Pleio

Engels | Nederlands
Van buiten naar binnen in het ministerie van V&J

Van buiten naar binnen in het ministerie van V&J


 0/5 Sterren (0)

Gerelateerde blogs

Big Data

Big Data

In een presentatie n.a.v. een ICTU-jubileum zette...
Private online rechtshandhaving

Private online rechtshandhaving

Terwijl aan ict wordt toegeschreven dat het...
Wat wil je over me weten?

Wat wil je over me weten?

In een tijd waarin de Amerikaanse overheid...
Palestra Rex - een futuristische sage

Palestra Rex - een futuristische sage

<Van de site van Palestra Rex - theatergroep...

Big data en privacy

    Hadewych
    Door Hadewych in de groep Van buiten naar binnen in het ministerie van V&J 826 dagen geleden Reacties (4)

     0/5 Sterren (0)

    De International Working Group on Data Protection in Telecommunications noteert een aantal punten over Big Data in relatie tot privacy. Het levert een handig overzicht op van aanbevelingen die goed te gebruiken zijn als checklist bij het uitvoeren van een Privacy Impact Assessment (PIA).

    De aanbevelingen worden voorafgegaan door een heldere analyse van de privacyrisico’s die verbonden zijn met big data; het verwerken van zoveel mogelijk informatie en het koppelen van datasets om correlaties en patronen te ontdekken. Zodra het (ook) gaat om persoonsgegevens, is Big Data in essentie het tegenovergestelde van privacy en van principes als doelbinding en dataminimalisatie. De privacy-implicaties van Big Data zitten ‘m in:

    • Verlaten van het principe van doelbinding: Big Data heeft juist betrekking op het hergebruik van informatie voor nieuwe doelen dan die waarvoor de informatie verkregen is.
    • Datamaximalisatie: de meerwaarde van Big Data komt voort uit het verzamelen en verwerken van zoveel mogelijk informatie.
    • Gebrek aan transparantie: niet alleen gebeurt het analyseren van data en het vormen van beleid op basis van gevonden patronen niet openlijk, het gebeurt in grote mate geautomatiseerd zodat het voor mensen moeilijk navolgbaar is.
    • Bijzondere persoonsgegevens: het verwerken, combineren en analyseren van op zichzelf onschuldige gegevens kan gevoelige resultaten, bijvoorbeeld over gedrag, voorkeuren of verhoogde risico’s, opleveren.
    • Heridentificatie: Big Data kan identificeerbare personen opleveren op basis van ogenschijnlijk anonieme informatie.
    • Beveiliging: grote datasets met persoonsinformatie vormen een aantrekkelijk doelwit voor criminelen.
    • Fouten: Big Data maakt gebruik van allerlei informatiebronnen, waarbij de kwaliteit van de informatie varieert. Ook het verlies aan context van informatie kan leiden tot fouten.
    • Onevenwichtige machtsverhoudingen: bedrijven/overheden kunnen Big Data in het nadeel van consumenten/burgers gebruiken, zonder dat die burgers zich daar tegen kunnen weren.
    • ‘Datadeterminisme’ en discriminatie: de algoritmen die worden gebruikt om beleid uit te voeren en beslissingen te nemen op basis van Big Data zijn niet neutraal en kunnen vooroordelen versterken en discriminatie veroorzaken.
    • Chilling effect: mensen laten zaken na uit angst of onzekerheid over het toekomstig gebruik van hun data. Zo bleek uit Noors onderzoek dat 26% van de respondenten naliet een petitie te tekenen in verband met mogelijk gebruik van hun gegevens.
    • Echokamers en filterbubbels: mensen worden in hoge mate alleen blootgesteld aan informatie die hun eigen voorkeuren en waarden reflecteren.

    Big Data kan worden toegepast met respect voor privacy, mits er met de volgende zaken rekening wordt gehouden:

    1. Instemming: het is niet makkelijk om betekenisvolle instemming van burgers te krijgen voor het gebruik van hun data, maar het is wel de essentie van het respecteren van hun privacy. Als verantwoordelijken data willen gebruiken voor andere doelen dan waarvoor burgers toestemming hebben gegeven, moeten ze aandacht besteden aan de verenigbaarheid van die nieuwe doelen met de oorspronkelijke.
    2. Robuuste anonimisering betekent dat informatie niet alleen wordt losgekoppeld van identificerende data (pseudonimisering) maar dat het ook niet meer terug te herleiden is naar identificeerbare personen. Er bestaan verschillende anonimiseringstechnieken, gebaseerd op randomisatie en generalisatie. Welke techniek het beste is, varieert van geval tot geval. Het is handig om gebruik te maken van opgebouwde expertise in bijvoorbeeld het UK Anonymisation Network UKAN.
    3. Transparantie en controle: elk individu zou geïnformeerd moeten worden over welke gegevens verzameld worden, hoe er met die gegevens wordt omgegaan, voor welke doelen de informatie wordt gebruikt en of de informatie gedeeld wordt met derden.
    4. Privacy by design en verantwoording: het gebruik van Big Data technieken zou moeten worden gebaseerd op de zeven principes van PbD. Bovendien moeten organisaties en personen die informatie (laten) verwerken zich publiekelijk verantwoorden over wat ze doen, op basis van welke informatie en van welke algoritmen ze welk beleid voeren, en hoe ze zorgen voor privacy en beveiliging.

    Reacties

    Volgorde van reacties: Aantal: Automatisch laden:

    Reageren is alleen mogelijk voor aangemelde gebruikers