Capítulo 20 — Privacidade e proteção de dados: casos fundamentais
Mapa da aula
Aula 20 publicada. Mapa, exemplo, EX058.
flowchart TD
N0["20.1 Reidentificação"]
N1["20.2 Dados esparsos"]
N2["20.3 Comportamento e escolhas"]
N3["20.4 Aplicação das lições"]
N4["Síntese"]
N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> N4
N4 --> EX["Exemplo resolvido"]
EX --> Q["Exercício EX058"]
Desenho lógico
flowchart LR
N0["20.1 Reidentificação"]
N1["20.2 Dados esparsos"]
N2["20.3 Comportamento e escolhas"]
N3["20.4 Aplicação das lições"]
N4["Síntese"]
N0 --> N1 --> N2 --> N3 --> N4 --> Q["EX058"]
[20.1 Reidentificação]
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v
[20.2 Dados esparsos]
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[20.3 Comportamento e escolhas]
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v
[20.4 Aplicação das lições]
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[Síntese]
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[Exemplo resolvido] --> [Exercício EX058]
Objetivos de aprendizagem
Você vai (1) aprender com casos de pesquisa em privacidade publicados; (2) identificar a lição de cada caso; (3) aplicar as lições às escolas.
20.1 Reidentificação
Elena estuda a demonstração de Sweeney (2002) de que alguns poucos atributos, como código postal, data de nascimento e sexo, podiam reidentificar pessoas em registros de saúde supostamente anônimos. A lição é que remover os nomes não torna os dados anônimos. Para a rede, isso significa que entregar a pesquisadores dados por aluno sem nomes, mas com data de nascimento e escola, ainda poderia identificar crianças, e esses dados precisam ser tratados como pessoais, com as salvaguardas adequadas. Em escolas pequenas, a data de nascimento e a escola podem bastar para identificar uma criança.
20.2 Dados esparsos
Narayanan e Shmatikov (2008) mostraram que um conjunto de avaliações de filmes podia ser ligado a resenhas públicas a partir de umas poucas avaliações conhecidas. A lição é que dados comportamentais detalhados identificam muito. Elena a aplica aos aplicativos de aprendizagem, que registram atividades detalhadas, como respostas e tempos. Esses dados poderiam revelar crianças individuais mesmo sem nomes, o que reforça sua preocupação com aplicativos que compartilham logs de atividade com terceiros. Os logs dos aplicativos registram cada clique e seu horário, e alguns poucos horários bastam para destacar uma criança.
20.3 Comportamento e escolhas
Acquisti, Brandimarte e Loewenstein (2015) revisam evidências de que as escolhas de privacidade das pessoas são incertas, dependentes do contexto e maleáveis. A lição para a rede é que o consentimento dos pais depende muito de como as escolhas são apresentadas. Elena recomenda formulários de consentimento neutros, sem opções pré-marcadas nem pressão, em linha com as diretrizes do EDPB sobre consentimento. Ela observa que a pesquisa sobre comportamento ajuda a desenhar escolhas mais justas. Como as escolhas são moldadas com facilidade pelo desenho e pelo contexto, os formulários da rede passam a apresentá-las de forma neutra.
20.4 Aplicação das lições
Elena escreve um guia curto para a rede: nunca tratar dados sem nomes como anônimos sem análise; tratar os dados de atividade de aprendizagem como identificadores; e desenhar as escolhas de consentimento de forma neutra. Cada lição está ligada a um caso publicado. O Dr. Asante observa que fundamentar as orientações em evidências as torna mais persuasivas para diretores ocupados do que alertas genéricos, porque as evidências mostram que os riscos são reais, e não teóricos. Cada slide combina um estudo com um exemplo escolar, para que os diretores vejam por que a pesquisa importa localmente.
Exemplo resolvido
Elena tira três lições de Sweeney (2002), de Narayanan e Shmatikov (2008) e de Acquisti et al. (2015) e as transforma em um guia para a rede.
Caso sintético. O guia é sintético; as obras citadas e as Diretrizes 05/2020 do EDPB são reais.
Erros e limites
Lições de outros domínios exigem cuidado quando transferidas para os dados de crianças.
Exercícios
- EX058 — Lição de Sweeney. Que lição o trabalho de Sweeney ensina? Rubrica: 3 = remover os nomes não torna os dados anônimos;; 2 = aproximada;; 1 = os nomes bastam;; 0 = nenhuma.
- EX059 — Logs de atividade. Por que os logs de atividade dos aplicativos de aprendizagem identificam? Rubrica: 3 = dados comportamentais detalhados podem ser ligados a pessoas, como as avaliações esparsas;; 2 = menciona detalhe;; 1 = não identificam;; 0 = nenhuma.
- EX060 — Consentimento neutro. Que desenho de consentimento decorre da pesquisa comportamental? Rubrica: 3 = formulários neutros, sem caixas pré-marcadas nem pressão;; 2 = menciona desenho;; 1 = pré-marcar;; 0 = nenhuma.
Síntese
O capítulo 20 aprende com casos. O capítulo 21 constrói modelos de sistemas.
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