Teoria da validarsi -- Re: Reuters: "United States sets out limits on its spying as part of new data pact with EU"
Ciao a tutti, Nell'ultimo anno sembra che gli OTT stiano facendo qualcosa (almeno dal punto di vista policy, annunci e marketing) per riottenere un po' la fiducia dei consumatori non protetti dal quarto emmendamendo. Ma stiamo guardando il dito o la luna ? Tutta l'infrastruttura legale di riferimento si basa su un principio che non è mai stato messo in discussione: un dato personale è attribuito ad una persona vivente, una ed una soltanto. Ed ok, è importantissimo. Ma è sufficente ? Immaginiamo di essere una corporation il quale unico modello di business è la collezione di dati: il target di queste leggi, le aziende che devono essere limitate per non ledere i diritti dei soggetti profilati. Come farei io se fossi in loro ? Ignorerei l'importanza dei singoli soggetti. Alla fine, andare da Tizio o Caio è utile a fare una discriminazione "forte" del tipo "so che sei in questa condizione, la sfrutto a mio vantaggio, alzandoti un prezzo, o dandoti solo un certo tipo di informazioni, o indicandoti solo alcuni posti sulle tue mappe" etc. immaginiamo una discriminazione più debole, del tipo: "non so di preciso se sei tizio o caio, ma so che al 90% la tua situazione è A, B, C e quindi [medesime azioni descritte sopra ]" L'infrastruttura legale tutela singoli individui, ma immaginiamo che un Google dica: "non mi interessa di preciso sapere la storia di Claudio Agosti, facciamo che Claudio Agosti rappresenta un certo numero di vite". Perchè un modo per vederci, con gli occhi del big data, non è che Claudio è un programmatore + un migrante, ma è vedere un programmatore, un migrante, un iscritto a giallozafferano, un utilizzatore di google map. 4 profili parziali, anche se discendono dalla stessa persona. E queste parzialità sarebbero protette ? credo di sì, perchè ancora associate alla persona fisica, quindi tutelato. Cos'è l'utilizzo dei dati anonimi per fini statistici ? un utilizzo non regolamentato, stando all'handbook on european data protection law e stando al working party Article 29. Ma storicamente la statistica la si è fatta prendendo una base di dati (es, la tabella dell'anagrafe) ed estraendo riduzioni tipo "il 55% sono femmine e il 45% maschi". Ma chi fa questa tabella ? chi sceglie i soggetti che rientrano in questa statistica ? Torniamo quindi ai quattro parziali profili di cui sopra. Ora abbiamo la tabella dei programmatori (madrelingua italina) il quale GPS nell'ultimo mese è stato visto in germania. Saremo in 20 ? saremo in 300 ? io faccio parte di quel gruppo, e questo dato non è tutelato, ma ha lo stesso valore per chi deve offrirmi una polizza, della pubblicità. Appliciamo la stessa riflessione su ogni sfaccettatura della nostra vita, interpolata da pattern (sei un migrante, o "hai cercato più di 5 volte nell'ultimo mese un centro sulle STD"), ed immaginiamo che avere il profilo della persona fisica sia superato. Se vuoi fare discriminazione sul soggetto, sapere la sua appartenenza ad uno dei gruppi di cui sopra è sufficente, indipendentemente dall'avere dati personali miei. Se vuoi fare discriminazione, previsione, intelligence su dei fenomeni di massa... beh non ti servono di certo i dati delle persone coinvolte, ti interessano solo gli indicatori. "Vattelapesca in provinca di Campobasso è il miglior posto in cui fare la clinica privata con la macchina per la radioterapia 2.0", ho dedotto quest'informazione da dati personali sensibili, ma li ho neutralizzati, ho estratto un valore con le mie analisi big data ed il vantaggio sulla popolazione l'ho sfruttato comunque. Scusate l'email lunga, sto facendo ancora brainstorming tra me e me, in sintesi: "per sfruttare la collezione massiccia di dati, i singoli soggetti diventano via via meno rilevanti e nel momento in cui smetti di usare i soggetti come pivot dei tuoi dati, le policy correnti non tutelano più. L'influenza ed il potere del collettore di dati rimane la medesima" Che ne pensate ? Anche nell'ottica di: "google suggerisce siti anti radicalizzazione se fai ricerche estremiste", ma se son google, so chiaramente cos'hai letto, con chi lo leggi, quanto frequentamente lo fai, e qual'è il livello di radicalizzazione che probabilmente hai. E non mi importa se sei Claudio o Akmed, mi importa che sei parte di quel grumo ideologico che voglio influenzare (o farti arrivare un drone), perchè quando fai un gioco di influenza globale, i gruppi contano molto di più dei singoli. On Sat, Feb 27, 2016 at 8:25 PM, J.C. DE MARTIN <demartin@polito.it> wrote:
A quanto pare verrà reso pubblico lunedì.
juan carlos
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Sat Feb 27, 2016 7:04am EST
*United States sets out limits on its spying as part of new data pact with EU* BRUSSELS | By Julia Fioretti
The United States has set out limits to its use of data collected in bulk about European citizens after a new information-sharing pact was agreed this month, according to documents seen by Reuters.
A clear explanation of what information could be used for -- preventing its "indiscriminate" and "arbitrary" use -- was a key condition of the new Privacy Shield framework that enables firms to easily transfer personal data to the United States.
Under the deal, Washington agreed to create a specific new role within the State Department to deal with complaints and enquiries forwarded by EU data protection agencies. There will also be an alternative dispute resolution mechanism to resolve grievances and a joint annual review of the accord.
[…]
Continua qui: http://www.reuters.com/article/us-eu-dataprotection-usa-idUSKCN0W00G5
_______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
-- Claudio Agosti, http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
Caro Claudio, Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la definizione di "dati personali" nel nuovo Regolamento UE (che non mi risulta sia cambiato rispetto alla Direttive del 1995) è: 1. *any* information relating to an identified or *identifiable* natural person 'data subject'; an identifiable person is one who *can* be identified, *directly or indirectly*, in particular by reference to an identifier such as a name, an identification number, location data, online identifier *or to one or more factors* specific to the physical, physiological, genetic, mental, economic, cultural or social identity of that person; La questione è dunque se sia *potenzialmente* possibile, stante la tecnologia e le conoscenze ad un dato momento, identificare una persona a partire da dati anche non direttamente legati alla sua identità. Ciao, Andrea On Monday, February 29, 2016, Claudio Agosti < claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
Ciao a tutti,
Nell'ultimo anno sembra che gli OTT stiano facendo qualcosa (almeno dal punto di vista policy, annunci e marketing) per riottenere un po' la fiducia dei consumatori non protetti dal quarto emmendamendo.
Ma stiamo guardando il dito o la luna ?
Tutta l'infrastruttura legale di riferimento si basa su un principio che non è mai stato messo in discussione: un dato personale è attribuito ad una persona vivente, una ed una soltanto.
Ed ok, è importantissimo. Ma è sufficente ?
Immaginiamo di essere una corporation il quale unico modello di business è la collezione di dati: il target di queste leggi, le aziende che devono essere limitate per non ledere i diritti dei soggetti profilati.
Come farei io se fossi in loro ?
Ignorerei l'importanza dei singoli soggetti. Alla fine, andare da Tizio o Caio è utile a fare una discriminazione "forte" del tipo "so che sei in questa condizione, la sfrutto a mio vantaggio, alzandoti un prezzo, o dandoti solo un certo tipo di informazioni, o indicandoti solo alcuni posti sulle tue mappe" etc.
immaginiamo una discriminazione più debole, del tipo:
"non so di preciso se sei tizio o caio, ma so che al 90% la tua situazione è A, B, C e quindi [medesime azioni descritte sopra ]"
L'infrastruttura legale tutela singoli individui, ma immaginiamo che un Google dica:
"non mi interessa di preciso sapere la storia di Claudio Agosti, facciamo che Claudio Agosti rappresenta un certo numero di vite".
Perchè un modo per vederci, con gli occhi del big data, non è che Claudio è un programmatore + un migrante, ma è vedere un programmatore, un migrante, un iscritto a giallozafferano, un utilizzatore di google map. 4 profili parziali, anche se discendono dalla stessa persona.
E queste parzialità sarebbero protette ? credo di sì, perchè ancora associate alla persona fisica, quindi tutelato.
Cos'è l'utilizzo dei dati anonimi per fini statistici ? un utilizzo non regolamentato, stando all'handbook on european data protection law e stando al working party Article 29.
Ma storicamente la statistica la si è fatta prendendo una base di dati (es, la tabella dell'anagrafe) ed estraendo riduzioni tipo "il 55% sono femmine e il 45% maschi".
Ma chi fa questa tabella ? chi sceglie i soggetti che rientrano in questa statistica ?
Torniamo quindi ai quattro parziali profili di cui sopra.
Ora abbiamo la tabella dei programmatori (madrelingua italina) il quale GPS nell'ultimo mese è stato visto in germania. Saremo in 20 ? saremo in 300 ? io faccio parte di quel gruppo, e questo dato non è tutelato, ma ha lo stesso valore per chi deve offrirmi una polizza, della pubblicità.
Appliciamo la stessa riflessione su ogni sfaccettatura della nostra vita, interpolata da pattern (sei un migrante, o "hai cercato più di 5 volte nell'ultimo mese un centro sulle STD"), ed immaginiamo che avere il profilo della persona fisica sia superato.
Se vuoi fare discriminazione sul soggetto, sapere la sua appartenenza ad uno dei gruppi di cui sopra è sufficente, indipendentemente dall'avere dati personali miei.
Se vuoi fare discriminazione, previsione, intelligence su dei fenomeni di massa... beh non ti servono di certo i dati delle persone coinvolte, ti interessano solo gli indicatori. "Vattelapesca in provinca di Campobasso è il miglior posto in cui fare la clinica privata con la macchina per la radioterapia 2.0", ho dedotto quest'informazione da dati personali sensibili, ma li ho neutralizzati, ho estratto un valore con le mie analisi big data ed il vantaggio sulla popolazione l'ho sfruttato comunque.
Scusate l'email lunga, sto facendo ancora brainstorming tra me e me, in sintesi:
"per sfruttare la collezione massiccia di dati, i singoli soggetti diventano via via meno rilevanti e nel momento in cui smetti di usare i soggetti come pivot dei tuoi dati, le policy correnti non tutelano più. L'influenza ed il potere del collettore di dati rimane la medesima"
Che ne pensate ?
Anche nell'ottica di: "google suggerisce siti anti radicalizzazione se fai ricerche estremiste", ma se son google, so chiaramente cos'hai letto, con chi lo leggi, quanto frequentamente lo fai, e qual'è il livello di radicalizzazione che probabilmente hai. E non mi importa se sei Claudio o Akmed, mi importa che sei parte di quel grumo ideologico che voglio influenzare (o farti arrivare un drone), perchè quando fai un gioco di influenza globale, i gruppi contano molto di più dei singoli.
On Sat, Feb 27, 2016 at 8:25 PM, J.C. DE MARTIN <demartin@polito.it <javascript:_e(%7B%7D,'cvml','demartin@polito.it');>> wrote:
A quanto pare verrà reso pubblico lunedì.
juan carlos
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Sat Feb 27, 2016 7:04am EST
*United States sets out limits on its spying as part of new data pact with EU* BRUSSELS | By Julia Fioretti
The United States has set out limits to its use of data collected in bulk about European citizens after a new information-sharing pact was agreed this month, according to documents seen by Reuters.
A clear explanation of what information could be used for -- preventing its "indiscriminate" and "arbitrary" use -- was a key condition of the new Privacy Shield framework that enables firms to easily transfer personal data to the United States.
Under the deal, Washington agreed to create a specific new role within the State Department to deal with complaints and enquiries forwarded by EU data protection agencies. There will also be an alternative dispute resolution mechanism to resolve grievances and a joint annual review of the accord.
[…]
Continua qui: http://www.reuters.com/article/us-eu-dataprotection-usa-idUSKCN0W00G5
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-- Claudio Agosti,
http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
-- -- I speak only for myself. Sometimes I do not even agree with myself. Keep it in mind. Twitter: @andreaglorioso Facebook: https://www.facebook.com/andrea.glorioso LinkedIn: http://www.linkedin.com/profile/view?id=1749288&trk=tab_pro
ciao Andrea! Grazie, la definizione che riporti mi aveva tranquillizzato quando stavo a far sta riflessione paranoide :) perché cerca di anticipare degli abusi indipendentemente dal come possono essere fati. Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto proteggere dati potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile pieno d'adesivi, un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non avrebbero senso, ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile identificare il soggetto. E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità tecnologica*: io non credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica di mezzo. Significa che se l'algoritmo di deep learning di google ha il 95% di successo di correlare dati altrimenti insignificati per tutti gli altri: si considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi è un no ? E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da MountainView si faccia avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ? E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui non credo che l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti dei big data.. ciao, Claudio 2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la definizione di "dati personali" nel nuovo Regolamento UE (che non mi risulta sia cambiato rispetto alla Direttive del 1995) è:
1.
*any* information relating to an identified or *identifiable* natural person 'data subject'; an identifiable person is one who *can* be identified, *directly or indirectly*, in particular by reference to an identifier such as a name, an identification number, location data, online identifier *or to one or more factors* specific to the physical, physiological, genetic, mental, economic, cultural or social identity of that person;
La questione è dunque se sia *potenzialmente* possibile, stante la tecnologia e le conoscenze ad un dato momento, identificare una persona a partire da dati anche non direttamente legati alla sua identità.
Ciao,
Andrea
On Monday, February 29, 2016, Claudio Agosti < claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
Ciao a tutti,
Nell'ultimo anno sembra che gli OTT stiano facendo qualcosa (almeno dal punto di vista policy, annunci e marketing) per riottenere un po' la fiducia dei consumatori non protetti dal quarto emmendamendo.
Ma stiamo guardando il dito o la luna ?
Tutta l'infrastruttura legale di riferimento si basa su un principio che non è mai stato messo in discussione: un dato personale è attribuito ad una persona vivente, una ed una soltanto.
Ed ok, è importantissimo. Ma è sufficente ?
Immaginiamo di essere una corporation il quale unico modello di business è la collezione di dati: il target di queste leggi, le aziende che devono essere limitate per non ledere i diritti dei soggetti profilati.
Come farei io se fossi in loro ?
Ignorerei l'importanza dei singoli soggetti. Alla fine, andare da Tizio o Caio è utile a fare una discriminazione "forte" del tipo "so che sei in questa condizione, la sfrutto a mio vantaggio, alzandoti un prezzo, o dandoti solo un certo tipo di informazioni, o indicandoti solo alcuni posti sulle tue mappe" etc.
immaginiamo una discriminazione più debole, del tipo:
"non so di preciso se sei tizio o caio, ma so che al 90% la tua situazione è A, B, C e quindi [medesime azioni descritte sopra ]"
L'infrastruttura legale tutela singoli individui, ma immaginiamo che un Google dica:
"non mi interessa di preciso sapere la storia di Claudio Agosti, facciamo che Claudio Agosti rappresenta un certo numero di vite".
Perchè un modo per vederci, con gli occhi del big data, non è che Claudio è un programmatore + un migrante, ma è vedere un programmatore, un migrante, un iscritto a giallozafferano, un utilizzatore di google map. 4 profili parziali, anche se discendono dalla stessa persona.
E queste parzialità sarebbero protette ? credo di sì, perchè ancora associate alla persona fisica, quindi tutelato.
Cos'è l'utilizzo dei dati anonimi per fini statistici ? un utilizzo non regolamentato, stando all'handbook on european data protection law e stando al working party Article 29.
Ma storicamente la statistica la si è fatta prendendo una base di dati (es, la tabella dell'anagrafe) ed estraendo riduzioni tipo "il 55% sono femmine e il 45% maschi".
Ma chi fa questa tabella ? chi sceglie i soggetti che rientrano in questa statistica ?
Torniamo quindi ai quattro parziali profili di cui sopra.
Ora abbiamo la tabella dei programmatori (madrelingua italina) il quale GPS nell'ultimo mese è stato visto in germania. Saremo in 20 ? saremo in 300 ? io faccio parte di quel gruppo, e questo dato non è tutelato, ma ha lo stesso valore per chi deve offrirmi una polizza, della pubblicità.
Appliciamo la stessa riflessione su ogni sfaccettatura della nostra vita, interpolata da pattern (sei un migrante, o "hai cercato più di 5 volte nell'ultimo mese un centro sulle STD"), ed immaginiamo che avere il profilo della persona fisica sia superato.
Se vuoi fare discriminazione sul soggetto, sapere la sua appartenenza ad uno dei gruppi di cui sopra è sufficente, indipendentemente dall'avere dati personali miei.
Se vuoi fare discriminazione, previsione, intelligence su dei fenomeni di massa... beh non ti servono di certo i dati delle persone coinvolte, ti interessano solo gli indicatori. "Vattelapesca in provinca di Campobasso è il miglior posto in cui fare la clinica privata con la macchina per la radioterapia 2.0", ho dedotto quest'informazione da dati personali sensibili, ma li ho neutralizzati, ho estratto un valore con le mie analisi big data ed il vantaggio sulla popolazione l'ho sfruttato comunque.
Scusate l'email lunga, sto facendo ancora brainstorming tra me e me, in sintesi:
"per sfruttare la collezione massiccia di dati, i singoli soggetti diventano via via meno rilevanti e nel momento in cui smetti di usare i soggetti come pivot dei tuoi dati, le policy correnti non tutelano più. L'influenza ed il potere del collettore di dati rimane la medesima"
Che ne pensate ?
Anche nell'ottica di: "google suggerisce siti anti radicalizzazione se fai ricerche estremiste", ma se son google, so chiaramente cos'hai letto, con chi lo leggi, quanto frequentamente lo fai, e qual'è il livello di radicalizzazione che probabilmente hai. E non mi importa se sei Claudio o Akmed, mi importa che sei parte di quel grumo ideologico che voglio influenzare (o farti arrivare un drone), perchè quando fai un gioco di influenza globale, i gruppi contano molto di più dei singoli.
On Sat, Feb 27, 2016 at 8:25 PM, J.C. DE MARTIN <demartin@polito.it> wrote:
A quanto pare verrà reso pubblico lunedì.
juan carlos
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Sat Feb 27, 2016 7:04am EST
*United States sets out limits on its spying as part of new data pact with EU* BRUSSELS | By Julia Fioretti
The United States has set out limits to its use of data collected in bulk about European citizens after a new information-sharing pact was agreed this month, according to documents seen by Reuters.
A clear explanation of what information could be used for -- preventing its "indiscriminate" and "arbitrary" use -- was a key condition of the new Privacy Shield framework that enables firms to easily transfer personal data to the United States.
Under the deal, Washington agreed to create a specific new role within the State Department to deal with complaints and enquiries forwarded by EU data protection agencies. There will also be an alternative dispute resolution mechanism to resolve grievances and a joint annual review of the accord.
[…]
Continua qui: http://www.reuters.com/article/us-eu-dataprotection-usa-idUSKCN0W00G5
_______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
-- Claudio Agosti,
http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
--
-- I speak only for myself. Sometimes I do not even agree with myself. Keep it in mind. Twitter: @andreaglorioso Facebook: https://www.facebook.com/andrea.glorioso LinkedIn: http://www.linkedin.com/profile/view?id=1749288&trk=tab_pro
*inb4 naif googleleaks* -- Claudio Agosti, http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
la normativa in materia di data protection ed i fondamenti culturali che la reggono sono ad oggi inadatti al dibattito sui big data. Il modello di base è infatti quello basato sul paradigma del singolo individuo, mentre i big data sono sempre più usati per l'analisi predittiva di massa e di gruppi di soggetti non individuati, ove è l'appartenenza al gruppo e non l'identità che rileva. Da qui la ricerca di alcuni su possibili diversi approcci. Se può servire è appena uscito questo lavoro sul tema a cui ho dedicato un po' di tempo... Personal data for decisional purposes in the age of analytics: From an individual to a collective dimension of data protection Alessandro Mantelero http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364916300280 A On Mon, 29 Feb 2016 15:06:19 +0100 Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
ciao Andrea!
Grazie, la definizione che riporti mi aveva tranquillizzato quando stavo a far sta riflessione paranoide :) perché cerca di anticipare degli abusi indipendentemente dal come possono essere fati.
Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto proteggere dati potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile pieno d'adesivi, un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non avrebbero senso, ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile identificare il soggetto.
E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità tecnologica*: io non credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica di mezzo.
Significa che se l'algoritmo di deep learning di google ha il 95% di successo di correlare dati altrimenti insignificati per tutti gli altri: si considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi è un no ?
E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da MountainView si faccia avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ?
E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui non credo che l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti dei big data..
ciao, Claudio
2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la defin
In data lunedì 29 febbraio 2016 15:24:17, Alessandro Mantelero ha scritto:
la normativa in materia di data protection ed i fondamenti culturali che la reggono sono ad oggi inadatti al dibattito sui big data. Il modello di base è infatti quello basato sul paradigma del singolo individuo, mentre i big data sono sempre più usati per l'analisi predittiva di massa e di gruppi di soggetti non individuati, ove è l'appartenenza al gruppo e non l'identità che rileva. Da qui la ricerca di alcuni su possibili diversi approcci. Se può servire è appena uscito questo lavoro sul tema a cui ho dedicato un po' di tempo... quando fai una presentazione del libro a Nexa? m.c.
Personal data for decisional purposes in the age of analytics: From an individual to a collective dimension of data protection Alessandro Mantelero
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364916300280
A
On Mon, 29 Feb 2016 15:06:19 +0100
Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
ciao Andrea!
Grazie, la definizione che riporti mi aveva
tranquillizzato quando stavo a
far sta riflessione paranoide :) perché cerca di
anticipare degli abusi
indipendentemente dal come possono essere fati.
Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto
proteggere dati
potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile
pieno d'adesivi,
un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non
avrebbero senso,
ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile
identificare il
soggetto.
E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità
tecnologica*: io non
credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica
di mezzo.
Significa che se l'algoritmo di deep learning di google
ha il 95% di
successo di correlare dati altrimenti insignificati per
tutti gli altri: si
considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi
è un no ?
E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da
MountainView si faccia
avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ?
E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui
non credo che
l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti
dei big data..
ciao, Claudio
2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso
<andrea@digitalpolicy.it>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare
con rigore, ma tieni
presente che la defin
_______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
Caro Alessandro, L'argomento per cui la normativa europea in materia di protezione dei dati personali è inadatta al mondo dei "Big Data" è molto diffuso, specialmente negli Stati Uniti, ma devo dire che non ho mai ben capito quali siano i problemi effettivi. La definizione di "dato personale" a me pare abbastanza flessibile; il principio di "purpose limitation" può sicuramente essere di "intralcio", ma d'altronde nella normativa europea esistono diverse eccezioni e.g. per scopi di analisi statistica. Se tutte le risposte si trovano nel paper che hai scritto, troverò il tempo di leggerlo; ma magari nel frattempo puoi anticipare qualche conclusione in merito? :) Ciao, Andrea On Monday, February 29, 2016, Alessandro Mantelero < alessandro.mantelero@polito.it> wrote:
la normativa in materia di data protection ed i fondamenti culturali che la reggono sono ad oggi inadatti al dibattito sui big data. Il modello di base è infatti quello basato sul paradigma del singolo individuo, mentre i big data sono sempre più usati per l'analisi predittiva di massa e di gruppi di soggetti non individuati, ove è l'appartenenza al gruppo e non l'identità che rileva. Da qui la ricerca di alcuni su possibili diversi approcci. Se può servire è appena uscito questo lavoro sul tema a cui ho dedicato un po' di tempo...
Personal data for decisional purposes in the age of analytics: From an individual to a collective dimension of data protection Alessandro Mantelero
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364916300280
A
On Mon, 29 Feb 2016 15:06:19 +0100 Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
ciao Andrea!
Grazie, la definizione che riporti mi aveva tranquillizzato quando stavo a far sta riflessione paranoide :) perché cerca di anticipare degli abusi indipendentemente dal come possono essere fati.
Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto proteggere dati potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile pieno d'adesivi, un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non avrebbero senso, ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile identificare il soggetto.
E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità tecnologica*: io non credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica di mezzo.
Significa che se l'algoritmo di deep learning di google ha il 95% di successo di correlare dati altrimenti insignificati per tutti gli altri: si considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi è un no ?
E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da MountainView si faccia avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ?
E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui non credo che l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti dei big data..
ciao, Claudio
2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la defin
-- -- I speak only for myself. Sometimes I do not even agree with myself. Keep it in mind. Twitter: @andreaglorioso Facebook: https://www.facebook.com/andrea.glorioso LinkedIn: http://www.linkedin.com/profile/view?id=1749288&trk=tab_pro
Caro Andrea, Scusa il ritardo nella risposta, ma mi trovo all’estero e con connettività limitata. In ogni caso, se dovessi sintetizzare in un’email gli argomenti finirei inevitabilmente per essere impreciso, nell’articolo trovi i riferimenti e qui altri dettagli sul punto: https://www.researchgate.net/publication/264202766_The_future_of_consumer_da... Aggiungo solo che le deroghe di cui all’art. 83 GDPR non mi paiono risolutive, sia in termini di ambito applicativo, sia perché i Big Data scardinano il modello in maniera più radicale. Non si tratta poi di metodi statistici, bensì di algoritmi predittivi. Per altro, la criticità riguarda non solo i limiti strutturali della normativa vigente, ma la mancata percezione della dimensione collettiva, cui si accennava nell’email precedenti. Ben lieto di discuterne più approfonditamente al rientro in Italia. A presto, A On Mon, 29 Feb 2016 16:29:42 +0100 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it> wrote:
Caro Alessandro,
L'argomento per cui la normativa europea in materia di protezione dei dati personali è inadatta al mondo dei "Big Data" è molto diffuso, specialmente negli Stati Uniti, ma devo dire che non ho mai ben capito quali siano i problemi effettivi.
La definizione di "dato personale" a me pare abbastanza flessibile; il principio di "purpose limitation" può sicuramente essere di "intralcio", ma d'altronde nella normativa europea esistono diverse eccezioni e.g. per scopi di analisi statistica.
Se tutte le risposte si trovano nel paper che hai scritto, troverò il tempo di leggerlo; ma magari nel frattempo puoi anticipare qualche conclusione in merito? :)
Ciao,
Andrea
On Monday, February 29, 2016, Alessandro Mantelero < alessandro.mantelero@polito.it> wrote:
la normativa in materia di data protection ed i fondamenti culturali che la reggono sono ad oggi inadatti al dibattito sui big data. Il modello di base è infatti quello basato sul paradigma del singolo individuo, mentre i big data sono sempre più usati per l'analisi predittiva di massa e di gruppi di soggetti non individuati, ove è l'appartenenza al gruppo e non l'identità che rileva. Da qui la ricerca di alcuni su possibili diversi approcci. Se può servire è appena uscito questo lavoro sul tema a cui ho dedicato un po' di tempo...
Personal data for decisional purposes in the age of analytics: From an individual to a collective dimension of data protection Alessandro Mantelero
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0267364916300280
A
On Mon, 29 Feb 2016 15:06:19 +0100 Claudio Agosti <claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
ciao Andrea!
Grazie, la definizione che riporti mi aveva tranquillizzato quando stavo a far sta riflessione paranoide :) perché cerca di anticipare degli abusi indipendentemente dal come possono essere fati.
Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto proteggere dati potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile pieno d'adesivi, un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non avrebbero senso, ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile identificare il soggetto.
E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità tecnologica*: io non credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica di mezzo.
Significa che se l'algoritmo di deep learning di google ha il 95% di successo di correlare dati altrimenti insignificati per tutti gli altri: si considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi è un no ?
E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da MountainView si faccia avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ?
E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui non credo che l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti dei big data..
ciao, Claudio
2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la defin
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-- Prof. Avv. Alessandro Mantelero Politecnico di Torino Nexa Center for Internet and Society | Director of Privacy Politecnico di Torino–Tongji University| Coordinator, Double Degree program in Management and IP Law Nanjing University of Information Science and Technology | Part-time Expert, School of Public Administration European Data Protection Law Review | Associate Editor http://staff.polito.it/alessandro.mantelero EMAIL POLICY: twice a day (Mon-Fri)
Caro Claudio, Al momento non ho possibilità di riportare gli estremi precisi, ma il gruppo di lavoro Articolo 29 aveva già avuto modo di affrontare la domanda diversi anni fa in una delle loro posizioni (non vincolanti, come sai) relativa alla "definizione di dato personale". In linea di principio il WP29 suggeriva e suggerisce (senza troppe sorprese) che sia meglio essere "conservative", ovvero nel caso in cui ci sia il dubbio se un dato sia personale o meno, è meglio considerarlo come dato personale. Ovviamente chiedere un'opinione in merito al WP29 è un po' come chiedere al Papà se è cattolico (scusate l'abbinamento forse di cattivo gusto, ma rende l'idea). Come ho scritto separatamente ad Alessandro, personalmente non ho ancora ben capito quali siano i problemi effettivi nell'applicare le norme europee in materia di dati personali al mondo dei "Big Data", a parte il fatto che alcune aziende (perlopiù di Silicon Valley) dovrebbero cambiare business model e/o applicare dei controlli interni un po' più stretti di quanto avvenga attualmente. Ciao, Andrea On Monday, February 29, 2016, Claudio Agosti < claudio.agosti@logioshermes.org> wrote:
ciao Andrea!
Grazie, la definizione che riporti mi aveva tranquillizzato quando stavo a far sta riflessione paranoide :) perché cerca di anticipare degli abusi indipendentemente dal come possono essere fati.
Mi ha fatto intuire che il legislatore abbia voluto proteggere dati potenzialmente identificativi (es: alti 156cm, portatile pieno d'adesivi, un neo dietro l'orecchio dx) che presi singolarmente non avrebbero senso, ma in un gruppo ± ristretto di soggetti sia possibile identificare il soggetto.
E' molto significativo che sottolinei la *potenzialità tecnologica*: io non credo sia binaria nel momento in cui metti la statistica di mezzo.
Significa che se l'algoritmo di deep learning di google ha il 95% di successo di correlare dati altrimenti insignificati per tutti gli altri: si considera un sì o un no ? è il 95%, non è il 100. Quindi è un no ?
E per giudicarlo, aspettiamo che un whistleblower da MountainView si faccia avanti, perchè altrimenti non c'è modo di saperlo ?
E' una domanda irrisolta, ma è uno dei due punti per cui non credo che l'attuale dibattito sia veramente pronto agli effetti dei big data..
ciao, Claudio
2016-02-29 13:18 GMT+01:00 Andrea Glorioso <andrea@digitalpolicy.it <javascript:_e(%7B%7D,'cvml','andrea@digitalpolicy.it');>>:
Caro Claudio,
Lascio che siano i veri esperti in lista a commentare con rigore, ma tieni presente che la definizione di "dati personali" nel nuovo Regolamento UE (che non mi risulta sia cambiato rispetto alla Direttive del 1995) è:
1.
*any* information relating to an identified or *identifiable* natural person 'data subject'; an identifiable person is one who *can* be identified, *directly or indirectly*, in particular by reference to an identifier such as a name, an identification number, location data, online identifier *or to one or more factors* specific to the physical, physiological, genetic, mental, economic, cultural or social identity of that person;
La questione è dunque se sia *potenzialmente* possibile, stante la tecnologia e le conoscenze ad un dato momento, identificare una persona a partire da dati anche non direttamente legati alla sua identità.
Ciao,
Andrea
On Monday, February 29, 2016, Claudio Agosti < claudio.agosti@logioshermes.org <javascript:_e(%7B%7D,'cvml','claudio.agosti@logioshermes.org');>> wrote:
Ciao a tutti,
Nell'ultimo anno sembra che gli OTT stiano facendo qualcosa (almeno dal punto di vista policy, annunci e marketing) per riottenere un po' la fiducia dei consumatori non protetti dal quarto emmendamendo.
Ma stiamo guardando il dito o la luna ?
Tutta l'infrastruttura legale di riferimento si basa su un principio che non è mai stato messo in discussione: un dato personale è attribuito ad una persona vivente, una ed una soltanto.
Ed ok, è importantissimo. Ma è sufficente ?
Immaginiamo di essere una corporation il quale unico modello di business è la collezione di dati: il target di queste leggi, le aziende che devono essere limitate per non ledere i diritti dei soggetti profilati.
Come farei io se fossi in loro ?
Ignorerei l'importanza dei singoli soggetti. Alla fine, andare da Tizio o Caio è utile a fare una discriminazione "forte" del tipo "so che sei in questa condizione, la sfrutto a mio vantaggio, alzandoti un prezzo, o dandoti solo un certo tipo di informazioni, o indicandoti solo alcuni posti sulle tue mappe" etc.
immaginiamo una discriminazione più debole, del tipo:
"non so di preciso se sei tizio o caio, ma so che al 90% la tua situazione è A, B, C e quindi [medesime azioni descritte sopra ]"
L'infrastruttura legale tutela singoli individui, ma immaginiamo che un Google dica:
"non mi interessa di preciso sapere la storia di Claudio Agosti, facciamo che Claudio Agosti rappresenta un certo numero di vite".
Perchè un modo per vederci, con gli occhi del big data, non è che Claudio è un programmatore + un migrante, ma è vedere un programmatore, un migrante, un iscritto a giallozafferano, un utilizzatore di google map. 4 profili parziali, anche se discendono dalla stessa persona.
E queste parzialità sarebbero protette ? credo di sì, perchè ancora associate alla persona fisica, quindi tutelato.
Cos'è l'utilizzo dei dati anonimi per fini statistici ? un utilizzo non regolamentato, stando all'handbook on european data protection law e stando al working party Article 29.
Ma storicamente la statistica la si è fatta prendendo una base di dati (es, la tabella dell'anagrafe) ed estraendo riduzioni tipo "il 55% sono femmine e il 45% maschi".
Ma chi fa questa tabella ? chi sceglie i soggetti che rientrano in questa statistica ?
Torniamo quindi ai quattro parziali profili di cui sopra.
Ora abbiamo la tabella dei programmatori (madrelingua italina) il quale GPS nell'ultimo mese è stato visto in germania. Saremo in 20 ? saremo in 300 ? io faccio parte di quel gruppo, e questo dato non è tutelato, ma ha lo stesso valore per chi deve offrirmi una polizza, della pubblicità.
Appliciamo la stessa riflessione su ogni sfaccettatura della nostra vita, interpolata da pattern (sei un migrante, o "hai cercato più di 5 volte nell'ultimo mese un centro sulle STD"), ed immaginiamo che avere il profilo della persona fisica sia superato.
Se vuoi fare discriminazione sul soggetto, sapere la sua appartenenza ad uno dei gruppi di cui sopra è sufficente, indipendentemente dall'avere dati personali miei.
Se vuoi fare discriminazione, previsione, intelligence su dei fenomeni di massa... beh non ti servono di certo i dati delle persone coinvolte, ti interessano solo gli indicatori. "Vattelapesca in provinca di Campobasso è il miglior posto in cui fare la clinica privata con la macchina per la radioterapia 2.0", ho dedotto quest'informazione da dati personali sensibili, ma li ho neutralizzati, ho estratto un valore con le mie analisi big data ed il vantaggio sulla popolazione l'ho sfruttato comunque.
Scusate l'email lunga, sto facendo ancora brainstorming tra me e me, in sintesi:
"per sfruttare la collezione massiccia di dati, i singoli soggetti diventano via via meno rilevanti e nel momento in cui smetti di usare i soggetti come pivot dei tuoi dati, le policy correnti non tutelano più. L'influenza ed il potere del collettore di dati rimane la medesima"
Che ne pensate ?
Anche nell'ottica di: "google suggerisce siti anti radicalizzazione se fai ricerche estremiste", ma se son google, so chiaramente cos'hai letto, con chi lo leggi, quanto frequentamente lo fai, e qual'è il livello di radicalizzazione che probabilmente hai. E non mi importa se sei Claudio o Akmed, mi importa che sei parte di quel grumo ideologico che voglio influenzare (o farti arrivare un drone), perchè quando fai un gioco di influenza globale, i gruppi contano molto di più dei singoli.
On Sat, Feb 27, 2016 at 8:25 PM, J.C. DE MARTIN <demartin@polito.it> wrote:
A quanto pare verrà reso pubblico lunedì.
juan carlos
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Sat Feb 27, 2016 7:04am EST
*United States sets out limits on its spying as part of new data pact with EU* BRUSSELS | By Julia Fioretti
The United States has set out limits to its use of data collected in bulk about European citizens after a new information-sharing pact was agreed this month, according to documents seen by Reuters.
A clear explanation of what information could be used for -- preventing its "indiscriminate" and "arbitrary" use -- was a key condition of the new Privacy Shield framework that enables firms to easily transfer personal data to the United States.
Under the deal, Washington agreed to create a specific new role within the State Department to deal with complaints and enquiries forwarded by EU data protection agencies. There will also be an alternative dispute resolution mechanism to resolve grievances and a joint annual review of the accord.
[…]
Continua qui: http://www.reuters.com/article/us-eu-dataprotection-usa-idUSKCN0W00G5
_______________________________________________ nexa mailing list nexa@server-nexa.polito.it https://server-nexa.polito.it/cgi-bin/mailman/listinfo/nexa
-- Claudio Agosti,
http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
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-- I speak only for myself. Sometimes I do not even agree with myself. Keep it in mind. Twitter: @andreaglorioso Facebook: https://www.facebook.com/andrea.glorioso LinkedIn: http://www.linkedin.com/profile/view?id=1749288&trk=tab_pro
*inb4 naif googleleaks*
-- Claudio Agosti,
http://www.journalismfestival.com/news/guilty-by-proximity-ijf16-hackers-cor...
-- -- I speak only for myself. Sometimes I do not even agree with myself. Keep it in mind. Twitter: @andreaglorioso Facebook: https://www.facebook.com/andrea.glorioso LinkedIn: http://www.linkedin.com/profile/view?id=1749288&trk=tab_pro
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