[논문 리뷰] Open Data, Grey Data, and Stewardship: Universities at the Privacy Frontier

Christine L. Borgman|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 08.

Big Data Technologies and Applications인용 수 27

한 줄 요약

이 논문은 연구자료와 '회색 데이터'(행정, 교육, 행동 데이터)를 구분함으로써 윤리적 보호, 공동 거버넌스, 개인정보 보호 설계 원칙을 통해 대학이 개방형 데이터 이니셔티브와 개인정보 보호를 균형 있게 유지할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 주요 기여는 개인정보, 학술 자유, 투명성을 통합한 실용적이고 기관 전반의 데이터 책임 관리 모델로, 데이터 집약적 고등교육 분야에서 발생하는 새로운 사이버 및 윤리적 리스크를 해결하기 위해 캘리포니아 대학의 거버넌스 혁신을 기반으로 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 학술 기관에서 개방형 데이터 규정과 개인정보 보호 간의 증가하는 갈등을 해결하기 위해.
• 개방형 연구 데이터와 '회색 데이터'(비연구, 행정, 행동 데이터) 간의 명확한 구분을 하기 위해.
• 학술 자유와 지적 재산권을 유지하면서 다양한 데이터 유형을 거버넌스할 때 대학이 직면하는 윤리적, 법적, 기관적 과제를 규명하기 위해.
• 수업, 연구, 행정 전반에 걸쳐 개인정보와 윤리를 통합한 실천 가능한 거버넌스 모델을 제안하기 위해.
• 혁신, 투명성, 대중 신뢰를 훼손하지 않으면서도 데이터 책임 관리를 위한 도로도를 제공하기 위해.

제안 방법

• 대학 환경에서 개방형 액세스 정책과 '회색 데이터'의 증가가 만나는 현상을 분석하기 위해.
• 공동 교수-관리 위원회 및 개인정보 보드를 포함한 캘리포니아 대학의 기관 거버넌스 모델을 기반으로 하기 위해.
• 개인정보 보호 설계, 공정한 정보 관행, 벨모어 보고서의 원칙을 데이터 책임 관리에 적용하기 위해.
• 사례 연구 및 기관 경험(예: UCLA 및 UCACC)을 통해 데이터 거버넌스 프레임워크의 실질적 구현을 설명하기 위해.
• 다섯 단계로 구성된 권고 프레임워크 개발: 기본 원칙부터 시작하여 윤리를 통합하고, 공동 거버넌스를 촉진하며, 투명성을 확보하고, 비상 대응에 의한 데이터 축적을 피하기 위해.
• 데이터 접근, 오용, 공공기록 요청, 사이버 침해, 개인정보 보호를 위한 코디네이션 등 다양한 리스크 평가 수행하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 개방형 액세스 규정과 '회색 데이터'의 축적은 대학의 기존 데이터 거버넌스 모델에 어떻게 도전하는가?
• RQ2 HIPAA 및 FERPA와 같은 표준 개인정보 보호 규정 외부에 속하는 데이터를 관리할 때 대학의 윤리적 및 법적 책임은 무엇인가?
• RQ3 데이터 책임 관리에서 투명성, 개인정보 보호, 학술 자유, 지적 재산권을 어떻게 균형 있게 유지할 수 있는가?
• RQ4 교수, 학생, 관리자, 외부 파트너가 포함된 이해관계자들이 있는 상황에서 효과적인 데이터 거버넌스를 위한 기관적 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 혁신이나 연구 및 행정 분야의 데이터 재사용을 저해하지 않으면서도 대학은 개인정보 보호를 어떻게 선제적으로 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 대학은 점점 더 방대하고 다양한 데이터 세트—개방형 연구 데이터와 규제되지 않은 '회색 데이터'—를 관리할 책임을 지게 되었으며, 이는 연구, 행정, 감시의 경계를 흐리게 하고 있다.
• 특히 '회색 데이터'를 포함한 많은 데이터 세트는 기존 개인정보 보호 규정(HIPAA, FERPA 등)의 범위를 벗어나 있어 데이터 거버넌스에서 규제적·윤리적 빈곤 영역이 발생하고 있다.
• 교수, 학생, 관리자 간의 공동 거버넌스 모델은 신뢰를 구축하고 지속 가능한 데이터 정책을 만들기에 효과적이었지만, 시간이 많이 소요되는 편이다.
• '개인정보 보호 설계'를 구현하고 윤리적 고려를 데이터 관행에 통합하면 장기적 리스크를 줄이고 기관의 책임성과 투명성을 높일 수 있다.
• 모든 데이터를 봉인하는 과도한 반응은 혁신을 저해하고 연구 및 학습 분야에서 데이터의 가치를 제한한다.
• 공공 신뢰를 유지하기 위해 데이터 사용에 대한 투명성과 선제적 소통이 매우 중요하며, 특히 기관 및 기업에서 발생한 주요 데이터 유출 이후 더욱 그렇다.