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स्पैम कॉल आँकड़े 2026

स्पैम और घोटाला (स्कैम) कॉल पूरी दुनिया में रिकॉर्ड स्तर पर हैं। यहाँ 2026 के मुख्य आँकड़े हैं — वैश्विक मात्रा, सबसे ज़्यादा स्पैम झेलने वाले देश, और कॉल कहाँ से आती हैं — जो सार्वजनिक उद्योग और सरकारी रिपोर्टों से संकलित किए गए हैं।

52.5B
2025 में अमेरिकी उपभोक्ताओं को मिली रोबोकॉल
~57%
अमेरिकी रोबोकॉल में से घोटाला या टेलीमार्केटिंग थीं
~67%
वैश्विक स्पैम कॉल में से एक देश (भारत) से उत्पन्न होती हैं
>50%
सबसे ज़्यादा प्रभावित देशों में सभी कॉल में से स्पैम के रूप में चिह्नित

वैश्विक तस्वीर

अनचाही कॉल दुनिया में सबसे आम उपभोक्ता शिकायतों में से एक बनी हुई हैं। यह समस्या सस्ती स्वचालित डायलिंग और व्यापक कॉलर-आईडी स्पूफ़िंग से बढ़ती है, जो घोटालेबाज़ों को किसी स्थानीय या भरोसेमंद नंबर का दिखावा करने देती है — इसलिए अलग-अलग नंबर ब्लॉक करना शायद ही कभी काफ़ी रहता है। 2025–2026 की उद्योग रिपोर्टें दिखाती हैं कि अधिकांश प्रमुख बाज़ारों में मात्रा रिकॉर्ड उच्च स्तर के निकट बनी हुई है।

सबसे ज़्यादा स्पैम झेलने वाले देश

स्पैम या अनचाही के रूप में चिह्नित कॉल के अनुपात के हिसाब से, लैटिन अमेरिका और एशिया के कुछ हिस्से सबसे ज़्यादा प्रभावित हैं। हालिया उद्योग विश्लेषण कई देशों को 50% से ऊपर रखते हैं:

देशस्पैम/अनचाही के रूप में चिह्नित कॉल
चिली~57%
इंडोनेशिया~56%
अर्जेंटीना~56%
हांगकांग~54%
ब्राज़ील~46%
संयुक्त राज्य अमेरिका~25%

आँकड़े अनुमानित हैं और हालिया उद्योग रिपोर्टों (जैसे Truecaller, Hiya) से संकलित किए गए हैं। स्रोतों के बीच कार्यप्रणाली और समयावधि भिन्न होती है, इसलिए इन्हें सटीक के बजाय दिशासूचक के रूप में लें।

स्पैम कॉल कहाँ से आती हैं

स्पैम-कॉल के स्रोत अत्यधिक केंद्रित हैं। रिपोर्टें भारत (~67%) और नाइजीरिया (~13%) को वैश्विक स्पैम कॉल के सबसे बड़े स्रोत के रूप में पहचानती हैं — हालाँकि, स्पूफ़िंग की वजह से, जो नंबर आपको स्क्रीन पर दिखता है वह आमतौर पर स्थानीय दिखने के लिए नकली बना दिया जाता है।

संयुक्त राज्य अमेरिका: आँकड़ों में रोबोकॉल

YouMail Robocall Index के अनुसार, अमेरिकी उपभोक्ताओं को 2025 में लगभग 52.5 अरब रोबोकॉल मिलीं — यानी लगभग 4 अरब प्रति माह, या करीब 14 करोड़ प्रतिदिन। घोटाला और टेलीमार्केटिंग कॉल का हिस्सा बढ़ता गया (कुल का लगभग 57%), और कुल मात्रा लगातार पाँच साल से करीब 50–55 अरब सालाना के बीच बनी रही है। अमेरिका वैश्विक स्तर पर लगभग बीच में है, जहाँ करीब एक-चौथाई कॉल स्पैम के रूप में चिह्नित होती हैं।

आँकड़े क्यों बढ़ते जा रहे हैं

खुद को कैसे सुरक्षित रखें

चूँकि नंबर स्पूफ़ किए जाते हैं और लगातार बदलते रहते हैं, इसलिए सबसे भरोसेमंद बचाव सूची के बजाय एक नियम है: हर ऐसे नंबर से आने वाली कॉल को ब्लॉक या साइलेंट कर दें जो आपके संपर्कों में नहीं है। Android पर, एक कॉल-स्क्रीनिंग ऐप यह काम आपके संपर्कों को पढ़े बिना, डिवाइस पर ही कर सकता है।

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हमारी गाइड में और जानें: अनजान कॉलर ब्लॉक करें, रोबोकॉल और घोटाला कॉल रोकें, और अंतरराष्ट्रीय स्पैम कॉल ब्लॉक करें

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

किस देश में सबसे ज़्यादा स्पैम कॉल आती हैं?

स्पैम के रूप में चिह्नित कॉल के अनुपात के हिसाब से, लैटिन अमेरिका और एशिया के देश सबसे ऊपर हैं — चिली, इंडोनेशिया, अर्जेंटीना, हांगकांग और ब्राज़ील सभी 50% से ऊपर या उसके आसपास रिपोर्ट किए गए हैं। मात्रा के हिसाब से, संयुक्त राज्य अमेरिका जैसे बड़े बाज़ारों को हर साल अरबों अनचाही कॉल मिलती हैं।

अमेरिकियों को कितनी रोबोकॉल मिलती हैं?

YouMail Robocall Index के अनुसार अमेरिकी उपभोक्ताओं को 2025 में लगभग 52.5 अरब रोबोकॉल मिलीं — यानी लगभग 4 अरब प्रति माह।

ज़्यादातर स्पैम कॉल कहाँ से आती हैं?

रिपोर्टें भारत (~67%) और नाइजीरिया (~13%) को वैश्विक स्पैम कॉल के सबसे बड़े स्रोत के रूप में पहचानती हैं। आपको दिखने वाली कॉलर आईडी आमतौर पर स्थानीय दिखने के लिए स्पूफ़ की जाती है।

क्या स्पैम कॉल बढ़ रही हैं?

कुल मात्रा रिकॉर्ड उच्च स्तर के निकट बनी हुई है, और घोटाला/टेलीमार्केटिंग का हिस्सा बढ़ रहा है। स्पूफ़िंग और सस्ता स्वचालन साल-दर-साल आँकड़ों को ऊँचा बनाए रखते हैं।

स्पैम कॉल रोकने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?

स्पैम नंबरों को एक-एक करके ब्लॉक करने के बजाय, हर ऐसे नंबर को ब्लॉक या साइलेंट करें जो आपके संपर्कों में नहीं है। Android पर, एक गोपनीयता-प्रथम कॉल-स्क्रीनिंग ऐप यह काम आपके डिवाइस पर ही करता है।

स्रोत

YouMail Robocall Index · Hiya — State of the Call · Truecaller Insights · U.S. FCC — अनचाही रोबोकॉल रोकें · PIRG Education Fund

अंतिम समीक्षा: 2026। आँकड़े ऊपर दी गई सार्वजनिक रिपोर्टों से संकलित किए गए हैं; कार्यप्रणाली और रिपोर्टिंग अवधि स्रोत के अनुसार भिन्न होती है।