“You Keep Using That Word”: Why Privacy Doesn’t Mean What Lawyers Think
Notice bibliographique
Résumé
This article explores how the need to define privacy has impeded our ability to protect it in law. The meaning of “privacy” is notoriously hard to pin down. This article contends that the problem is not with the word “privacy,” but with the act of trying to pin it down. The problem lies with the act of definition itself and is particularly acute when the words in question have deep-seated and longstanding common-language meanings, such as liberty, freedom, dignity, and certainly privacy. If one wishes to determine what words like these actually mean to people, definition is the wrong tool to use. The exact wrong way to go about understanding privacy is by supplying one’s own definition; that is unscientific. Since words in a living language mean many things (e.g., what does “cool” mean?), the act of definition reduces the multiple meanings of the defined word to a specified meaning. Each increase in precision comes with a corresponding separation from some set of meanings that would have applied to the living, undefined version of the word. The resulting defined word may be more precise but is often crippled, isolated, and bereft of the connections and connotations that made it part of a rich and living language. Like Procrustes, who strapped his victims to a bed and then either lopped off their feet if they stuck out or stretched the person on a rack if they were too short, lawyers are specifically trained to stretch and cut words. Tools of definition are badly suited to determine what people mean when they say “privacy.” For example, the actual meaning of “privacy” might better be explored through the tools of linguistics or cultural anthropology than through the tool of legal definition. This article therefore recommends that lawyers should set aside the flawed tool of definition and pick up the tool of analogy when they ask what words like privacy mean. This article asks why privacy has been uniquely pressed by concerns about supposed imprecision. For example, we do not stop our search for “security” because of a supposed lack of definition of the word. If privacy must have a definition to be operationalized, it will remain be conveniently narrow. moribund. And if privacy requires narrowing to be operationalized, any operationalization will be conveniently narrow. “You keep using that word. I do not think it means what you think it means.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,054 |
| Communication savante | 0,019 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,034 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».