開放科學的基本理念,泛指在數位時代的背景下,各類型實驗測量機器獲得大量數據,以及網路行為累積的人類活動記錄,使各領域的研究活動趨向側重資料處理,結合分析工具後,以可閱讀的形式呈現並發表。 開放科學概念應用於行政與制度建立上,主要有兩個面向,其一為政府資助產出科學期刊論文等研究成果的開放取用(open access),意圖解決期刊雜誌訂閱費用過高,導致研究成果流通困難的問題,屬於早期開放科學關注的重點;其二則係使用官方研究資金進行研發時,於研究過程中取得的實驗、觀測及調查之研究資料開放運用,為近期政策與制度性倡議所聚焦,目的為使科學界、產業界以及一般社會大眾得以廣為接收並利用該些研究結果,令政府資金運用的一切成果均能充分回饋給國民與社會,期望藉由研究資料的公開,進一步深化該領域的研究進程、推展跨域研究或企業的產品與服務開發、以及創新活動。 舉例而言,日本內閣府於2018年提出的「統合創新戰略(統合イノベーション戦略)」第二章內,建構了國內開放科學下研究資料管理開放政策之基礎框架,關注伺服器空間內的研究資料保存與管理,與外國研究資料連動以建構巨量知識泉源,讓所有人得以廣泛活用該些研究資料,促成與加速跨領域與跨國境的新創。
AT&T 控告資料掮客非法竊取客戶通話紀錄AT&T 在 8 月 24 日 控告 25 個販賣資料的掮客( data broker ),在其訴狀中指出大約有 2500 個客戶的個人紀錄被非法竊取, AT & T 已通知相關客戶已被通知並凍結其帳戶。 AT&T 並未於訴狀中明確地列出被告的名字,表示目前必須利用電腦郵件以及電腦 IP 位址來確認被告為哪些人, AT&T 宣稱一旦這些資料掮客經鑑定被確認後,除了賠償 AT&T 的損害之外,還須償還其販賣資料所獲得的不法利益。 PrivacyToday.com 網站的總裁表示,「買資料的人無處不在,但只有少數的人會非法竊取客戶資料,而這少部分的人大多都可以被追蹤的到。」 這並非唯一的案例,未來將會有越來越多相似的問題產生。被竊取的資料不僅僅只有電話紀錄,還有銀行、醫療或其他個人敏感資料,每分每秒都有人在想著如何取到私密資料並從中獲得不法利益。目前州及聯邦已經考慮立法,將有關電話紀錄的欺騙行為判定為不法行為。
加拿大參議院交通與通訊委員會提出自駕與聯網車輛政策發展報告與建議2018年1月加拿大參議院交通與通訊委員會(Standing Senate Committee on Transport and Communications)向加拿大交通部提出「駕駛改革:技術與自駕車的未來(Driving Change : Technology And The Future Of The Automated Vehicle)」報告。 報告指出加拿大面臨自駕車可能遭遇之挑戰,並列出提供交通部發展自駕車策略之政策建議。 其中包含:建議加拿大應成立跨部會單位以整合全國自駕車政策、並整合各地方政府與傳統領域政府透過發展地區模型策略;交通部並應與美國合作,來確保自駕車輛於兩國間運行無障礙;交通部應發展自駕聯網車輛設計的車輛安全指南,指南中應指明製造商於發展、測試與布建自駕車的車輛應有的設計需求,該指南並應持續隨科技發展而更新。 加拿大政府並應立法授權隱私委員會主動調查與促使製造者遵循「個人資訊保護與電子文件法(Personal Information Protection and Electronic Documents Act)」的權力,並應持續評估聯網車輛的隱私相關規範之需求。 並應整合利益關係人發展聯網車輛管制框架,特別應包括隱私保護;並應監督自駕與聯網車輛技術競爭之影響,以確保車輛出租公司與其他的延伸市場可持續取得相關營業所需資訊;並應注重加拿大自駕車之測試與發展等對於就業之影響等。
英國衛生部提出健康照護科技行為準則,以增進資訊安全以及新技術操作品質英國近來透過電子醫療紀錄的應用,以智慧演算法(intelligent algorithms)開發結合數位技術的創新醫療科技,這些成果多是以國民健保署(National Health Service, NHS)的資料做為基礎,因此關於資訊保障等議題也開始受到政府之重視。 2018年9月5日,英國衛生部(Department of Health and Social Care)在NHS健康與護理創新博覽會(NHS Health and Care Innovation Expo Conference 2018)中公布「以資料導向的健康照護科技之行為準則」(Code of Conduct for Data-driven Health and Care Technology)。此準則主要鼓勵研發公司在設計產品時,將患者的資訊安全以及新技術的操作品質列入考量。 此行為準則的目的主要在於改善整體研發環境,內容包含十項原則,分別為:界定使用者、界定價值(value proposition)、對使用的資料保持合理(fair)、透明(transparent)以及當責(accountable)的立場、符合一般資料保護規則(General Data Protection Regulation, GDPR)的資料最小化原則(data minimisation principle)、利用公開之標準、公開被使用的資料以及演算法的極限、在設計中內建合適的安全性設定、界定商業策略、展示技術使用上的有效性、以及公開演算法的類型、開發原因、與操作過程的監控方式。 官方期望接下來能廣納相關人員的建議,以增進此指引在產業運作上的適用性,並預期於2018年12月公布更新的版本。