Etica Big Data în Cercetare

By Sfetcu, Nicolae

Book Id: WPLBN0100302046
Format Type: PDF eBook:
File Size: 0.1 MB
Reproduction Date: 9/1/2019

Title:	Etica Big Data în Cercetare
Author:	Sfetcu, Nicolae
Volume:
Language:	Moldovan
Subject:	Non Fiction, Technology, big data
Collections:	Technology, Authors Community
Historic Publication Date:	2019
Publisher:	MultiMedia Publishing

Member Page:	Nicolae Sfetcu
Citation APA MLA Chicago Sfetcu, B. N. (2019). Etica Big Data în Cercetare. Retrieved from http://www.gutenberg.us/

Description
Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă aplicațiile specifice în cercetare. Urmează o abordare a principalelor probleme filosofice specifice în Aspecte filosofice, și Aspecte legale cu evidențierea problemelor etice specifice din Regulamentul UE privind protecția datelor 2016/679 (General Data Protection Regulation, "GDPR"). Secțiunea Probleme etice detaliază aspectele specifice generate de Big Data. După o scurtă secțiune Cercetarea Big Data, finalizez lucrarea cu prezentarea Concluziilor pentru etica cercetării în lucrul cu Big Data DOI: 10.13140/RG.2.2.27629.33761

Summary
Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă aplicațiile specifice în cercetare. Urmează o abordare a principalelor probleme filosofice specifice în Aspecte filosofice, și Aspecte legale cu evidențierea problemelor etice specifice din Regulamentul UE privind protecția datelor 2016/679 (General Data Protection Regulation, "GDPR"). Secțiunea Probleme etice detaliază aspectele specifice generate de Big Data. După o scurtă secțiune Cercetarea Big Data, finalizez lucrarea cu prezentarea Concluziilor pentru etica cercetării în lucrul cu Big Data DOI: 10.13140/RG.2.2.27629.33761

Excerpt
Termenul Big Data se referă la extragerea, manipularea și analiza unor seturi de date care sunt prea mari pentru a fi tratate în mod obișnuit. Din această cauză se utilizează software special și, în multe cazuri, și calculatoare și echipamente hardware special dedicate. În general la aceste date analiza se face statistic. Pe baza analizei datelor respective se fac de obicei predicții ale unor grupuri de persoane sau alte entități, pe baza comportamentului acestora în diverse situații și folosind tehnici analitice avansate. Se pot identifica astfel tendințe, necesități și evoluții comportamentale ale acestor entități. Oamenii de știință folosesc aceste date pentru cercetări în meteorologie, genomică, (Nature 2008) conectomică, simulări fizice complexe, biologie, protecția mediului , etc. (Reichman, Jones, and Schildhauer 2011) Odată cu creșterea volumului de date pe Internet, în media socială, cloud computing, dispozitive mobile și date guvernamentale, Big Data devine în același timp o amenințare și o oportunitate pentru cercetători în ceea ce privește gestionarea și utilizarea acestor date, menținând în același timp drepturile persoanelor implicate. 1.1 Definiții Big Data includ, de obicei, seturi de date cu dimensiuni care depășesc capacitatea software și hardware obișnuite, folosind date nestructurate, semi-structurate și structurate, cu accentul pe datele nestructurate. (Dedić and Stanier 2017) Dimensiunile Big Data au crescut în timp din 2012, de la câteva zeci de terabyte până la multe exabyte de date. (Everts 2016) Eficientizarea lucrului cu Big Data implică învățarea mașinilor pentru a detecta modele, (Mayer-Schönberger and Cukier 2014) dar adesea aceste date sunt un produs secundar al altor activități digitale. O definiție din 2018 afirmă că "Big Data sunt datele care necesită instrumentele de calcul paralel pentru a gestiona datele", aceasta reprezentând o turnură în informatică, prin utilizarea teoriilor de programare paralelă și lipsa unor garanții presupuse de modelele anterioare." Big Data utilizează statistici inductive și concepte de identificare a sistemelor neliniare pentru a deduce legi (regresii, relații neliniare și efecte cauzale) din seturi mari de date cu densitate scăzută de informații pentru a obține relații și dependențe sau pentru a efectua predicții ale rezultatelor și comportamentelor. La nivelul Uniunii Europene nu există o definiție obligatorie dar, în conformitate cu Avizul 3/2013 al Grupului european de lucru privind protecția datelor, "Big Data este un termen care se referă la creșterea enormă a accesului și a utilizării automate a informațiilor: se referă la cantitățile uriașe de date digitale controlate de companii, autorități și alte organizații mari, care sunt supuse unor analize ample bazate pe utilizarea de algoritmi. Big Data pot fi folosite pentru a identifica tendințele și corelațiile generale, dar pot fi utilizate și pentru a afecta direct persoanele." (European Economic and Social Committee 2017) Problema cu această definiție e că nu ia în considerare reutilizarea datelor cu caracter personal. Regulamentul nr. 2016/679 definește datele personale (articolul 4, paragraful 1) drept "orice informație referitoare la o persoană fizică identificată sau identificabilă (persoana vizată); o persoană fizică identificabilă este cea care poate fi identificată, în mod direct sau indirect, în special prin referire la un identificator cum ar fi un nume, un număr de identificare, date de localizare, un identificator online sau unul sau mai mulți factori specifici identității fizice, fiziologice, genetice, mentale, economice, culturale sau sociale a acelei persoane fizice.” Definiția se aplică, la nivelul UE, și persoanelor neidentificate dar care pot fi identificate prin corelarea datelor anonime cu alte informații suplimentare. Datele cu caracter personal, o dată anonimizate (sau pseudo-anonimizate), pot fi prelucrate fără a fi nevoie de o autorizație, ținându-se totuși cont de riscul re-identificării persoanei vizate.

Table of Contents
Abstract 1. Introducere - 1.1 Definiții - 1.2 Dimensiunile Big Data 2. Tehnologia - 2.1 Aplicații - - 2.1.1 În cercetare 3. Aspecte filosofice 4 Aspecte legale - 4.1 GDPR - - Etapele procesării datelor personale - - Principiile procesării datelor - - Politica de confidențialitate și transparența - - Scopurile procesării datelor - - Confidențialitate prin design și implicită - - Paradoxul (legal) al Big Data 5. Probleme etice - Etica în cercetare - Conștientizarea - Consimțământul - Controlul - Transparența - Încrederea - Proprietatea - Supravegherea și securitatea - Identitatea digitală - Realitatea ajustată - De-anonimizarea - Inegalitatea digitală - Confidențialitatea 6. Cercetarea Big Data Concluzii Bibliografie