数据挖掘对个人信息的侵害与保护路径

发布时间：2022-02-12 18:33

　　不同于收集、分析等个人信息处理阶段,数据挖掘对个人信息的侵害基于挖掘过程和挖掘结果,具体表现为数据标签化与不利评价、信息茧房与被动自治、社会分选与数据歧视、信息关联与个人隐私侵害等。数据挖掘的自动化决策性、黑箱性,挖掘侵害行为的建构性、隐藏性,侵害结果的难挑战性等因素对现有的知情—同意、公开—透明、侵权—救济等个人信息保护规则提出挑战。通过引入正当程序规则,限制数据挖掘机构的数据权力,建立数据挖掘机构和个人信息主体之间有效互动的通道和程序,有助于实现对个人信息的保护,具体规则包括设置数据挖掘机构的公开解释标准,赋予个人信息主体"选择—退出"和"异议—纠正"的权能,落实数据挖掘机构的自我审查与监管审查,明确违反正当程序的问责与补偿机制。 

【文章来源】：西安交通大学学报(社会科学版). 2020,40(06)北大核心CSSCI

【文章页数】：8 页

【文章目录】：
一、数据挖掘对个人信息的侵害
    (一)数据挖掘的基本原理
    (二)数据挖掘对个人信息侵害的表现
        1.数据标签化与不利评价
        2.信息茧房与被动自治
        3.社会分选与数据歧视
        4.信息关联与个人隐私侵害
二、数据挖掘对我国现有个人信息保护规则的挑战
    (一)个人信息加工环节的保护规则缺乏
    (二)数据挖掘特征对知情—同意规则的挑战
    (三)数据挖掘实践对公开—透明规则的挑战
    (四)数据挖掘侵害行为的建构性和侵害结果的难挑战性对侵权—救济规则的挑战
三、完善个人信息保护路径的建议
    (一)说明理由:设置数据挖掘机构的公开解释标准
    (二)听取意见:赋予个人信息主体“选择—退出”和“异议—纠正”权能
    (三)落实审查:数据挖掘机构的自我审查与监管审查
    (四)问责与补偿:明确违反正当程序的问责与补偿机制
四、结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]算法的法律性质：言论、商业秘密还是正当程序?[J]. 陈景辉.  比较法研究. 2020(02)
[2]算法透明原则的迷思——算法规制理论的批判[J]. 沈伟伟.  环球法律评论. 2019(06)
[3]多元协作框架下算法的规制[J]. 杜小奇.  河北法学. 2019(12)
[4]大数据时代下个人信息面临的新风险与制度应对[J]. 王德夫.  西安交通大学学报(社会科学版). 2019(06)
[5]大数据时代的算法解释权:背景、逻辑与构造[J]. 张恩典.  法学论坛. 2019(04)
[6]大数据时代信息标签化现象及其影响[J]. 潘镜伊,魏宇航.  管理工程师. 2019(03)
[7]数据智能的算法权力及其边界校勘[J]. 段伟文.  探索与争鸣. 2018(10)
[8]商业自动化决策的算法解释权研究[J]. 张凌寒.  法律科学(西北政法大学学报). 2018(03)
[9]还原正当程序的本质——“正当过程”的程序观及其方法论意义[J]. 刘东亮.  浙江社会科学. 2017(04)
[10]大数据时代个人信息保护的路径重构[J]. 范为.  环球法律评论. 2016(05)



本文编号：3622223