よくわかるパーソナルデータの教科書パーソナルデータを「正しく」活用するための教科書 パーソナルデータとは、 パーソナルデータは世界中のさまざまなサービスで活用されていて その一方で、パーソナルデータの利用目的や手段によっては、 本書は、以上の背景のもと、 リスクを回避し、「有用性」と「 本書のおもな読者対象は、 ほかにも、 また、 ■本書の特徴 ・法的な側面だけでなく、 ・Web業界を例として、 ・実際にサービスをつくるときに考慮すべき事項を、 このような方におすすめ ◎ パーソナルデータを含むデータビジネスの担当者( ◎ パーソナルデータを取り扱うビジネスの関係者(企画・広報・ 〇 パーソナルデータを取り扱うサービスを利用するユーザー 主要目次 はじめに/目次 第1章 パーソナルデータってなんだろう? 第2章 パーソナルデータの事件簿 第3章 パーソナルデータ活用の分類 第4章 パーソナルデータまわりの権利や決まり 第5章 データ収集と処理に使われる技術 第6章 「信頼できるサービス」の構造 第7章 プライバシー・リスク・倫理 第8章 パーソナルデータの「正しい」活用のフロー 第9章 パーソナルデータ活用の応用事例 第10章 パーソナルデータがもたらす副作用 索引 |
目次
545 SimHash | 121 |
第6章信頼できるサービスの構造 | 125 |
61 信頼の難しさ | 126 |
62 信頼概念の整理 | 127 |
621 信頼は信頼する側の特性 | 128 |
622 相手の能力や意図が及ぶかどうかを考えるべき | 129 |
623 相手の能力に対する期待 vs 相手の意図に対する期待 | 130 |
624 安心 vs 信頼 | 131 |
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| 14 | |
23 自分のデータが利用されることへの同意の有無と実態 | 17 |
24 誰でも手に入るデータによる問題 | 19 |
25 過剰なデータ取得に対する拒否感 | 21 |
26 パーソナルデータの値段 | 22 |
第3章パーソナルデータ活用の分類 | 27 |
31 個人情報? 個人データ? | 28 |
32 個人情報 | 31 |
321 個人に関する情報 | 32 |
322 個人情報 | 33 |
323 仮名化と匿名加工 | 38 |
33 ところでパーソナルデータとは? | 43 |
332 パーソナルデータの分類 | 44 |
334 ディスポジショナルプライバシー | 45 |
34 誰がなにからなにをなにに? | 46 |
35 処理結果を深掘りする | 48 |
352 統計処理の結果としての統計データ | 49 |
353 機械学習と統計処理 | 51 |
354 利用目的と統計処理 | 53 |
36 誰とどこまで? | 54 |
361 第三者提供 | 55 |
362 ガバメントアクセス | 57 |
第4章パーソナルデータまわりの権利や決まり | 61 |
41 著作権 | 62 |
412 著作権者はどのように権利を行使できるか? | 63 |
413 SNS で写真を共有するときの権利の処理 | 65 |
42 限定提供データ | 67 |
44 複合的に考えるべき事例 | 70 |
443 データベースに著作権はあるか | 71 |
444 機械学習のための入力にする場合 | 72 |
45 顔画像による個人認証や本人確認 | 74 |
452 本人確認 | 77 |
第5章データ収集と処理に使われる技術 | 83 |
51 通信技術と個人情報の関係 | 84 |
512 通信に伴う位置情報 | 85 |
513 通信に伴う位置情報取得のまとめ | 89 |
522 セッション管理 | 90 |
523 ユーザーエージェント | 93 |
524 システムセキュリティ | 94 |
525 Cookie | 96 |
53 個人を特定せずにデータ活用するための技術 | 102 |
531 ランダム回答法 | 103 |
532 匿名性に関する用語 | 105 |
533 匿名性 | 108 |
534 レコード間で個人を識別する | 111 |
535 匿名加工 | 112 |
54 情報科学的な理論に基づく技術 | 114 |
542 ハッシュ関数 | 115 |
543 ブルームフィルター | 117 |
544 HMAC | 119 |
625 狭義の信頼 | 132 |
63 企業に対する安心のもと | 133 |
631 ステークホルダー | 134 |
632 レピュテーション | 135 |
配車アプリ | 136 |
64 使われるサービスと受け入れられるサービス | 137 |
642 社会的受容性の質問紙調査 | 139 |
644 各グループの項目の検討 | 140 |
645 社会的受容性調査の分析結果 | 146 |
第7章プライバシーリスク倫理 | 149 |
71 プライバシーの懸念と消費者の行動 | 150 |
712 消費者の立場から見たパーソナルデータ | 152 |
713 プライバシーのさまざまな定義 | 154 |
714 消費者とプライバシー | 156 |
715 プライバシーパラドックス | 158 |
72 パーソナルデータのリスク | 160 |
722 リスクマネジメント | 163 |
73 パーソナルデータと倫理 | 166 |
732 最高倫理責任者CEOの設置 | 170 |
第8章パーソナルデータの正しい活用のフロー | 175 |
81 データ分析の目的と手順 | 176 |
812 データ分析業務の流れ | 177 |
82 データの利用基準はいつ考えるべきか | 181 |
822 データ利用基準を適用しないことで発生する問題 | 182 |
83 データ利用基準の実例 | 184 |
832 権利判断マトリックス | 189 |
833 権利判断マトリックスとしての表現 | 195 |
84 データ利用基準実施手順 | 198 |
841 事前の検討 | 199 |
842 各マトリックスの確認 | 201 |
第9章パーソナルデータ活用の応用事例 | 203 |
91 自社データの自社利用自社で収集したデータを情報推薦に活用する | 204 |
92 グループ会社データの自社利用ユーザーの行動ログなどを用いて論文を書く | 205 |
93 自社データの外部利用コミュニケーションデータから違反行為の予兆を発見する | 207 |
94 外部サービスによる自社データ取得アンケートと行動ログを合わせて活用する | 210 |
95 自社データの外部利用アンケート調査結果と行動ログを用いて共同研究を行う | 211 |
96 自社データの外部利用ハッカソンの課題としてパーソナルデータを利用する | 213 |
97 外部データの自社利用投稿コンテンツから特定商品への言及を抽出してレポートする | 215 |
第10章パーソナルデータがもたらす副作用 | 219 |
101 社会の偏りの増大 | 220 |
102 統計的差別 | 221 |
103 情報接触の偏り | 222 |
104 社会関係の偏り | 224 |
105 ヘイトスピーチ対策システムが生み出してしまう差別 | 225 |
106 ステレオタイプの強化 | 227 |
107 マイクロターゲティングの弊害 | 228 |
108 おわりに | 229 |
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