Com cada vez mais pessoas usando produtos digitais, termos como rastreamento ou coleta de dados, GDPR, preferências de cookies, criptografia, autenticação multi-fator tornaram-se parte de nosso vocabulário cotidiano. Existe um território digital onde nós existimos e que precisamos navegar. Isto não apenas implica que temos identidades digitais, mas também significa que precisamos aprender a cuidar e proteger essas identidades.
As empresas que criam os produtos digitais que usamos todos os dias devem ter a responsabilidade de projetar produtos que respeitem e protejam as identidades, dados e informações sensíveis dos usuários. Dessa discussão deriva a Ética dos Dados, definida pelos professores e filósofos de Oxford Luciano Floridi e Mariarosaria Taddeo como:
“Um novo ramo da Ética que estuda e avalia problemas morais relacionados a dados (incluindo geração, gravação, curadoria, processamento, disseminação, compartilhamento e uso), algoritmos (incluindo inteligência artificial, agentes artificiais, aprendizagem de máquinas e robôs) e práticas correspondentes (incluindo inovação responsável, programação, hacking e códigos profissionais), a fim de formular e apoiar soluções moralmente boas (por exemplo, condutas corretas ou valores corretos)”.
Quais são os principais problemas éticos que vemos em relação à coleta e tratamento de dados hoje?
A questão tem várias camadas: uma primeira camada em nível de empresa, uma segunda em nível de plataforma, e uma terceira que se situa em nível de usuário. Cada uma dessas camadas apresenta questões de gerenciamento éticos de dados e de privacidade, e muitas delas ocorrem porque há uma falta de compreensão em modelos comerciais robustos para dados coletados e armazenados.
O principal problema é que os usuários não têm conhecimento suficiente, e a falta de uma regra de direito mundial só piora a situação. Essa situação permite que as empresas continuem perpetuando o uso de dados da maneira que convém porque os usuários aceitam passivamente qualquer condição “para que possam usar o serviço”. Na Europa, existe a legislação GDPR em vigor, mas ela freqüentemente dá aos usuários uma falsa sensação de proteção, pois a segurança dos dados não é tão freqüente e prolongada quanto acreditamos.
Em 2001, o analista do Gartner, Doug Laney, introduziu o conceito dos 3V como uma forma de ajudar a conceituar os Big Data; eles são:
- Volume - a grande quantidade de Big Data.
- Variedade - os muitos formatos diferentes de Big Data disponíveis.
- Velocidade - a grande velocidade na qual os Big Data são processados.
Ao longo dos anos, como o campo dos grandes dados evoluiu para se tornar mais focado no usuário, o modelo 3V também evoluiu para incluir mais dois Vs:
- Veracidade - a qualidade dos dados sendo processados e analisados; dados de alta veracidade contêm muitas informações significativas que podem ser usadas para análise, enquanto dados de baixa veracidade contêm poucas ou nenhumas informações significativas - de outra forma chamados de ruído.
- Valor - o nível de insights valiosos que podem ser obtidos dos dados para melhorar a experiência do cliente e as decisões comerciais.
O que é Ética do Big Data?
O campo da ética dos Big Data é definido como aquele responsável pelo delineamento, defesa e recomendação de conceitos de práticas certas e erradas quando se trata do uso de dados, com ênfase particular nos dados pessoais. A ética dos Big Data visa criar um código de conduta ética e moral para a utilização dos dados.
Há cinco áreas principais da ética de dados que esboçam o potencial para o uso inadequado dos dados:
1. Consentimento Informado
Consentir significa que você dá permissão, sem restrições, para que os dados sejam utilizados e explorados comercialmente.
2. Privacidade
Você pode entender o conceito de grande privacidade de dados dividindo-o em três categorias:
- A condição de privacidade
- O direito à privacidade
- A perda de privacidade e a invasão
3. Titularidade
Podemos dividir a propriedade dos dados em duas categorias:
- O direito de controlar dados - editar, gerenciar, compartilhar e excluir dados
- O direito de se beneficiar de dados - lucro com o uso ou venda de dados
4. Polarização de algoritmos e objetividade
Os algoritmos são projetados por humanos, os conjuntos de dados que eles estudam são selecionados e preparados por humanos, e os humanos têm preconceitos. A interseccionalidade dos dados é essencial!
5. Distribuição do acesso aos dados
A distribuição do acesso aos dados dados procura definir o estado atual do acesso aos dados; a compreensão e a capacidade de mineração dos grandes dados está isolada nas mãos de algumas grandes corporações.
Acordo de Processamento de Dados GDPR: influência no digital
O Regulamento Geral de Proteção de Dados ( GDPR ) foi introduzido na Europa em 2016 como uma resposta direta a essas grandes preocupações éticas com os dados. O regulamento seguiu um compromisso da Comissão da UE de “proteger e promover os direitos dos cidadãos, para tornar o ambiente on-line da UE o mais seguro do mundo”.
- O direito de ser informado
- O direito de acesso
- O direito à retificação
- O direito ao apagamento
- O direito de restringir o processamento
- O direito à portabilidade de dados
- O direito de objeção
- Direitos em relação à tomada de decisão automatizada e à elaboração de perfis.
Fontes:
