論文の概要: Operationalizing the Legal Principle of Data Minimization for Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13718v1
• Date: Thu, 28 May 2020 00:43:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 06:04:32.817214
• Title: Operationalizing the Legal Principle of Data Minimization for Personalization
• Title（参考訳）: パーソナライズのためのデータ最小化法則の運用
• Authors: Asia J. Biega, Peter Potash, Hal Daum\'e III, Fernando Diaz, Mich\`ele Finck
• Abstract要約: データ最小化原理の同質な解釈が欠如していることを認識し、パーソナライゼーションの文脈に適用可能な2つの運用定義を探索する。 データ最小化によるパフォーマンス低下はそれほど大きくないかもしれないが、異なるユーザに影響を与える可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.0027026050706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Article 5(1)(c) of the European Union's General Data Protection Regulation (GDPR) requires that "personal data shall be [...] adequate, relevant, and limited to what is necessary in relation to the purposes for which they are processed (`data minimisation')". To date, the legal and computational definitions of `purpose limitation' and `data minimization' remain largely unclear. In particular, the interpretation of these principles is an open issue for information access systems that optimize for user experience through personalization and do not strictly require personal data collection for the delivery of basic service. In this paper, we identify a lack of a homogeneous interpretation of the data minimization principle and explore two operational definitions applicable in the context of personalization. The focus of our empirical study in the domain of recommender systems is on providing foundational insights about the (i) feasibility of different data minimization definitions, (ii) robustness of different recommendation algorithms to minimization, and (iii) performance of different minimization strategies.We find that the performance decrease incurred by data minimization might not be substantial, but that it might disparately impact different users---a finding which has implications for the viability of different formal minimization definitions. Overall, our analysis uncovers the complexities of the data minimization problem in the context of personalization and maps the remaining computational and regulatory challenges.
• Abstract（参考訳）: 欧州連合(EU)の一般データ保護規則(GDPR)第5条(1)(c)は、「個人データは、(...)適切で、関係があり、それらが処理される目的(「データ最小化」)に関連するものに限定される」ことを要求している。 現在まで「目的制限」と「データ最小化」の法的および計算的定義はほとんど不明である。 特に、これらの原則の解釈は、ユーザエクスペリエンスをパーソナライズすることで最適化し、基本サービスの配信に個人データ収集を厳密に必要としない情報アクセスシステムにとって、オープンな問題である。 本稿では,データ最小化原理の同種解釈の欠如を特定し,パーソナライゼーションの文脈に適用可能な2つの操作定義を探索する。 レコメンダシステム領域における経験的研究の焦点は、その基礎的な洞察を提供することです。 (i)異なるデータ最小化定義の実現可能性 (二)最小化のための異なる推薦アルゴリズムの堅牢性及び (iii) 異なる最小化戦略の性能は、データ最小化によって生じる性能低下は、実質的なものではないが、異なるユーザに影響を与える可能性があること、すなわち、異なる形式的最小化定義の存続可能性に影響を及ぼすこと。 全体としては、パーソナライゼーションの文脈におけるデータ最小化問題の複雑さを明らかにし、残りの計算および規制上の課題をマップする。

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