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よくわかるパーソナルデータの教科書 [プリント・レプリカ] Kindle版

高野雅典 (著), 多根悦子 (著), 鈴木元也 (著), 形式: Kindle版

12

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

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、個人を識別したうえで収集されたデータのことです。たとえば、ECサイトで買い物をしていると、自分がカートに入れたものに関連するおすすめ商品が出てきたり、検索エンジンでの検索結果が自分と友人とで違ったりするのは、パーソナルデータとして「自分や友人が識別されたうえで集められたデータ」の活用によってサービスが作られているからです。
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、企業は利益を効率的に改善できるようになり、ユーザーは個々人にとって適切なサービスを受けられるようになりました。

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、法的あるいは倫理的な課題にぶつかり、議論となることが多々あります。場合によっては大きなニュースとなり、企業イメージを低下させ、ユーザーの生活に悪影響を与え権利を侵害する恐れすらあります。これらは個人が識別されることによっておきる弊害です。

本書は、以上の背景のもと、パーソナルデータの適正な利活用に必要な基本事項を提示するものです。
リスクを回避し、「有用性」と「ユーザーのプライバシーや第三者の権利の保護」とを両立しながらデータを活かすにはどうしたらよいのか、法律・倫理・技術などの複数分野を横断しながら、多角的に解説します。

本書のおもな読者対象は、パーソナルデータを活用するサービスのプロデューサー、マネージャー、ディレクター、そして実際にパーソナルデータを処理する、いわゆるデータサイエンティストや機械学習エンジニアなどです。
ほかにも、パーソナルデータを使ったサービスを提供する企業の社会人であれば、それ以外の職種の方（企画、広報、営業など）にも有用な内容です。
また、自分のパーソナルデータがどのように活用されているのか気になる一般のユーザーの方にもおすすめです。

■本書の特徴
・法的な側面だけでなく、倫理やセキュリティや技術に関するものや、意図せずして社会に与える影響など、周辺知識を幅広く解説します。
・Web業界を例として、職種問わず共通認識として把握しておきたいことを網羅的に解説します。
・実際にサービスをつくるときに考慮すべき事項を、表とフローチャートを用いて解説します。

はじめに／目次

第1章　パーソナルデータってなんだろう？
　1.1 パーソナルデータの定義
　1.2 パーソナルデータでできること
　1.3 本書の構成

第2章　パーソナルデータの事件簿
　2.1 知られたくないことを知られる・利用される
　2.2 公的機関から監視される
　2.3 自分のデータが利用されることへの同意の有無と実態
　2.4 誰でも手に入るデータによる問題
　2.5 過剰なデータ取得に対する拒否感
　2.6 パーソナルデータの「値段」

第3章　パーソナルデータ活用の分類
　3.1 個人情報？　個人データ？
　3.2 個人情報
　3.3 ところで「パーソナルデータ」とは？
　3.4 「誰が」「なにから」「なにを」「なにに」？
　3.5 《処理結果》を深掘りする
　3.6 「誰と」「どこまで」？

第4章　パーソナルデータまわりの権利や決まり
　4.1 著作権
　4.2 限定提供データ
　4.3 通信の秘密
　4.4 複合的に考えるべき事例
　4.5 顔画像による個人認証や本人確認

第5章　データ収集と処理に使われる技術
　5.1 通信技術と個人情報の関係
　5.2 個人の特定と個人の識別のしくみ
　5.3 個人を特定せずにデータ活用するための技術
　5.4 情報科学的な理論に基づく技術

第6章　「信頼できるサービス」の構造
　6.1 「信頼」の難しさ
　6.2 信頼概念の整理
　6.3 企業に対する「安心」のもと
　6.4 「使われるサービス」と「受け入れられるサービス」

第7章　プライバシー・リスク・倫理
　7.1 プライバシーの懸念と消費者の行動
　7.2 パーソナルデータのリスク
　7.3 パーソナルデータと倫理

第8章　パーソナルデータの「正しい」活用のフロー
　8.1 データ分析の目的と手順
　8.2 データの利用基準はいつ考えるべきか
　8.3 データ利用基準の実例
　8.4 データ利用基準実施手順

第9章　パーソナルデータ活用の応用事例
　9.1 【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
　9.2 【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
　9.3 【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
　9.4 【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
　9.5 【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
　9.6 【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
　9.7 【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

第10章　パーソナルデータがもたらす副作用
　10.1 社会の偏りの増大
　10.2 統計的差別
　10.3 情報接触の偏り
　10.4 社会関係の偏り
　10.5 ヘイトスピーチ対策システムが生み出してしまう差別
　10.6 ステレオタイプの強化
　10.7 マイクロターゲティングの弊害
　10.8 おわりに

索引

言語

日本語
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出版社

オーム社
発売日

2022/7/21
ファイルサイズ

18030 KB
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登録情報

ASIN ‏ : ‎ B0B7QXVT89
出版社 ‏ : ‎ オーム社 (2022/7/21)
発売日 ‏ : ‎ 2022/7/21
言語 ‏ : ‎ 日本語
ファイルサイズ ‏ : ‎ 18030 KB
Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効になっていません。
X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
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ノッポさん

読めば読むほど本当によく出来ていて、今年の私的マイベスト個人情報保護法関係書籍

2022年12月25日に日本でレビュー済み

個人情報、個人データ、個人に関する情報、パーソナルデータ、容易照合性などの定義の違いを、図解の上でここまで精緻かつ分かりやすく説明されている書籍は見たことがなかったので驚きました。他にもCookieやk-匿名化の説明なども詳細で。。。　データエンジニア界隈の方が紹介されているので知ったのですが、法制度の説明も正確で素晴らしい本です！

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