論文の概要: Academic Institutions in Multilateral Data Governance: Emerging Arrangements for Negotiating Risk, Value and Ethics in the Big Data Economy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12347v1
• Date: Sun, 29 Jan 2023 04:03:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:55:03.694855
• Title: Academic Institutions in Multilateral Data Governance: Emerging Arrangements for Negotiating Risk, Value and Ethics in the Big Data Economy
• Title（参考訳）: 多国間データガバナンスにおける学術機関:ビッグデータ経済におけるリスク・価値・倫理の交渉のための新たなアレンジメント
• Authors: Tsvetelina Hristova, Liam Magee, Emma Kearney
• Abstract要約: 学術機関によるデータ連携の4事例を分析した。 リスク・価値・信頼・倫理の関係を交渉する研究パートナーの役割について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Data sharing partnerships are increasingly an imperative for research institutions and, at the same time, a challenge for established models of data governance and ethical research oversight. We analyse four cases of data partnership involving academic institutions and examine the role afforded to the research partner in negotiating the relationship between risk, value, trust and ethics. Within this terrain, far from being a restraint on financialisation, the instrumentation of ethics forms part of the wider mobilisation of infrastructure for the realisation of profit in the big data economy. Under what we term `combinatorial data governance' academic structures for the management of research ethics are instrumentalised as organisational functions that serve to mitigate reputational damage and societal distrust. In the alternative model of `experimental data governance' researchers propose frameworks and instruments for the rethinking of data ethics and the risks associated with it - a model that is promising but limited in its practical application.
• Abstract（参考訳）: データ共有パートナーシップは、研究機関にとってますます重要であり、同時に、データガバナンスと倫理研究の確立されたモデルに対する挑戦でもある。 リスク,価値,信頼,倫理の関係について,学術機関とのデータ連携の4事例を分析し,研究パートナーが果たす役割について検討する。 この領域では、金融化の抑制には程遠いが、倫理の計測は、ビッグデータ経済における利益実現のためのインフラのより広範な動員の一部となっている。 我々が「複合データガバナンス」と呼ぶ研究倫理管理のための学術構造は、評判のダメージと社会的不信を和らげるための組織機能として機能する。 実験的データガバナンス(experimental data governance)の代替モデルでは、研究者はデータ倫理とそれに関連するリスクを再考するためのフレームワークと手段を提案している。

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