا۔ Benedict Anderson نے استدلال पेश किया کہ پرنٹ میڈیا، جیسے اخبارات، لوگوں کو خود को لاکھوں شہریوں کے ساتھ एक ही "متجانس، खाली وقت" میں تجربات साझा کرنے کا تصور करने کی अनुमति देता ہے۔ मीडिया द्वारा निर्मित यह “हम-भावना” राष्ट्र-राज्य के गठन और सामाजिक एकजुटता का मनोवैज्ञानिक आधार था।

معلومات کے مشترکہ اثاثوں کا تحلیل ہونا

انتہائی ذاتی نوعیت اس مشترکہ सूचना आधार کو ختم कर रही है। प्रत्येक उपयोगकर्ता एल्गोरिदम द्वारा निर्मित एक व्यक्तिगत ब्रह्मांड में डूबे होने کے ساتھ ही सामूहिक वार्ता के लिए "सार्वजनिक क्षेत्र" का अतिक्रमण हो रहा है। हम एक ऐसे समाज से बदल रहे हैं जो میڈیا का उपभोग करता है वह एक ऐसा समाज जो "मीडियाकरण" है - जहां प्रत्येक सामाजिक संस्थान को मीडिया तर्क के माध्यम से काम करना चाहिए।

यह बदलाव एक समाज के रूप में सामान्य चुनौतियों की पहचान करने और परिभाषित करने की हमारी क्षमता को खतरे में डालता है। यदि एक व्यक्ति का न्यूज़फ़ीड आर्थिक गिरावट की चेतावनियों से भरा है, जबकि दूसरा समृद्धि के संकेत دیکھता है, तो वे राष्ट्रीय प्राथमिकताओं पर सहमत نہیں ہو सकते। जब साझा वास्तविकताएं गायब हो जाती हैं, तो सहमति असंभव हो जाती है। मुद्दे का सार तथ्यों के बारे में विवादों से बढ़कर उस "वास्तविकता" के بارے में विवादों में बदल जाता है जिसमें हम प्रत्येक निवास करते हैं।

सार्वजनिक राय से लेकर एकत्रित भावनाओं तक

"सार्वजनिक राय" की प्रकृति मौलिक रूप से बदल गई है। सार्वजनिक राय, जो पहले जानबूझकर की गई चर्चाओं का परिणाम थी, अब पृथक भावनात्मक प्रतिक्रियाओं का एकत्रीकरण है। प्लेटफ़ॉर्म सामग्री (पसंद, नापसंद, शेयर) पर प्रतिक्रियाओं की निगरानी और मात्रा निर्धारित करते हैं और उन्हें "सार्वजनिक भावना" के रूप में प्रस्तुत करते हैं।

यह "राय" सामूहिक विचार का एक जानबूझकर निर्माण नहीं है, बल्कि भावनात्मक सारांश है, जिसमें तर्कसंगत भारण की कमी है और विभाजन کو बढ़ावा ملતા ہے۔ यह लोकतांत्रिक फीडबैक तंत्र को बदल देता है, नीति निर्माताओं को संतुलित सार्वजनिक भावना के बजाय अस्थिर भावनात्मक उथल-पुथल का सामना کرنا پڑता ہے۔

राजनीतिक ध्रुवीकरण की गतिशीलता

"फ़िल्टर बुलबुला" बनाम "इको चैंबर" बहस

राजनीतिक ध्रुवीकरण पर चर्चाओं में "फ़िल्टर बुलबुला" और "इको चैंबर" को केंद्रीय concepts के रूप में उपयोग किया जाता है, जो अक्सर भ्रमित होते हैं। एली पैरीसर का "फ़िल्टर बुलबुला" एल्गोरिदम द्वारा बनाए गए व्यक्तिगत सूचना वातावरण का वर्णन करता है बिना उपयोगकर्ताओं के ज्ञान के, उपयोगकर्ताओं के असंगत विचारों को फ़िल्टर करता है। "इको चैंबर" आत्म-चयन की ओर इशारा करते हैं, जहां व्यक्ति समान विचारधारा वाले समुदायों में शामिल होते हैं, मौजूदा विश्वासों को मजबूत करते हैं।

अकादमिया "फ़िल्टर बुलबुला" अवधारणा का खंडन करता है, इसकी प्रभावशीलता के लिए मजबूत अनुभवजन्य साक्ष्य खोजने में विफल रहता है। कुछ विद्वानों का कहना है कि उपयोगकर्ता विविध स्रोतों तक पहुँचते हैं, और एल्गोरिदम उनके क्षितिज को और भी व्यापक बना सकते हैं, यह तर्क देते हुए कि "चयनात्मक प्रदर्शन" - मौजूदा विचारों के साथ संरेखित जानकारी चुनना - अधिक महत्वपूर्ण है। अन्य लोगों ने पाया कि एल्गोरिदम वास्तव में तेज होते हैं, जिससे अलग-थलग, ध्रुवीकृत समुदाय बनते हैं।

तालिका 1: "इको चैंबर" और "फ़िल्टर बुलबुला" की तुलना

त्वरक परिकल्पना: एल्गोरिदम और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रह

"त्वरक परिकल्पना" एल्गोरिदम और उपयोगकर्ता पसंद को "कारण और प्रभाव" के रूप में सोचने से बचती है, इसके बजाय, यह एक शक्तिशाली फीडबैक लूप को स्थापित करती है। मनुष्य पुष्टि पूर्वाग्रह और "झूठी सहमति पूर्वाग्रह" के लिए प्रवण हैं। डिजिटल युग से पहले घर्षण का सामना करते हुए, एल्गोरिदम इस घर्षण को दूर करते हैं, जिससे पुष्टि पूर्वाग्रह का आनंद लेना आसान हो जाता है।

एल्गोरिदम व्यवहार (एक दृष्टिकोण लेख पर क्लिक करना) को "उपयोगकर्ता रुचि" के रूप में व्याख्या करते हैं और उपयोगकर्ता प्रतिधारण बढ़ाने के लिए समान सामग्री की अनुशंसा करते हैं। यह आपसी सुदृढीकरण वैचारिक अंतरालों को बढ़ाता है। इसलिए, एल्गोरिदम "त्वरक" हैं, मनोवैज्ञानिक प्रवृत्तियों के साथ प्रतिध्वनित होते हैं, मतभेदों को वैचारिक विभाजनों में बढ़ाते हैं।

"हम बनाम वे" का डिजिटल मनोविज्ञान

परिणाम भावनात्मक ध्रुवीकरण है - विरोधी गुटों के खिलाफ घृणा, अविश्वास और शत्रुता। इको चैंबर वातावरण बाहरी विचारों के साथ संपर्क को कम करता है, सहानुभूति को कमजोर करता है। जब व्यक्तियों को बताया जाता है कि बाहरी दुनिया शत्रुतापूर्ण और त्रुटिपूर्ण है, तो राजनीतिक विरोधी पहचान और मूल्यों के लिए खतरा बन जाते हैं।

यह "हम बनाम वे" जनजातीय मानसिकता डिजिटल क्षेत्र में निरंतर है। प्लेटफ़ॉर्म भावनात्मक सामग्री को पुरस्कृत करते हैं, दरारों को गहरा करते हैं। राजनीतिक ध्रुवीकरण पहचान, नैतिकता और स्वामित्व पर एक जनजातीय संघर्ष बन जाता है, जिसे सुलझाना मुश्किल है।

राजनीतिक ध्रुवीकरण के प्रमाण

सर्वेक्षण इसका समर्थन करते हैं, जिसमें प्यू रिसर्च सेंटर बढ़ते राजनीतिक विभाजनों और मीडिया में घटते विश्वास को दर्शाता है, जिसमें कई पूर्वाग्रहों को मानते हैं। यह अविश्वास पक्षपातपूर्ण है, रिपब्लिकन के बीच अधिक है। सहसंबंधी होने के दौरान, यह सोशल मीडिया के साथ मेल खाता है, इसलिए एल्गोरिदम चालित तंत्र इस अभिसरण का समर्थन करते हैं। व्यक्तिगत वातावरण पूर्वाग्रहों को भड़काते हैं, सहानुभूति کو کمزور करते हैं, और जनजातीय पहचान को मजबूत करते हैं, जिससे भावनात्मक ध्रुवीकरण अनियंत्रित रूप से बढ़ता ہے۔

सामूहिक पहचान का पुनर्निर्माण

राष्ट्रीय पहचान से लेकर "सर्कल कल्चर" तक

सामूहिक पहचान की संरचना बदल रही है, पारंपरिक, बड़े पहचानों से राष्ट्र या क्षेत्र के आधार पर संक्रमण हो रहा है। मास मीडिया ने साझा राष्ट्रीय भावनाओं को व्यक्त किया। हालाँकि, आज के मोबाइल वेब युग में, सूक्ष्म, विशिष्ट "सर्कल संस्कृतियाँ" उभरी हैं।

"सर्कल संस्कृतियाँ" रुचि आधारित समूह हैं। चाहे एनिमे, गेमिंग, हस्तियां, या जीवनशैली उन्मुख, ये एकजुटता और पहचान प्रदान करते हैं, لیکن خصوصیता بھی۔ इनमें मूल्य पार्थक्य बनाने का गुण होता है، इस अर्थ में कि वे एकजुटता को मजबूत करते हैं और साथ ही संभावित रूप से मूल्यों को तोड़ते ہیں۔ परिणाम यह है कि सामाजिक संरचना राष्ट्र से अलग، विरोधी जनजातियों میں टूट جاتی ہے۔

उपभोक्ता वरीयता के रूप में पहचान

पहचान तेजी से उपभोग से जुड़ रही है। एक अमेरिकी अध्ययन में कहा गया है कि जैसे-जैसे भौतिक जीवन बेहतर होता है, लोग आत्मसम्मान आवश्यकताओं की तलाश करते हैं, इसलिए सांस्कृतिक खपत का मतलब उपभोक्ता जुड़ाव है। व्यक्तिगत खपत, चाहे फिल्म, संगीत, कपड़े, या गेमिंग, वह तरीका है जिससे लोग पूछते हैं, और जवाब देते हैं, "मैं कौन हूं?"

युवा पीढ़ी खुद पर जोर देने के लिए विशिष्ट शैलियों की तलाश करती है। पहचानों को ध्यान से क्यूरेट किया जाता है, प्रबंधित किया जाता है, और जो जन्मजात या भूगोल द्वारा निर्धारित किया जाता था, उससे प्रदर्शित किया जाता है। यह "स्वयं को प्रसन्न करने" की खपत का उदय है जहां एक व्यक्ति का मूल सांस्कृतिक क्षेत्र में खुद को चुनने से आता है बजाय इसके कि वह स्वाभाविक रूप से सांप्रदायिक है।

डिजिटल युग का सामाजिक पहचान सिद्धांत

सामाजिक पहचान सिद्धांत (एसआईटी) का मानना ​​है कि एक व्यक्ति का आत्मसम्मान एक समुदाय में आधारित होता है, जो उन्हें "बाहर" समूह की तुलना में अपने "अंदर" समूह को बनाए रखने के लिए प्रेरित करता है। डिजिटल प्लेटफॉर्म पहचान को तेजी से बनने में सक्षम बनाते हैं। उपयोगकर्ता मामूली साझा हितों के आधार पर बेहद एकजुट समूह आसानी से बना लेते हैं।

निजीकरण और जनजातीयवाद का विरोधाभास

हम एक ऐसी संस्कृति का सामना करते हैं जो निजीकरण और व्यक्तिवाद पर जोर देती है जबकि जनजातीयवाद को भी बढ़ावा देती है। स्वयं की अनियंत्रित खोज आपको सख्त नियमों और विचारधाराओं वाले अत्यधिक सजातीय समुदायों में अलग करती है।

पहचान विखंडन आकस्मिक नहीं है, बल्कि डिजिटल प्लेटफॉर्म के वाणिज्यिक तर्क के साथ संरेखित है। प्लेटफॉर्म को उपयोगकर्ताओं को अच्छी तरह से परिभाषित विशेषताओं वाले समुदायों में बदलना फायदेमंद होता है क्योंकि यह संकीर्ण, लक्षित विज्ञापन को सक्षम बनाता है। यह आकस्मिक नहीं है, बल्कि पूंजीवाद का एक कार्य है।