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数据挖掘对个人信息的侵害与保护路径 被引量：24
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作者 崔淑洁 张弘 《西安交通大学学报（社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2020年第6期137-144,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 数据挖掘 个人信息保护 数据权力 算法 信息茧房 知情—同意 正当程序规则
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