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Discuto
Big Data, Innovation und Datenschutz
Wirtschaftspolitische Empfehlungen diskutieren
0 Tage noch (endet 23 Okt)
Beschreibung
Update: Feedback eingearbeitet, Endbericht und "Change-Report" zum Download
Vielen Dank für das umfangreiche Feedback zur Rohfassung der Studie. Dieses wurde in der Zwischenzeit eingearbeitet. Welche Änderungen vorgenommen wurden, können im "Change-Report" nachvollzogen werden.
Die Studie wurde mittlerweile dem BMVIT übermittelt und abgenommen.
Wir glauben, dass eine konsequente Umsetzung der Datenschutz-Grundverordnung - trotz aller noch offenen Punkte - ein wesentlicher Schritt in Richtung einer eigenständigen europäischen Digitalisierungsstrategie sein kann und daher deutlich mehr Aufmerksamkeit erhalten sollte als bisher.
Für weitere Diskussionen und Anregungen stehen wir gerne zur Verfügung (Mail: office(at)cbased.com).
Kann man Big Data, Innovation und Datenschutz unter einen Hut bringen?
Das war - salopp formuliert - die Aufgabenstellung für den hier zur Diskussion gestellten Entwurf unserer Studie für das Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT):
- Ist Big Data mit dem Inkrafttreten der neuen Datenschutz-Grundverordnung (DS-GVO) im Mai 2018 in Europa Geschichte? Wenn ja, ist das gut so?
- Wird Innovation massiv behindert oder gibt es Wege trotzdem neue Produkte und Dienstleistungen einzuführen?
- Etabliert die DS-GVO ein neues Paradigma und stellt sich Europa damit vollends ins Abseits in der Welt der digitalen Plattformökomie?
Die Fragen zum Thema sind vielfältig und fundamental. Wir stellen daher unsere Sicht der Dinge auf den Prüfstand, versuchen unterschiedliche Sichtweisen, neue Einsichten oder schlicht Fehler zu finden, mißverständliche Aussagen zu korrigieren etc. und die grundlegenden Handlungslinien festzuzurren - wenn Sie uns dabei helfen.
Die Empfehlungen der Studie können hier bis zum 09.10.17 diskutiert werden. Danach werden Sie von uns überarbeitet und an das BMVIT übermittelt. Wir geben Feedback, was wir aus der Diskussion übernommen und eingebaut haben bzw. wo wir einen anderen Standpunkt vertreten.
Wir freuen uns auf Ihr Feedback!
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Wie schon von anderen erwähnt geht es hier zuviel um die Quantität und weniger um die Qualität der Daten - in diesem Zusammenhang vor allem um die passenden Daten für den richtigen Zweck (Thema Korrelation against Causation). Ausserdem geht es in Data Science immer mehr um das Thema Algorithmen und deren Schwachstellen - hier sind die Themen 'black boxes', 'Objektivität von Algorithmen' usw. extrem wichtig. Ein gutes Buch zu diesem Thema ist 'Weapons of math destruction' von Cathy O'Neill.
P184
Bonatti P., Kirrane S., Polleres A., and Wenning R. Transparent personal data processing: The road ahead. In TELERISE: 3rd International Workshop on TEchnical and LEgal aspects of data pRIvacy and SEcurity @ SAFECOMP2017, Trento, Italy, September 2017. to appear
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P185
Bradshaw, J. M., Dutfield, S., Benoit, P., & Woolley, J. D. (1997). Software agents. MIT Press, Cambridge, MA, USA, Ch. KAoS: Toward an Industrial-strength Open Agent Architecture, pp. 375–418.
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P186
Cadwalladr, C., The great British Brexit robbery: how our democracy was hijacked, Guardian, 7. 5. 2017, https://www.theguardian.com/technology/2017/may/07/the-great-british-brexit-robbery-hijacked-democracy
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P187
Campbell, J. D., Goldfarb, A., Tucker, C., Privacy Regulation and Market Structure. mimeo, University of Toronto, 2011.
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P188
Casadesus-Masanell, Ramon, and Andres Hervas-Drane, "Competing with privacy." Management Science 61.1 (2015): 229-246.
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P189
Chesbrough, H., Open Innovation, The New Imperative for Creating and Profiting from Technology. 2003
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P190
Chesbrough H., Brunswicker S., Managing Open Innovation in Large Firms, Survey Report, Executive Survey on Open Innovation, Fraunhofer 2013.
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P191
Croll, A., Yoskovitz, B., Lean Analytics, Use Data to Build a Better Startup Faster, O´Reilly, Sebastopol, 2013.
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P192
Determann, L., Adequacy of data protection in the USA: myths and facts. International Data Privacy Law 2016; 6 (3): 244-250, 2016.
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P193
Dwork, C., "Differential privacy: A survey of results." In International Conference on Theory and Applications of Models of Computation, pp. 1-19. Springer Berlin Heidelberg, 2008.
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P194
Evans, P. C., Gawner , A, The Rise of the Platform Enterprise, A Global Survey, The Center for Global Enterprise, 2015, http://thecge.net/wp-content/uploads/2016/01/PDF-WEB-Platform-Survey_01_12.pdf
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P195
Fassauer, R., "Personalisierung im E-Commerce–zur Wirkung von E-Mail-Personalisierung auf ausgewählte ökonomische Kennzahlen des Konsumentenverhaltens." (2014).
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P196
Felt, A.P., Ha, E., Egelman, S., Haney, A., Chin, E. & Wagner, D., Android Permissions: User Attention, Comprehension, and Behavior. Proceedings of the Eighth Symposium on Usable Privacy and Security, SOUPS 2012. ACM, 2012.
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P197
Fernández J., Kiesling, E., Kirrane, S., Neuschmid, J., Mizerski, M., Polleres, A., Sabou, M., Thurner, T., Wetz, P., Propelling the Potential of Enterprise Linked Data in Austria: Roadmap and Report. edition mono/monochrom, Zentagasse 31/8, A-1050 Vienna, Austria, December 2016.
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P198
Fernández J., S. Kirrane, A. Polleres, and S. Steyskal, Self-enforcing access control for encrypted RDF. In Proceedings of the 14th European Semantic Web Conference (ESWC2017) , Portorož, Slovenia, May 2017. URL http: //polleres.net/publications/fern-etal-ESWC2017.pdf .
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P199
Fernández Garcia, J. D., Umbrich, J., Knuth, M. Polleres, A., Evaluating query and storage strategies for RDF archives. In 12th International Conference on Semantic Systems (SEMANTICS) , ACM International Conference Proceedings Series, 2016.
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P200
Fruehwirt, P., Huber, M., Schmiedecker, M., Weippl, E. R., "InnoDB Database Forensics," in Proceedings of the 24th International Conference on Advanced Information Networking and Applications, 2010.
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P201
Fruehwirt, P., Kieseberg, P., Schrittwieser, S., Huber, M., Weippl, E.R., "InnoDB Database Forensics: Reconstructing Data Manipulation Queries from Redo Logs," in The Fifth International Workshop on Digital Forensics (WSDF), 2012.
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P202
Fruehwirt, P., Kieseberg, P., Schrittwieser, S., Huber, M., Weippl, E. R., "InnoDB Database Forensics: Enhanced Reconstruction of Data Manipulation Queries from Redo Logs," Information Security Technical Report (ISTR), Special Issue: ARES, 2013.
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P203
Fruehwirt, P., Kieseberg, P., Krombholz, K, Weippl, E. R., "Towards a forensic-aware database solution: Using a secured database replication protocol and transaction management for digital investigations," Digital Investigation, vol. 11, pp. 336-348, 2014.
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