Profits Over Privacy: Investigating the Under-Regulated Business Practices of the Global Data Brokerage Industry in Canada
Notice bibliographique
Résumé
This dissertation contends that in pursuit of profits, Canada’s privacy regime relies on quasi-self-regulation, non-prescriptive principles, and weak limitations on the collection, use, and disclosure of personal information—all of which permits and encourages the monetization of personal information by data brokers. As the government seeks to promote innovation and economic growth, commercial interests have been placed ahead of consumer privacy. The prioritization of profits over privacy, coupled with the Canadian Government’s limited knowledge of data brokers, exacerbates the insufficient regulation of data brokers in Canada and minimizes the need for these firms to exercise their business power to advance their interests. To advance this argument, this dissertation establishes a unique theoretical framework that lays the foundation to examine and explain the monetization of Canadian personal information by data brokers. Additionally, this dissertation employs a qualitative methodological approach that combines elite interviews, House Standing Committee testimony and an analysis of lobbying data. This dissertation makes four key contributions to knowledge. First, by focusing on data brokers in Canada, this dissertation expands the literature on privacy, Big Data, and business power to an issue area and country that have received inadequate scholarly attention. With the novel digital age data broker typology and a Data Brokers in Canada List, this dissertation has provided empirical insights into an industry that is notoriously opaque. Second, it identifies three features of Canada’s privacy regime that enable traditional and digital age data brokers to monetize personal information. Third, this thesis identifies five avenues of influence through which data brokers can, but largely do not, exercise their business power. Together, these avenues were utilized to diagnose a very weak degree of regulatory capture by data brokers. Lastly, this dissertation contributes to the understanding of regulation as a tool to mitigate harms and to promote innovation and highlights how capture theory inadvertently excludes implicit forms of capture that are still hazardous.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,018 |
| Communication savante | 0,014 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».