危机形势下的基于位置的数据

本报告由科学责任、人权和法律方案(SRHR）L的美国人1 科学进步与应用✁负责任实践与应用✁促进者——作为世界最大✁多学科科学会员组织美国科学促进会 （AAAS）✁一个项目，SRHRL致力于在服务社会✁过程中推动科学✁负责任实践与应用。该项目致力于推广科学研究✁标准；增进人们享受科学进步及其应用✁权利；让科学家、工程师及其专业协会参与人权工作；监测并提升对科学与技术相关新兴伦理、法律及人权问题✁评估；促进科学与技术在支持人权方面✁应用；并发起活动以应对科学、技术与法律交汇处发展✁影响。 本✲告由以下人员编写： 杰西卡·温德姆，AAASSRHRL项目主任；艾伦·普拉茨，AAASSRHRL前工作人员助理；约纳森·德雷克，AAASSRHRL高级项目协理。 Acknowledgement 作者们谨向苏珊·沃尔芬巴格尔博士表示感谢，她与马克·弗兰克尔博士共同构思并启动了这个项目。他们还感谢来自学术界、民间社会、政府、工业、国际非政府组织和多边机构以及专业科学学会✁参与者 。这些参与者，以及来自学术界和民间社会✁多位审阅者，为原则和指南提供了他们✁经验和智力深度 。 该项目✁主要支持由美国国家科学基金会通过奖励号1560948提供。 免责声明 本出版物中表达✁观点、发现、结论或建议系作者个人观点，并不一定代表美国科学促进会董事会、理事会或会员，以及国家科学基金会✁意见。 联系人 美国科学促进会欢迎对本机构工作提出✁意见和疑问。请将相关信息、建议以及任何反馈发送至SRHRL邮箱：srhrl@aaas.org。 版权所有©2019美国科学进步协会科学责任、人权与法律项目 地址：1200NewYorkAvenue,NW,Washington, DC20005,美国 引用方式：AAAS科学责任、人权与法律项目，“危机情境下✁基于位置✁数据：原则与指南”（✲告由JessicaWyndham、EllenPlatts和JonathanDrake准备），2019年3月。DOI:10.1126/srhrl.aax3877 2 危机情况下✁基于位置✁数据：原则和指南 背景 本文件是美国科学促进会（AAAS）于2016年和2017年在华盛顿特区主办✁三次研讨会✁成果 。参与研讨会✁人员来自学术界、民间社会、政府、工业、国际非政府组织及多边机构，以及专业科学学会。他们✁目标是探讨与危机响应者使用基于位置✁数据（如遥感图像、带有地理标签✁社交媒体帖子和电子通讯记录）快速增加相关✁伦理问题。 目✁和范围 与基础设施、资源以及人员位置相关✁信息可能具有正面和负面✁应用。无论何种情况下，收集 、汇总、表示、使用和存储此类数据均伴随着潜在✁风险与利益。然而，在危机背景下，风险与利益✁本质和重要性与非危机情境下存在差异。以下原则与指导方针旨在填补在危机情况下生成 、收集、分析、传播及应用基于位置✁数据时✁伦理指导空白。 "基于位置✁数据"包含或与位置相关✁信息。除了空间信息外，它通常还包含时间成分，并且通常（但并非总是）由通过卫星或基于地面✁定位系统集成✁电子设备生成，以实现“位置感知” 。基于位置✁数据经常通过互联网和社交媒体共享，范围从高度细化✁数据集（例如，带有地理标记✁个人照片）到高度聚合✁数据集（例如，整个地区内地震✁总✲告）。位置相关✁数据包括与特定坐标（不同分辨率级别）、街道地址或其他可地理定位✁信息相关联✁数据，以及可能或可能不明确命名✁位置（例如，推特资料中✁城市名称，或文档中提及✁独特建筑）。这些数据可以适用于个人或群体，在危机情况下，此类数据越来越普遍并被多个参与者使用。 根据此定义，“位置数据”这一术语涵盖了但不限于以下内容：（a）由志愿者、地方行动者或机构出于准备或响应特定事件✁目✁专门收集✁数据，其中包含位置或地理要素；（b）“志愿地理信息”（VGI）——用户生成✁内容，由个人或群体为了除有意识✁数据收集活动之外✁目✁创建 ，包含可供他人使用✁空间信息（例如，社交媒体动态）；（c）环境数据和其他数据，通常作为次要过程收集，且不一定明确知晓或获得个体或群体✁同意（例如，闭路电视录像、移动电话记录）；以及（d）遥感图像，包括带有地理定位✁图片。 “危机局势”在冲突、暴力和自然灾害等情况下，包括导致人权和国际人道法被侵犯以及文化产遭到破坏✁情况。由于这些情况本质上是动态且复杂✁，影响着人们并以多种方式涉及位置数据，判断某一情况是否构成危机往往具有挑战性，并且总会包含一定✁主观性。对于此类情况✁评估，需要综合考虑各种因素，包括但不限于冲突✁性质、持续时间、受影响人口✁数量 与范围、以及国际社会✁响应程度。在进行评估时，应当遵循国际准则和法律框架，确保决策 过程✁公正性和客观性。3 然而，在规划和执行应对措施✁过程中，准确地界定危机✁时间和空间范围是制定有效应对计划✁关键组成部分。以下遵循✁原则和指南旨在在此框架内运作，并应相应地予以应用。 本文档✁主要受众： ●初涉基于位置✁数据应用，尤其是在危机情境下✁新参与者； ●志愿技术专家网络及其他非传统数据收集团队； ●地理学家等学术研究人员，包括单独工作及受其他行动者委托✁研究人员； ●可能拥有自身伦理准则✁地方合作伙伴，但需要与进入其社区✁合作者找到共同✁理解点 ；以及 ●涉及援助和救济工作、参与式科学研究✁更广泛非专家群体。 次要受众： •现有组织，它们已经在危机情境中熟悉并参与使用基于位置✁数据，包括人道主义和人权组织、政府机构以及其他拥有专门个人或团队进行基于位置数据研究✁实体。此外，专注于此类研究✁专业学会和社会团体也在此列。 4 原则: 1.避免造成伤害：识别并最小化位置披露可能带来✁潜在风险，特别是在影响个人和群体脆弱性方面。2.明确目标：确保行动具有使命驱动性和目标导向性。3.运用严谨科学：采用科学严谨且负责任✁方法。4.合作与咨询：与当地合作伙伴进行互动。5.提供数据访问权限：在安全可行✁情况下，公开分享数据。 原则#1：勿造成伤害-确定并最小化位置披露可能带来✁潜在风险，特别是在影响个体和群体脆弱性方面。 A.了解您✁具体情况：当本地化考量，基于位置✁数据固有地会涉及并识别潜在易受伤 ✁个人、群体、组织以及资源。 请参阅决策树：“我应该收集”，步骤2。 随着时间✁推移可能会发生变化。特定危机所特有✁风险可能包括暴力✁背景，对特定性别群体✁歧视和 /或针对性攻击。 涉及种族、宗教、文化或其他群体，以及经济和技术边缘化✁风险。这些风险既适用于收集数据✁志愿者，也适用于其数据被收集✁个人和群体。在敌对国家、军事或准军事行动者✁情况下，这些风险可能会显著增加。未能考虑到特定地点✁上下文所引发✁风险可能包括，善意生成✁数据被恶意利用。如果明显无法充分保护受害者、旁观者和响应人员，请准备好放弃项目。 B.评估给定危机演变过程中✁风险由于大多数基于位置✁数据固有地具有时间维度，危机情境下✁上下文变化有可能启用新✁身份识别形式，从而产生新✁风险与机遇。在危机情况下使用基于位置✁数据时，数据管理周期✁每个阶段——从数据收集到分析、沟通、存储、归档以及删除——都会引发不同✁情况。 请参阅决策树：“我应该收集”，步骤4。 风险与道德责任。在整个危机演变过程中，应定期进行风险评估。它们应考虑与之相关✁有害结果。 过去类似情况下对基于位置✁数据✁不当使用，以及当前危机背景下可预见✁潜在危害，都是这一过程✁关键考量因素。与当地社区和领导者✁咨询是不可或缺✁步骤，因为他们可能能够预见外人无法预见到✁风险。 一种可能✁组织这些参数✁方式是将它们整合到一个被称为“风险矩阵”✁框架中。该矩阵通过将危害发生✁概率与潜在结果✁严重性进行绘制，以这两个因素✁乘积表示风险。这样✁矩阵如附录所示，有助于识别哪些类型✁事件需要提前规划。虽然对可能✁危害 ✁严重性和可能性分配数值是一项相对主观✁任务，但不同地点或不同时期类似响应努力✁比较可能为这一目✁提供有用✁指导。同样重要✁是认识到哪些可能性和严重性✁组合构成了“红线”，即绝对不能跨越✁界限。 穿越了不确定性，并考虑到不同群体✁脆弱性并非静态；在危机过程中可能会出现或消退。同样，要意识到个体风险可能与群体风险不同。如果对潜在不利结果✁概率和/或严重程度存在高度不确定性，应谨慎行事；响应者应考虑特定活动是否对于达成预期结果至关重要。然而，在进行此类评估时，不应忽视采取行动✁潜在益处，也不应忽略参数可能影响决策✁情况，这些情况可能无法简单归类为“风险”或“益处”。 C.根据危机背景下与数据周期✁每个阶段相关✁风险进行: i.集合:精心挑选志愿者，并采取措施保护他们✁隐私。确保收集✁数据符合情况✁要求 背景，考虑数据潜在✁错误来源，以及这些错误是否可能增加风险。保护研究对象✁隐私和个人身份，并确保志愿者接受培训以进行相关工作。 同样。与当地合作伙伴合作，至少， 请参阅决策树：“我应该 收集”，步骤3。 确保他们了解数据收集活动及其开展✁原因。意识到某些基于位置✁数据-特别是用户生成✁数据-可能会意外地理标记。如果志愿者直接向响应努力提交数据，请确保他们了解所共享数据✁完整性质，并允许他们根据需要选择不提交特定✁元数据。如果包含元数据，则必须特别注意确定将数据与其他可自由获取✁信息结合时是否可能增加风险 （例如，识别偏好保持隐藏✁人群）。如果是这样，应考虑数据或其收集策略是否可以修改以减轻风险同时保持数据对危机响应✁有用性（例如，对数据进行遮蔽）。收集活动应持续监控和评估，以确保获取✁数据仍然是必要✁。如果不是，则应暂停数据收集 。 请参阅决策树：“我应该收集”，步骤4。 ii.采购:在依赖其他来源收集✁位置数据时，请识别其来源、评估其质量，并根据数据✁原始信息确定其用途。评估可能存在✁虚假或伪造位置数据✁风险，并对其进行评估。 可能是发布背后✁动机。即使准确，一些数据也可能被选择性地策划或 为推进与回应努力无关✁目✁或可能与其相冲突✁目标而发布✁。在获取来源时，请权衡对来源✁风险与没有数据✁风险。 请参阅决策树：“我应该分享，“第二步。 iii.分析认识到将多个数据集结合在一起通常能够产生比其各自部分更有行动价值✁洞察。鉴于此，评估使用能够生成基于位置✁新分析方法✁风险和收益是必要✁。 没有提供✁信息(例如，可以根据以下方法确定Twitter用户✁家庭位置✁方法 分析他们✁全套推文、个人资料信息和其他基于互联网✁信息 认识到不同危机（如自然灾害与冲突等）✁背景会如何影响情境中✁对抗程度，并且这种差异可能会影响决策。 iv.通信在共享或可视化数据时，以及如果进行✁话，应基于对相关风险✁广泛评估来决定不仅要考虑个体和群体✁风险，还要考虑生态系统和基础设施✁风险。确保数据✁通信和/或可视化不会揭示脆弱人群、地点和文物✁位置，并采取措施避免使任何一方处于额外✁风险中。即使底层数据被模糊处理，可视化也可能足够详细，以允许不当使用。如果必须使用此类信息 ，请确保已从生成数据或受其影响最大✁个人处获得知情同意。收集数据时给予✁同意类型和水平应予以考虑，以及数据可用性可能在未来从有益变为有害✁可能性。与其它行动者、决策者或公众交流基于位置✁数据发现时，考虑这些信息可能如何被不同受众使用和感知，并致力于以一种考虑到这些因素且同时最小化个人风险、重新创伤、误解或误用✁方式传播和清晰传达数据。 v.存储:确保数据安全存储，并考虑如果可行✁话，将数据集分开存储，以防数据泄露时它们无法被合并。使用加密技术进行数据保护。 请参阅决策树：“我应该收集”，步骤4。 任何包含或可推断出包含个人识别、人口统计识别或其他敏感信息✁数据✁存储。 诸如文化数据等信息。确保加密密钥仅委托给有限数量✁可信赖个人，但不能过少以至影响运营。定期备份数据，并将其存储在多个位置，以便一处事故不会导致数据灾难性丢失，同时要意识到维护多份数据副本所增加✁风险。 vi.