Data Privacy Authorities (DPAs) 2017: Growing Significance of Global Networks
Notice bibliographique
Résumé
This article considers the roles of data protection authorities (DPAs), or as they are sometimes called 'privacy enforcement agencies' (PEAs), and the associations they form. The article is based on data from the 2017 Global Tables of Data Privacy Laws and Bills at http://ssrn.com/abstract=2992986. The DPA Hall of Shame is reserved for countries which, having undertaken in their data privacy legislation to appoint a data protection authority, fail to do so. There are three important escapees in 2015-16, but at least five countries remain there after quite some years. Twelve data privacy Acts don’t provide for a specialised data protection authority at all, but leave data privacy enforcement up to other State institutions. The remaining 100 countries from the 120 with data privacy laws, all have functioning data protection authorities (DPAs). This article analyses the networks and associations of various types, of which these DPAs are members, and their expansion since 2015. The article analyses such networks as being of three types. First is policy-oriented networks, of which there are many regional examples (but a few regions without them), including a new African association. In addition, the ICDPPC (International Conference of Data Protection and Privacy Commissioners), the longest established DPA organisation, now has as members approximately 90% of national DPAs globally that are eligible to have joined. There are also enforcement networks, of which GPEN, the Global Privacy Enforcement Network, is the largest with members from 47 countries. There is also an APEC enforcement network, and one which is a sub-network of ICDPPC. The third category is networks under some international agreements, of which the largest such grouping is the Consultative Committee of Council of Europe Convention 108, and the most significant is the EU’s Article 29 Working Party. There are seven DPAs that are not part of any of these networks, and Canada is the most prolific ‘joiner’. The article concludes with some observations about the accountability of DPAs and ways in which it can be measured.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».