論文の概要: Legally Binding but Unfair? Towards Assessing Fairness of Privacy Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08115v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 22:53:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 16:22:40.571955
• Title: Legally Binding but Unfair? Towards Assessing Fairness of Privacy Policies
• Title（参考訳）: 法的拘束は不公平か?プライバシの公正性を評価するために 政策
• Authors: Vincent Freiberger, Erik Buchmann
• Abstract要約: 本稿では,プライバシポリシの公平性を評価するためのアプローチについて概説する。 我々は、基本的な法的根拠と公正性の研究から、情報的公正性、表現的公正性、倫理/道徳がプライバシーポリシーとどのように関係しているかを識別する。 テキスト統計,言語学的手法,人工知能に基づいて,これらの公平度次元におけるポリシーを自動評価するオプションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Privacy policies are expected to inform data subjects about their data protection rights. They should explain the data controller's data management practices, and make facts such as retention periods or data transfers to third parties transparent. Privacy policies only fulfill their purpose, if they are correctly perceived, interpreted, understood, and trusted by the data subject. Amongst others, this requires that a privacy policy is written in a fair way, e.g., it does not use polarizing terms, does not require a certain education, or does not assume a particular social background. In this work-in-progress paper, we outline our approach to assessing fairness in privacy policies. To this end, we identify from fundamental legal sources and fairness research, how the dimensions informational fairness, representational fairness and ethics/morality are related to privacy policies. We propose options to automatically assess policies in these fairness dimensions, based on text statistics, linguistic methods and artificial intelligence. Finally, we conduct initial experiments with German privacy policies to provide evidence that our approach is applicable. Our experiments indicate that there are indeed issues in all three dimensions of fairness. For example, our approach finds out if a policy discriminates against individuals with impaired reading skills or certain demographics, and identifies questionable ethics. This is important, as future privacy policies may be used in a corpus for legal artificial intelligence models.
• Abstract（参考訳）: プライバシーポリシーは、データ保護の権利についてデータ被験者に通知することが期待されている。 データコントローラのデータ管理のプラクティスを説明し、保持期間やサードパーティへのデータ転送などの事実を透過的にするべきです。 プライバシーポリシーは、データ主体によって正しく認識され、解釈され、理解され、信頼されている場合にのみ、彼らの目的を満たす。 中でも、プライバシーポリシーは公正な方法で書かれ、例えば、分極項を使わない、特定の教育を必要としない、あるいは特定の社会的背景を想定しないといったことが要求される。 本稿では,プライバシポリシの公平性を評価するためのアプローチについて概説する。 この目的のために, 基本的法的資料と公正性調査から, 情報公正性, 表現公正性, 倫理的・道徳的側面が, プライバシポリシーとどのように関係しているかを明らかにする。 テキスト統計,言語学的手法,人工知能に基づいて,これらの公平度次元におけるポリシーを自動評価するオプションを提案する。 最後に、我々のアプローチが適用可能であることを示す証拠を提供するために、ドイツのプライバシーポリシーで最初の実験を行う。 実験の結果,3次元の公平性には問題があることが示唆された。 例えば,本手法は,読解能力に障害のある個人や特定の人口層に対して,政策が差別されているかどうかを判断し,問題のある倫理を識別する。 将来のプライバシーポリシーは、法的な人工知能モデルのコーパスで使用される可能性があるため、これは重要である。

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