CC BY
173
Петухов С. В.,
Амбарцумов Р. А., Лавелина В. С.
АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ BIG DATA: ПРАВОВОЙ АСПЕКТ
1.21. АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ BIG DATA:
ПРАВОВОЙ АСПЕКТ
Петухов Сергей Владимирович
Место учебы: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Амбарцумов Роман Андроникович
Место учебы: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Лавелина Влада Сергеевна
Место учебы: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Аннотация: информация является одним из ключевых элементов изменения построения современных отношений. Наиболее актуальной на сегодняшний день является система обработки больших массивов информации. В этой связи важным становится использование технологии «Больших данных», которая уже давно применяется в таких сферах деятельности, как банковская, страховая и маркетинговая деятельность организаций. Эффективное применение рассматриваемой технологии способствует снижению издержек и точечному информированию клиентов, а также улучшению системы взаимодействия между всеми субъектами коммерческих правоотношений. Однако зачастую технология «Больших данных» не соответствует федеральному законодательству, особенно в части охраны персональных данных. Кроме того, внедрение конкретных изменений в Федеральный закон «О персональных данных» должно сопровождаться установлением необходимых гарантий сохранения всего объема конституционных прав и свобод граждан. Соответственно, особую роль играет соблюдение антимонопольного законодательства субъектами, обладающими таким объемом информации.
Ключевые слова: Big data; Большие данные; информация; технология; персональные данные; личные права граждан; система.
ACTUAL ISSUES OF BIG DATA APPLICATION: LEGAL ASPECT
Petukhov Sergei V.
Study place: Financial University under the Government of the Russian Federation
Ambartsumov Roman A.
Study place: Financial University under the Government of the Russian Federation
Lavelina Vlada S.
Study place: Financial University under the Government of the Russian Federation
Annotation: nowadays information is a key point of changing the relationship formation. The system of processing the magnitude of data is the issue of current interest. Thereby, the importance of using the «Big data» technologies which is being already used by organizations in such areas as banking, insurance and marketing is increasing. Effective use of these technologies helps to reduce expenses and to inform clients properly. It also contributes to improvement in interaction between the business entities. However, the «Big data» technologies doesn't often comply with the law, especially when we are speaking about the protection of personal data. Moreover, amendments to the Federal Law «On the Personal Data» should come with determination of the guarantees of abiding the Constitution in protecting rights and freedoms of citizens. Consequently, implementation of competition law plays a significant role for the owners of personal data.
Keywords: Big data; information; technology; personal data; personal rights; system.
XXI век символизируется второй революцией данных. После первой революции прошло два столетия, но многие вопросы, поднятые в XIX веке остаются без ответа до сих пор. Хамиш Робертсон и Джоанн Травалья, проследив связь между двумя революциями отметили, что эпистемологические и этические проблемы идентичны и связаны с собиранием, классификацией, категоризированием, упорядочиванием и поиском расту-
щего числа и разнообразия формализованных процессов производства и продуктов знания - информацией [Hamish , 2015].
Термин «Big Data» впервые был публично использован в прессе в 2008 году, когда под редакцией Клиффорда Линча в журнале «Nature» вышла статья о развитии будущего науки путем применения технологий, способных работать с большим количеством информации. Фундаментально термин закрепился в науке в 2009 году, и уже в 2010 году стали выпускать про-
Проблемы экономики и юридической практики
6'2018
граммные продукты, имеющие целью минимизацию рисков при использовании огромных данных.
В 2011 году первые наработки о Big data («Большие данные») в стратегиях развития стали отражать такие крупные компании, как Microsoft, Oracle, EMC и IBM. ВУЗы начали проводить изучение больших данных в качестве отдельного предмета уже в 2013 году. В настоящее время данные проблемные вопросы изучаются практически во всех сферах [6].
Big data - база данных, с помощью которой хранится и обрабатывается большой объем информации. Существует ряд признаков, отличающих ее от обыкновенной, к ним помимо объема данных (в традиционной базе до терабайт, в Big data от петабайт до эксабайт) относится также децентрализованная система хранения, использование горизонтальной модели полуструктурированных или неструктурированных данных в основе со слабой взаимосвязью, обеспечение достоверности содержащихся данных и т.д [5].
В компании Forrester сформулировали следующее понимание рассматриваемого явления: «Большие данные объединяют техники и технологии, которые извлекают смысл из данных на экстремальном пределе практичности». То есть Big data -система, подразумевающая работу с информацией огромного объема и разнопланового состава, которая часто обновляется и находится в различных источниках в целях увеличения эффективности работы, создания новых продуктов и повышения конкурентоспособности.
«Большие данные» строятся на применении большого числа методик, таких как:
1. A/B testing: методика, основу которой представляет поочередное сравнение контрольной выборки с другими;
2. Association rule learning: система методик, позволяющая выявить взаимосвязи переменных величин в большом количестве информации (используется в data mining);
3. Classification: система методик, с помощью которой предсказывают поведение потребителей в определенном сегменте рынка (используется в data mining);
4. Cluster analysis: статистический метод, выявляющий общие признаки для классификации объектов по группам (используется в data mining);
5. Ensemble learning, Network analysis, Regression, Spatial analysis, Unsupervised learning и т.д [13].
Источники данных подразделяются исследователями на внутренние и внешние. К внутренним относятся: ERP, классификаторы и CRM. Внешние состоят из социальных сетей, интернета и специализированных DataSet.
Как мы видим, технология «Больших данных» имеет достаточно универсальный характер, в связи с чем ее применение возможно в различных сферах деятельности. В данной работе авторы рассмотрят наиболее перспективные и актуальные сферы использования Big Data в Российской Федерации.
Прежде всего, данная технология все чаще внедряется для оптимизации маркетинговой деятельности организаций. Big Data позволяет определить целевую аудиторию компании, время наибольшей активности покупателей, а также влияние определенных факторов на спрос, например таких как: сезон, время дня, интересы потенциального покупателя или его место проживание и т.д. Все чаще компании стремятся расширить свои традиционные базы данных с помощью данных социальных сетей покупателей, истории браузера, а также данных, полученных датчиками телефонов покупателей, чтобы узнать как можно больше информации о своих клиентах. Кро-
ме того, Big Data позволяют анализировать поведение клиентов на интернет-сайте компании: какие товары были просмотрены, как долго клиент находился на сайте и т.п. Качественная оценка собранной информации дает возможность составлять более эффективную маркетинговую стратегию.
Так, компания Amazon использует автоматизированную систему рекомендаций, которая определяет потребности покупателя на основе ранее совершенных им покупок и отзывов, которые он оставил на интернет-сайте, и в соответствии с ними составляет и предлагает индивидуальную подборку товаров [Савельев, 2015: 50].
Особенно актуальным является применение «Больших данных» в рекламной деятельности. Технология Big Data дает возможность быстро измерить и получить показатели эффективности рекламных кампаний. Полученные показатели позволяют оптимизировать затраты на рекламу, перераспределив имеющиеся средства на наиболее рентабельные каналы рекламы. Широко известным и резонансным примером использования Big Data в рекламе товара является инцидент с участием сети магазинов Target в Соединенных Штатах Америки. Компания начала присылать рекламу товаров для будущих матерей несовершеннолетней школьнице двенадцати лет, на что пожаловался ее отец. Однако впоследствии выяснилось, что девушка на самом деле была беременной. Target использовала систему анализа данных, для отслеживания изменения поведения покупателя в зависимости от тех или иных условий. В дальнейшем клиенту отправлялась реклама того товара, который соответствовал сделанному системой прогнозу [Duhigg, 2012].
Во-вторых, применение технологии Big Data в банковском бизнесе также имеет большой потенциал. Прежде всего, «Большие данные» могут помочь банкам оценить платежеспособность потенциального клиента. В связи с этим в Соединенных Штатах Америки набирает популярность деятельность информационных брокеров. Они собирают и группируют информацию о людях: данные, содержащиеся в социальных сетях; их кредитную историю; имеющиеся долги перед иными лицами; сведения о совершенных правонарушениях и иную. Впоследствии информационные брокеры предоставляют кредитным организациям за плату доступ к собранным сведениям. Безусловно, анализ таких данных позволит банкам не только снизить риск предоставления денежных средств неплатежеспособному контрагенту, но и упростить порядок заключения договора, уменьшив количество документов, которые необходимо предоставить.
Еще одной перспективной сферой применения технологии Big Data, по мнению авторов, является страховая деятельность. По мнению М.И. Брагинского: «ключевое значение при подсчете размера страховой премии имеют так называемые актуарные расчеты. Под ними подразумевается совокупность экономико-математических методов расчетов необходимого и достаточного объема ресурсов страхового фонда страховщика. В основе актуарных расчетов лежит использование действия закона больших чисел» [Брагинский, Витрянский, 2011: 566]. Страховым компаниям необходимо максимально точно оценивать вероятность наступления страховых случаев и риски, которые она на себя принимает, для того, чтобы определить размер подлежащих уплате страховых взносов. Для такой оценки необходим анализ большого количества несвязанных между собой данных.
Петухов С. В.,
Амбарцумов Р. А., Лавелина В. С.
АКТУАЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ ПРИМЕНЕНИЯ BIG DATA: ПРАВОВОЙ АСПЕКТ
Используя «Большие данные», страховые компании смогут определить вероятность аварии или кражи автомобиля, объединяя данные, как о личности страхователя, так и о внешних факторах таких, как: дорожные условия на наиболее используемых страхователем маршрутах, преступная активность в районе проживания, время совершения поездок и другие. В Российской Федерации подобный подход используется страховой компанией Intouch, которая предлагает услугу «умного страхования». Установленное в автомобиле страхователя устройство оценивает качество вождения и по результатам дает возможность вернуть часть денег за страховку [Юргинова, 2015].
Говоря о страховании жизни и здоровья, необходимо отметить рост использования так называемых «умных браслетов» и других устройств, которые позволяют отслеживать состояние здоровья, уровень активности и привычки пользователей. Используя и анализируя данные с этих устройств, страховщики посредством Big Data могут оценить риск развития того или иного заболевания или получения травмы. Напротив, положительные показатели могут служить основанием для предоставления страховой компанией скидок или специальных предложений клиенту.
Таким образом, мы видим, что применение технологии Big Data может дать компании, которая ее использует, преимущество перед своими конкурентами. С другой стороны, возрастает степень вмешательства в частную жизнь клиента и, как следствие, повышается риск нарушения его прав.
В свою очередь, «Большие данные» прямым образом затрагивают персональные данные миллионов человек по всему миру. Соответственно, ключевым международным актом в рассматриваемой сфере является Конвенция о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных [1]. Именно рассматриваемый акт стал основой для принятия национального законодательства, посвященного регулированию персональных данных в странах Европы. Кроме того, особое влияние на развитие законодательства в области персональных данных оказали Директива 95/46/ЕС от 24 октября 1995 года о защите частных лиц применительно к обработке персональных данных и о свободном движении таких данных [3] (отменена Регламентом Европейского Парламента и Совета Европейского Союза 2016/679 от 27 апреля 2016 г. о защите физических лиц при обработке персональных данных и о свободном обращении таких данных), а также Директива 2002/58/ЕС от 31 июля 2002 года в отношении обработки персональных данных и защиты конфиденциальности в секторе электронных средств связи [4]. Соответственно Общий регламент о защите персональных данных устанавливает новые права субъектов персональных данных и обязанность лиц, обрабатывающих такие данные, а также меры ответственности, в том числе, административные штрафы за нарушение требований Регламента в размере до 20 миллионов евро либо до 4% от годового оборота.
Россия ратифицировала рассмотренную Конвенцию Совета Европы в 2005 году и приняла Федеральный закон «О персональных данных» [2], регламентируя ключевые аспекты обработки и использования персональных данных физических лиц. Как подчеркивают некоторые исследователи, рассматриваемый Федеральный закон является «слишком общим, требует доработки с учетом международной практики и четкой сегментации сфер применения» [Борисенко, 2012: 29].
Принципами обработки персональных данных, согласно данному Федеральному закону, являются:
- обеспечение законности и справедливости сбора персональных данных;
- обработка конкретных персональных данных с четко ограниченным способом и целью применения;
- недопустимость объединения баз данных, которые содержат персональные данные, обработка которых реализуется в целях, несовместимых между собой;
- обработка должна быть точной и актуальной по отношению к целям обработки персональных данных;
- непосредственно хранение рассматриваемых данных должно быть выражено в форме, которая позволяет определить конкретного субъекта персональных данных, не дольше, чем этого требуют цели обработки персональных данных.
В результате возникает ситуация, когда возможности, реализуемые технологиями «Больших данных», находятся в явном противоречии с установленными принципами и подтверждают необходимость изменение законодательства о персональных данных применительно к использованию новейших технологий. Как отмечают исследователи, право на частную жизнь и Big Data несовместимы между собой [Lane, Stodden. Bender, Nissenbaum, 2014: 70].
Прежде всего, речь идет о концептуальном применении «Больших данных», где главный акцент ставится на неоднократном использовании данных, так как они все без исключения имеют потенциальную ценность. Например, данные о конкретных покупках физического лица позволяют осуществить как адресную рекламу, так и проводить исследование рынка, а также осуществлять прогнозы относительно статуса клиента. В свою очередь, это может способствовать снижению издержек компаний и уменьшению цены на товар. Так, чем большим объемом данных располагает организация, тем больше у нее простора для использования технологии Big Data в целях выявления различных закономерностей, прямым образом влияющих на принятие бизнес-решений. Инновационные компании, которые правильно используют данную технологию, могут извлечь скрытую ценность и получить огромные преимущества [Майер-Шенбергер, Кукьерб, 2014: 111]. В результате, существующие законодательные ограничения, связанные с исключительностью обработки персональных данных сугубо в первоначально заявленных целях, а также недопустимость объединения различных баз данных с несовместимыми между собой целями обработки, явно не способствуют реализации преимуществ технологии «Больших данных». Кроме того, проверить реальность соблюдения данных принципов с учетом развития современных технологий практически невозможно.
Соответственно при использовании технологии «Больших данных» невозможна реализация в полной мере постулатов использования персональных данных: информированность субъекта, конкретное и сознательное согласие. Информированность субъекта заключается в предоставлении исчерпывающего перечня целей, для которых данные могут быть потенциально использованы. Вместе с тем, большинство интернет-компаний (например, Google), составляя политики обработки персональных данных, делают это максимально абстрактно с целью обширного использования собранных данных. Кроме того, как показывают исследования, большинство пользователей не читают политику конфиденциальности [Solove, 2013: 1884]. При этом далеко не все, ее прочитавшие способны понять ее содержание и значение [Kim, 2013: 83]. В этой связи достаточно показателен опыт США. Так, в 2017 году Сенат США проголосовал за отмену правил
Проблемы экономики и юридической практики
6'2018
конфиденциальности, которые обязывали американских операторов запрашивать у клиентов разрешение на использование, обмен или продажу конфиденциальной информации, включая историю просмотров веб-страниц, компаниям, занимающимся в сфере рекламы и других сферах, прибыль которых напрямую зависит от объема обрабатываемых персональных данных граждан [Шепардсон, 2017].
Кроме того, необходимость изменения существующего законодательства в рассматриваемой сфере выражается в наличие определенной судебной практики. В 2017 году рассматривалось дело № А-40-18827/17-110-180 по иску ООО «В Контакте» к АО «Национальному бюро кредитных историй». Соответственно предмет искового заявления служили действия ответчика по анализу и обработки данных социальной сети без разрешения администрации Вконтакте. Данное дело подчеркивает соотношение прав в рамках защиты персональных данных и исключительных прав на интеллектуальную собственность. В результате, суд не поставил «точки» в вопросе, так как стороны заключили мировое соглашение и обратились с ходатайством в Абитражный суд Москвы.
Таким образом, регулирование Big Data должно соответствовать должному уровню обеспечения как прав субъектов предпринимательской деятельности, так потребителей. Естественно, ключевыми видятся изменения в Федеральном законе «О персональных данных», что способствует установлению возможности эффективного использования Big Data.
Статья проверена программой «Антиплагиат». Оригинальность 80,82%.
Список литературы:
1. Конвенция о защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных от 28.01.1981 г. // Собрание законодательства РФ. 03.02.2014. № 5. Ст. 419;
2. Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» // Собрание законодательства РФ. 31.07.2006. № 31 (1 ч.). Ст. 3451;
3. Директива Европейского Парламента и Совета Европейского Союза 95/46/ЕС от 24 октября 1995 года о защите физических лиц при обработке персональных данных и о свободном обращении таких данных // Официальный журнал Европейского Союза. № L 281. 23.11.1995. С. 31;
4. Директива Европейского Парламента и Совета Европейского Союза 2002/58/ЕС от 12 июля 2002 года в отношении обработки персональных данных и защиты конфиденциальности в секторе электронных средств связи (Директива о конфиденциальности и электронных средствах связи) // Официальный журнал Европейского Союза. № L
201. 31.07.2002. С. 37;
5. Big data - новая разработка, без которой уже трудно представить деятельность в любой сфере // Журнал [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://livesurf.ru/zhurnal/6075-big-data-novaya-razrabotka-bez-kotoroj-uzhe-trudno-predstavit-deyatelnost-v-lyuboj-sfere.html#chto-takoe-big-data_1 (дата обращения: 04.12.2018);
6. Big Data — что такое системы больших данных? Развитие технологий Big Data //Promdevelop, 05.10.2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://promdevelop.ru/big-data/Sistok (дата обращения: 04.12.2018);
7. Duhigg C. How companies learn your secrets // The New Yourk Times Magazine. Feb. 16, 2012 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html (дата обращения: 05.12.2018);
8. Hamish Robertson Joanne Travaglia Big data problems we face today can be traced to the social ordering practices of the 19th century // LSE, 13.10.2015 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://blogs.lse.ac.uk/impactofsocialsciences/2015/10/13/ideological-inheritances-in-the-data-revolution/ (дата обращения: 04.12.2018);
9. Kim N. Wrap Contracts. Foundations and Ramifications. N.Y.: Oxford University Press, 2013. P. 83;
10. Lane J., Stodden V., Bender S., Nissenbaum H. Privacy, Big Data, and the Public Good: Frameworks for Engagement. Cambridge: Cambridge University Press. 2014. P. 70;
11. Milne G., Culnan M. Strategies for Reducing Online Privacy Risks: Why Consumers Read (or Don't Read) Online Privacy Notices // Journal of Interactive Marketing. No. 18:3. 2004. P. 20-21;
12. Solove D. Privacy Self-Management and the Consent Dilemma // Harvard Law Review. No. 126. 2013. P. 1884;
13. Большие данные (Big Data) // Tadviser: государство, бизнес, ИТ, 24.10.2017 [Электронный ресурс]. Режим досту-па:http://www.tadviser.ru (дата обращения: 04.12.2018);
14. Борисенко О.В. Анализ федерального закона №152-ФЗ «О защите персональных данных» // Электронное приложение к Российскому юридическому журналу. 2012. № 2. С. 26-30;
15. Брагинский М.И., Витрянский В.В. Договорное право. Книга 3: Договоры о выполнении работ и оказании услуг. 2-е изд., стер. М.: Статут, 2011. С. 566;
16. Майер-Шенбергер Виктор, Кукьер Кеннет Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим // М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. - 240 с;
17. Савельев А.И. Проблемы применения законодательства о персональных данных в эпоху «Больших данных» (Big Data) // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2015. №1. С. 43-66;
18. Шепардсон Д. Сенат США проголосует за отмену правил конфиденциальности // Агентство Новостей «Reuters» 23.03.2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.reuters.com/article/us-usa-internet-idUSKBN16U2ER (дата обращения: 06.12.2018);
19. Юргинова Н. Уроки вождения // Бизнес-журнал. 2015. №4 (229). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/uroki-vozhdeniya (дата обращения: 06.12.2018).
