podatkov na globalni ravni, ni enostaven in tudi ne more biti enoznačen. Da obstoječi pravni okvir ni prilagojen obdelavi velikega podatkovja, ni sporno; prav tako pa je na podlagi vsega navedenega zgoraj mogoče zapisati, da odprtih vprašanj ni oz. jih ne bo mogoče (raz)rešiti z uporabo kreativnih metod razlage prava, se pravi z ustrezno smiselno uporabo oz. navezavo (aplikacijo) obstoječih pravnih mehanizmov na nove razmere, pač pa bodo (bolje prej kot slej) potrebne korenite oz. sistemske spremembe tudi v zakonodajnem okviru.
Vendar pa mora tudi praksa nenehno slediti spremembam in se v okviru svojega delovnega področja ustrezno odzivati na nove družbene razmere, ki vključujejo tudi pospešen tehnološki napredek. Tako Ferguson denimo v obsežni razpravi (Ferguson, 2015: 327–410) na temo identifikacije (potencialno) sumljivih posameznikov na podlagi velikega podatkovja ugotavlja, da bodo morala sodišča vsebino razumnega suma oz. razlogov za sum, ki dovoljuje ukrepanje (npr.
identifikacijo posameznika),25 določiti na novo oz. jo vsaj na novo pretehtati v luči dejstva, da lahko organi odkrivanja in pregona ob predpostavki širokih pooblastil
za dostopanje do podatkov in njihovo povezovanje lažje in hitreje odkrijejo storilce kaznivih dejanj (k temu pripomorejo tudi novitete, kakršne so programje za prepoznavo obraza, tehnologije za biometrično identifikacijo, mobilne komunikacije ipd.). Dodatno bodo nov premislek na področju dokaznih standardov zahtevale možnosti nepredvidenih oz. nepričakovanih ugotovitev, ki se bodo izrisale na podlagi zbrane velike količine sicer na videz povsem nepomembnih podatkov. Za preprodajo mamil storilci potrebujejo plastične vrečke in tehtnico. Za orožje so potrebni naboji. Za vlom v avto je potrebno orodje. S spremljanjem prodaje tovrstnega blaga lahko policija identificira storilce kaznivih dejanj. Podobno je s pranjem denarja, ki se ga morajo tako ali drugače lotiti kriminalne organizacije. Nenavadni depoziti, nakupi in denarne transakcije lahko policiji omogočijo, da odkrije pranje denarja in tudi storilce tega dejanja. Če se dodajo še geografski oz. lokacijski podatki, se lahko izriše vzorec kriminalne dejavnosti. Poznavanje lokacije, kjer se lahko zgodi kaznivo dejanje, pa omogoča bolj učinkovite preventivne dejavnosti. Nove tehnologije, temelječe na velikem podatkovju, omogočajo boljše slednje nacionalnim in mednarodnim kriminalnim dejavnostim, vključno s trgovino z belim blagom, tihotapstvom drog in kartičnimi goljufijami. Nadalje lahko analiza družbenih omrežij razkrije indice o hudodelskem združevanju, izvajanju prostitucije ali kibernetski kriminaliteti (Ferguson, 2015: 396–397) ipd. Praksa mora torej stremeti k temu, da proaktivno izkoristi nove možnosti, ki jih ponuja tehnologija, po potrebi tudi s kreativno pravno interpretacijo obstoječih zakonskih institutov.
5 Zaključek
V Poročilu o pravnih, ekonomskih, družbenih, etičnih in političnih izzivih velikega podatkovja avtorji ocenjujejo, da pravna ureditev ustvarja negotov izid glede konkurenčnosti gospodarstva, saj pravno okolje ostaja kompleksno in podpira pretirano zaščitniške ureditve. Posledično menijo, da obstaja jasna potreba po pravni reformi, s katero bi se na eni strani omogočil izkoristek vseh potencialov velikega podatkovja, po drugi strani pa ustrezno zavarovale vrednote, ki jih ogroža tehnični napredek (Donova, Finn, Wadhva, 2014: 5).
Kljub temu, da je tradicionalni pravni okvir za varstvo osebnih podatkov v krizi, saj novo tehnološko in ekonomsko okolje (tržna koncentracija, družbene in tehnološke spremembe) maje temelje tega okvira,26 instituti prava varstva osebnih podatkov v splošnem (a s čedalje več izjemami) še preprečujejo, da bi ponudniki blaga in storitev oz. oglaševalci potrošnike časovno in krajevno neomejeno nadlegovali s ponudbami. Če pravo ne bi določalo nobenih pravil in bi lahko npr.
spletna podjetja in trgovci brez omejitev uporabljali najnovejše tehnološke dosežke, bi posameznik vsakič, ko bi vstopil v shrambo ali odprl hladilnik, prejel elektronsko sporočilo ali SMS z ugodno ponudbo hrane in pijače, pa zraven še ustrezen kuharski, nutricionističen ali podoben nasvet ipd. – tega pa si večina ljudi verjetno ne želi.
V prispevku so z namenom podpreti tezo o potrebni koreniti pravni reformi parcialno obravnavani nekateri izbrani ekonomski in pravni vidiki velikega podatkovja, seveda pa veliko podatkovje nima pomembnih implikacij le na področju prava in ekonomije, ampak ima tudi pomembne družbene, etične, politične in morda še kakšne učinke, ki jih ni mogoče obravnavati povsem ločeno oz. izolirano, saj gre za kompleksen pojav z učinki na družbo kot celoto. Nova spoznanja in vzorci, ki jih na različnih področjih lahko izrišejo analize ogromnega števila podatkov, lahko vplivajo na večjo produktivnost (predvsem v zasebnem sektorju) in večjo učinkovitost (v zasebnem in javnem sektorju), a hkrati odpirajo številna (predvsem pravna, pa tudi etična) vprašanja. Vsekakor bo za uspešne projekte, temelječe na velikem podatkovju in s tem povezanih tehnologijah, potreben trden (in odločen) analitični pravni okvir, temelječ na razumevanju pravic in dolžnosti, ki izhajajo iz velikega podatkovja, in usmerjen v obvladovanje tveganj in razvoj strukturiranega pristopa k pravno skladnemu in programsko podprtemu procesu zbiranja in obdelave masovnih podatkov (Kemp, 2014: 491).
Sklepno je mogoče zapisati, da med pravom in velikim podatkovjem (in na njem temelječo ekonomijo) zaenkrat še obstaja vzajemen odnos: veliko podatkovje postavlja pravo pred nove izzive, pravna ureditev pa po drugi strani nastavlja ovire masovnemu zbiranju, obdelavi in uporabi tako zbranih podatkov. Kot na večini področij, je tudi tukaj smotrno stremeti k uravnoteženosti, a z jasnim končnim ciljem: tako kot je treba zamejiti težnje, da bi si posamezniki prisvojili dele pravega, fizičnega vesolja (npr. lune in sosednjih planetov), je treba preprečiti tudi, da bo izkoriščanje digitalnega vesolja omogočeno le peščici izbranih subjektov, ki bodo obvladovali tehnologijo (ali sčasoma ona njih). Izziv je torej velik, a tudi težav ne manjka. Ena bistvenih je čas. Tehnologija namreč napreduje znatno hitreje kot pravo. Kot navedeno uvodoma, je nujen sistemski pristop na globalni ravni, če želi biti pravo dolgoročno upošteven dejavnik oz. razumna protiutež tehnološkemu razvoju. Zametkov tovrstnega pristopa še ni opaziti – vprašanje pa je, ali bo pravo še zmožno obvladati tehnologijo, ko bo (končno) dojelo, za kaj gre.
Opombe / Notes
1 Leta 1965 je Gordon Moore, soustanovitelj podjetja Intel, napovedal, da se bo število tranzistorjev, ki jih je mogoče spraviti na en računalniški čip, vsaki dve leti podvojilo. Ta trditev, ki je sčasoma postala znana kot Moorov zakon, še vedno velja, saj se meje tehnologije z novimi materiali in pomanjševanjem tranzistorjev na nanometrsko merilo neprestano premikajo. Moorov zakon je aktualen tudi na področju stroškov, in sicer strošek računalniških izračunov zaradi zmogljivejših računalnikov eksponentno pada (računalniški izračun, ki danes stane 1 dolar, bi pred 50-imi leti stal 10 milijard dolarjev). Danes izdelava tranzistorja za računalniški čip stane manj, kot je strošek tiska ene same črke v časopisu. In če bi avtomobilska tehnologija sledila napredku računalniških procesorjev, bi razdaljo med San Franciscom in New Yorkom (4140 km) z avtomobilom lahko prepotovali v 13 sekundah (povzeto po Levy, 2012: 212–213).
2 Upoštevati je sicer treba tudi dejstvo, da je dostop do sodobne informacijsko-komunikacijske tehnologije na globalni ravni neenak (v angleškem jeziku ta pojav opredeljuje besedna zveza digital devide).
3 Med temeljnimi je odprtokodni program oz. programska knjižnica Apache™ Hadoop®, ki zagotavlja okvir za obdelavo velikih količin podatkov iz različnih virov oz. računalniških grozdov na podlagi preprostih programskih modelov (več o tem gl. Dai in ostali, 2014: 92–
110).
4 Zelo pomemben vidik, s katerim se ta prispevek sicer ne ukvarja, je vprašanje varnosti podatkov oz. občutljivosti in ranljivosti podatkovnih baz. Ob odsotnosti ustreznega varstva teh podatkovnih baz, ki v veliki meri vsebujejo tudi osebne podatke, se lahko zgodi, da pride do zlorabe teh podatkov v obliki njihove neupravičene prisvojitve ali odtujitve, posega v vsebino ipd.
5 V povezavi s tem je zanimiv primer Janet Vertesi, ki se je odločila, da bo svojo nosečnost skušala prikriti »velikemu bratu« oz. oglaševalcem. Striktno je pazila, da nosečnosti ni omenjala na spletu, poskrbela je tudi, da tega niso omenjali njena družina in prijatelji. Za brskanje o zadevah, povezanih z novorojenčki, je uporabljala anonimni iskalnik Tor. V trgovinah je vse stvari za otroka plačevala z gotovino in brez predložitve kartic zvestobe.
Na ta način se je sicer ubranila oglaševalcev, vendar pa se je znašla na listi potencialih storilcev kaznivih dejanj, saj je bilo izključno gotovinsko poslovanje nje in njenega soproga s strani trgovcev naznanjeno policiji (Jerome, 2014: 231).
6 Mattioli denimo ugotavlja, da se strokovnjaki s področja računalništva in informatike pritožujejo, da so podatki, ki vstopajo v sheme velikega podatkovja, pogosto nezadostno dokumentirani in dostopni (razkriti). Nerazkritje izvora podatkov ovira ponovno uporabo podatkov, kar lahko prepreči inovativne aplikacije velikega podatkovja (Mattioli, 2014:
536).
7 Vir: With Big Data Comes Big Responsibility, An interview with MIT Media Lab’s Alex
“Sandy” Pentland, Harvard Business Review, November 2014, str. 101–104. Intervju je dostopen tudi na spletni povezavi [https://hbr.org/2014/11/with-big-data-comes-big-responsibility] (obiskano: 8. 2. 2015).
8 Ibidem.
9 Največja spletna podjetja (med drugim Google in Cisco) si denimo prizadevajo tudi, da bi bila izvzeta iz nove regulative, ki jo na področju kibernetske varnosti in varnosti omrežij pripravlja Evropska unija. [http://www.reuters.com/article/2014/12/09/us-eu-cybersecurity-idUSKBN0JN26F20141209] (obiskano: 19. 2. 2015).
10 UL L 281, 23. 11. 1995, stran 355–374.
11 UL L 201, 31. 7. 2002, stran 37–47.
12 UL L 8, 12. 1. 2001, stran 1–22.
13 Osrednja načela varstva osebnih podatkov, ki jih uzakonja Direktiva 95/46, so naslednja (povzeto po Donova, Finn, Wadhva, 2014: 48):
obvezna pravna podlaga za zbiranje in obdelavo osebnih podatkov, vnaprej določen namen zbiranja in obdelave osebnih podatkov, načelo minimizacije podatkov,
načelo točnosti in ažurnosti podatkov,
transparentnost obdelave podatkov v razmerju do osebe, na katero se podatki nanašajo, pravica osebe, na katero se nanašajo podatki, do dostopa do podatkov, do popravka ali izbrisa,
varnost podatkov.
14 Slovenski Zakon o varstvu osebnih podatkov (Uradni list RS, št. 94/07, ZVOP-1-UPB) temelji na t. i. opt-in modelu oz. modelu vnaprejšnje privolitve posameznikov za obdelavo
osebnih podatkov, ki velja, kadar podlaga za obdelavo osebnih podatkov ni določena v zakonu (8. člen ZVOP-1).
15 Kar se tiče namena zbiranja oz. obdelave podatkov, OECD denimo opozarja, da se obstoječe pravne ureditve praviloma osredotočajo predvsem na to, da mora biti namen obdelave podatkov določen in transparenten pred njihovim zbiranjem in obdelavo, ne vsebujejo pa pravil o tem, za kakšne vrste namenov se smejo (ali ne smejo) uporabljati osebni podatki. Posledično je povsem odprto vprašanje, kje je denimo meja med izboljšanjem odnosa s strankami na eni in nepošteno manipulacijo potrošnikov na drugi strani, ali denimo vprašanje, kdaj optimizacija tveganj postane nepoštena diskriminacija (OECD, 2013: 24).
16 Zaradi zagotavljanja zanesljivosti rezultatov analiz velikega podatkovja je nujna transparentnost ne le glede virov podatkov, ampak tudi glede metode, po kateri so bili podatki zbrani ter glede morebitnih sprememb podatkov (Mattioli, 2014: 545).
17 Problem »re-identifikacije« je obravnavala tudi Delovna skupina 29 (WP 29) in v zvezi s tem opozorila predvsem na tri tveganja (WP 29 Opinion 05/2014: 8–10):
neustrezno enačenje pseudonimiziranih podatkov z anonimiziranimi podatki,
miselnost, da ustrezno anonimizirani podatki posamezniku ne zagotavljajo več nobenih varovalk (v zvezi s tem WP 29 opozarja, da se evropska ureditev varstva osebnih podatkov v določenem delu nanaša na vse podatke, tudi t. i. neosebne podatke),
četudi za anonimzirane podatke ne velja evropska ureditev o varstvu osebnih podatkov, pa lahko predvsem v povezavi s profiliranjem in sprejemanjem odločitev, ki (četudi posredno) vplivajo na posameznike, tudi ti podatki sovpadejo s sfero posameznikovega osebnega življenja, ki je varovana z 8. členom Evropske konvencije o človekovih pravicah in 7.
členom EU Listine o temeljnih človekovih pravicah.
18 Argument, da se lahko posameznik pač odloči, da ne bo aktiven v digitalnem svetu, če ga zbiranje podatkov o njegovih aktivnostih oz. vsesplošen nadzor moti (in torej deluje po načelu 'vzemi ali pusti'), danes ni več realen, saj se vse več vsakodnevnih, a nujnih opravil seli v digitalno oz. virtualno okolje, zato ima posameznik precej omejene možnosti odločanja, če želi razmeroma normalno življenje (več o tem Pasquale, Citron, 2014: 1413).
19 Zadeva C-131/12 z dne 13. maja 2014, Google Spain SL in Google Inc. proti Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) in Mario Costeja González, še neobjavljena.
20 Iz razloga, ker ne izpolnjuje pogoja izvirnosti, je Vrhovno sodišče ZDA denimo odločilo, da avtorska pravica ne obstaja na abecednem telefonskem imeniku. Gl. zadevo Feist Pubs., Inc. v. Rural Tel. Svc. Co., Inc., 499 U.S. 340 (1991) [https://supreme.justia.com/cases/federal/us/499/340/] (obiskano: 24. 1. 2015).
21 Uradni list SFRJ-MP, št. 14/1975 in 4/1986, Uradni list RS št. 24/1992, Uradni list RS-MP, št. 9/1992 in 3/2007.
22 Uradni list RS-MP, št. 25/1999.
23 Uradni list RS-MP, št. 10/1995.
24 UL L 77, 27. 3. 1996, stran 20–28.
25 Organi odkrivanja in pregona kaznivih dejanj za pričetek svojih aktivnosti potrebujejo določeno stopnjo suma, ki služi kot meja in hkrati kot zaščita posameznika pred nerazumnim policijskim nadlegovanjem. Dokazni standard za pričetek predkazenskega postopka v Sloveniji so razlogi za sum (148. člen Zakona o kazenskem postopku, Uradni list RS, št. 63/1994 in nasl., ZKP), v ZDA glede tega denimo poznajo standard razumnega suma (reasonable suspicion), ki se presoja po kriterijih iz IV. amandmaja k Ustavi ZDA.
26 Ta okvir temelji predvsem na načelu vnaprejšnje določenosti namena zbiranja podatkov, načelu minimizacije podatkov ter modelu obveščenosti in informirane privolitve posameznika, na katerega se podatki nanašajo (Mantelaro, 2014: 651).
Literatura / References
Chen, P. & Zhang C. (2014) Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data, Information Sciences, 275, pp. 314–347.
Crawford, K. & Schultz, J. (2014) Big Data and Due Process: toward a framework to redress predictive privacy harms, Boston College Law Review, 55(1), pp. 93–128.
Dai, J., Huang, J., Huang, S. & Liu, Y, Sun, Y. (2012) The Hadoop stack: new paradigm for big data storage and processing, Intel® Technology Journal, 16(4), pp. 92–110.
Donova, A., Finn, R. & Kush W. (eda.) (2014) Report on legal, economic, social, ethical and political issues, BYTE, available at: http://byte-project.eu/wp-content/uploads/2014/10/BYTE-D2.1_Final_Compressed.pdf (January 22, 2015).
Ferguson, A. F. (2015) Big Data and Predictive Reasonable Suspicion, University of Pennsylvania Law Review, 163(2), pp. 327–410.
Gerry, F. & Berova, N. (2014) The rule of law online: Treating data like the sale of goods:
Lessons for the internet from OECD and CISG and sacking Google as the regulator, Computer Law & Security Review, 30(5), pp. 465–481.
Jerome, J. (2014) Big Data: catalyst for a privacy conversation, Indiana Law Review, 48 (1), pp. 213–242.
Joh, E. E. (2014) Policing by Numbers: Big Data and the Fourth Amendment, Washington Law Review, 89(1), pp. 35–68.
Kemp, R. (2014) Legal aspects of managing Big Data, Computer Law & Security Review, 30(5), pp. 482–491.
Levy, J. (2012) Čebela v katedrali in še 99 zanimivih primerjav iz sveta znanosti (Ljubljana: Tehniška založba Slovenije).
Mantelaro, A. (2014) The future of consumer data protection in the E.U.: Re-thinking the
“notice and consent” paradigm in the new era of predictive analytics, Computer Law &
Security Review, 30(6), pp. 643–660.
Mattioli, M. (2014) Disclosing Big Data, Minnesota Law Review, 99(2), pp. 535–583.
Murphy, M., Barton (2014) From a Sea of Data to Actionable Insights: Big Data and What It Means for Lawyers, Intellectual Property & Technology Law Journal, 26(3), pp. 8–
16
Navetta, D. (2013) Legal Implications of Big Data, a Primer, ISSA Journal, 11(3), pp. 14–
19.
Nelson, S.D., Simek, J. W. (2013) BIG DATA: Big Pain or Big Gain for Lawyers?, Law Practice: The Business of Practicing Law. Jul/Aug 2013, 39(4), pp. 24–27.
Newman, N. (2014) How Big Data Enables Economic Harm to Consumers, Especially to Low- Income and Other Vulnerable Sectors of the Population, Journal of Internet Law, Dec. 2014, pp. 11–23.
OECD (2013) Exploring Data-Driven Innovation as a New Source of Growth: Mapping the Policy Issues Raised by 'Big Data,' OECD Digital Economy Papers, No. 222, OECD Publishing, available at: http://dx.doi.org/10.1787/5k47zw3fcp43-en (January 23, 2015).
Ohm, P. (2010) Broken Promises of Privacy: Responding to the Surprising Failure of Anonymization, UCLA Law Review, 5 (6), pp. 1701–1777.
Olofson, C. W. & Vesset, D. (2012) White Paper – Big Data: Trends, Strategies and SAP
Technology, IDC & SAP, available at:
http://www.sap.com/bin/sapcom/de_at/downloadasset.2012-09-sep-26-13.idc-report--big-data-trends-strategies-and-sap-technology-pdf.html (January 23, 2015).
Pasquale, F. & Citron D.K. (2014) Promoting innovation while preventing discrimination:
policy goals for the scored society, Washington Law Reveiw, 89(4) pp. 1413–1424.
Perry, W. L., McInnis, B., Carter C. P., Smith S. C. & Hollywood, J. S. (2013) Predictive Policing: The Role of Crime Forecasting in Law Enforcement Operations, RAND Coroporation.
Završnik, A. (2014) Priložnosti in pasti odkrivanja prihodnjega zločina z algoritmi, Zbornik 7. konference kazenskega prava in kriminologije, pp. 37–47.