[論文レビュー] Open Data, Grey Data, and Stewardship: Universities at the Privacy Frontier

Christine L. Borgman|arXiv (Cornell University)|Feb 8, 2018

Big Data Technologies and Applications被引用数 27

ひとこと要約

本論文は、研究データと「グレー・データ」—管理的・教育的・行動的データ—を区別することで、倫理的ケア、共同ガバナンス、プライバシー・バイ・デザインの原則を用い、大学におけるオープンデータ推進とプライバシー保護のバランスを図るフレームワークを提唱する。主な貢献は、プライバシー、学術の自由、透明性を統合した実用的で機関全体にわたるデータ・ガバナンスのモデルであり、データ集積型高等教育分野における新たなサイバー的・倫理的リスクに対処するため、カリフォルニア大学のガバナンス革新を基盤としている。

ABSTRACT

As universities recognize the inherent value in the data they collect and hold, they encounter unforeseen challenges in stewarding those data in ways that balance accountability, transparency, and protection of privacy, academic freedom, and intellectual property. Two parallel developments in academic data collection are converging: (1) open access requirements, whereby researchers must provide access to their data as a condition of obtaining grant funding or publishing results in journals; and (2) the vast accumulation of 'grey data' about individuals in their daily activities of research, teaching, learning, services, and administration. The boundaries between research and grey data are blurring, making it more difficult to assess the risks and responsibilities associated with any data collection. Many sets of data, both research and grey, fall outside privacy regulations such as HIPAA, FERPA, and PII. Universities are exploiting these data for research, learning analytics, faculty evaluation, strategic decisions, and other sensitive matters. Commercial entities are besieging universities with requests for access to data or for partnerships to mine them. The privacy frontier facing research universities spans open access practices, uses and misuses of data, public records requests, cyber risk, and curating data for privacy protection. This paper explores the competing values inherent in data stewardship and makes recommendations for practice, drawing on the pioneering work of the University of California in privacy and information security, data governance, and cyber risk.

研究の動機と目的

• 学術機関におけるオープンデータ規制とプライバシー保護の間の増大する緊張を解決すること。
• オープン研究データと「グレー・データ」—研究以外の、日常の大学運営で収集される管理的・教育的・行動的データ—の区別を明確にすること。
• 大学が多様なデータタイプを統制する際の倫理的・法的・機関的課題を特定し、学術の自由と知的財産権を維持すること。
• 教育・研究・管理の各分野におけるデータ実践にプライバシーや倫理を統合した実行可能なガバナンスモデルを提言すること。
• イノベーション、透明性、公共の信頼を損なわずにデータ・ガバナンスを管理するためのロードマップを提供すること。

提案手法

• オープンアクセス政策の趨勢と大学環境における「グレー・データ」の増加の交差を分析すること。
• 共同教員・管理者委員会やプライバシー評議会を含む、カリフォルニア大学の機関ガバナンスモデルを援用すること。
• プライバシー・バイ・デザイン、フェア・インフォメーション・プラクティス、ベレモンド報告書の原則をデータ・ガバナンスに適用すること。
• ケーススタディおよび機関の経験（例：UCLAおよびUCACC）を用いて、データ・ガバナンス・フレームワークの実務的実装を説明すること。
• 5段階の推奨フレームワークの構築：第一原理から出発し、倫理を統合し、共同ガバナンスを推進し、透明性を確保し、パニック駆動のデータ貯蔵を避けること。
• データアクセス、不正利用、公文書開示要求、サイバー侵害、プライバシー保護のためのキュレーションという分野におけるリスクを評価すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オープンアクセス規制とグレー・データの蓄積は、大学における伝統的なデータ・ガバナンス・モデルにどのように挑戦するか？
• RQ2 ヒーパイ（HIPAA）やFERPAのような標準的プライバシー規制の範囲外にあるデータを管理するにあたり、大学が負う倫理的・法的責任は何か？
• RQ3 データ・ガバナンスにおいて、透明性、プライバシー、学術の自由、知的財産権のバランスをどのようにとるか？
• RQ4 教員、学生、管理者、外部パートナーを含むステークホルダーが関与する際、効果的なデータ統制のための機関的メカニズムは何か？
• RQ5 イノベーションや研究・管理分野におけるデータ再利用を阻害せずに、予防的プライバシー保護をどのように実現できるか？

主な発見

• 大学は、オープン研究データと規制対象外の「グレー・データ」の両方を管理する責任を増大させているが、これらは研究、管理、監視の境界を曖昧にしている。
• 多くのデータセット、特にグレー・データは、ヒーパイ（HIPAA）やFERPAなどの伝統的プライバシー規制の範囲外にあり、データ・ガバナンスにおける規制的・倫理的盲点を生じさせている。
• 教員、学生、管理者が参加する共同ガバナンスは、信頼を築き、持続可能なデータ政策を創出する上で効果的であるが、時間のかかるプロセスである。
• 「プライバシー・バイ・デザイン」の実装とデータ実践への倫理的考察の統合により、長期的リスクを低減し、機関の説明責任を高めることができる。
• データリスクへの過剰反応—たとえばすべてのデータを閉鎖すること—はイノベーションを損なうだけでなく、研究や学習におけるデータの価値を制限する。
• 公的信頼を維持するには、データ利用についての透明性と予防的コミュニケーションが不可欠であり、特に大学や企業で深刻なデータ漏洩が発生した後には重要である。