大數據隱私議題及我國隱私保護改善方向之探討

Translated title of the thesis: The Issues of Big Data Privacy and the Discussion on Improvement Direction of Privacy Protection in Taiwan
  • 巫 昱德

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

國際數據資訊公司(IDC)預測,全球大數據(Big Data)與分析市場規模將在5年以內增加一半以上,預計將從2015年的1220億美元於2020年達到2000億美元的規模,年成長率為11 7%。業者利用大數據的分析來規畫並提供服務,卻同時帶來新的隱私風險,因此如何兼顧大數據應用及隱私權保護則成為全球新興的關鍵課題。   本研究包含四個研究目的。首先,本研究透過文獻回顧及比較研究法,彙整大數據特性、相關應用、風險及各國相關政策、大數據世代下關鍵議題,包括「資料蒐集告知困境」、「去識別化與再識別風險」、「刪除權行使的限制或擴張」及「分析結果引發偏誤與歧視」。並彙整各國對於關鍵議題之現況發展、學者意見。研究對象包括歐盟、美國、日本及我國。第二,本研究進一步以實證研究,透過修正式德爾菲法,找出大數據世代下隱私權相關的關鍵議題作為本研究主要研究議題。第三,本研究皆採用AHP專家問卷,針對三大關鍵隱私議題,各別列出改善方向,進行專家問卷設計與調查,蒐集專家對於關鍵隱私議題之看法,本次一共發放20分專家問卷,回收19份,問卷經由Expert choice 2000 分析後,得出各個議題及改善方向之相對權重值及優先順序。最後,本研究將分析問卷結果,並給予我國立法機構相關建議。   本研究之貢獻包含採用創新研究方法,結合法律研究及實證研究,此一作法為過去缺乏之研究方法。除此之外,本研究所提供之立法建議皆經過專家問卷蒐集及分析所實證。   本研究發現,除了「分析結果引發偏誤與歧視」,其餘三大議題皆通過修正式德爾菲法之篩選標準。透過AHP層級分析法亦發現,專家認為「去識別化與再識別風險」為重要性最高之隱私關鍵議題,「資料蒐集告知困境」次之,「刪除權行使的限制或擴張」重要性最低。對於「資料蒐集告知困境」議題,專家學者偏好以「部門式」立法,訂定產業特別法,排除個資法告知義務適用範圍;「去識別化與再識別化風險」中,專家學者偏好針對去識別技術加以限制,規定須以包含加入干擾之方式為之;而「刪除權行使的限制或擴張」議題,專家學者則是偏好鼓勵刪除權擴張,但從嚴行使被遺忘權,訂定被遺忘權之檢驗標準。   本研究建議立法機構可將去識別技術限制納入個資法或強制性國家標準中以作為去識別之要求;將業者蒐集個資之告知義務納入產業特別法,如我國目前之保險法177-1條,並於個資法中納入被遺忘權並明訂行使之標準從嚴行使特定標準檢驗之。後續研究除可探討我國去識別化如何訂定技術限制細節、探討不同產業於大數據應用下蒐集個資告知義務之狀況、遺忘權行使之標準,亦可針對「分析結果引發偏誤與歧視」進行改善方向之探討。
Date of Award2018 Aug 10
Original languageChinese
SupervisorYu-Wen Huang (Supervisor)

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