| Tittel: | Når er utvikling av maskinlæringsalgoritmer "vitenskapelig forskning"? : En analyse av de vilkår personvernregelverket oppstiller for at noe skal kunne utgjøre «vitenskapelig forskning |
| Ansvar: | Ylva Sophie Stensrud Høsøien |
| Forfatter: | Høsøien, Ylva Sophie Stensrud  |
| Materialtype: | Elektronisk bok |
| Utgitt: | Oslo : Universitetet i Oslo, Det juridiske fakultet, Institutt for privatrett, 2025 |
| Omfang: | 132 sider |
| ISBN/ISSN: | 2703-8777 |
| Serie: | Complex ; 4/2025 |
| Emneord: | Automatisering / Digitalisering / Etikk / Forskning / Maskinlæring / Personvern |
| Stikkord: | Forordning (EU) 2016/679 - Personvernforordningen (GDPR) / Forordning (EU) 2016/679 - Artikkel 4 - Personvernforordningen (GDPR) / Forordning (EU) 2016/679 - Artikkel 5 - Personvernforordningen (GDPR) / Forordning (EU) 2016/679 - Artikkel 6 - Personvernforordningen (GDPR) / Personopplysningsloven (2018) § 8 / Personopplysningsloven (2018) § 9 |
| Note: | Denne utgaven av CompLex er basert på masteroppgave som ble levert til det juridiske fakultet i Oslo våren 2024. |
| Innhold: | Oppgaven handler om begrepet «vitenskapelig forskning» i personvernforordningen, og inneholder en gjennomgang og operasjonalisering av vilkårene som må være oppfylt for at noe skal kunne klassifiseres som vitenskapelig forskning.
Bakgrunnen for at fokuset i oppgaven rettet seg mot utvikling av maskinlæringsalgoritmer, var at Datatilsynet hadde hatt et sandkasseprosjekt i samarbeid med Nav om utvikling av en modell for prediksjon av sykefravær. Datatilsynet kom til at Nav ikke hadde rettslig grunnlag for utvikling av en slik modell.
Nav står imidlertid i bresjen for mange interessante prosjekter som bidrar til både ny kunnskap og bedre tjenester til befolkningen. Derfor mente jeg det var verdt å undersøke nærmere hva som var vilkårene for at et prosjekt kan defineres som «vitenskapelig forskning». Samtidig aktualiserte dette spørsmål om hva slags muligheter forvaltningsorganer har til å forske på egne data for å forfølge formål som er i egen interesse, som effektivisering, når prosjektet også kan utvikle samfunnets kunnskap om maskinlæringsalgoritmer, og resultatet av prosjektet er i allmennhetens interesse.
Formålet med denne oppgaven er å gi forvaltningen råd om hvordan prosjekter må organiseres og gjennomføres for at man skal kunne benytte seg av unntaket for «vitenskapelig forskning». |