論文の概要: From Clicks to Consensus: Collective Consent Assemblies for Data Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16752v1
- Date: Fri, 23 Jan 2026 13:57:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.703336
- Title: From Clicks to Consensus: Collective Consent Assemblies for Data Governance
- Title（参考訳）: クリックからコンセンサス:データガバナンスのための集合的合意アセンブリ
- Authors: Lin Kyi, Paul Gölz, Robin Berjon, Asia Biega,
- Abstract要約: オンラインで同意を集めるための基準である通知と同意が批判されている。
この論文は、同意への集団的アプローチは探求する価値があると論じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.312192184427762
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Obtaining meaningful and informed consent from users is essential for ensuring they maintain autonomy and control over their data. Notice and consent, the standard for collecting consent online, has been criticized. While other individualized solutions have been proposed, this paper argues that a collective approach to consent is worth exploring for several reasons. First, the data of different users is often interlinked, and individual data governance decisions may impact others. Second, harms resulting from data processing are often communal in nature. Finally, having every individual sufficiently informed about data collection practices to ensure truly informed consent has proven impractical. We propose collective consent, operationalized through consent assemblies, as one alternative framework. We establish the theoretical foundations of collective consent and employ speculative design to envision how consent assemblies could function by leveraging deliberative mini-publics. We present two vignettes: i) replacing notice and consent, and ii) collecting consent for GenAI model training, to demonstrate its wide application. Our paper employs future backcasting to identify the requirements for realizing collective consent and explores its potential applications in contexts where individual consent is infeasible.
- Abstract（参考訳）: ユーザから有意義でインフォームドな同意を得ることは、データの自律性とコントロールを維持する上で不可欠です。
オンラインで同意を集めるための基準である通知と同意が批判されている。
他の個別化ソリューションが提案されているが、この論文では、同意への集団的アプローチはいくつかの理由から検討する価値があると論じている。
まず、異なるユーザのデータがしばしば相互にリンクされ、個々のデータガバナンスの決定が他に影響を与える可能性がある。
第二に、データ処理による害はしばしば自然界で共通である。
最後に、真に情報を得た同意を保証するために、すべての個人にデータ収集のプラクティスについて十分な情報を持たせることは、現実的ではないことが証明された。
コンセンサス・アッセンブリを通じて運用される集合的同意を,代替的な枠組みとして提案する。
我々は、集合的同意の理論的基盤を確立し、議論的なミニパブリックを活用することで、合意アセンブリがどのように機能するかを想像するために投機的設計を採用する。
私たちは2つのヴィグネットを提示します。
一 通知及び承諾を取り替えて、
二 GenAIモデルトレーニングの同意を得て、その広範な適用を実証すること。
本論文は,集団同意を実現するための要件を特定するために,将来的なバックキャストを採用し,個人の同意が実現不可能な状況において,その可能性を探究する。
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