Обеспечение качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении

Назаров Никита А.

doi:10.61205/S160565900029696-9

Русский

Войти Регистрация

Главная>№ 5>Обеспечение качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении

Обеспечение качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии

Обеспечение качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении

Аннотация

Код статьи

S1605-65900000622-5-1

DOI

10.61205/S160565900029696-9

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Назаров Никита Алексеевич Связаться с автором

Должность: старший специалист лаборатории правового регулирования информационных технологий и защиты информации
Аффилиация: Институт законодательства и сравнительного правоведения при Правительстве Российской Федерации
Адрес: Москва, Россия

Выпуск

Том 28 № 5

Страницы

140-155

Аннотация

Для российского государственного управления характерна тенденция расширения применения автоматизированных систем принятия решений, обеспечивающих частичную или полную автоматизацию процедуры принятия правоприменительных решений органами исполнительной власти. Применение и использование таких систем осуществляется в отсутствие целостного регулирования, обеспечивающего законность, прозрачность и обоснованность автоматизированных решений и устанавливающего дополнительные правовые гарантии для граждан и организаций.

Цели и задачи исследования: определение системы правовых требований, способствующих обеспечению качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении.

Методы исследования: общие и специальные методы, включая диалектический метод научного познания, системно-структурный, формально-юридический, сравнительно-правовой методы, методы анализа, синтеза, сопоставления и обобщения.

Выводы: одним из центральных элементов правового режима функционирования автоматизированных систем принятия решений в государственном управлении должно стать законодательное установление требований к качеству данных, под которыми предложено понимать совокупность требований к свойствам данных (наборов данных) и требований к процедурам их обработки и использования. Предложены система требований к качеству данных и особенности ее применения в различных сферах деятельности органов исполнительной власти, включая требования: 1) к достоверности (точности, полноте и актуальности) и непротиворечивости данных; 2) недискриминационности (репрезентативности) данных; 3) проверяемости данных; 4) конфиденциальности данных; 5) адекватности и целевой ограниченности сбора данных; 6) открытости наборов данных в пределах, не нарушающих конфиденциальность.

Ключевые слова

автоматизированное принятие решений, автоматизированное решение, качество данных, информация, данные, прозрачность, государственное управление, черный ящик, искусственный интеллект, машинное обучение

Классификатор

Дата публикации

17.05.2024

Всего подписок

Всего просмотров

Оценка читателей

0.0 (0 голосов)

Цитировать Скачать pdf

Для скачивания PDF нужно оплатить подписку

ГОСТ	Назаров Н. А. Обеспечение качества данных при автоматизированном принятии решений в государственном управлении // Журнал российского права. – 2024. – T. 28. – № 5 C. 140-155 . URL: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-78-01254, https://rscf.ru/project/23-78-01254.. DOI: 10.61205/S160565900029696-9
MLA	Nazarov, Nikita "Ensuring Data Quality in Automated Decision-Making in Public Administration." Journal of Russian Law. 28.5 (2024).:140-155. DOI: 10.61205/S160565900029696-9
APA	Nazarov N. (2024). Ensuring Data Quality in Automated Decision-Making in Public Administration. Journal of Russian Law. vol. 28, no. 5, pp.140-155 DOI: 10.61205/S160565900029696-9


	Текста публикации не найдено

Библиография

Дополнительные библиографические источники и материалы

1. Тихомиров Ю. А. Управленческое решение. М., 1972. 
2. Хабриева Т. Я. Технологические императивы современного мира и право // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2023. Т. 19. № 1. 
3. Талапина Э. В. Автоматизированное принятие решений в государственном управлении: теоретический разбор возможностей // Журнал российского права. 2022. Т. 26. № 11. 
4. Амелин Р. В., Чаннов С. Е. Эволюция права под воздействием цифровых технологий: монография. М., 2023. 
5. Поветкина Н. А., Копина А. А. «Цифровые» права налогоплательщика // Налоги. 2020. № 5. 
6. Синицын С. А. Личные неимущественные права и безопасность человека в виртуальном пространстве // Журнал зарубежного законодательства и сравнительного правоведения. 2023. Т. 19. № 1. DOI: 10.12737/jzsp.2023.002. 
7. Sousa W.G.D., Melo E.R.P.D. et al. How and where is artificial intelligence in the public sector going? A literature review and research agenda // Government Information Quarterly. 2019. Vol. 36. No 4. DOI: 10.1016/j.giq.2019.07.004. 
8. Sharma G. D., Yadav A., Chopra R. Artificial intelligence and effective governance: A review, critique and research agenda // Sustainable Futures. 2020. Vol. 2. DOI: 10.1016/j. sftr.2019.100004. 
9. Margetts H., Dorobantu C. Rethink government with AI // Nature. 2019. Vol. 568. No. 7751. DOI: 10.1038/d41586-019-01099-5. 
10. Крохина Ю. А. Ошибки цифровых технологий в налоговом контроле: юридические последствия для бюджетной системы // Финансовое право. 2022. № 9. DOI: 10.18572/1813- 1220-2022-9-26-29. 
11. Петровская О. В. Принцип достоверности в информационном праве: дис. ... канд. юрид. наук. М., 2022. 
12. Амелин Р. В. Презумпция достоверности информации в государственных информационных системах // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17. № 4. 
13. Carey P. Data protection: a practical guide to UK and EU law. Data protection. 5th ed. Oxford, 2018. 
14. Edwards L., Veale M. Enslaving the Algorithm: From a "Right to an Explanation” to a “Right to Better Decisions”? // IEEE Security and Privacy. 2018. Vol. 16. No. 3. DOI: 10.1109/ MSP.2018.2701152. 
15. Barocas S., Selbst A. D. Big Data's Disparate Impact // California Law Review. 2016. Vol. 104. No. 3. DOI: 10.15779/Z38BG31. 
16. Goodman B., Flaxman S. European Union Regulations on Algorithmic Decision Making and a “Right to Explanation” // AI Magazine. 2017. Vol. 38. No. 3. DOI: 10.1609/aimag.v38i3.2741. 
17. Clemmensen L. H., Kjærsgaard R. D. Data Representativity for Machine Learning and AI Systems. 2022. DOI: 10.48550/ARXIV.2203.04706. 
18. Братусь С. Н., Петров И. Н., Венгеров А. Б. и др. Советское законодательство и хозяйственный механизм. М., 1984. 
19. Zuiderveen Borgesius F. J. Singling out people without knowing their names — Behavioural targeting, pseudonymous data, and the new Data Protection Regulation // Computer Law and Security Review. 2016. Vol. 32. No. 2. DOI: 10.1016/j.clsr.2015.12.013. 
20. Bradford A. The Brussels Effect: How the European Union Rules the World. Oxford, 2020. 
21. Сафьянников А. В. Обезличенные данные: есть ли будущее в России? // Вестник экономического правосудия Российской Федерации. 2022. Т. 17. № 9. 
22. Kuner C., Bygrave L. A., Docksey C. The EU General Data Protection Regulation (GDPR): a commentary. The EU General Data Protection Regulation (GDPR). Oxford, 2019. 
23. Rocher L., Hendrickx J. M., Montjoye Y.-A. de. Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models // Nature Communications. 2019. Vol. 10. No 1. DOI: 10.1038/s41467-019-10933-3. 
24. Едидин Б. А., Крымская К. В. Сбор избыточных данных: вопросы правового регулирования // Право и цифровая экономика. 2022. № 2. DOI: 10.17803/2618-8198.2022.16.2.027-032. 
25. Терещенко Л. К. Доступ к информации: правовые гарантии // Журнал российского права. 2010. № 10. 
26. Adadi A. A survey on data-efficient algorithms in big data era // Journal of Big Data. 2021. Vol. 8. No. 1. DOI: 10.1186/s40537-021-00419-9.