“बंगाल SIR में मुसलमानों को असमान रूप से निशाना बनाया गया है, यह महज इत्तेफाक़ नहीं हो सकता”

2026 में पश्चिम बंगाल, केरल, तमिलनाडु, पुडुचेरी और अन्य राज्यों में विधानसभा चुनावों से ठीक पहले, भारत के चुनाव आयोग ने मतदाता सूची का एक स्पेशल इंटेंसिव रिवीजन (SIR) शुरू किया. बंगाल में जो प्रक्रिया एक ‘नियमित प्रशासनिक प्रक्रिया’ के रूप में शुरू हुई थी, उसके तहत वर्तमान में विचाराधीन (अंडर एडजुडिकेशन) रखे गए लगभग 60 लाख नामों में से करीब 27 लाख मतदाताओं के नाम हटा दिए गए हैं. इसके कारण ये लोग आगामी चुनावों में मतदान करने से प्रभावी रूप से वंचित हो गए हैं. नवंबर 2025 से शुरू हुई इस प्रक्रिया के माध्यम से राज्य की मतदाता सूची से कुल मिलाकर लगभग 90 लाख नाम हटाए जा चुके हैं.

छह विधानसभा क्षेत्रों के आंकड़ों का ऑल्ट न्यूज़ द्वारा किया गया विश्लेषण (यहां और यहां) यह दर्शाता है कि ‘निर्णय प्रक्रिया’ (under-adjudication या UA) के तहत रखे गए मतदाताओं में भारी बहुमत मुस्लिम समुदाय का है.

• मानिकचक: यहां हिंदू और मुस्लिम मतदाताओं की संख्या लगभग बराबर है, लेकिन निर्णय प्रक्रिया के तहत रखे गए कुल मतदाताओं में 97.4% मुस्लिम हैं.

• मोथाबारी: यहां 69.5% मुस्लिम मतदाता हैं, जबकि UA सूची में 97.4% मुस्लिम हैं.

• समसेरगंज: यहां 82% मुस्लिम मतदाता हैं, जबकि UA सूची में 98.8% मुस्लिम हैं.

• बहरामपुर: यहां 26.9% मुस्लिम मतदाता हैं, लेकिन UA सूची में 61.6% मुस्लिम हैं.

• भवानीपुर: यहां मुस्लिम मतदाता कुल आबादी का 22% हैं, लेकिन निर्णय प्रक्रिया के तहत रखे गए लोगों में उनकी संख्या 51% से अधिक है.

• बालीगंज: यहां 54% मुस्लिम मतदाता हैं, जबकि UA सूची में 76% मुस्लिम हैं.

इन सभी छह निर्वाचन क्षेत्रों को मिलाकर, ऑल्ट न्यूज़ ने 12,81,764 मतदाता रिकॉर्ड को डिजिटाइज़ किया है. इन क्षेत्रों के 3,02,573 मतदाता निर्णय प्रक्रिया (UA) के दायरे में हैं, जिनमें से 92.6% मुस्लिम हैं, जबकि इन क्षेत्रों की कुल मतदाता सूची में मुस्लिम आबादी 51.7% है. समग्र रूप से, मुस्लिमों की एडजुडिकेशन दर 42.2% है (यानी हर 100 मुस्लिम मतदाताओं में से 42 से अधिक के नाम प्रक्रियाधीन हैं), जबकि हिंदुओं के लिए यह दर मात्र 3.5% है.

‘साबर इंस्टीट्यूट‘, पश्चिम बंगाल में साक्ष्य-आधारित नीति अनुसंधान के माध्यम से वंचित समुदायों के बीच काम करता है. इन्होंने विशेष गहन पुनरीक्षण (SIR) के आंकड़ों पर महत्वपूर्ण कार्य किया है. संस्थान ने हाशिए पर रहने वाले समुदायों, विशेषकर बंगाल के मुसलमानों पर SIR के प्रभाव को लेकर व्यापक ज़मीनी शोध और डेटा विश्लेषण किया है. हमने इसके संस्थापक और प्रमुख शोधकर्ता साबिर अहमद से बात की.

साक्षात्कार के कुछ अंश:

सवाल: आपने कई साक्षात्कारों और वार्ताओं में कहा है कि बंगाल में SIR प्रक्रिया के माध्यम से मुस्लिम समुदाय को असमान रूप से निशाना बनाया गया. क्या आप इस पर विस्तार से बता सकते हैं?

जवाब: सबसे पहले हमें इसके संदर्भ को समझना होगा. मतदाता सूची का पुनरीक्षण कोई नई बात नहीं है. ‘विशेष गहन पुनरीक्षण’ (SIR) की प्रक्रिया चुनाव आयोग की नियमावली का हिस्सा है, लेकिन इसे पूरे राज्य में लागू करने का कोई स्पष्ट आधार नहीं था. यह तर्क सुप्रीम कोर्ट के समक्ष भी उठाया गया है. सामान्यतः, जब आवश्यकता होती है, तो SIR सीमित क्षेत्रों में किया जाता है क्योंकि यह एक समय लेने वाली प्रक्रिया है. ऐसे में मुख्य प्रश्न यह उठता है: केंद्रीय चुनाव आयोग ने इस तरह के विशाल अभ्यास को केवल तीन महीने की असामान्य रूप से कम अवधि में पूरा करने की कोशिश क्यों की?

आंकड़े अपने आप में बहुत कुछ बयां करते हैं. दिसंबर में प्रकाशित सूची के अनुसार, बड़ी मुस्लिम आबादी वाले क्षेत्रों में ‘मैपिंग’ का प्रतिशत बहुत अधिक रहा. मालदा, मुर्शिदाबाद और अन्य सीमावर्ती क्षेत्रों जैसे ज़िलों में 2% से भी कम मुस्लिम आबादी ऐसी थी जिनकी मैपिंग नहीं हो पाई थी. दूसरे शब्दों में, मुस्लिम मतदाताओं के एक बड़े बहुमत ने सफलतापूर्वक खुद को 2002 की मतदाता सूची से जोड़ लिया और आवश्यक दस्तावेज जमा कर दिए.

इसके विपरीत, अनुसूचित जाति (SC) बहुल क्षेत्रों जैसे कि मतुआ बेल्ट में स्थिति काफी अलग थी, जहां 14.3% आबादी की मैपिंग नहीं हो पाई थी. इसी तरह, कोलकाता जैसे शहरी केंद्रों में प्रवासी मतदाताओं का एक बड़ा हिस्सा, जो काम के सिलसिले में अक्सर आते-जाते रहते हैं, मैपिंग से बाहर रहा.

इस स्तर पर, यह प्रक्रिया उस प्रमुख राजनीतिक विमर्श (नैरेटिव) को कमजोर करती दिखी कि बंगाल की मतदाता सूची बांग्लादेशी अवैध प्रवासियों के कारण असंतुलित हो गई है. जब डेटा ने इस दावे का समर्थन नहीं किया, तो ऐसा प्रतीत होता है कि इसके बाद रणनीति बदल दी गई.

“लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” (तार्किक विसंगति) मैकेनिज्म की शुरूआत एक महत्वपूर्ण मोड़ साबित हुई. एक बार जब ये फ़िल्टर लागू किया गया, तो पैटर्न महत्वपूर्ण रूप से बदल गया. शुरूआती सूची में, मुस्लिम मतदाताओं का अनुपात मोटे तौर पर मैप किए गए मतदाताओं के बीच उनके हिस्से के अनुरूप था. हालांकि, “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” के तहत मार्क किए गए लोगों में मुस्लिम मतदाताओं का प्रतिशत उनकी जनसंख्या हिस्सेदारी से कहीं ज़्यादा है.

ये बदलाव प्रक्रिया की निष्पक्षता के बारे में गंभीर सवाल खड़े करता है और संकेत देता है कि जो एक प्रशासनिक अभ्यास के रूप में शुरू हुआ उसने एक विशिष्ट राजनीतिक चरित्र अपना लिया है.

सवाल: लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी एल्गोरिदम में ऐसा क्या है जिसने परिदृश्य को पूरी तरह से बदल दिया?

जवाब: मेरे विचार में, “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” उत्पीड़न के एल्गोरिदम का परिणाम थी.

अब सवाल ये है कि तर्क किसने और किस आधार पर तैयार किया?

ये संभावना नहीं है कि ऐसे उपकरण की अवधारणा और तकनीकी अभिव्यक्ति पूरी तरह से प्रशासनिक तंत्र के भीतर से आई हो. हालांकि, एक बार आउटसोर्स हो जाने पर, सिस्टम डिज़ाइन पूर्वाग्रह के प्रति अत्यधिक संवेदनशील हो जाता है. AI सिस्टम उतने ही तटस्थ हैं जितने उन्हें दिए गए निर्देश. यदि आप इसमें विशिष्ट संकेत (प्रॉम्प्ट्स) या पैरामीटर डाल दें, तो परिणामों को किसी खास दिशा में मोड़ा जा सकता है.

हमारा मानना ​​है कि सिस्टम में “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी के लिए मुस्लिम नामों को मार्क करें” जैसे संकेत दिए गए थे, जो प्रभावी ढंग से इसके डिजाइन में पूर्वाग्रह को दूर कर रहे थे.

मूल रूप से, “लॉजिकल डिस्क्रिपेंसी” वर्तनी की विविधताओं पर आधारित है; जो अक्सर मामूली और पूरी तरह से स्वाभाविक होती हैं. उदाहरण के लिए, “शेख” (Sheikh) जैसे उपसर्गों को कई तरह से लिखा जा सकता है. इसी तरह, “अहमद” नाम “Ahamad” के रूप में भी हो सकता है और “Ahmad” के रूप में भी. ये पहचान की विसंगतियाँ नहीं हैं, बल्कि लिप्यंतरण में भिन्नताएं हैं. फिर भी, इस तरह के अंतर फ्लैग (चेतावनी) जारी करने के लिए पर्याप्त मान लिए गए.

यह समस्या भाषाई स्तर पर और भी जटिल हो जाती है. कोलकाता को छोड़कर, राज्य भर में मतदाता सूची बांग्ला में है. इन नामों का अनुवाद करने की प्रक्रिया में कथित तौर पर गूगल ट्रांसलेट या इसी तरह के अन्य टूल का उपयोग किया गया है, जिससे विसंगतियाँ और बढ़ गई हैं. इस अनुवाद की कार्यप्रणाली को कभी स्पष्ट रूप से समझाया नहीं गया है.

एक सरल उदाहरण है: अब्दुल ज़ब्बार का नाम बांग्ला में “আ: জব্বার” लिखा गया है. सबंधित समझ के बिना, इसे अंग्रेजी में “आह ज़ब्बार” के रूप में पेश किया जा सकता है – एक साफ ग़लत अनुवाद. ऐसे आउटपुट को स्वचालित रूप से “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” के अंतर्गत मार्क किया जाता है.

साफ़ तौर पर, इसी तरह की त्रुटियों ने दूसरों को भी प्रभावित किया है. ऐसे मामले सामने आए हैं जहां सेंटू दास जैसे नामों जैसे नामों में विकृति आई. और यहां तक ​​कि न्यायमूर्ति जयमाल्या बागची जैसे सार्वजनिक हस्तियों के परिवारों से भी जुड़े मामले इसमें शामिल थे. हालांकि, ये छिटपुट दिखाई देते हैं. इसके उलट, मुस्लिम नामों को प्रभावित करने वाला पैटर्न आकस्मिक के बजाय व्यवस्थित लगता है.

इतने बड़े पैमाने पर इस तरह का झुकाव सामने आना, केवल रैंडम ग़लती नहीं कहा जा सकता. टार्गेटेड डिज़ाइन या पक्षपाती मापदंडों के बिना, ऐसे असंगत परिणामों की संभावना बेहद कम होगी. इसीलिए यहां चिंता सिर्फ तकनीकी विफलता की नहीं है, बल्कि तकनीक को इस तरह से तैनात किए जाने की संभावना की है जो बहिष्करण (exclusionary) वाले परिणाम उत्पन्न करती है.

सवाल: मुस्लिम समुदाय के अलावा अन्य आर्थिक रूप से कमजोर वर्गों का क्या? मतुआ समुदाय ने भी इसका खामियाजा भुगतता है. तो आपको ऐसा क्यों लगता है कि केवल मुसलमान ही इस प्रक्रिया के लक्षित शिकार थे?

बड़े पैमाने पर नादिया और उत्तरी 24 परगना के कुछ हिस्सों में केंद्रित, मतुआ आबादी, शुरुआती ‘मैपिंग’ चरण में पिछड़ गई थी और उनकी एक बड़ी आबादी अनमैप्ड रह गई थी. हालांकि, “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” एल्गोरिथ्म पेश किए जाने के बाद अंतिम सूची में उनकी स्थिति में काफी सुधार हुआ. ये रुझान पूरे मतुआ बेल्ट में दिखाई दिया.

इसके उलट, ऐसा लगता है कि मुसलमानों को इस प्रक्रिया का सबसे अधिक ख़ामियाजा भुगतना पड़ा है. जिस पैमाने पर मुस्लिम नामों को मार्क किया गया, उससे पता चलता है कि किसी प्रकार के प्रणालीगत पूर्वाग्रह या हस्तक्षेप के बिना ऐसा परिणाम संभव नहीं है.

भबानीपुर विधानसभा क्षेत्र का उदाहरण लें: मुसलमानों की आबादी लगभग 20% है, फिर भी “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” के तहत मार्क किए गए लोगों में से लगभग 50% मुस्लिम हैं. ये असमानता इतनी बड़ी है कि इसे नज़रअंदाज़ नहीं किया जा सकता. ये भी साफ़ है कि आर्थिक रूप से कमजोर वर्ग असंगत रूप से प्रभावित हुए हैं. हालांकि कुछ अपवाद भी हैं- जैसे कि राज्य की मुख्य सचिव नंदिनी चक्रवर्ती, जिनका नाम सूची में था. लेकिन ये इक्का-दुक्का मामले हैं, न कि किसी व्यापक पैटर्न के सूचक.

हमारा “टाइटल एनालिसिस” इस चिंता को और पुख्ता करता है. ऊँची जातियों के उपनामों को शायद ही कभी चिह्नित किया गया है, जबकि सामाजिक और आर्थिक रूप से पिछड़े समूहों से जुड़े उपनाम, जैसे कि ‘दास’ या ‘मंडल’, सूची में कहीं अधिक बार दिखाई देते हैं. यह संकेत देता है कि जांच-पड़ताल का सारा बोझ असमान रूप से पिछड़े वर्गों पर पड़ता है, और इन समूहों के भीतर भी मुसलमान विशेष रूप से प्रभावित हो रहे हैं.

हालांकि, व्यापक डेटा होने के कारण हम अभी तक पूरे राज्य के आंकड़ों का विश्लेषण नहीं कर पाए हैं, लेकिन हमारे नमूना-आधारित निष्कर्ष एक निरंतर पैटर्न को प्रकट करते हैं: मुसलमानों को असमान रूप से निशाना बनाया गया है.

उदाहरण के लिए, साल्ट लेक में, जहां मुस्लिम आबादी केवल 2-3% है, एक सामान्य पोलिंग बूथ पर लगभग 8 नाम हटाए गए और 30 नामों को निर्णय प्रक्रिया (adjudication) के तहत रखा गया. इसके विपरीत, किसी मुस्लिम बहुल बूथ पर ये आंकड़े नाटकीय रूप से बदल जाते हैं — वहां हटाए गए नामों की संख्या लगभग 10 होती है, जबकि निर्णय प्रक्रिया के तहत रखे गए नामों की संख्या 900 तक पहुंच सकती है. ऐसा भारी अंतर इस तर्क को पुख्ता करता है कि यह प्रक्रिया सभी समुदायों को समान रूप से प्रभावित नहीं कर रही है.

उत्तर 24 परगना के गायघाटा जैसे क्षेत्रों में ऐसे दावे किए गए हैं कि बड़ी संख्या में हिंदू मतदाताओं को भी फैसले के दायरे में रखा गया है. हालांकि, ये आंकड़े मोटे तौर पर वहां की हिंदू आबादी के अनुपात में ही हैं. इसके उलट, मुसलमानों के लिए संबंधित आंकड़े उनकी आबादी के अनुपात से कहीं अधिक और असंतुलित हैं.

यहां तक ​​कि मुर्शिदाबाद ज़िले के डोमकल और फरक्का जैसे निर्वाचन क्षेत्रों में भी, निर्णय दर असाधारण रूप से ऊंची है, जो 50% से 60% के बीच है, जो असमान प्रभाव को और भी ज़्यादा रेखांकित करती है.

कुल मिलाकर, ये आंकड़े बताते हैं कि हालांकि गैर-मुस्लिम भी प्रभावित हुए हैं, लेकिन मुस्लिम मतदाताओं पर प्रभाव का पैमाना और तीव्रता काफी अधिक है. यह एक ऐसे पैटर्न की ओर इशारा करता है जिसे केवल आकस्मिक या तटस्थ प्रशासनिक प्रक्रियाओं द्वारा स्पष्ट नहीं किया जा सकता.

सवाल: जिन 27 लाख वोटरों के नाम हटाए गए हैं, उनके लिए आगे क्या रास्ता है? 

जवाब: असम में हमारे अनुभव के आधार पर, किसी मतदाता के लिए “संदिग्ध मतदाता” के रूप में मार्क किए जाने और ट्रिब्यूनल में भेजे जाने की तुलना में उसका नाम हटा दिया जाना वास्तव में कम हानिकारक है. पहले मामले में कोई फॉर्म 6 जमा करके रोल में फिर से प्रवेश कर सकता है. लेकिन एक बार जब कोई मामला ट्रिब्यूनल में चला जाता है, तो न्यायिक प्राधिकरण के समक्ष अपनी नागरिकता साबित करने का बोझ व्यक्ति पर आ जाता है, जिससे प्रक्रिया कहीं ज़्यादा कठिन, महंगी और अनिश्चित हो जाती है.

मतदाता सूची पुनरीक्षण का मकसद एक प्रशासनिक प्रक्रिया है, न कि न्यायिक प्रक्रिया. “निर्णयाधीन” जैसी श्रेणियों की शुरूआत ने प्रक्रिया को अनावश्यक रूप से जटिल बना दिया है और इसे और ज़्यादा दंडात्मक बना दिया है. चूंकि इस श्रेणी में मुसलमानों की बड़ी हिस्सेदारी है, इसलिए उन्हें अत्यधिक कठिनाई का सामना करना पड़ सकता है.

हमारा शुरुआती अनुमान बताता है कि इस प्रक्रिया में आम लोगों पर पहले ही लगभग ₹4,000 करोड़ खर्च हो गए हैं. अगर मामले ट्रिब्यूनल में चले गए तो कानूनी खर्चों के कारण वित्तीय बोझ और बढ़ जाएगा. इससे एक बुनियादी सवाल उठता है: राज्य द्वारा शुरू की गई एक त्रुटिपूर्ण प्रक्रिया की कीमत नागरिक क्यों चुकाएं?

इसलिए हम मांग कर रहे हैं कि राज्य प्रभावित मतदाताओं को कानूनी और वित्तीय सहायता प्रदान करे. जब तक अन्यथा साबित न हो जाए, उन्हें अनंतिम मतदान का अधिकार भी दिया जाना चाहिए. हम प्रभावित लोगों के लिए कानूनी सहायता शुरू करने के लिए साबर इंस्टीट्यूट और अन्य के साथ काम कर रहे हैं.

सवाल: बिहार की SIR प्रक्रिया में “लॉजिकल डिस्क्रिपेंसी” खंड का उपयोग नहीं किया गया था, लेकिन इस दौर में बंगाल सहित अन्य राज्यों में इसे लागू किया गया है. यह देखते हुए कि इनमें से कई राज्यों में मुस्लिम आबादी अपेक्षाकृत कम है, आप इस तर्क को कैसे पुख्ता करते हैं कि इसे विशेष रूप से बंगाल में मुसलमानों को निशाना बनाने के लिए पेश किया गया था?

जवाब: ऐसा प्रतीत होता है कि चुनाव आयोग ने बंगाल को अपने प्राथमिक फ़ोकस के रूप में “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” की अवधारणा पेश की है, भले ही अब इसे अन्य राज्यों में भी विस्तारित किया जा रहा हो. हालांकि, अन्य जगहों पर इसके प्रयोग का पैमाना बंगाल की तुलना में कहीं भी नहीं ठहरता.

अन्य राज्यों में “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” के तहत मार्क किए गए मतदाताओं की संख्या अपेक्षाकृत सीमित है. कहीं और हमें बंगाल के पैमाने पर आंकड़े नहीं दिखते, जहां 60 लाख से ज़्यादा मतदाताओं को “लॉजिकल डिस्क्रीपेंसी” या “निर्णय के तहत” रखा गया है.

हालांकि चुनाव आयोग का दावा है कि अन्य राज्यों में भी इसी तरह की पुनरीक्षण प्रक्रियाएं की गई हैं, लेकिन हमें ऐसा कोई भी तुलनात्मक डेटा या परिणाम नहीं मिला है जो इस दावे की पुष्टि करता हो. बंगाल में इसके विषम पैमाने और प्रभाव से पता चलता है कि यहां की प्रक्रिया गुणात्मक रूप से भिन्न है, न कि केवल एक राष्ट्रव्यापी अभ्यास का विस्तार.

सवाल: क्या भारतीय चुनावी इतिहास में ऐसा पहले कभी हुआ है – एक ऐसी प्रक्रिया जिसने इतनी बड़ी संख्या में मतदाताओं को अनिश्चितता में धकेल दिया हो?

जवाब: इससे पहले कभी भी इस पैमाने पर ऐसी स्थिति उत्पन्न नहीं हुई है. ऐसा कोई तुलनीय उदाहरण खोजना कठिन है जहां एक प्रशासनिक अभ्यास के माध्यम से इतनी बड़ी संख्या में वास्तविक मतदाताओं को “संदिग्ध” बना दिया गया हो.

एक व्यक्तिगत उदाहरण देखते हैं: मेरे 80 साल के पिता (एक पासपोर्ट धारक) जिन्होंने कई बार मतदान किया है, आधार, पैन और उनके पासपोर्ट जैसे डॉक्यूमेंट जमा करने के बावजूद अभी भी निर्णय सूची में डाल दिया गया. इसका कोई साफ़ तर्क नहीं है. वो डिमेंशिया से पीड़ित एक अस्सी साल के व्यक्ति हैं, फिर भी अब उनसे कतार में खड़े होने और अपनी पहचान साबित करने की उम्मीद की जाती है.

चुनाव आयोग की ओर से भी गंभीर प्रणालीगत खामियां हैं. इसने इस बात का स्पष्ट विवरण प्रकाशित नहीं किया है कि कितने दावों को खारिज किया गया या कितने मामले ट्रिब्यूनल को भेजे गए. सुप्रीम कोर्ट के निर्देशों के बावजूद, बंगाल में “लॉजिकल डिस्क्रिपेंसी” (तार्किक विसंगति) की सूची सार्वजनिक डोमेन में उपलब्ध नहीं है (जबकि उत्तर प्रदेश जैसे राज्यों के लिए ऐसा डेटा मौजूद है). यह पूरे राज्य के स्तर पर किसी भी सार्थक विश्लेषण को लगभग असंभव बना देता है.

यहां तक ​​कि “निर्णयाधीन” सूची तक पहुंचना भी बेहद कठिन है. डेटा को खोजे न जा सकने वाले PDF में छिपा दिया जाता है, जिससे जांच सीमित हो जाती है. पूरी प्रक्रिया में पारदर्शिता का अभाव है. ये एक बुनियादी सवाल उठाता है: RTI और सक्रिय प्रकटीकरण मानदंडों के अस्तित्व के बावजूद इतनी अपारदर्शिता क्यों?

परंपरागत रूप से, चुनाव आयोग ने सामाजिक ऑडिट और सार्वजनिक सुनवाई के माध्यम से पारदर्शिता पर जोर दिया है – सार्वजनिक रूप से मतदाता संख्या, बहिष्करण के कारणों और फिर शामिल करने के तरीकों का खुलासा किया जाता था. एक समय था जब बिजली के खंभों को पते के रूप में आवंटित करके बेघर व्यक्तियों को भी मतदान के लिए सक्षम बनाया गया था. हालांकि, आज, मतदाता सूची में अपना स्थान सुरक्षित करने के लिए कई पहचान डॉक्यूमेंट भी अपर्याप्त साबित हो रहे हैं.

कुल मिलाकर, ये समावेशन से बहिष्करण और पारदर्शिता से अस्पष्टता की ओर एक चिंताजनक बदलाव को दर्शाता है.