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2021, 02, No.315 125-136
算法时代传统隐私理论之困境与出路——以个性化推荐为场景
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DOI: 10.19631/j.cnki.css.2021.002.010
发布时间: 2021-02-18
出版时间: 2021-02-18
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摘要:

《中华人民共和国民法典》明确规定隐私与个人信息的保护范畴相互交叉,隐私的本质是私密性。在算法时代,衡量"数据是否符合私密性标准"的价值立场应从人格尊严和人格自由转换到人格独立,理论基础应从领域论和信息自主决定原则转换到思想自主决定层面。隐私范围的界定模式应由"内外限制"转变为"动静结合"。个性化推荐中的数据性质宜认定为隐私,因为从静态的角度,其符合个人性、人格性、隐蔽性等"个性化"标准,且形式上多元,不局限于信息的形式。从动态的角度,若未获得用户的允许,个性化推荐算法,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于知识的推荐等,计算判别用户喜好的行为,既干扰了用户的私有领域,又窥探了用户的人格图像。其行为结果符合隐私的"主体性"标准。

Abstract:

The Civil Code of China clearly stipulates that the protection categories of privacy and personal information cross each other, and the essence of privacy is personal secret. In the age of algorithm, the value standpoint of measuring whether data conforms to the standard of privacy should be transformed from personal dignity and personal freedom to personal independence. The theoretical basis should be transformed from the domain theory and the principle of information autonomy to the level of thought autonomy. The definition mode of privacy should be changed from "internal and external restriction" to "dynamic and static combination". Data in personalized recommendation should be regarded as privacy. First of all, from the static point of view, it conforms to the personalized characteristics of individual, personality and concealment, and is diversified in form, not limited to the form of information. Secondly, from the perspective of dynamic, personalized recommendation algorithm, including content-based recommendation, collaborative filtering recommendation, or knowledge-based recommendation, collects and calculates the user preferences without the permission of the user, interfering with the user's private domain and peeping into the user's personality image. The execution result of the algorithm conforms to the "subjectivity" characteristic of privacy.

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基本信息:

DOI:10.19631/j.cnki.css.2021.002.010

中图分类号:D923

引用信息:

[1]张慧.算法时代传统隐私理论之困境与出路——以个性化推荐为场景[J].重庆社会科学,2021,No.315(02):125-136.DOI:10.19631/j.cnki.css.2021.002.010.

发布时间:

2021-02-18

出版时间:

2021-02-18

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