美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission,FTC)於2009年10月5日公佈了新修正的「廣告使用推薦與見證指南(Guides Concerning the Use of Endorsements and Testimonials in Advertising)」,這是該指南自1980年制定以來第一次的更新,並於今年12月1日起生效。此次修訂特別針對商品服務使用心得做出規範,規範亦適用於社交媒體(如Facebook、Twitter及各種類型的部落格等具互動性的媒體)中之心得分享,未來在社交媒體對商品或服務所做出的各種評論,都有可能成為FTC管制的對象。
在社交媒體中所傳遞之商品心得訊息,特別是名人(在該領域分享心得出名者)所分享之訊息,對於網路使用者或消費者之影響力甚大,甚至會改變其是否選擇消費該商品或服務之意願,但其真實性卻未必有相當之保障。有鑑於此,FTC於新修正之指南中即對於心得分享之訊息作出相應規範,重點如下:
1.心得分享者若由商品或服務提供者處受有金錢或相當程度的利益給付,即非單純之心得分享,而有與廣告相同之性質。因此若有虛偽不實陳述的狀況,亦視為是不實廣告。
2.心得分享者必須揭露其與商品或服務提供者的利益關係,使其他消費者明瞭。
3.廣告中若有引用研究結果,而該研究機構為該公司所贊助時,廣告中必須揭露兩者的利益關係。
4.指南同時適用於談話性節目以及社交媒體上所為之心得分享。
而違反上述規定者,可能會依美國聯邦交易委員會法第5條(FTC Act Sec.5)之相關規定每次最高得處以1萬1千美元罰鍰。
此規定之公布引起了部落客(部落格使用者)之質疑,因此FTC廣告實務科(The Division of advertising Practices)之副科長Richard Cleland特別對此做出澄清,其指出:「FTC不會立刻處以罰鍰,也並非所有個案均嚴重至須處以罰鍰。較有可能的作法是,先以警告函警告違規的部落客。且FTC無權對違反FTC法案的行為直接處以罰鍰,若事態嚴重,則FTC會將案件移送地方法院,由法院做出各種處斷,最重可至罰鍰。」
此一指南的約束,固然提供了消費者分辨廣告與心得分享的方式,但是關於更細部的操作,例如何時可認為部落客與商品及服務業者有利益關係,仍有待實務的累積。
英國國家標準組織(British Standard Institution)於2009年1月8日公布個人資料保護管理系統標準(標準標號為DPC BS 10012)之草案,使組織在個人資料儲存管理工作上符合個人資料保護法(Data Protection Act 1998,DPA)之要求。 有鑑於利用個人資料管理系統(personal information management system,PIMS)管理業務上取得之資料之情形日益增多,而觀諸該資料之性質,通常多為DPA所規範定義的「個人資料」。因此,為使個人資料管理有其標準規範,並得以運用在任何規模之公私部門,使組織內之個人資料管理系統符合DPA之規範且具有一定程度之安全性,BSI試圖提出有關個人資料管理一致性之標準規範,以供組織在個人資料處理程序工作上之遵循。該標準規範如同BS EN ISO 9001:2000之品質管理系統(Quality Management System)及BS ISO/EC 27001:2005之資訊安全管理系統標準,以PDCA週期(Plan-Do-Check-Act)進行規劃,並透過執行所規範之流程落實個人資料之保護。 目前該草案已經公布,BSI於2009年3月31日前將接受各界對於該草案之諮詢及舉辦公聽會,以求標準規範之完善。
歐盟第29條工作小組發布「自動化個人決策和分析指引」處理個人資料自動化決策與資料剖析風險問題歐盟第29條工作小組於2017年10月3日為因應歐盟一般資料保護規則(GDPR)第22條規定發布「自動化個人決策和分析指引」(Guidelines on Automated individual decision-making and Profiling for the purposes of Regulation 2016/679,2018年2月6日進一步修正,下稱指引),處理對個人資料自動化決策(automated decision-making)和個人檔案剖析(Profiling)的建立。 指引分為五個部分與最佳實踐建議,旨在幫助資料控制者(controller)合乎GDPR對個人資料自動化決策和分析的要求,內容包括下幾點:1.定義自動化決策和分析,以及GDPR對這些概念的處理方法;2.對GDPR第22條中關於自動化決策的具體規定;3.對自動決策和分析的一般規定;4.兒童和個人檔案剖析(Profiling)的建立;5.資料保護影響評估。 指引的主要內容包括: 個人檔案剖析(Profiling),意謂收集關於個人(或一群個人)的資料,並分析他們的特徵或行為模式,加以分類或分群,放入特定的類別或組中,和/或進行預測或評估(例如,他們執行任務的能力,興趣或可能的行為)。 禁止對個人資料完全自動化決策,包括有法律上法或相類重大影響的檔案剖析,但規則也有例外。應有措施保障資料主體的權利,自由和合法利益。 GDPR第22條第二項a之例外規定,(履行契約所必需的),自動化個人決策時,應該作狹義解釋。資料控制者必須能夠提出分析、自動化個人決策的必要性,同時考慮是否可以採取侵害隱私較少之方法。 工作小組澄清,關於在要求提供有關自動化決策所涉及的邏輯上有意義的資料時,控制者應以簡單的方法,告訴資料主體其背後的理由或依據的標準,而不得總是以自動化決策所使用算法進行複雜的解釋或者公開完整的算法為之。所提供的資料應該對資料當事人有意義。 對資料主體提供關於處理自動化決策上有關重要性和預期後果的資料,其意義在於必須提供關於該資料之用途或資料未來處理以及自動化決策如何影響資料主體的重要訊息。例如,在信用評等的情況下,應有權知道其資料處理的基礎,資料主體並能對其作出正確與否的決定,而不僅僅是關於決策本身的資料。 「法律效果」是指對某人的法律權利有影響,或者影響到個人法律關係或者其契約上權利。 工作組並未將GDPR前言71段視為絕對禁止純粹與兒童有關的自動決定,指出僅在某些情況下才有其適用(例如,保護兒童的福利)。 在基於自動化處理(包括分析)以及基於哪些決策產生法律效應或類似顯著效果的基礎上對個人方面進行系統和廣泛評估的情況下,進行資料保護影響評估並不局限於「單獨」自動化處理/決定。
日本醫藥品醫療器材等法修正研析─以醫療應用軟體為中心 溫室氣體減量及管理法重要議題簡析