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題名 大數據分析與個人資料保護之衝突：從收視行為調查談起
The clash of big data analytics and personal data protection：from the audience measurement perspective
作者 鄭美華
Cheng, Mei Hua
貢獻者 劉定基
Liu, Ting Chi
鄭美華
Cheng, Mei Hua
關鍵詞 大數據
收視行為調查
個人資料保護
智慧隱私
過濾罩效應
Big data
Audience measurement
Personal data protection
Intellectual privacy
Filter bubble
日期 2017
上傳時間 13-Sep-2017 14:58:23 (UTC+8)
摘要 隨著數位化時代來臨，「大數據」被視為解決傳統收視行為調查弊病的解方；然而，在利用此一新興工具時，大量被鉅細靡遺留存下來的個人收視行為紀錄，也引發了對於智慧隱私的威脅、過濾罩效應，甚至是因自動化演算程式而產生歧視等種種問題。
在比較法上，關於個人收視行為紀錄的保護，不論是採取部門式立法的美國，或是制定有全面性個人資料保護規範的歐洲，均有所著墨；但在迎接大數據分析的挑戰時，相關規範皆面臨個人資料保護與個人資料利用之間的衝突與拉鋸。
我國也不例外，隨著個人資料保護意識的提升，其與個人資料利用之間的關係也愈趨緊張。雖然在現行個人資料保護法下，以大數據分析開展收視行為的調查及應用，同時兼顧個人隱私的保障，並非毫無機會；但若要在個人資料保護與個人資料利用的緊張關係之間尋求更佳的平衡點，現行法仍有未臻周全之處，有待修法解決。
本文除了就現行個人資料保護法下，以大數據分析進行收視行為調查，提供相關執行面的建議外；也嘗試針對現行法有待改善的部分，提出未來修法的建議方向。期待在大數據應用不斷發展的同時，一併打造出足以令人信賴的個人資料利用環境。
With the coming of the digital age, “big data” is believed to be the panacea for the problems of traditional audience measurement methods. Nevertheless, a great deal of detailed personal viewing behaviors is collected and stored while using this emerging tool. As a result, it raises concerns over intellectual privacy, filter bubble, and even discrimination which results from automatic parsing algorithm. From the comparative law perspective, both the United States, which adopts a sectoral data protection framework, and the European Union, which has a comprehensive personal data protection law, have already addressed the need to protect information regarding personal viewing behaviors. When facing the challenges of big data analytics; however, both legal regimes are still confronted with conflicts between the protection and use of personal data. There is no exception for Taiwan. With the rising awareness of personal data protection, the tension between the use and protection of personal data is also increased. Although under the current Personal Information Protection Act (PIPA), it’s possible to employ big data analytics on audience measurement, while at the same time, conforming to the minimum protection of individual privacy, if we want to strike a better balance between data protection and data use, the PIPA needs to be revised. In addition to providing practical suggestions for conducting audience measurement using big data analytics in accordance with the PIPA, this thesis also tries to provide a proposal for future revision of the PIPA. This thesis hopes that as big data applications continue to develop; we can also foster a more trustworthy environment for the use of personal data.
參考文獻 一、 中文文獻
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二、 外文文獻
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描述 碩士
國立政治大學
法律科際整合研究所
100652002
資料來源 http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100652002
資料類型 thesis
dc.contributor.advisor 劉定基zh_TW
dc.contributor.advisor Liu, Ting Chien_US
dc.contributor.author (Authors) 鄭美華zh_TW
dc.contributor.author (Authors) Cheng, Mei Huaen_US
dc.creator (作者) 鄭美華zh_TW
dc.creator (作者) Cheng, Mei Huaen_US
dc.date (日期) 2017en_US
dc.date.accessioned 13-Sep-2017 14:58:23 (UTC+8)-
dc.date.available 13-Sep-2017 14:58:23 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 13-Sep-2017 14:58:23 (UTC+8)-
dc.identifier (Other Identifiers) G0100652002en_US
dc.identifier.uri (URI) http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/112707-
dc.description (描述) 碩士zh_TW
dc.description (描述) 國立政治大學zh_TW
dc.description (描述) 法律科際整合研究所zh_TW
dc.description (描述) 100652002zh_TW
dc.description.abstract (摘要) 隨著數位化時代來臨，「大數據」被視為解決傳統收視行為調查弊病的解方；然而，在利用此一新興工具時，大量被鉅細靡遺留存下來的個人收視行為紀錄，也引發了對於智慧隱私的威脅、過濾罩效應，甚至是因自動化演算程式而產生歧視等種種問題。
在比較法上，關於個人收視行為紀錄的保護，不論是採取部門式立法的美國，或是制定有全面性個人資料保護規範的歐洲，均有所著墨；但在迎接大數據分析的挑戰時，相關規範皆面臨個人資料保護與個人資料利用之間的衝突與拉鋸。
我國也不例外，隨著個人資料保護意識的提升，其與個人資料利用之間的關係也愈趨緊張。雖然在現行個人資料保護法下，以大數據分析開展收視行為的調查及應用，同時兼顧個人隱私的保障，並非毫無機會；但若要在個人資料保護與個人資料利用的緊張關係之間尋求更佳的平衡點，現行法仍有未臻周全之處，有待修法解決。
本文除了就現行個人資料保護法下，以大數據分析進行收視行為調查，提供相關執行面的建議外；也嘗試針對現行法有待改善的部分，提出未來修法的建議方向。期待在大數據應用不斷發展的同時，一併打造出足以令人信賴的個人資料利用環境。		zh_TW
dc.description.abstract (摘要) With the coming of the digital age, “big data” is believed to be the panacea for the problems of traditional audience measurement methods. Nevertheless, a great deal of detailed personal viewing behaviors is collected and stored while using this emerging tool. As a result, it raises concerns over intellectual privacy, filter bubble, and even discrimination which results from automatic parsing algorithm. From the comparative law perspective, both the United States, which adopts a sectoral data protection framework, and the European Union, which has a comprehensive personal data protection law, have already addressed the need to protect information regarding personal viewing behaviors. When facing the challenges of big data analytics; however, both legal regimes are still confronted with conflicts between the protection and use of personal data. There is no exception for Taiwan. With the rising awareness of personal data protection, the tension between the use and protection of personal data is also increased. Although under the current Personal Information Protection Act (PIPA), it’s possible to employ big data analytics on audience measurement, while at the same time, conforming to the minimum protection of individual privacy, if we want to strike a better balance between data protection and data use, the PIPA needs to be revised. In addition to providing practical suggestions for conducting audience measurement using big data analytics in accordance with the PIPA, this thesis also tries to provide a proposal for future revision of the PIPA. This thesis hopes that as big data applications continue to develop; we can also foster a more trustworthy environment for the use of personal data.en_US
dc.description.tableofcontents 第一章　緒論 1
第一節 問題意識 1
第一項 研究動機 1
第二項 問題的提出 4
第二節 研究方法與研究限制 4
第一項 研究方法 5
第二項 研究範圍與研究限制 5
第三節 研究架構 9
第二章　大數據下的收視行為紀錄價值與隱私疑慮 11
第一節 大數據的發展 11
第二節 收視行為紀錄調查 51
第一項 何謂收視行為紀錄 51
第二項 傳統收視行為調查方式 53
第三項 大數據時代的收視行為紀錄調查方式 57
第三節 收視行為紀錄的價值 61
第一項 傳統收視行為紀錄價值 62
第二項 大數據時代的收視行為紀錄價值 63
第四節 收視行為紀錄的隱私及其他疑慮 66
第一項 智慧隱私（Intellectual Privacy） 67
第二項 過濾罩效應（Filter Bubble） 71
第三項 差別待遇 76
第五節 小結 78
第三章　美國與歐盟關於收視行為調查的個人資料保護規範 45
第一節 美國法 45
第一項 視訊隱私保護法 45
第二項 有線電視隱私法 67
第三項 FCC 2016隱私命令 70
第二節 歐盟法 75
第一項 個人資料保護規則（GDPR(2016/679)） 75
第二項 　電子通訊傳播個人資料及隱私保護指令(Directive 　　　　2002/58/EC) 80
第三項 歐盟法院關於浮動IP是否為個人資料的判決 85
第三節 美國法與歐盟法的比較分析 91
第一項 個人資料保護規範架構 91
第二項 個人資料的價值 92
第三項 關於可識別（間接識別）個人資料認定標準 94
第四項 個人資料保護與個人資料利用的適度平衡 95
第五項 小結 97
第四章 從收視行為紀錄看我國對於個人資料保護的規範 103
第一節 我國關於收視行為紀錄的可能規範 103
第一項 個人資料保護法 103
第二項 相關行政命令 128
第三項 數位通訊傳播法草案 143
第二節 從收視行為紀錄調查看現行個人資料保護的困境 146
第一項 「個人資料」界定不明 146
第二項 「零和」的規制手段已不符實際需求 152
第三項 個人資料保護法令適用關係錯綜複雜 154
第三節 小結 156
第五章 結論 157
第一節 收視行為調查及其利用的個人資料保護建議 158
第一項 於履行收視服務契約目的的（必要）範圍「內」 158
第二項 於履行收視服務契約目的的（必要）範圍「外」 159
第二節 修法建議方向 163
第一項 加強個人資料的界定 163
第二項 增訂利益權衡條款及相關彈性措施 166
第三項 加強自動化處理程序的透明性 171
第四項 由各目的事業主管機關個別加強告知事項 172
第三節 結語 175
參考文獻　177		zh_TW
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dc.source.uri (資料來源) http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100652002en_US
dc.subject (關鍵詞) 大數據zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 收視行為調查zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 個人資料保護zh_TW
dc.subject (關鍵詞) 智慧隱私zh_TW
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dc.title (題名) 大數據分析與個人資料保護之衝突：從收視行為調查談起zh_TW
dc.title (題名) The clash of big data analytics and personal data protection：from the audience measurement perspectiveen_US
dc.type (資料類型) thesisen_US
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