Il diritto di contestazione delle decisioni automatizzate nel GDPR
| Autor | Claudio Sarra |
| Cargo | Università degli studi di Padova |
| Páginas | 33-69 |
Anuario Facultad de Derecho - Universidad de Alcalá XII (2019) 33-69
ISSN: 1888-3214
IL DIRITTO DI CONTESTAZIONE DELLE DECISIONI
AUTOMATIZZATE NEL GDPR
THE RIGHT TO CONTEST DECISIONS BASED ON AUTOMATED
PROCESSING IN THE GDPR
CLAUDIO SARRA
Università degli studi di Padova
Recibido: 24/06/2019
Aceptado: 31/07/2019
Resumen: El artículo 22 del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) prevé
la prohibición de decisiones basadas únicamente en el tratamiento automatizado de datos que
Este trabajo sostiene que esas salvaguardas mínimas se ordenan en una línea progresiva que llega
a su culmen con el “derecho a impugnar la decisión”, que a su vez debe considerarse como el más
ejercerlo plenamente, la parte interesada debe tener la oportunidad de comprender completamente
los aspectos técnicos involucrados en el proceso, si es necesario. En otras palabras, el derecho
de impugnación parece presuponer un derecho de explicación, cuya existencia en el RGPD es
actualmente muy discutida. Dado que existe un vínculo íntimo entre los dos, sugiero revisar la
contextual, estrictamente vinculada a la forma particular por la que se debe mediar la disputa.
Palabras claves:
explicación.
Abstract: Art. 22 of the General Data Protection Regulation (GDPR) provides for the
prohibition of decisions based “solely” on automated data processing which may have legal
exceptions are also indicated. Since these cases are supposed to be exceptional, art. 22.3
requires some additional safeguards and provides the data subject with extra rights. This work
argues that those minimal safeguards are ordered in a progressive line that reaches its climax
with the “right to contest”, which in turn has to be seen as the most comprehensive. Drawing
from the juridical proper meaning of it, it is also argued that in order to be fully exercised, the
data subject must be allowed to deeply understand the technicalities involved in the processing,
if needed. In other words, the right to contest seems to presuppose a right to explanation, whose
existence in the GDPR is currently highly discussed. Since there is an intimate link between the
a relative and contextual one, strictly linked to the particular way in which the contestation
needs to be mediated.
Anuario Facultad de Derecho - Universidad de Alcalá XII (2019) 33-69
ISSN: 1888-3214
34 Claudio Sarra
SUMARIO: 1. INTRODUZIONE: LA DATA DRIVEN SOCIETY. 2. AUTOMATIC DECISION-
MAKING (ADM). 3. LE DECISIONI AUTOMATIZZATE NEL REGOLAMENTO EUROPEO
PER LA PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI (GDPR). 4. IL DIRITTO DI CONTESTAZIONE
EX ART. 22.3. 5. CONTESTAZIONE E SPIEGAZIONE. 6. CONCLUSIONI
1. INTRODUZIONE: LA DATA DRIVEN SOCIETY
Con l’espressione Data Driven Society si allude alla costruzione di un paradigma
di interpretazione del dinamismo socio-economico contemporaneo – talvolta
1 - che trova il suo centro nel
fenomeno della c.d. datificazione. Quest’ultima può definirsi, a sua volta, come
traduzione dei fenomeni in termini quantitativi in modo che possano essere tabulati
ed analizzati 2.
formazione di dati, estraggono automaticamente correlazioni che vengono ritenute
ragioni sufficienti per tradursi in presupposti di azione: in altri termini, per prendere
decisioni.
Eventi-dati-conoscenza-decisione-azione-eventi: è lo schema che esprime
l’anima della data driven society e che si mostra caratterizzata da un gioco ricorsivo
di processi di datificazione, avviati a fronte di qualsivoglia serie di eventi, seguiti
da pratiche di organizzazione e manipolazione destinate ad estrarre informazioni e
conoscenze (data mining), non immediatamente palesi dai dati “grezzi”, sulla base
delle quali vengono organizzati processi decisori, con cui orientare l’azione che, a
eventi, dai
tanto sul modello, quanto sulla scala sulla quale esso può oggi implementarsi grazie
alla diffusione ubiqua di strumenti informatici di raccolta e scambio di dati. Esso,
infatti, si afferma come modello universale di organizzazione della prassi proprio in
conseguenza del fatto che la trasformazione informatico-tecnologica e l’evoluzione
1 In entrambi i sensi si può trovare utilizzato in McKinsey Global Institute, Competing
in a Data-Driven World, Mc Kinsey and Company, 2016, da una parte, descrittivamente,
per rappresentare lo stato della datificazione dell’esperienza contemporanea nei settori
economicamente e socialmente rilevanti, dall’altro, prescrittivamente, per suggerire la progressiva
estensione di questo paradigma per l’efficientamento economico dei settori in cui ciò non si è
ancora determinato compiutamente.
2 Mayer-Schömberger, V., Cukier, K., Big Data. A revolution that will transform how
opportunity for communication in the public sphere?”, Journal of Communication Management,
complex world”, European Journal of Information Systems, vol. 22, 2013, pp. 381-386.
Anuario Facultad de Derecho - Universidad de Alcalá XII (2019) 33-69
ISSN: 1888-3214
Il diritto di contestazione delle decisioni automatizzate nel GDPR 35
socio-economica sono arrivate al punto di coimplicarsi vicendevolmente ad un
La produzione di dati potenzialmente disponibili avviene da parte di miliardi di
fonti tra le quali spiccano gli stessi soggetti che si servono degli strumenti informatici
che accompagnano ogni momento della loro vita quotidiana 3.
Tutto ciò, da un lato, pone un ovvio problema tecnico relativo al ritrovamento
istantanea, trasformazione 4, conoscenza utile ai processi decisori 5, dall’altro, obbliga
dall’interno della datificazione.
La c.d Cybersfera diviene così un immenso spazio pubblico accessibile e
continuamente in espansione, nel quale ognuno riversa inarrestabilmente dati che lo
riguardano, attraverso strumenti che lo accompagnano in pressoché ogni momento
della sua giornata registrandone e comunicandone la posizione, gli spostamenti, gli
interessi, le opinioni, le informazioni sullo stato di salute, le comunicazioni, i contatti,
di ripresa delle fotocamere, magari come elementi di sicurezza), i comportamenti
minuti, l’espressione di sentimenti, e molto altro ancora 6.
concreta di affidare la decisione conclusiva del processo ad un dispositivo in grado
di comprendere queste oggettivazioni e di comportarsi secondo regole date: per es.
“quando una correlazione offre un’accuratezza superiore al 70% considera “vero”
7.
3
dei dati machine-generated, vale a dire dati che non sono il prodotto diretto di azioni umane ma
sono generati dai dispositivi stessi nel corso del loro funzionamento ordinario, cfr. ZECH, H.,
“Building a European Data Economy”, IIC - International Review of Intellectual Property and
Competition Law, vol. 48/5, 2017, pp. 501-503.
4 BAKAEV, M., AVDEENKO, T., “Prospects and Challenges in Online Data Mining.
, (eds.), Data
Mining and Big Data. Proceedings of the First International Conference on Data Mining and Big
Data. Bali, Indonesia, June 25-30, 2016, Cham, 2016, pp. 15-23.
5 Problema tecnico ma anche epistemologico: cfr. FLORIDI, L., “Big Data and Their
Epistemological Challenge”, Philosophy & Technology, vol. 25 / 4, 2012, pp. 435-437.
6 Cfr. PASQUALE, F., The Black Box Society: The Secret Algorithms That Control
Money and Information, Cambridge, Massachussets, 2015.
7
rischio, costituisce, infatti, l’esempio tipico di processi decisionali automatizzati, e ciò dall’estremo
del c.d. algotrading (cfr. LUPOI, A., “Dal mercato “alle grida” al Sistema Multilaterale: l’ordine
tecnico”, in P. Moro, C. Sarra (a cura di))Tecnodiritto. Temi e problemi di informatica e robotica
giuridica,
e la struttura dei mercati: due casi due casi negli Stati Uniti”, Rivista di diritto commerciale,
vol. 1, 2019, pp. 1- 14), sino alle pratiche ordinarie di concessione di prestiti al consumo (cfr.
Considerando 71, GDPR).
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba