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英国 Ada Lovelance 研究所 「参加型データスチュワードシップ - データの利用に人々を参加させるためのフレームワーク」


英国 Ada Lovelance 研究所が「参加型データスチュワードシップ - データの利用に人々を参加させるためのフレームワーク」という報告書を公表しています。

Ada Lovelance Institute

・2021.09.07 Participatory data stewardship - A framework for involving people in the use of data



英国だから、このスチュワードシップ (stewardship) ということばがでてくるのかも知れません。




ちなみに、Ada Lovelace(エイダ・ラブレイス 1815-1852)については、Wikipediaが参考になります。彼女は最初のプログラマーといわれています、、、



Executive summary エグゼクティブ・サマリー
Foreword 序文
Introduction はじめに
・Why participatory data stewardship matters ・なぜ参加型データスチュワードシップが重要なのか?
・What do we mean by ‘stewardship’? ・スチュワードシップ」とは何を意味するのか?
Introducing a framework for participatory data stewardship 参加型データスチュワードシップの枠組みの紹介
Mechanisms for participatory data stewardship 参加型データスチュワードシップの仕組み
・Inform ・知らせる
・Consult ・相談する
・Involve ・巻き込む
・Collaborate ・協力する
・Empower ・力を与える
Who to involve when developing participatory mechanisms 参加型メカニズムの開発には誰を参加させるべきか
Benefits of effective participation for the design, development and use of data-driven systems データ駆動型システムの設計、開発、使用における効果的な参加の利点
Conclusion 結論
Methodology 方法論
Appendix 附属書
References 参考文献


Executive summary エグゼクティブ・サマリー
Well-managed data can support organisations, researchers, governments and corporations to conduct lifesaving health research, reduce environmental harms and produce societal value for individuals and communities. But these benefits are often overshadowed by harms, as current practices in data collection, storage, sharing and use have led to high-profile misuses of personal data, data breaches and sharing scandals. 適切に管理されたデータは、組織、研究者、政府、企業にとって、命を救う健康研究の実施や、環境への悪影響の軽減、個人やコミュニティへの社会的価値の提供に役立ちます。しかし、データの収集、保存、共有、利用に関する現在の慣行では、個人データの悪用、データ侵害、共有に関するスキャンダルが目立っているため、これらのメリットはしばしば弊害によって覆い隠されています。
These range from the backlash to Care.Data,[1] to the response to Cambridge Analytica and Facebook’s collection and use of data for political advertising.[2] These cumulative scandals have resulted in ‘tenuous’ public trust in data sharing,[3] which entrenches public concern about data and impedes its use in the public interest. To reverse this trend, what is needed is increased legitimacy, and increased trustworthiness, of data and AI use. これらのスキャンダルは、Care.Dataに対する反発[1]から、Cambridge AnalyticaやFacebookによる政治広告のためのデータ収集・利用に対する反発[2]まで、多岐にわたっています。これらのスキャンダルの累積により、データ共有に対する国民の信頼が「希薄」になり[3]、データに対する国民の懸念が定着し、公益のための利用が妨げられています。この流れを変えるために必要なのは、データとAIの利用に対する正当性と信頼性を高めることです。
This report proposes a ‘framework for participatory data stewardship’, which rejects practices of data collection, storage, sharing and use in ways that are opaque or seek to manipulate people, in favour of practices that empower people to help inform, shape and – in some instances – govern their own data. 本報告書では、「参加型データスチュワードシップのためのフレームワーク」を提案しています。これは、データの収集、保存、共有、利用の方法が不透明であったり、人々を操作しようとするものであったりすることを否定し、人々が自らのデータについて情報を提供したり、形を整えたり、場合によっては統治したりすることができるような方法を推奨するものです。
As a critical component of good data governance, it proposes data stewardship as the responsible use, collection and management of data in a participatory and rights-preserving way, informed by values and engaging with questions of fairness. 優れたデータガバナンスの重要な要素であるデータスチュワードシップとは、参加型で権利を守る方法でデータを責任をもって使用、収集、管理することであり、価値観に基づいて公平性の問題に取り組むことであると提案しています。
Drawing extensively from Sherry Arnstein’s ‘ladder of citizen participation’[4] and its more recent adaptation into a spectrum,[5] this new framework is based on an analysis of over 100 case studies of different methods of participatory data stewardship.[6] It demonstrates ways that people can gain increasing levels of control and agency over their data – from being informed about what is happening to data about themselves, through to being empowered to take responsibility for exercising and actively managing decisions about data governance. この新しいフレームワークは、シェリー・アーンスタインの「市民参加の梯子」[4]と、それを最近になってスペクトラム化したもの[5]を参考に、参加型データスチュワードシップのさまざまな手法に関する100件以上のケーススタディの分析に基づいています[6]。 このフレームワークは、人々が自分のデータに対するコントロールとエージェンシーのレベルを高めていく方法を示しています。それは、自分自身に関するデータに何が起こっているかを知ることから、データガバナンスに関する決定を行使し、積極的に管理する責任を負うことまでです。
Throughout this report, we explore – using case studies and accompanying commentary – a range of mechanisms for achieving participatory decision-making around the design, development and use of data-driven systems and data-governance frameworks. This report provides evidence that involving people in the way data is used can support greater social and economic equity, and rebalance asymmetries of power.[7] 本報告書では、データ駆動型システムおよびデータガバナンスフレームワークの設計、開発、使用に関する参加型の意思決定を実現するためのさまざまなメカニズムを、ケーススタディと解説を交えて紹介しています。本報告書は、データの利用方法に人々を参加させることで、社会的・経済的な公平性を高め、権力の非対称性のバランスを取ることができるという証拠を示しています[7]。
It also highlights how examining different mechanisms of participatory data stewardship can help businesses, developers and policymakers to better understand which rights to enshrine, in order to contribute towards the increased legitimacy of – and public confidence in – the use of data and AI that works for people and society. また、参加型データスチュワードシップのさまざまなメカニズムを検証することで、企業、開発者、政策立案者が、どの権利を明記すべきかをよりよく理解し、人々や社会に役立つデータやAIの利用の正当性と信頼性の向上に貢献することができることを強調しています。
Focusing on participatory approaches to data stewardship, this report provides a complementary perspective to Ada’s joint publication with the AI Council, Exploring legal mechanisms for data stewardship, which explores three legal mechanisms that could help facilitate responsible data stewardship.[8] 本報告書は、データスチュワードシップへの参加型アプローチに焦点を当て、エイダがAIカウンシルと共同で発行した「Exploring legal mechanisms for data stewardship」を補完する視点を提供するものです。
We do not propose participatory approaches as an alternative to legal and rights-based approaches, but rather as a set of complementary mechanisms to ensure public confidence and trust in appropriate uses of data, and – in some cases – to help shape the future of rights-based approaches, governance and regulation. 我々は参加型アプローチを法的・権利ベースのアプローチに代わるものとして提案しているのではなく、データの適切な利用に対する国民の信頼と信用を確保するための一連の補完的なメカニズムとして、また、場合によっては権利ベースのアプローチ、ガバナンス、規制の将来を形成するのに役立つものとして提案しているのです。

[1] Triggle, N. (2014). ‘Care.data: How did it go so wrong?’ BBC News. 19 Feb. Available at: https://www.bbc.co.uk/news/health-26259101 [Accessed 6 Jul. 2021]

[2] Fruchter, N., Yuan, B. and Specter, M. (2018). ‘Facebook/Cambridge Analytica: Privacy lessons and a way forward’. Internet Policy Research Initiative at MIT. Available at: https://internetpolicy.mit.edu/blog-2018-fbcambridgeanalytica/.

[3] Centre for Data Ethics and Innovation. (2020). Independent report: Addressing trust in public sector data use. GOV.UK. Available at: https://www.gov.uk/government/publications/cdei-publishes-its-first-report-on-public-sector-data-sharing/addressing-trust-in-public-sector-data-use [Accessed 15 February 2021]

[4] Arnstein, S. (1969). ‘A Ladder of Citizen Participation’. Journal of the American Institute of Planners, 35(4), pp.216-224. Available at: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01944366908977225

[5] Patel, R. and Gibbon, K. (2018). ‘Why decisions about the economy need you’. The RSA. Available at: https://www.thersa.org/blog/2017/04/why-decisions-about-the-economy-need-you [Accessed 15 February 2021]

[6] Patel, R. and Peppin, A. (2020). ‘Exploring principles for data stewardship’. Ada Lovelace Institute. Available at: https://www.adalovelaceinstitute.org/project/exploring-principles-for-data-stewardship/ [Accessed 16 Feb. 2021]

[7] Kapoor, Astha and Whitt, Richard S. (2021). Nudging Towards Data Equity: The Role of Stewardship and Fiduciaries in the Digital Economy. February 22. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3791845 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3791845

[8] Ada Lovelace Institute. (2021). Exploring legal mechanisms for data stewardship. Available at: https://www.adalovelaceinstitute.org/report/legal-mechanisms-data-stewardship/




・2021.04.05 コーポレートガバナンス・コード改訂(案)



・2021.03.06 英国 Ada Lovelace 研究所 データスチュワードシップの法的メカニズムを探る




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