數據隱私 📑04 - 3個數據最小化原則，讓你完整了解隱私保護的數據收集實務，開啟對自己數據更高的意識與掌控
你好，我是王啟樺，目前在加州大學洛杉磯分校(UCLA)擔任統計機器學習方向的博士後研究員。
你對你個人的數據被處理的方式，有什麼想法呢？
這篇文章是《紫式書齋》的第三主題〈數據隱私〉的第04篇。這篇文章想分享給你，個人數據隱私的重要主題--「數據最小化 (Data Minimization)」其中的三大原則。數據最小化這個詞，在生活上幾乎不會遇到，但他是目前2023年我們人類保護數位隱私的法律根據。我相信在讀過這篇文章以後，你會對自己的數據在現代怎麼被使用，會有更多的瞭解與想像。這些了解與想像，會幫助你在未來的數位社會裡面，更懂得保護自己的權利。
什麼是「數據最小化 (Data Minimization)」？
個人數據最小化(Personal Data Minimization)的概念，在[[通用數據保護條例 (General Data Protection Regulation; GDPR)]] 的 5(1)(c)條被定義。該定義翻譯成中文，「個人數據，應是充份的，相關的，有限的與處理數據原本目的的有關必要內容」。供參考，該條文的原文內容為「Personal data shall be adequate, relevant and limited to what is necessary in relation to the purposes for which they are processed (‘data minimisation’)」。
數據最小化 (Data Minimization)，就是對個人數據，在實際應用中，去滿足「充份的，相關的，有限的」三著要求的實務實踐。
滿足數據最小化，可以賦予每個數位公民，在數位社會中，對自己的個人數據，有更好的掌控力。然而，實踐數據最小化並不容易。我們作為數位社會的一員，對自己個人資訊的收集使用共享，有更深一層認識的話，也就可以避免自己的數據被惡意使用。
因此，這篇文章想系統地介紹給你，數據最小化(Data Minimization)的三大原則。這三個原則分別是：
- 原則 #1 數據適當性 (Data Adequacy)：根據收集數據的目的，收集的數據量愈少愈好。
- 原則 #2 數據相關性 (Data Relevance)：根據收集數據的目的，只收集與收集數據目的直接相關的數據。
- 原則 #3 數據保留 (Data Retention)：根據收集數據的目的，保留數據的時間愈短愈好，並要安全地刪除不再需要的數據。
如果你對自己的數位權利有意識，想要更了解個人數據該如何被保護，請閱讀以下內容，了解 數據最小化三個原則的更詳細實踐 ：
原則 #1 ：數據適當性 (Data Adequacy) - 看病就收集病相關的數據就好，買東西就收集買東西相關的數據就好
數據適當性 (Data Adequacy)，是根據收集數據的目的，收集的數據量愈少愈好。
一個具體生活中的例子，是「醫院，在對病患的療程與診斷為目的的情況下，該收集哪些病患的必要資訊」。
- 執行療程目的下的必要資訊：病患醫療史，目前的症狀，醫療檢驗的結果。
- 執行療程目的下的非必要資訊：病患的政治取向，病患的宗教信仰。
另外一個具體的生活例子，是「電子零售業者，在提供個人化的顧客購物體驗為目的下，該收集哪些顧客的必要資訊」。
- 個人化顧客購物體驗下的必要資訊：顧客姓名，顧客住址，顧客購買紀錄
- 個人化顧客購物體驗下的非必要資訊：身分證字號，財務資訊，購物瀏覽歷史
你覺得數據適當性 (Data Adequacy)這個原則，在保護個人數據隱私的目的下，是否合理，或者還可以再更改進呢？
原則 #2 ：數據相關性 (Data Relevance) - 打廣告，驗證身份，都不該去問我們的政治傾向與宗教信仰
數據相關性 (Data Relevance)，是根據收集數據的目的，只收集與收集數據目的直接相關的數據。
一個具體生活中的例子，是「社群媒體，在目標式廣告 (Targeted Advertising)的目的下，收集的用戶數據」。
- 目標式廣告下的相關用戶數據：用戶年齡，用戶地點，用戶喜好
- 目標式廣告下的非相關用戶數據：用戶政治傾向，用戶宗教信仰
另外一個具體的生活例子，是「金融機構，在顧客開戶時要進行身份驗證為目的下，收集的用戶數據」
- 身份驗證目的下的相關用戶數據：顧客姓名，顧客地址，顧客身分證
- 身份驗證目的下的非相關用戶數據：顧客婚姻狀態，顧客健康狀態，顧客宗教信仰
你覺得數據相關性 (Data Relevance)這個原則，在保護個人數據隱私的目的下，是否合理，或者還可以再更改進呢？
原則 #3 ：數據保留 (Data Retention) - 購物記錄，醫療紀錄，都要在一定時間後被刪除
數據保留 (Data Retention)，是根據收集數據的目的，保留數據的時間愈短愈好，並要安全地刪除不再需要的數據。
一個具體生活中的例子，是「公司為了行銷目的，收集客戶數據」。
- 公司必須言明，收集到的客戶數據，在多久以後會被刪除
- 例如：在顧客最後一次購物起算，只能保留兩年。
- 兩年一到，那數據必須被安全地刪除。
另一個具體生活中的例子，是「診所在完成與病患的治療後，其保留的醫療紀錄」。
- 診所保留病患治療紀錄的時間長度，一般來說要依據當地的法律法規來決定。
- 例如：當地法律規定病患的醫療紀錄，只能保留七年。
- 七年一到，那病患治療紀錄要被「匿名化 (Anonymization)」，以保護患者隱私。
你覺得數據保留 (Data Retention)這個原則，在保護個人數據隱私的目的下，是否合理，或者還可以再更改進呢？
你覺得哪個原則最有趣呢？
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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
在專業審計中，會計師需要謹守數據隱私保護與合規性，以確保公司登記、公司設立等程序的合法合規。以下將探討會計師在專業審計中如何保護數據隱私，並確保合規性的相關策略。
1. 數據隱私保護
保密義務: 會計師應遵守保密義務，嚴格保護客戶的數據隱私，不得將敏感信息外泄。
加密技術: 使用適當的加密技術
近期，聯合新聞網披露，有駭客在國外論壇 「Breach Forums」上出售 20 萬條台灣民眾個人資訊，並聲稱擁有台灣 2300 萬民眾的詳細資訊，其中國民黨員、宜蘭縣縣長林志妙的個人資訊也在其中。
10 月 21 日早上，海外論壇「Breach Forums」出現一篇文章，一名ＩＤ為「ＯＫ
週二
各國公佈10月製造業及服務業PMI初值，留意製造業預計仍將維持萎縮的勢頭，顯示經濟依然呈現修復的狀態，但其中美國的數據可望繼續保持兼任，而歐元區需要重點關注德國數據 會否進一步呈現疲憊。
歐洲時段英國公佈9月就業報告，預計勞動力持續短缺將讓英國失業率持續維持在低水平，但處於就業市場非常強勁，
李劍翔、楊穎露、天南星是警署秘密執行的「神略計劃」小組成員。此系統透過人工智慧與大數據，將與主案相關的輔案資料，以關聯度比對數據呈現。由於有侵犯民眾隱私的疑慮，無法過問取得來源及何處相關避免順藤摸瓜，必須靠人力去進一步分析結果，遂鎖定了「豐原一家三口焚屍案」來破解。
只要大數據有未來性，它就是可以敞開心胸接納的科技，AI也是。
2022 年 Google Analytics 4 網站分析工具，搭配 BigQuery 免費儲存資料，一手掌握第一方數據；OTT 與 CTV 廣告衡量技術，強化洞察彙整、成效歸因的細緻度；社群則有 Meta 大改演算機制，主推 Reels 短影音貼近年輕世代喜好，持續尋找新潮流突破口。
根據大紀元的報導，傳統基金會數據分析中心的研究員 EJ Antoni 表示：「有大量證據表明，非農就業數據的『重複計算』問題，在最近加速擴大。」
我們在 7 月的快訊<非農數據不能說的秘密！>中提到：非農的數據是會紀錄重複工作的部分，比如說一個人同時兼職兩份工，在非農會被計算成兩個工作崗位！
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