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Dados abertos e Privacidade

Dados abertos e Privacidade

Apresentação para a mesa "Dados abertos e Privacidade" no Seminário Internacional de Privacidade e Vigilância (04 maio de 2016) https://gpopai.usp.br/wordpress/?page_id=445

Ewout ter Haar

May 04, 2016
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Transcript

  1. “Open” Ressalvas à ideologia da cultura livre 1. corporações usurparam

    o conceito (caso de open access) 2. não permite mecanismos para distinguir mercados de commons 3. mesmo criando commons, são commons pobres e estéreis 4. tendência tecnocrata do movimento “aberto” cega eles ao papel de política. 5. mais acesso / oportunidades / tecnologia sem políticas distributivas amplia desigualidades existentes. 6. “The power is where the data isn’t” (Mathbabe)
  2. Definir “aberto”? Útil para advocacia, contra-produtiva como ferramenta analítica. Comparável

    com a demarcação de “Ciência”. A insistência da ideologia “aberta” na sua definição não- contextual e em particular a rejeição a eventuais limitações de “uso” (de dados), dificulta avançar nas tecnologias (técnicas e legais) para compartilhamento de dados sobre pessoas.
  3. A promessa de “dados abertos” Transparência, Ciência e Pesquisa, Desenvolvimento

    (“inovação”) Mas dificilmente vamos poder liberar dados sobre pessoas de forma “aberta” [1] → focar em compartilhamento e fluxos de informação, dentro de determinados contextos. [1] Lucas Teixeira: Teoricamente impossível: problemas com a anonimização de dados pessoais
  4. Amigáveis Tutores-Robots no Céu Serviço que ingere interações de alunos

    com sistemas locais e devolve inferências (avisos, recomendações)
  5. Learning Analytics (“as a service”) Dados anonimizados (“de-identificados”) de 2

    milhões de estudantes compartilhados entre centenas de instituições.
  6. MEC compartilha dados de alunos com empresas Para se cadastrar,

    o aluno tem que dar seus dados (CPF, endereço, escola) que Geekie “valida” (compara com dados do MEC). Geekie é empresa de tecnologia, investidores capital de risco.
  7. Amazon acompanha o que está lendo Conveniente: marcar onde estava.

    Esquisito: mais dados para montar perfis em mãos de corporações.
  8. Adtech Leia análise do Maciej Ceglowski Tracking e criação de

    perfis para entregar propaganda e fazer predictive analytics
  9. Privacidade: perigos da simplificação Privacidade como mero proteção de dados

    pessoais O discurso Privacidade vs Segurança (das autoridades) O discurso Privacidade vs Inovação (das corporações)
  10. Arcabouço analítico geral Sim, temos todos um esquema para avaliações

    normativas. Por exemplo: Eficiência, utilidade, consequências vs Justícia, Direitos, Princípios Mas como aplicar esta arcabouço depende do contexto.
  11. Arcabouço analítico particular: privacidade contextual Helen Nissenbaum (2009). Muda unidade

    de análise de dados pessoais para fluxos de informação entre atores. Além da simples distinção “dados públicos” vs “dados privados”
  12. O Arcabouço de Privacidade Contextual 1. Usar “integridade contextual” para

    avaliar se novas tecnologias violam expectativas enraizadas da sociedade 2. Sim? Então há um desafio. Avaliar novamente os efeitos, meios e fins destas novas tecnologias com seu arcabouço moral favorito (eficiência/utilitário/consequencialismo ou direitos/princípios/justícia
  13. Privacidade contextual: aplicação a Educação Exemplo 1: “clickstream data” de

    estudantes. Contexto: educação Agentes: estudantes, educadores, dirigentes, terceiros (pesquisadores, prestadores de serviços) Normas arraigadas violadas ao compartilhar estes dados com pesquisadores? E se o AVA é fornecido por terceiros?
  14. Exemplo: material didático que dedura Contexto: educação. Agentes: estudantes ,

    educadores, editora de material didático. Tipo de informação: dados de uso ou desempenho do e-livro ou App educativo. Editora deve ter acesso a estes dados? Quais os usos legítimos destes dados? Como desenhar regulamentação para estes casos?
  15. Referências • NISSENBAUM, H. F. Privacy in context: technology, policy,

    and the integrity of social life. Stanford, Calif: Stanford Law Books, 2010. • Ethical use of student data for learning analytics: política do OU http://www2. open.ac.uk/students/help/learning-analytics-and-you • Lucas Teixeira: Teoricamente impossível: problemas com a anonimização de dados pessoais • Mais: minha bibliografia mantido no Zotero: https://www.zotero. org/ewout/items/collectionKey/8EMX63WF
  16. Problemática semelhantes para pesquisadores das Ciências de Saúde Querem usar

    apps móveis para gerar dados clínicos Novos modelos de consentimento Novos modelos de compartilhamento deste dados