zasebnost po Snowdnu: novejša

Zbornik znanstvenih razpravLetnik 74 (2014) / Volume 74 (2014)Oktober / October 2014

To delo je ponujeno pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Brez predelav 4.0 Mednarodna.

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NoDerivatives 4.0 International License.

Več na spletni strani: / For further information visit:http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/

Spletna stran Zbornika: / Journal website:http://zbornik.pf.uni-lj.sihttp://journal.pf.uni-lj.si

http://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/

http://journal.pf.uni-lj.si/

http://zbornik.pf.uni-lj.si/

117

UDK343.45:342.7:659.4(497.4)

Dr. Aleš Završnik*Pia Levičnik**zasebnostpoSnowdnu:novejšapojmovanjazasebnosti inodnosjavnostido le-tevSloveniji

1.Uvod

Masovnovohunjenje,kigajeodkrilEdwardSnowdenjunija2013,1odpirakazenskopravneinkriminološketeme,povezanespravnoregulacijoorganovvnadzorstveno-varnostnidomeni.Datagatejerazkrilpodrobnostiprocesaizginja-njamejamedtradicionalnimiakterjivtejdomeni,kismomupričapokoncuhladnevojneinspospešenimrazvojeminformacijsketehnologije:2policistipo-stajajovojaki(npr.voblikisquad teams)inobveščevalci;3vojskanamirovnihmisijahspremljaotrokevšoloinizvajavolitvenamestoklasičnegabojevanja;4obveščevalneslužbeseusmerjajovnotranjezadeveinpostajajoodgovornezabojzoperorganiziranikriminal in terorizem.5To izginjanjeorganizacijskih in

* VišjiznanstvenisodelavecnaInštitutuzakriminologijopriPravnifakultetivLjubljaniindo-centzakriminologijopriPravnifakultetiUniverzevLjubljani;[email protected].

** Univerzitetnadiplomiranapravnica;[email protected] Greenwald,NSAcollectingphonerecordsofmillionsofVerizoncustomersdaily,v:TheGuar-

dian,6.6.2013.2 Bigo,Les nouveauX enjeuX De L’(in)sécurité en europe(2005); Loader,Policing,Securitization

andDemocratizationinEurope,v:CriminalJustice,2(2002)2,str.125−153;Bayley,Shearing,the new structure of poLicing: Description, conceptuaLisation anD research agenDa(2001).

3 VSlovenijijepomenobveščevalnovodenepolicijskedejavnosti(angl.intelligence-led policing)povzdignjen med temeljne prioritete Resolucije o nacionalnem programu preprečevanja inzatiranjakriminalitetezaobdobje2012−2016.

4 DenBoer,Janssens,Moelker,VanderBeken,Easton,Epilogue,v:bLurring miLitary anD poLice roLes(2010),str.224.

5 AndreasinPricetrdita,dasejeameriškadržava»nacionalnevarnosti«rapidnotransformiralaizdržave,kibijevojne,vdržavo,kisebojujeprotikriminalu.Andreas,Price,FromWarFightingtoCrimeFighting,v:InternationalStudiesReview,3(2001)3,str.31−52.

5

118

5/2 Zbornik Znanstvenih raZprav – LXXiv. Letnik, 2014

funkcionalnihmeja imazaposledicovečjopravnonegotovostpoložajaposa-meznikapriposeganjuvnjegovozasebnosfero.Kakotorejobtehspremembahmeja,kinajjasnorazmejijopravnoregulacijorazličnihakterjevznamenom,dabinjihovapooblastilalažjenadzorovali,razumetisodobninadzorvpodatkovnidružbi?

Danesnivečdilemeotem,kdojepotencialno»boljnevaren«alimanjnad-zorljiv − države ali »zasebna« internetna, telekomunikacijska podjetja.Modelinternetajezasnovannanadzorunadpodatki,6karkoristivladaminkorporaci-jam,kiustvarjajo»nadzorstveno-industrijskikompleks«:7vladedobijovzamenozaboljohlapnoregulacijotehpodjetijzbranepodatke,podjetjapakujejodo-bičkeizzbranihpodatkov.Sodobninadzorjezatotrebarazumetidrugače,skoziprizmodvehcentrovmoči:8tradicionalneinrazpršenemoči.

Tradicionalnamočjeorganiziranainstitucionalnamočvladinkorporacijinmočobehjevsevečja.Močkorporacijsepovečujeznovimioblikamistoritevvpoglabljanjudigitalneekonomije.Npr.zrazvojemspletnihsocialnihomrežijalisstoritvami»računalništvavoblaku«(cloud computing);prizadnjemsepo-datkiselijonacentralnomestov»oblak«,karomogočalažjinadzorkorporacij(obdelovanjeitn.)nadpodatkiinnjihovopremeščanjeposvetu−gledenacenoelektričneenergijeinstemcenonajemapomnilniškeopreme.Močkorporacijsekažetudivrazvojnemtrendu(»dizajnu«)računalniškeIT-opreme:vseboljupra-vljamonaprave,kijihnadaljavonadzorujejoproizvajalci;npr.voperacijskemsistemuiOS(Apple)aplikacijetežkospreminjamo,vAppStorusovseaplikacijepreverjenesstranipodjetjaApple,karomogočauveljavljanjespecifičnega»mo-ralnegareda«.9

Drugaktertradicionalnemočisovlade,kipridobivajovečjomočspaktira-njemzindustrijo,kimasovnokopičiprometneinlokacijske(»meta«)podatkeintudivsebino.10Tojevtehnološkidružbičedaljeboljučinkovito:napravesopoMoorovemzakonuvseboljučinkovite,kopicapodatkovpažegeneriranovoparadigmovednosti»velikegapodatkovja«(big data),kipremoščaiskanje»zgolj«

6 Schneier,Liars anD outLiers: enabLing the trust society neeDs to survive(2012),passim.7 Ball,Snider,the surveiLLance-inDustriaL compLeX: a poLiticaL economy of surveiLLance(2013),

passim.8 Vnadaljevanjupovzemavapo:Schenier,TheBattleforPowerontheInternet,URL:https://

www.schneier.com/essays/archives/2013/10/the_battle_for_power.html.9 OtemvečZittrain,the future of the internet – anD how to stop it(2009).10 NSAnezbirasamo»manj«pomembnihlokacijskihinprometnihpodatkovvjavnihteleko-

munikacijskihomrežjih,temvečtudivsebino(telefonskihpogovorov).TheWashingtonPostporoča,daprogramMYSTICzazbiranjetelefonskihpodatkovameriškeNSAizvajahrambo»metapodatkov«in»hrambo«glasuvsehtelefonskihklicev.PoSchenier,MYSTIC:TheNSA'sTelephoneCallCollectionProgram,URL:https://www.schneier.com/blog/archives/2014/03/mystic_the_nsas.html.

119

5/3aLeš Završnik, pia Levičnik – Zasebnost po snowDnu: novejša pojmovanja …

statističnihpovezavmedspremenljivkamiinomogočapredvidevanje.Družbenedejavnostisopodrugistranivednoboljzabeleženevdigitalniobliki,karvodivnaraščanjedigitalnihsledi.Tovladaminpodjetjemomogočavečjocenzuro,notoričnoznanjevelikikitajskipožarnizid(Great Firewall of China)−kipasenerazlikujeoddemokratičnih(ameriških)posegov,11omogočapatudivečjeproaktivne(propagandne)dejavnostivlad.

Distribuirana(razpršena)močjedvojna:pozitivnamoč,kotjedisidentskamoč zoper korupcijo v določeni državi, in negativna, npr. moč kriminalnihskupin.12Četradicionalnomočprimerjamozdistribuiranomočjo,vidimo,dasopredvsem razpršeni centrimoči najprej izkoristilimočnove informacijsketehnologije.Npr.,kososepojavilee-trgovine,somočinformacijskihtehnologijzapridobivanjemoči,torejzanadzor,kateregabistvojemoč,(zlo)rabilikrimi-nalci.Kososepojavila spletnasocialnaomrežja, so to izkoristiladisidentskagibanja, kotpričaprimer »arabskihpomladi«. Policije inobveščevalne službe(tradicionalnamoč)sopotrebovaledesetletje,dasodohitelehitrirazvojinfor-macijskedružbe.Tradicionalnamočjesicerpočasna,ampakjekljubzapoznelimučinkommočnejšaoddistribuiranihcentrovmoči,kisosicerhitri,ašibkejši.

Kakonajtorejnavadniuporabnikipreživimospopademedkorporacijami,vladami indistribuiranomočjokriminalnihzdružb?Poeni strani je rešitevvtransparentnostidelovanjavladinkorporacij,karjemogočedosečitudisprav-noregulacijo:znadzorom(oversight)inzuveljavljanjempolitičneodgovornosti(accountability).Zmanjševanjerazlikvmočijemogočedosečispoznavanjemmehanizmovzauveljavljanjepravic,kisonamnavoljo,npr.dostopdoinforma-cijjavnegaznačaja,spostavljanjemvišjecenenašimosebnimpodatkom,večjosamozaščitopriuporabinovihspletnihsocialnihomrežijindrugihmožnosti,okaterihsmovspletnemanketiranju,kateregarezultatepredstavljamovnadalje-vanju,povpraševalianketirance.Zmanjševanjerazlikvmočipajemogočetudisspremembamipravnedoktrineopojmovanjuzasebnostiinregulacije,tj.pravavarstvaosebnihpodatkov.

Osrednjivprašanjiprispevkastazato:(1)kakoosmislitizasebnostgledenanove digitalne tehnologije, zlasti zaradi velike nadzorne kapacitete interneta,vkateregasepovezujevsevečnaprav(odpametnih»telefonov«do»internetastvari«),invznikaskrbizazasebnost,kjerjedoslejnismopričakovali(npr.zaseb-nostnajavnemprostoru),in(2)kakšenjeodnosslovenskejavnostidorazličnihobliknadzora(npr.nainternetuznastavitvami»odprtosti«uporabniškihprofi-

11 Gagnon,CyberwarsandCybercrime,v:technocrime: technoLogy, crime anD sociaL controL(2008),str.52,59.

12 Schneier,Thebattleforpower,URL:https://www.schneier.com/essays/archives/2013/10/the_battle_for_power.html.

120


lovvspletnihsocialnihomrežjihalivdomenicestnegaprometa)invarovalktermehanizmov,kisonarazpolagozaomejevanjenadzoravskladustemeljniminačelipravavarstvaosebnihpodatkov,načelomsorazmernosti,učinkovitostiinprimernosti(npr.alijavnostpoznaosrednjidržavniorganzavarstvozasebnosti,alijeseznanjenashramboprometnihinlokacijskihpodatkovvjavnihteleko-munikacijskihomrežjih).

2.Evolucijapojmovanjazasebnostiinjavniprostor

Informacijska tehnologija je sprožila zanimiv teoretični razvoj vpojmova-njuzasebnosti,prikateremizstopatapojmovanjezasebnostikotkontekstualneintegriteteosebnihpodatkovavtoriceHelenNissenbaum13 inpluralističnora-zumevanjezasebnostiDanielaSolova.14Obastazanimivazvidikaosmišljanjazasebnostitam,kjerjedoslejnebipričakovali−pri»drugorazrednih«podatkih(npr.lokacijskihpodatkihvjavnihtelekomunikacijskihomrežjih)naenistraniinzasebnostinajavnemprostoru,kijebiladorazvojanovihtehnologij(npr.videonadzora)boljalimanjcontradictio in adjecto.

2.1. Kontekstualna integriteta osebnih podatkov

TeorijaNissenbaumove o kontekstualni integriteti toka osebnih podatkovizhajaizpredpostavke,dasonašiosebnipodatki(innjihovorazkrivanje)vednopovezanizdoločenim(konkretnim)družbenimkontekstom.Neobstajanobenopodročječlovekovegabivanja,kinebibilourejenoskontekstualnospecifičniminormamitokaosebnihpodatkov.Konkretneje,vdoločenihdružbenihsituaci-jah (kontekstih) jeprimerno razkritidoločeneosebnepodatke,medtemkovdrugihkontekstihtehistihpodatkovniprimernorazkriti(npr.prizdravnikujenormalno,darazkrijemosvojezdravstvenetežave,pribančnemokencupabibilorazkrivanjetakšnihpodatkovneprimerno).IztegaNissenbaumovasklepa,da obstajajo norme primernosti razkrivanja osebnih podatkov za posamičnedružbenesitaucije.

Polegnormprimernostikontekstualnointegritetoosebnihpodatkovzago-tavljajo šenormedistribucijepodatkov, tj. kako lahko enkrat razkritenormepotujejonaprej.

13 PoNissenbaum,ProtectingPrivacyinanInformationAge,v:LawandPhilosophy,17(1998),str. 559–596; Nissenbaum, Privacy as Contextual Integrity, v: Washington Law Review, 79(2004)1,str.119–157.

14 PoSolove,»I’veGotNothingtoHide«,v:SanDiegoLawReview44(2007),str.745.

121


Ko so norme primernosti in norme distribucije spoštovane, obstaja kon-tekstualnaintegritetaosebnihpodatkov.Sodobneinformacijsketehnologijepatenormeprimernostiinnormedistribucijeosebnihpodatkovpogostokršijo.Npr.,nadzorjavnegaprostoraznadzornimikameramiin»pametne«tehnolo-gije zakomuniciranjeosebnih vozil vprometu (zdrugimi vozili ali s cestnoinfrastrukturo)kršijokontekstualnointegritetoosebnihpodatkov.Običajnogretovrstninadzorpodradarjivaruhovzasebnosti:nivladneganadzora,kernegrezaobčutljiveosebnepodatke,tedejavnostiseneizvajajovzasebnihprostorihintežkogovorimootem,davtehprostorihobstaja»upravičenopričakovanje«zasebnosti.

Primer aplikacije te teorije je nova komunikacijska tehnologija za varnostvozil(VSC−vehicle safety communications).15Tehnologijaomogočakomuni-kacijovozilasprometnoinfrastrukturotako,dajevvsakemtrenutkumogočeugotoviti,kjesedoločenovozilonahaja.Tojeobčutnoveč,kotbipričakovalipodanašnjihnormahprimernosti,kizahtevajo,dasoinformacijenašihvozilvsicerjavnemprometunespecifičneinvizualne(nedigitalne).Čebikdoželelnadzorovati vozila, bi lahko stalnanadvozu in vozilaopazoval, večosebbilahkopridobilovečtovrstnihvizualnihpodatkov,azapravosledenjebipotre-bovalizelovelikošteviloljudi,kibiopazovaliinpretvorilivizualnepodatkevdigitalnoobliko(karomogočanadaljnjeobdelaveinpovezave);potrebovalibiskratkavelikovirov;podpredpostavko,dabinadzornikibilitudizeloveščiinbibilizmožnividetiposamezneosebevvozilih.TehnologijaVSCnasprotnoomogočakontinuirannadzornadvozili,karkršinormeprimernosti, tj. tega,katerepodatkedanesštejemozaprimerneobopazovanjuvozil.Tosolevizualniin nespecifični podatki. Tehnologije VSC (lahko) nadalje kršijo norme distri-bucijeosebnihpodatkov:vozila,opremljenastehnologijamiVSC,konstantnooddajajopodatkeoidentiteti,lokacijiinstatusuvozila,tepodatkebodolahkosprejemaladrugavozila,prometna infrastrukturaali tretjaoseba sprimernimsprejemnikom.

Pričakovanazasebnostnajavnihprostorihsejestovrstnimitehnologijamitakospremenila.Doslejsetonizdelopomembno,meniNissenbaumova,ker:(1) jebila konceptualno ideja,dabi zasebnost v javnemprostoru lahkobilakršena,paradoksna;(2)sodejavnikiteganormativnenarave,zasebnost jebilapojmovanakotpravica,kijojetrebauravnoteževatizdrugimimedsebojtekmu-jočimivrednotami;(3)empiričnozasebnostinajavnemprostorupredvznikomnovihinformacijskihtehnologijnibilomogočeintenzivnokršiti.

15 PoZimmer, Surveillance, Privacy and theEthics, v:Ethics and InformationTechnology, 7(2005)4,str.201–210.

122


Teorijaokontekstualni integriteti tokaosebnihpodatkov jepodobnamo-zaičniteorijiozasebnosti,16kizasebnostpojmujekotsestavljenoizinformacij,kisameposebiniso»pomembne«,asonaagregatniravnialivkombinacijizdrugimijavnoznanimidejstvi»pomembne«.17Vsota»javnih«informacijpotejteorijininujnotudijavnainformacija.AlikotjeodločiloVrhovnosodiščeZDAv primeru Kylo proti ZDA18 za nezakonite preiskave z uporabo tehnologije:četudibilahkopolicijanekatereinformacijezbralas»klasičnim«opazovanjemnajavnemmestu,seuporabaposebnihtehnološkihsredstev,kinisovsplošnirabi,lahkokvalificirakotpreiskavavsmislu4.amandmaja,kizahtevaodredbosodišča.Šeposebejtovelja,čejeučinektehnologijetakšen,dabibilnadzorsicermogoč,atakodelovnointenzivenindrag,dabibilbreztehnologijepraktičnoneizvedljiv.Pričakovanjezasebnostiobstajatorejtudigledekumulativnihpodat-kov,kijihjemogočezbratistehnologijo,čepravbijihlahkoteoretičnozbralitudibreztehnologije.

2.2. Mozaična teorija zasebnosti

Kernaagregatniravnipodatki,kisamizaseniso»pomembni«,vkombinacijizdrugimipodatkipostanejovelikoboljzgovornioposamezniku,uživajo(alibimoraliuživati)višjostopnjopravnegavarstva.

V primeru Jones proti ZDA (2012) je Vrhovno sodišče ZDA neposrednotrčilovdileme,kijihodpiramozaičnateorijazasebnosti.Policijajenaosum-ljenčevovozilobrezodredbesodiščanamestilaoddajnikGPSintakoprišladopomembnihinkriminirajočihdokazov.Sodiščejebilotakopreddilemo,alipri-dobivanjemozaičnihdelcev–lokacijskihpodatkoviznapraveGPS,pritrjenenaavtomobilosumljenca–brezodredbesodiščapomenitakšenposeg,dabizanjpolicijapotrebovalanalogsodišča(preiskavavsmislu4.amandmajakameriškiustavi). Vrhovno sodišče ZDA je odločilo v prid obdolžencu, ker bi sodiščepotrebovaloodredbosodišča.Mordapresenetljivopasvojeodločitvenioprlonamozaičnoteorijo,temvečnadrugoargumentacijo.NeavtoriziranfizičnivdorpolicijeprinameščanjunapraveGPSnaavtomobiljebilkritičnatočkapolicij-skegadela.PolicijabizanamestitevnapraveGPSnaavtomobilosumljencamo-ralapridobitiodredbosodiščazaradiposega v lastninsko pravicoosumljenca,je

16 Sanchez, GPS Tracking, URL: http://www.cato.org/blog/gps-tracking-mosaic-theory-gover-nment-searches.

17 Več o mozaični teoriji zasebnosti Kerr, The Mosaic Theory, v: Michigan Law Review, 111(2012),str.311−354.

18 Kyllo v. United States(99-8508)533U.S.27(2001).

123


menilosodiščeinrazveljaviloobsodilnosodbozoperJonesa,kerjebilataoprtananezakonitopridobljenedokaze.

Nadaljnjirazvojtehnologije,kisežekaževsajvobrisihzrazvojem»velikegapodatkovja«(big data)inparadigmonapovednegapolicijskegadela(predictive policing),kaže,datakšnopojmovanje,kotgavidimovopisanisodbi,kmalunebovečzadostovalo.Bellovinet al.sonpr.pokazali,kakojemozaikemogočekvantificirati, inugotovili,daza izdelavocelovitepodobeposameznika,ki jetakodetajlna, da bi o posegumoralo odločati sodišče (in ne samapolicija),zadoščažeentedensledenja.19VzadeviJonesjepolicija»sledila«osumljencuznapravoGPSenmesec.

Iz drugega zornega kota je v tem smislu mogoče razumeti tudi odločbosodiščaEvropskeunijevzdruženihprimerihC-293/12inC-594/12,zdne8.4.2014,skaterojesodiščeodločilo,dajedirektivaohrambiprometnihpodatkov20neveljavna.Tadirektivajeodsamegasprejemavzbujalaštevilnekritikesstraninevladnikov,21evropskeganadzornikazavarstvopodatkov,nacionalnihorganovzavarstvoosebnihpodatkov(DPA)inDelovneskupineiz29.člena,22azaso-dnoreakcijojebilopotrebnih8let.Sodiščejetakoleodločilo:(1)dajeevropskizakonodajalecprekoračilpooblastila,vskladuzdolžnimspoštovanjemnačelasorazmernosti;(2)dadirektivanipredvidevalaučinkovitihzaščitzopermogočezlorabeinnezakonitdostopdoosebnihpodatkovin(3)dadirektivanizagoto-vilauspešneganadzoranadspoštovanjemvsehzahtevzaščiteinvarnostisstranineodvisneinstitucije.Vsajzaprviočiteknesorazmernostivelja,dasodivarzenalmimobežneganaslavljanjaproblemaagregiranihpodatkov.Zdrugimibesedami,tudiSodiščeEvropskeunijenineposrednonaslovilomozaikov,podobnokotprednjimtudineVrhovnosodiščeZDAvprimeruJones.

19 Bellovin,Hutchins,JebarainZimmeck,WhenEnoughisEnough,v:NYUJournalofLaw&Liberty8(2014).

20 Direktiva2006/24/ESEvropskegaparlamentainSvetazdne15.marca2006ohrambipodat-kov,pridobljenihaliobdelanihvzvezizzagotavljanjemjavnodostopnihelektronskihkomuni-kacijskihstoritevalijavnihkomunikacijskihomrežij,inspremembiDirektive2002/58/ES.

21 RaziskavavporočiluEuropeanDigitalRights(17.4.2011)navaja,dajehrambaimelaučinekpri samo 0,002 odstotka kazenskih preiskav. European Digital Rights: »Shadow evaluationreportontheDataRetentionDirective(2006/24/EC)17April2011«,URL:http://www.edri.org/files/shadow_drd_report_110417.pdf.

22 Delovnaskupinazavarstvoosebnihpodatkovizčlena29,ustanovljenanapodlagiDirektive95/46/ESEvropskegaparlamentainSvetazdne24.oktobra1995,jepoudarila,da»pomanj-kanje razpoložljivih smiselnih statističnih podatkov otežuje oceno, ali je Direktiva doseglazastavljenecilje«,inda»kvalitativnipodatki,kotsonpr.vrstekaznivihdejanj,prikaterihbibilospomočjoukrepovizDirektivemočzavrečiobtožbe,nepomenijostatističnihdokazovvsmislu10.členaDirektive«.Sporočilozajavnostzdne14.julija2010.

124


2.3. Pluralistično razumevanje zasebnosti

Novpoglednazasebnost,kigajesprožilainformacijskatehnologija,pred-stavljaSolove,23kitrdi,da jetradicionalnametodakonceptualiziranja–tj.koiščemonujneinzadostneelementepojavov–zarazumevanjezasebnostislepaulica.Zelohitrotakozdrsnemovpreozkopojmovanjezasebnostikotintimnostinaenistranialipasmo–nadrugistrani−pripojmovanjuzasebnostipreširokiinjopojmujemokot»pravico,danaspustijoprimiru«.Solovetrdi,dato,karopisujemospojmizasebnosti,pogostonimaskupnegaimenovalca,ampaksoproblemidrugzdrugimvrazmerjunarazličnenačine.Zatopredlagaizdelavozemljevidarazličnihtipovproblemovinškode,kiskupajkonstituirajoproble-matikozasebnosti.

ZasebnostjepoSolovunizzaščitzopersorodneprobleme.Probleminisopovezaninaenaknačin,sosipapodobni.Vtaksonomijirazličnihtipovpro-blemov in škode, ki skupaj konstituirajokršitve zasebnosti, seosredotočanaštirikategorijeproblemov:(1)zbiranjepodatkovinznjimipovezanaškoda;(2)obdelovanjepodatkov,kamorsodijo izzivi,povezani s shranjevanjem,analizi-ranjem in spreminjanjempodatkov, (3) razpečevanjepodatkov in (4) invazijokotnpr.vmešavanjevodločanje.SoloveprepričljivoovržeOrwellovometaforosodobneganadzora.Tasenanašasamonasklopzbiranjapodatkov,izpuščapapreostale.PrimernejšiaparatponujaKafkova,sajsesodobninadzornanašanaskrivnostneobdelave, ki sone le skrite predočmi, temvečnjihoveposledice(npr.zavrnitevkredita,kerjenašabonitetavmedbančnemsistemuslaba,alipazavrnitevvkrcanjanaletalo,kersmoseznašlinat.i. seznamu no-fly)tudinepo-srednoučinkujejonarazmerjumočimedljudmiinmedljudmiterinstitucijamivmodernidržavi.

KljučenzaSolovajepremikvpojmovanjuzasebnostikotleindividualnepra-vice(kotspoštovanjaposameznikoveosebnostialinjegoveavtonomije).Družbe-navrednostzasebnostijenamrečvečjainkotindividualnapravicanivnenehninapetostizdružbenimiinteresi.Njegovateorijajezatovtemsmislu»postmo-dernistnična«inciklična,sajpredpostavlja,dajeposamezniktisti,kigadružbašeleoblikuje,hkratiparazumedružbotako,dataobstajale,čejoposameznikiperformativnopoustvarjajo.Družba zato varuje zasebnost, ker je ta konceptnačinvarovanjaspecifičneoblikeskupnosti.Zasebnostnilenačin,kakoizvlečiposameznikaizdružbeneganadzora(»pravica,datepustijoprimiru«),temvečjesamapravnaregulacijazasebnostioblikadružbeneganadzora.

23 Solove,»I’veGotNothingtoHide«,v:SanDiegoLawReview44(2007),str.745.

125


Poglejmo v nadaljevanju, kako javnost, zlasti slovenska in mlajša javnost,dojemarazličnevidikezasebnosti.

3.odnosslovenskejavnostidozasebnosti

3.1. Metoda

Vletih2012,2013in2014smonaInštitutuzakriminologijopriPravnifakul-tetivLjubljanivokviruprojekta»Tehničnookrepljenonadzorovanjeinbojzo-perkriminaliteto:etični,pravniinkriminološkividikiporajajočihsedetekcijskihinnadzornihtehnologij«izvedlispletnoanketoouporabiinformacijsketehno-logije,okibernetskikriminalitetiinoviktimizacijahspomočjospletnegasiste-maGoogledocs.Anketajevsebovala31zaprtihvprašanj(intervalnavprašanja,vprašanjazenomožnoizbiro,tabelaričnavprašanjazvečmožnimiodgovori,ocenjevalnetabele)in4demografskavprašanja.Vanalizosovključeniodgovoriprvegaanketiranjavšolskemletu2012/2013(odoktobradomaja)indrugegaanketiranjavšolskemletu2013/2014(odoktobradofebruarja).

Anketajeobsegalaštirisklope:1.kibernetskeviktimizacije:medtemisozazasebnostrelevantnavprašanjao

odnosudoprestrezanjavsebinespletnihkomunikacij,otem,alisoanketirancižebiližrtveosebnihpodatkovnainternetu,objavediskreditirajočihfotografijbrezsoglasja.Anketirancesmospraševališeosamozaščitnemvedenju(npr.,aliuporabljajorazličnevrsteračunalniškeprogramskezaščite),njihovemrazumeva-njudelovanjarazličnihspletnihgroženjinnjihovemobnašanjupoviktimizaci-jah(tj.nakogabiseobrnilivprimerurazličnihviktimizacij);

2.kibernetskeaktivnosti:medtemismopreverjalidejanjaanketirancev,kikršijozasebnosttretjihoseb(samoprijavitvenaštudija).Vprašanjasosenanašalanagrožnjezasebnosti,kiso jihanketirancizadajali tretjimosebamnaspletu,posebejnasocialnihomrežjih;

3.varstvoosebnihpodatkov:merilismostopnjozaskrbljenostinadvarnostjoosebnihpodatkovvrazličnihdomenahnadzora(poleginternetašepriizdelaviosebnihdokumentov,privideonadzorujavnegaprostora,priuporabipametnekarticeUrbana,vprogramih»zvestobe«trgovskihverig).Preverjalismoobstojstrahupredrazličnimiizvajalcinadzora,pripravljenostanketirancevoddatisvojeosebne podatke za različne ugodnosti, poznavanje in odnos do hrambe po-datkov v javnih telekomunikacijskih omrežjih in poznavanjemehanizmov zavarstvopravic;

126


4.odnosdoizbranihnadzornihtehnologijsejenanašalnanadzorvcestnemprometu(npr.kolikopodpirajorazličnetehnologije)innaspletu(npr.zanimalanasjepercepcijalastneganadzorarespondentovnadosebnimipodatki,nastavit-vezasebnostivspletnihsocialnihomrežjih).

Anketirancesmoksodelovanjupovabilizobjavoobvestilnainternetu,pofakultetahinpoelektronskipošti.Ciljnapopulacijasobilištudentje(sodelovalisopretežnoštudentjePravnefakulteteinFakultetezadružbenevedeUniverzevLjubljaniterFakultetezavarnostnevedeUniverzevMariboru).

AnalizapodatkovjebilaopravljenasprogramomSPSS15.24Izdelanesobiledvorazsežne frekvenčne (kontingenčne) tabele,za izračunepovezavmedspre-menljivkamisobiliuporabljeniPearsonovhi-kvadrat,testχ2,razmerjeverjetij(li-kelihood ratio)inCramerjevkoeficient.Testχ2smoizvajalisstopnjoznačilnostiα=0,05(mejnavrednostverjetnosti,podkaterozavrnemoničelnohipotezo).Negledenato,dajepritestiranjuneodvisnostispremenljivknamajhnihvzorcihboljnatančentestrazmerjaverjetij,privelikihvzorcih,kotjebilnaš,paPearso-novχ2,stabilavednopreverjenaoba.25Čejebilχ2zaPearsonamanjšiod0,05,zalikelihood ratiopavečji,smosprejelisklep,daspremenljivkinistapovezani.Zaugotavljanje srednjihvrednosti sobile izdelane tabele srednjevrednosti in95-odstotniintervalzaupanja.Zarazlikemedspolomasmouporabiliordinalnologističnoregresijo,kjerjeneodvisnaspremenljivkaspollahkozavzelavrednostimoški, ženski,odvisnaspremenljivkapajelahkozavzelavrednostinaintervalu[1–5].

Prvisklopanketiranjasmoizvedlivšolskemletu2012/2013,kjerskončnimvzorcem539(n1).Vomenjenemobdobjusmopostopnododalinekajvprašanjintakovistemčasovnemobdobjuzaštirivprašanjaveljan2=481.Drugisklopanketiranjasmoizvedlivšolskemletu2013/2014,kojebilvzorecanketirancevenak266(n3).

3.2. Viktimizacije, povezane s posegi v zasebnost

Medrazličniminevarnostmi pri uporabi interneta 66odstotkovanketiranihnevarnostprestrezanjavsebinekomunikacijdojemakotboljproblematično(nalestvicimed1–niproblematičnoin5–zeloproblematičnosodalioceno4ali5).Kar82odstotkovpajihzlonamernoračunalniškoopremo,kijepogostosredstvozakršitvezasebnosti,dojemakotboljproblematično(ocena4ali5);boljproblematičnesejimzdijolešeotroškapornografijainfinančnegoljufije.

24 Zapomočpristatističniobdelavipodatkovseposebejzahvaljujevaspec.BogomiluBrvarju.25 Brvar,statistika(2007).

127


Slika1:Nevarnostipriuporabiinterneta

Navprašanje,alisobilianketiranižežrtverazličnihviktimizacij,povezanihzinternetominzvarstvomzasebnosti,jihje9odstotkovodgovorilo,dasožebiližrtevkrajeosebnihpodatkovnainternetu(enkratalivečkrat),23odstotkovan-ketiranihpajebiloviktimiziranihvoblikiobjavljanjadiskreditirajočihfotografijbrezsoglasja(npr.naFacebookualispošiljanjempoe-pošti).

Navprašanjaopoznavanju spletnih groženj–spraševalismojihopoznava-njuračunalniškihvirusovinčrvov,spletnegaribarjenja(phishing),botnetmrež,skimmingabančnihkarticinvohunskihprogramov–sozaneposrednegrožnjezasebnostiuporabnikov,ki jihpomenijovohunskiprogrami, respondentiod-govorili,davohunskeprograme»šekar«in»zelodobro«(nalestviciod1–nerazumemdo5–zelodobrorazumem)razume35odstotkov.Tojesicerslabšeodračunalniškihvirusovinčrvov,aševednoobčutnoboljeodpreostalihsplet-nihogrožanj.

Samozaščitno preventivno vedenje respondentov je sestavni del celovitegavarstva zasebnosti, zato smo respondente spraševali o tem, kako ščitijo svojeračunalnike.

128


Slika2:Samozaščitniukrepi–preventiva

Samozaščitno kurativnovedenjesmopreverjalitako,dasmopovprašali,nakogabiserespondentiobrnilivrazličnihprimerihspletnegaogrožanja,insicervprimerihnepooblaščenegavdoravračunalnik,sesutjainformacijskegasistemaizneznanegarazloga,neželenee-pošte,nadlegovanjapoe-pošti,nadlegovanjavspletnem socialnemomrežju,nadlegovanjapomobilnem telefonu in zlorabeosebnihpodatkov.

Slika3:Samozaščitniukrepi–kurativavprimeruzlorabosebnihpodatkovnainternetu

Prizlorabiosebnihpodatkovsorespondentipokazalirelativnovečjezaupa-njedopolicijekotpridrugihoblikahogrožanjainkršitev,zlastiprinepoobla-ščenemvdoruvračunalnik,kjerbivečinaboljzaupalaneodvisnimstrokovnja-komkotpoliciji.

129


Slika4:Samozaščitniukrepi–kurativavprimerunepooblaščenegavdoravračunalnik

3.3. Samoprijave groženj zasebnosti

Anketirance smov samoprijavitveni študiji spraševali, ali sožekdaj storilidejanja,kiogrožajotretjeosebealipomenijooblikonadzora.

Slika5:Samoprijaveogrožanja

Medtemkojezbiranjeinformacijizjavnodostopnihzbirkvečinskoopravi-lo,sajle28odstotkovanketirancevšenikolini»googlalo«zadrugimi,sodejanjauporabezlonamernekodealinjeneizdelaverazmeromaredka.

Približnodesetinaanketirancevsevspletnihsocialnihomrežjihobnašaod-klonsko.Kosmo jihpovprašaliglede storitveveč različnihdejanj, smoglededejanj,kipomenijopotencialnegrožnjevarstvuzasebnostitretjihoseb,ugotovilito,karkažeslika6.

130


Slika6:Samoprijaveogrožanjavspletnihsocialnihomrežjih

Prinapadunazasebnosttretjihosebprednjačiobjavafotografijetretjeosebebreznjenegasoglasja.Zadejanja,kirazkrivajolastnozasebnost(objavalastnefotografijezjasnorazpoznavnimobrazom),paugotovljamovisokih78odstot-kovanketiranih,kijeobjavilo(enkratalivečkrat;30odstotkovvečkrat)takšnelastnepodobe;sprimerjanjemprvegaindrugegaanketiranjaugotavljamotudi,dapodatekvčasunarašča.

3.4. Skrb za varnost osebnih podatkov

Anketirance smo spraševali, kako zelo jih skrbi varnost njihovih osebnihpodatkov(vzorec=n1).

Slika7:Kakozelovasskrbivarnostvašihosebnihpodatkov

131


Pritemvprašanjusenajvečjazaskrbljenostkaženapodročjuinterneta,saj»šekar«ali»zeloskrbi«kar70odstotkovanketirancev.Povečanazaskrbljenostse kaže tudipripriklopuvbrezžičnoomrežje (53odstotkov) inpri uporabimobilnegatelefona(45odstotkov).

Pri izračunu časovne primerjave med n1 in n3 ni statistično pomembnihrazlik.

Tabela1:Kakozelovasskrbivarnostvašihosebnihpodatkov–razlikemedspoloma

Kakozelovasskrbivarnostvašihpodatkov hi-kvadrat s.p. P

(H0)Cramerjevkoeficient

nainternetu 14,6 4 0,00 0,16

vbrezžičnihWiFi-omrežjih 0 4 0,30 0,00

priizdelaviosebnihdokumentov 0 4 0,82 0,00

pritrgovinskihprogramih»zvestihkupcev«(npr.prizbiranjutočkzaobčasnepopuste) 0 4 0,50 0,00

privideonadzoruavtocest 12,1 4 0,02 0,15

privideonadzoruulicvmestihpoSloveniji 9,7 4 0,05 0,13

priuporabipametnemestnekarticeUrbana 0 4 0,08 0,00

priuporabimobilnegatelefona 15,7 4 0,00 0,17

Spolnekolikomočnejevplivalenaskrbzavarnostpodatkovnainternetu(χ²=14,6,p=0,006),privideonadzorucest(χ²=12,1,p=0,016)inpredvsempriuporabimobilnegatelefona(χ²=15,7,p=0,003),zmernopovezanost(0,16,0,15,0,17,i.o.)potrjujetudiCramerjevkoeficient.Privsehtrehnavedenihspre-menljivkahsovečjoskrbizrazileženske.

3.4.1. Skrb za varnost osebnih podatkov na spletu

Zanimalonasjetudi,kakšenjeodnosvprašanihdozasebnostipriudejstvo-vanjunasvetovnemspletu.Statističnopomembnihrazlikvčasuinmedspolo-mani(vzorec=n2).

132


Tabela2:Zaznavanjenadzoranadpodatkivspletnihsocialnihomrežjih

Tabela3:Zaznavanjenadzoranadpodatkiprispletnemnakupovanju

133


Tabela4:Nastavitvezasebnostivspletnihsocialnihomrežjih

Tabela5:Skomkomuniciratenaspletu

Tabela6:Skomdelitegeslauporabniškihračunovspletnihsocialnihomrežij

134


Karčetrtinaanketirancev jeprepričanih,danadpodatki,ki jihrazkrijejovspletnihsocialnihomrežjih,nimajonobeneganadzora,kljubtemu,daskorajdvetretjinivprašanihuporabljanastavitev»zasebno«,dajihvečkotdvetretjinikomu-nicirazgoljzosebami,kijihpoznajoodprej,terdavečkot80odstotkovanke-tirancevsvojegageslazadostopdospletnihsocialnihomrežijnedeliznikomer.

3.5. Zaznavanje ogroževalcev zasebnosti

Izmed ponujenihmožnosti anketirancemnajvečjo grožnjo zasebnosti po-menijospletnivelikani,insicersejezaodgovor»šekar«ter»zelo«odločilo56odstotkovanketirancev,zanjimipaoperaterjitelekomunikacijskihstoritevs25odstotkiintrgovinesprogrami»zvestobe«s23odstotki(vzorec=n1).

Slika8:Kdonajboljogrožavašozasebnost?

Tabela7:Kdonajboljogrožavašozasebnost−razlikemedspoloma

Kdonajboljogrožavašozasebnost Hi-kvadrat s.p. P(H0)

Cramerjevkoeficient

Organipregonainodkrivanjakaznivihdejanj 21,5 4 0,00 0,20

Organisocialnedržave(npr.centrizasocialnodelo) 3,8 4 0,43 0,08

SlovenskaobveščevalnaagencijaSOVA 39,3 4 0,00 0,27

135


Slovenskavojska 18,8 4 0,00 0,19Tujeobveščevalneslužbe 40,9 4 0,00 0,28Spletnivelikani(npr.Google,Facebook) 1,2 4 0,87 0,05Trgovinesprogramizvestihkupcev 7,4 4 0,12 0,12Operaterjijavnihtelekomunikacijskihstoritev 8,6 4 0,70 0,13

Sosedje 12,4 4 0,15 0,15Zasebnavarnostnapodjetja 21,4 4 0,00 0,20Delodajalec,fakultetaališola 3,6 4 0,46 0,08

Povezanostmedogrožanjemzasebnosti inspolomjezavse spremenljivkev tejkategoriji šibka.Moškisenekolikoboljpočutijoogroženesstrani tujihobveščevalnihslužb(χ²=40,9,p=0,000)terslovenskeobveščevalneagencije(χ²=39,3,p=0,000).Cramerjevkoeficientnakazujezmernopovezanost(0,28in0,27,i.o.).

Priizračunuspomočjoordinalnelogističneregresijesmougotovili,damo-škianketirancinatovprašanje0,34-kratvečodgovorijoznižjimiocenami(tujeobveščevalne službe) in 0,38-krat z nižjimi ocenamipri odgovoru »slovenskaobveščevalnaagencijaSOVA«,karlahkotudigrafičnoponazorimo:

Slika9:Tujeobveščevalneslužbe

136


Slika10:SlovenskaobveščevalnaagencijaSOVA

Primerjali smoodgovore anketirancevgledeogrožanja zasebnosti s stranidomačihintujihobveščevalnihagencijpredaferoDatagate(junij2013)inponjej.Popričakovanjihse jevobdobjuanketiranjapredtemdatumom(anke-tiranje2012−2013)lemaloljudipočutiloogroženihsstranitujihindomačihobveščevalnihagencij–kotstopnjoogrožanja»nič«jeizbralo,i.o.,65odstot-kovoz.60odstotkov,medtemko je enakodgovorvpoznejšemanketiranju(september2013–januar2014)izbralozgolj,i.o.,48odstotkovoz.44odstot-kovanketirancev.

Tolahkoprikažemotudisprimerjalnimizračunomsrednjevrednosti(arit-metične sredine) in standardnih odklonov: pri odgovoru »tuje obveščevalneslužbe«smozaznalipovečanjesrednjevrednostiz1,67na2,14.Srednjavrednostpriobčutkuogrožanjasstranidomačeobveščevalneagencijepasejepovečalaz1,76na1,99.Standardniodklonisopodobnipriobehanketah,sopaveliki,karpomeni,dasovrednosti–oceneposameznihodgovorov–razpršeneokolisrednjevrednosti.

137


Slika11:Ogrožanjezasebnostisstraniobveščevalnihslužbvčasu–srednjevrednosti

Standardniodkloni:• slovenskaobveščevalnaagencijaSOVA:n1=1,135n3=1,143;• tujeobveščevalneagencije:n1=1,112,n3=1,224.Povečanobčutekogroženostisstranitehdvehslužbsekažetakoprimoških

kotpriženskah.Srednjavrednostprimoškihsejetakopovečalaz2,09na2,48(tujeobveščevalneslužbe),medtemkoseje,zanimivo,priodgovoruSOVAtasrednjavrednostmalenkostnozmanjšala(z2,17na2,13).Priženskahstaseobevrednostiznatnopovečali:z1,46na1,91(tujeobveščevalneslužbe)terz1,55na1,90(SOVA).

138


Slika12:Ogrožanjezasebnostisstraniobveščevalnihslužbvčasugledenaspol(M)–srednjevrednosti

Slika13:Ogrožanjezasebnostisstraniobveščevalnihslužbvčasugledenaspol(Ž)–srednjevrednosti

139


3.6. (Samo)vrednotenje zasebnosti

Prinaslednjemvprašanjunasjezanimalo,kolikšnemuobseguzasebnostisoseanketiranipripravljeniodpovedativzamenozakorist,kijimjooddajaoseb-nihpodatkovprinese.Vprašanjesejeglasilo:alibioddalisvojeosebnepodatke(npr.datumrojstva,spolinelektronskinaslov)vzamenoza...«(vzorec=n1).

Slika14:Cenazasebnosti

Meddanimimožnostmisenajmanjmamljivazdiponudbavstopavnagrad-no igro, saj 62 odstotkov anketirancev ne bi oddalo osebnih podatkov v tanamen,medtemkosejevečinaanketiranihpripravljenaodpovedatideluzaseb-nostizavsaj10-odstotnipopustprinakupuletalskevozovnice(52odstotkov)alivsaj10-odstotnipopustprinakupuvspletnitrgovini(42odstotkov).

Priprimerjavimedprvoanketo (n1) indrugoanketo (n3) se je statističnopomembnarazlikapokazalaleprimožnosti»računalniškiprogram,kijesicerplačljiv«,insicersejepovečalošteviloanketirancev,kinebioddalisvojihoseb-nihpodatkovzatanamen(n1=51odstotkov,n3=61odstotkov).

140


Tabela8:Alibioddalisvojeosebnepodatkevzamenoza...−razlikemedspoloma

alibioddalisvojeosebnepodatke(npr.datumrojstva,spolinelektronskinaslov)vzamenoza

hi-kvadrat s.p. P(H0)

Cramerjevkoeficient

obveščanjeoproduktih,katalogih,novicah 28,2 2 0,00 0,23dostopdosicerplačljivegainternetnegačasopisa 0,3 2 0,99 0,02

računalniškiprogram,kijesicerplačljiv 7,0 2 0,30 0,11vsaj10%popustaprinakupu 0,3 2 0,99 0,02vsaj10%popustaprinakupuletalskekarte 1,7 2 0,42 0,06brezplačnoe-knjigo 13,7 2 0,00 0,16vstopvnagradnoigro(glavnanagradavvrednostivečkot100EUR 1,9 2 0,38 0,06

Razlikemedspolomasostatističnopomembnepriodgovorih»obveščanjeoproduktih,katalogih,novicah«(χ²=28,2,sig.=0,000)terprimožnostibrez-plačnee-knjige(χ²=13,7,sig.=0,001).Cramerjevkoeficientnakazujezmernopovezanost(0,23in0,16,i.o.).Priobehspremenljivkahsomoškivprimerjavizženskamiboljzadržaniprioddajiosebnihpodatkovzaponujeneugodnosti.

Anketirancesmoševprašali,alibipodprlinamestitevrazličnihnadzornihtehnologijnaslovenskihcestah.

Slika15:Naklonjenostnadzorunacestah

141


Največsejihjeodločilozastacionarnemerilnikehitrostinavsehodsekihssmrtnimižrtvamivzadnjihdesetihletih,insicer58odstotkov.Najmanjpriljub-ljenukrepsokamereobsemaforjih,kibibeležilekršiteljerdeče luči, insicerbijihpodprlo43odstotkovvprašanih.Razlikevčasuinmedspolomapritemvprašanjuni.

3.7. Odnos do hrambe osebnih podatkov

Kar 53 odstotkov anketirancev (vzorec = n1) ni vedelo, daZakono elek-tronskihkomunikacijah(ZEKom-1)26določa,damorajoponudnikitelekomu-nikacijskihstoritevhranitivseprometnepodatketelefonskihininternetnihko-munikacij(npr.kdojekdajkomuinkolikočasatelefoniral,poslalelektronskosporočilo, kdo je kdaj obiskal katero spletno mesto ter podatke o lokacijahmobilnih telefonov) 14 oz. 8mesecev. Zanimalo nas je, ali zaradi tegamanjuporabljajotelefonskeininternetnekomunikacije;velikavečina,kijetovrstnohrambopredhodnopoznala, jeodgovorilaz»ne« (83odstotkov).Podobnegamnenjasobiliprivprašanju,alizaraditovrstnehrambemenijo,dadrugimanjkomunicirajo znjimi;o tem jih jebiloprepričanih (»da«) zgolj 8odstotkov.Statističnopomembnerazlikemedspolomani.

Nadaljenasjezanimalo,alisokljubtovrstnihrambipodatkovpripravljeniuporabiti telefonskoali internetnokomunikacijo zaboljosebnezadeve (npr.pogovor s psihoterapevtom, odvetnikom ipd.); 48 odstotkov anketirancev biuporabilotakšnokomunikacijo.

Tabela9:Hrambainuporabatelefonskealiinternetnekomunikacijezaosebnezadeve−razlikemedspoloma

hi-kvadrat s.p. P(H0)

Cramerjevkoeficient

Alibikljubtovrstnihrambipodatkovupo-rabilitelefonskoaliinternetnokomunikacijozaboljosebnezadeve(npr.pogovorspsiho-terapevtom,odvetnikomipd).

16,9 10 0,00 0,18

Vrednosthi-kvadratainposledičnoCramerjevegakoeficientakaženašibkopovezanostspremenljivk,vendarjestatističnopomembna.Ženskemanjtvegajo,kogrezakomuniciranjeoosebnihzadevah(χ²=19,9,sig.=,000).

26 Zakonoelektronskihkomunikacijah(UradnilistRS,št.109/12,110/13in40/14−ZIN-B).

142


3.8. Poznavanje organov varstva osebnih podatkov

Vzadnjemsklopu(vzorec=n1)smoanketiranceobnavedbirazličnihpri-stojnosti spraševali popoznavanjudela državnegaorgana za varstvoosebnihpodatkov.Zgolj39,5odstotkaanketirancevjevedelo,dasenaInformacijskegapooblaščencaRS(IP)lahkoobrnejovzvezispravicodoseznanitvezlastnimiosebnimipodatki,kijihrazličnisubjektizbirajooposameznikih,in41,6odstot-ka,dasenanjlahkoobrnejovprimeru,kofakultetaalidelodajalecposamezni-kovneobvestiovideonadzoruprostorov.Kar68,6odstotkajihnivedelo,datolahkostorijotudivprimeru,kopotencialnidelodajalecnarazgovoruzaslužbozahtevapodatkeootrocih.

Večjaozaveščenostsejepokazalaprimožnosti,daseobrnejonaIPvprime-ruzlorabeosebnihpodatkovzanameneneposrednegatrženja,kojimpošiljajoneželenaelektronskasporočila,kjerjetomožnostpoznalaslabapolovicavpra-šanih(45,3odstotka),terprimožnosti»sumanezakonitegasnemanjatelefonskihpogovorov«,kjerjeskorajdvetretjini(59,7odstotka)anketirancevodgovorilopritrdilno.

Tabela10:PoznavanjeInformacijskegapooblaščencaRS–razlikemedspoloma

hi-kvadrat d.f. P(H0)

Cramerjevkoeficient

Aliveste,daselahkonaInformacijskegapo-oblaščenca(državniorganzavarstvooseb-nihpodatkov)obrnete...[spritožbovzvezispravicodoseznanitvezlastnimiosebnimipodatki,kijihnpr.zavarovalnicaalitrgovskopodjetjezbiraovas?]

9,9 1 0,00 0,14

Aliveste,daselahkonaInformacijskegapooblaščenca(državniorganzavarstvoosebnihpodatkov)obrnete...[vprimeru,davasfakultetaalidelodajalecniobvestilovideonadzoruprostorov?]

6,9 0,01 0,11

Aliveste,daselahkonaInformacijskegapo-oblaščenca(državniorganzavarstvooseb-nihpodatkov)obrnete...[vprimeruzlorabeosebnihpodatkovzanameneneposrednegakršenja,kovampošiljajoneželenaelektron-skasporočila?

5,2 1 0,02 0,10

143


Aliveste,daselahkonaInformacijskegapooblaščenca(državniorganzavarstvoosebnihpodatkov)obrnete...[vprimerusumanezakonitegasnemanjatelefonskihrazgovorov?]

0,7 1 0,41 0,04

Aliveste,daselahkonaInformacijskegapooblaščenca(državniorganzavarstvoosebnihpodatkov)obrnete...[čeodvasnarazgovoruzaslužbopotencialnidelodajaleczahtevapodatkeootrokih?]

0,8 1 0,37 0,04

Medprvimitremispremenljivkamitekategorijeinspolomjestatističnozna-čilnapovezanost,vrednostihi-kvadratainCramerjevegakoeficientasomajhne.Ženske somanj kotmoški seznanjene zmožnostjo, da se lahko obrnejo naInformacijskegapooblaščenca.

4.Sklep

Rezultati spletneankete senanašajonaodnosdozasebnostipredvsemnapodročjuuporabespletaintelekomunikacij.Četudismoanketirancesoočilizdrugimimorebitnimiobdelovalci inupravljavciosebnihpodatkov,sotudituodgovori pokazali, da vprašani problem varstva osebnih podatkov zaznavajopredvsemvprejomenjenihdomenah.Spletjepostalsestavnidelnašegaživljenjaintežkobinašlidelčlovekovegavsakodnevnegaudejstvovanja,kisevtakšnialidrugačnioblikinemanifestiratudivdigitalniobliki,povezanivsplet.Pravzatotakovelikdeležanketirancevskrbivarnostosebnihpodatkov»nainternetu«,sajjetapodročje,kinamneomogoča(tolikšne)varnostikotnedigitalnookolje,kjerjenašamožnostvarovanjaosebnihpodatkovvsajnavidezvečja(npr.priplačevanjuzgotovinoimamovečjinadzorkotpriBitcoinovi»digitalnidenar-nici«).

Zatonipresenetljiv cinizemanketirancev, ki vprecej velikemdeležu (enačetrtina)verjamejo,danadpodatki,kijihrazkrijejovspletnihsocialnihomrež-jih,nimajonobeneganadzora,čepravsoprivprašanjihosamozaščiti izkazalidovoljvisokoravenvarovanjapodatkov.Kotkaže,soprepričani,dasoukrepi,kijihimajonavoljo(npr.uporabanastavitevzasebnosti,ohranjanjezaupnostigeslazadostop,previdnakomunikacijazgoljzznanimiosebami),šibkiinjihjemogočeobiti.

Podobnokontradiktoren(mordaciničen)odnoslahkoprepoznamovrezul-tatih,kiprikazujejorelativnovisokdeležljudi,kibioddalisvojeosebnepodatke

144


vzamenozanekokorist.Lakotatrgovskihverigpoosebnihpodatkihdelujenezgoljzaradinaivnostipotrošnikov–tisepogostozelodobrozavedajo,dajihjemogočeprofilirati,segmentiratiipd.–,temvečpreprostozaradiapatijeinresi-gnacije.Takokotuporabnikispleta,kineverjamejo,dasonjihovipodatkišekjedejanskovarovani.Zatojevtem»podatkovnemdivjemzahodu«(Steinhardt)27vseeno,čepodatkeponudijokarsamiinmorebitistemšekajneposrednopri-dobijo.

Nezaupanjedodobičkonosnihgospodarskihorganizacijjepravtakojasnorazvidnoprivprašanju,kdonajboljogrožazasebnost.Dobrapolovicavprašanihmeni,da so to spletnivelikani (Google,Facebook).Včasukrize jenegativniodnosdointernetnihpodjetij,kidobesedno»požirajo«uporabnike,močnona-rasel.Nipresenetljivo,dasmotakšenodnoszaznalitudivanketi,sajsonaslednjipotencialnikršiteljipraviczasebnostioperaterjitelekomunikacijskihstoritevintrgovinesprogramizvestobe.Vprašanitakomenijotudi,dajepoglavitninamenzbiranja inobdelovanja (terposledičnoogrožanja)osebnihpodatkovkovanjedobičkaoz.koristi,kinisonjihove.

Zanimivojetudistališčevprašanih,kisobiliseznanjenizretencijskopodat-kovnozbirko,kijomorajohranitioperaterjijavnihtelekomunikacijskihstoritev.Kar83odstotkovanketiranihzaraditeganeznižujekoličineuporabetelefonskihaliinternetnihkomunikacijin92odstotkovjihneverjame,dadrugizaradito-vrstnegazbiranjavmanjšikoličinikomunicirajoznjimi.Tusepojavivprašanje,kajbisplohbilopotrebno,dabiljudivresniciodvrnilooduporabetehnačinovkomuniciranja.

Raziskovanjenatempodročjubibilosmiselnoponoviti,sajsmovečinoan-ketiranjaizvedlipredrazkritjiEdwardaSnowdnainnedavnosodboSodiščaEU(C-293/12inC-594/12),kijeobsodilapavšalnoindolgotrajnohramboprome-tnihinlokacijskihpodatkovvjavnihtelekomunikacijskihomrežjih.

VpliverazkritijEdwardaSnowdnanamjeuspelopreveritiprivprašanju,kakojavnostdojemagrožnjesstranidomačihintujihobveščevalnihslužb.Rezultatikažejo,dasejestopnjaobčutkaogroženosti,kisojonavedlianketirani,pravzaresdvignilapojuniju2013, intolahkoponašemmnenjuprecejzanesljivopripišemopravomenjenim razkritjem,ki so izrazitodvignilaozaveščenost inzavedanjeljudi,dasoteslužbevnašihživljenjihšekakoprisotne,terrazkrilanjihovedejavnosti,kivzbujajomnožičnaneprijetnaobčutja,jezo,strahinpo-glabljajonezaupanjekottemeljniodnosnašegačasadosveta.

27 Nocera,TheWildWestofPrivacy,URL:http://www.nytimes.com/2014/02/25/opinion/noce-ra-the-wild-west-of-privacy.html?_r=0.

145


Navadni uporabniki smo torej »talci« tako tradicionalne kot distribuiranemoči,28 ki vse bolj pustošita tudi podigitalnemokolju.Nimamoniti znanjanitisredstev,dabiseizognilibodisihitribodisivelikimočiobehcentrovmo-či.29Težkoseizognemovohunjenjuobveščevalnihslužb,hkratisivbojumedkorporacijamitežkopridobimonadzornadpodatki,kijihtekorporacijeimajoonassamih.Težkosetudiizognemoprevaramkriminalnihskupin,kisohitroprilagodljivezuporaboinformacijsketehnologije.Živimotorejv»internetnemfevdalizmu«:30 fevdalci so googli, appli, amazoni itn., ki jih lahko svobodnoizberemo,ponujajonamnekeugodnosti in zaščito,mipa jimplačujemo zavarstvoneposrednoali(boljpogosto)posrednossvojimiosebnimipodatki,kisozafevdalcaplačilnavaluta.

»Zasebnost«jezatooznačevalec,ki,kotvidimo,sčasomspreminjavsebino,pravopatovsebinoboljalimanjzapoznelointrajnokonceptualiziravpravnepojme,kotkažešedopredkratkimnepredstavljivprimer»zasebnostina jav-nemmestu«.Vsakdanvstopamovdružbeneodnose,kipodefinicijipomenijooblikonadzora.AlikotjetomiselizrazilprofesorLyon:31nadzorjerelacijskikoncept,kivključujedinamikomoči in ima Janusovobraz skrbi innadzora.PodobnomiseljeizrazilžeslovenskikriminologPečar,kijenadzorrazumelvpodobnemdvojnemsmisluinmenil,dasenadzorpojavipovsod,kjersesrečatadvaposameznika.32

Današnjiposegisotakšni,dašesamivvelikivečininismozmožnirefleksijeintemeljitegarazmislekaodejstvu,dasvetpoganjapravobdelovanjeogromnihkoličin osebnihpodatkov.Vprihodnosti bi bilo zanimivo raziskati, kolikšenjenašlastniprispevekktakšnemurazvojudogodkov,kolikosmogasposobnizaznati, kritičnoovrednotiti in sepripravljeni kritičnoupreti lakoti ponašihosebnihpodatkih.

28 Schneier,Thebattleforpowerontheinternet,URL:https://www.schneier.com/essays/archi-ves/2013/10/the_battle_for_power.html

29 Pravtam.30 OtemžepredizbruhomafereDatagate:Schneier,WhenItComestoSecurity,We'reBackto

Feudalism, URL: https://www.schneier.com/essays/archives/2012/11/when_it_comes_to_sec.html.PoznejeboljpodrobnoSchneier,PowerintheAgeoftheFeudalInternet,URL:http://en.collaboratory.de/w/Power_in_the_Age_of_the_Feudal_Internet.

31 Lyon,surveiLLance society: monitoring everyDay Life(2001).32 Pečar,neformaLno naDZorstvo: kriminoLoški in socioLoški pogLeDi (1991).

146


literatura

Andreas,Peter;Price,Richard:FromWarFightingtoCrimeFighting:TransformingtheAmericanNational Security State, v: International Studies Review,3(2001)3,str.31−52.

Ball,Kirstie;Snider,Laureen:the surveiLLance-inDustriaL compLeX: a poLiticaL eco-nomy of surveiLLance,Routledge,NewYork2013.

Bayley,David;Shearing,Clifford:the new structure of poLicing: Description, con-ceptuaLisation anD research agenDa,National Instituteof Justice,Wa-shington2001.

Bellovin,Steven;Hutchins,Renee;Jebara,Tony;Zimmeck,Sebastian:WhenEnoughisEnough:LocationTracking,MosaicTheory,andMachineLearning,v:NYUJournalofLaw&Liberty,8(2014),str.623.

Bigo,Didier:Les nouveauX enjeuX De L’(in)sécurité en europe: terrorisme, guerrre, sécurité intérieure, sécurité eXtérieur,L’Harmattan,Pariz2002.

Boer,Monicaden;Janssens,Jelle;VanderBeken,Tom;Easton,Marleen;Moelker,René:Epilogue,ConcludingNotesontheConvergenceBetweenMilitaryandPoliceRoles,v:bLurring miLitary anD poLice roLes(ur.M.Easton,M.denBoer,J.Janssens,R.Moelker,T.VanderBeken),ElevenInternationalPublishing,Haag2010,str.223−228.

Brvar,Bogomil:statistika,Fakultetazavarnostnevede,Ljubljana2007.European Digital Rights: Shadow Evaluation Report on the Data Retention Di-

rective (2006/24/EC), URL: http://www.edri.org/files/shadow_drd_re-port_110417.pdf(15.april2014).

Greenwald,Glenn:NSACollectingPhoneRecordsofMillionsofVerizonCusto-mersDaily,v:TheGuardian,6.junij2013.

Kerr,Orin:TheMosaicTheoryoftheFourthAmendment,v:MichiganLawRe-view,111(2012),str.311−354.

Gagnon,Benoît:Cyberwars andcybercrime,v:technocrime: technoLogy, crime anD sociaL controL(ur.S.Leman-Langlois),WillanPublishing,Oregon2008,str.46−65.

Loader, Ian:Policing,SecuritizationandDemocratization inEurope,v:CriminalJustice,2(2002)2,str.125−153.

Lyon,David:surveiLLance society: monitoring everyDay Life,OpenUniversityPress,Philadelphia2001.

Nissenbaum,Helen:PrivacyasContextualIntegrity,v:WashingtonLawReview,79(2004)1,str.119–158.

Nissenbaum,Helen:ProtectingPrivacyinanInformationAge:TheProblemwithPrivacyinPublic,v:LawandPhilosophy,17(1998),str.559–596.

Nocera,Joe:TheWildWestofPrivacy,URL:http://www.nytimes.com/2014/02/25/opinion/nocera-the-wild-west-of-privacy.html_r=0(16.maj2014).

147


Pečar,Janez:neformaLno naDZorstvo: kriminoLoški in socioLoški pogLeDi,Didakta,Radovljica1991.

Sanchez, Julian: GPS Tracking and a ‘Mosaic Theory’ of Government Searches,URL: http://www.cato.org/blog/gps-tracking-mosaic-theory-government-searches(14.marec2014).

Schenier,Bruce:MYSTIC:TheNSA'sTelephoneCallCollectionProgram,URL:https://www.schneier.com/blog/archives/2014/03/mystic_the_nsas.html(20.marec2014).

Schenier,Bruce:TheBattle forPoweron the Internet,URL:https://www.schnei-er.com/essays/archives/2013/10/the_battle_for_power.html (5. januar2014).

Schneier,Bruce:Liars anD outLiers: enabLing the trust society neeDs to survive,JohnWiley&Sons,Indianapolis2012.

Schneier,Bruce:PowerintheAgeoftheFeudalInternet,URL:http://en.collaboratory.de/w/Power_in_the_Age_of_the_Feudal_Internet(20.april2014).

Schneier,Bruce:WhenItComestoSecurity,We'reBacktoFeudalism,URL:https://www.schneier.com/essays/archives/2012/11/when_it_comes_to_sec.html(24.marec2014).

Solove,Daniel:»I’veGotNothingtoHide«andOtherMisunderstandingsofPriva-cy,v:SanDiegoLawReview,44(2007),str.745.

Zimmer,Michael:Surveillance,PrivacyandtheEthicsofVehicleSafetyCommuni-cationTechnologies,v:EthicsandInformationTechnology,7(2005)4,str.201–210.

Zittrain,Jonathan:the future of the internet − anD how to stop it,YaleUniversityPress,NewHaven2008.

148


PrivacyafterSnowden:TheoreticalDevelopmentsandPublicopinionPerceptionsofPrivacyinSlovenia

Summary

EdwardSnowden’srevelationsofmassiveespionageofintelligencesservicesfrom June 2013 exposed new dimensions of contemporary surveillance. Thedeepeningofthedigitaleconomycreatedavastamountofpersonaldata.Ad-ditionally,theexistinginternetmodelisbuiltonsurveillance.Statesthuswanttoaccesspersonaldataforlawenforcementandintelligencepurposes,whilein-ternetandtelecommunicationscompaniesthatgeneratedatawanttomaximizetheirprofitswithdataprocessingandanalysisaccordingtothenewslogan“Dataisanewfuel”.Thedebateaboutwhichentityisagreaterthreattofundamentalliberties,particularlytherighttoprivacy,becameobsolete.Therealdangerliesingovernmentsandprivatecompaniesthatareformingnewalliances,therebycreatingthe“surveillance-industrialcomplex”.

Contemporarysurveillanceindigitalsocietiesisbestunderstoodbydistin-guishingcentresofpowerthatareusingnewtechnologies.AccordingtoSchneier(2013),governmentsandcorporationsaretraditionalpowers,whiledistributedpoweroccursintwoforms:eitherinthe“negative”powerofcriminalgroups,orthe“positive”powerof,forinstance,dissidentgroups.Today,thetraditionalpowerofgovernmentsandcorporationsisgrowingexponentially.Thedevelop-mentofonlinesocialnetworks,cloudcomputingservices,andthedesignofdevicescontrolledremotelybymanufacturers,alongwiththegeneraldeepeningof thedigitaleconomy,all strengthenthepowerofcompanies.Furthermore,governmentswanttoaccessdatacollectedbythesecompanies.Theywanttostrengthentheirmodelsofgovernancewithdataanalyticsandalgorithms(e.g.BigData)andusenewstockpilesofdatainvariousdomainssuchaspolicing,wherepredictivepolicingaimstodeterminethelocationoffuturecrimebasedonexistingcrimerecords.

Distributedpoweristhepowerofgroupsthatoperaterapidlybutareweakerthantraditionalpowers.So,whiletraditionalpowers,i.e.governmentsandcor-porations,areslowtoadapt,theyarestrongerwhentheycatchup.Forinstance,thepoliceneededtimetoadapttoonlinecrime,butbecameratherstrongovertimewithdigitalforensictoolsandotherdigitalmeanstocombatcrime(e.g.withIMSI-catchers).

We,theordinaryusers,findourselvescaughtbetweenthesecentresofpower.Wehaveneithertheknowledgenormeanstoresisttherapidforceofdistribu-tivepowers,nortowithstandtheimmensepowerofgovernmentsandcorpora-

149


tions.Wehavesomemechanismsatourdisposalsuchasdataprotectionlawandaccesstopublicinformationlegislation,andwecanstresstheimportanceoftransparencyinthefunctioningofgovernmentsandcorporations,exercisingvigilancewhiledisposingofourpersonalinformation.Thefollowingarticleat-temptstocontributetotheseendsby(1)analyzingtheoreticaldevelopmentsofconceptionsofprivacyinthedigitalage,andby(2)presentingtheresultsofanonlinesurveyassessingtheSlovenianpublic’sviewofvariousaspectsofprivacy.

Thetheoreticalpartofthearticledealswithrecenttheoriesofprivacythatgivemeaningtotheconceptofprivacyinplaceswherereasonableexpectationsofprivacywouldnothaveexistedpriortothedevelopmentofnewtechnologies:HelenNissenbaum’stheoryonthecontextualintegrityofprivacy(1998,2004),andthetheoryofpluralisticunderstandingofprivacybyDanielSolove(2007).

Thetheoryofthecontextualintegrityofprivacyisbasedontheassumptionthatpersonaldataisalwayslinkedtoacertainsocialcontext,andthatinanysuch context there are specific norms of that determine the appropriatenessofthedisclosureofpersonaldataandthenormsofpersonaldataflow.NewtechnologiessuchasVehicle-SafetyTechnology(VSC)andvideosurveillanceofpublicspacesdisruptthecontextualintegrityofpersonaldata,eitherbecausetheyviolate thenormsof appropriateness,or thenormsofdistribution.Forexample,VSCtechnology(Zimmer,2005)thatallowsvehiclestocommunicatewitheachotherandwithtransportationinfrastructureenablesvehicletracking,whichcreatesdigitaldatabasesonone’swhereabouts,paths,andtimespentatspecificdestinations.Thisclearlyexceedsthenotionofreasonableexpectationsofprivacyinpublicspaceasthetechnologycollectsmorethanvisualandnon-specificinformationaboutourtravel.

Thetheoryofthepluralisticunderstandingofprivacydefinesprivacyasanumbrellatermforproblemsthataresimilar.Forabetterunderstandingofpriva-cy,Soloveclaims,itisnecessarytodepartfromthesettledmethodology,whichseeksacommonelementforallproblemsrelatedtoprivacy.Privacyshouldbeunderstoodasasetoffamilyresemblances.Someconceptsdonothave“onething in common” but “are related to one another inmany differentways”(Solove, ibidem). Instead, themanifold typesofproblems andharms,whichconstituteprivacyviolationsincontextssuchasdatacollectionandprocessing,mustbemappedout.Soloveconvincinglyclaimsthatprivacyisasetofprotec-tionsagainstarelatedsetofproblems.Privacyisitselfaformofsocialcontrol.

Theempiricalcomponentofthearticlepresentstheresultsofanonlinesur-veyconductedin2012,2013and2014.Theonlinesurveyconsistedof31closedquestions(intervalquestions,questionswithonepossiblechoice,tabularques-tionswithmultiplechoiceoptions,gradingtables)andconsistedoffourparts:

150


(1)cybervictimization,(2)self-reportedstudyonviolationsoftheprivacyofthirdparties,(3)protectionofpersonaldata,and(4)perspectivesoncertainsur-veillancetechnologiesinroadtransportandontheinternet.DataanalysiswasperformedusingSPSS15.Theresultsareshownintwo-dimensionalfrequency(contingency)tables;forthecalculationoflinksbetweenthevariablesPearson’schi-squaretest,likelihoodratio,Cramer’scoefficientandordinallogisticregres-sionwereused.

Inthechapteronvictimization-relatedprivacyviolations,weobservedthatamongthevariousrisksassociatedwiththeuseoftheinternet,66percentofthosesurveyedperceivedtheriskofinterceptionoftheircommunicationscon-tentasproblematic.Whenaskedwhethertherespondentsweresubjectsofdiffer-entprivacyvictimizationsinthepast,9percentrespondedthattheyhavebeenvictimsoftheftofpersonaldataontheinternetand23percentofrespondentswerevictimizedbyathirdparty’spublishingofdiscreditingphotographs.Whenaskedabouttheirfamiliaritywithvariousweb-basedthreats,spywareprogramswerewellknownby35percentofrespondents.Therespondents’self-protectivepreventivebehaviourisanintegralpartofacomprehensiveprivacyprotection,soweaskedrespondentsaboutthewaystheyprotecttheircomputers.Thevastmajorityregularlyupdatetheiroperatingsystemsandcomputerprogramsanduseanti-virusprograms.

Furthermore,wewerecuriousaboutpost-violationself-protectivebehaviour,andaskedrespondents towhomtheywouldturn invariousscenariosofon-linethreatsandviolations.Inthecaseofpersonaldataabuse,therespondentsexpressed greater confidence in the public police than in other instances ofmisconduct. In the chapter on self-reported privacy violations, we asked therespondentswhethertheyhaveeveractedinawaythatthreatenedtheprivacyofthirdpartiesorattemptedtoexecutesurveillanceofothers.Collectinginfor-mationaboutothersfrompubliclyavailabledatabasesisacommontaskandonly28percentofrespondentshavenever“Googled”otherpeople.Onthecontrary,theuseormanufactureofmaliciouscodeisveryrare.Aboutonetenthof respondents performed delinquent actions in online social networks. Theleadingviolationof thirdparty’sprivacy ispublishingphotographsofotherswithouttheirconsent.

Inthechapteronconcernoverpersonaldatasafetytherespondentswereaskedtowhatextenttheyworryaboutthesecurityoftheirpersonaldata.WeusedCramer'scoefficientandchi-squaremethodstocompareresultsbetweengenders.Womenareslightlymoreconcernedwhenitcomestopersonaldatasafety,especiallywhileusingmobilephonesortheinternet.Additionaltimewasspentassessingthelevelofconcernaboutprivacyontheinternet:whatisthe

151


perceptionofpersonaldatacontrolwhilebeingpartofsocialnetworks,onlineshopping,whatare thecommonprivacy settingsofusers in socialnetworks,withwhomdotheycommunicateonline,andwithwhomtheysharetheirsocialnetworkaccountpasswords.

Inthechapterontheperceptionofprimarysubjectsofsurveillance,56per-centofrespondentschoseinternetcorporationsasthegreatestthreattotheirprivacy, followed by telecommunications companies (25 percent), and shopswithloyaltyprograms(23percent).Accordingtochi-squareandCramer'scoeffi-cientcalculations,gendercorrelationisweak.MenfeelslightlymorethreatenedbyforeignintelligenceservicesandtheSloveneIntelligenceandSecurityAgency(SOVA).Byusingordinal logisticregression,wefoundthatmalerespondentsansweredthisquestion0.34timesmoreoftenwithlowergrades(foreignintel-ligenceservice)and0.38timesmoreoftenwithlowergradeswhenanswering“SloveneIntelligenceandSecurityAgency”.

BycomparingresponsesbeforeandaftertheDatagateaffair,wenotedthatpriortothisdate,onlyahandfulofpeoplefeltthreatenedbyforeignordomes-ticintelligenceagencies.Thisisillustratedbyacomparativecalculationofthemean(arithmeticmean)andstandarddeviations.Anincreasedfeelingofthreatafterthisdateisevidentinmenaswellaswomen.

Inthechapteraboutevaluatingprivacywewishedtolearntowhatextenttheparticipantsarewillingtorelinquishtheirprivacyinexchangeforcertainbene-fits.Mostoftherespondentsarereadytoforegoprivacyforatleasta10percentdiscountwhenpurchasingairlinetickets(52percent)orthesamediscountwhenshoppingonline(42percent).ThegenderdifferencecalculationsusingCramer’scoefficientandchi-square indicatestatisticalsignificanceinanswers“Informa-tionaboutproducts,news”andtheoptiontoacquirefreee-books.Evaluationofprivacyandsurveillanceinroadtrafficshowsthat58percentofrespondentsoptedforfixedspeedcamerasonallsectionsoftheroadthatareproventobedeadlyinthelasttenyears.Theleastpopularmethodprovedtobetrafficlightcameras,whichrecordredlightviolators.

Inthechapterontheattitudetowardsdataretentioninpublictelecommu-nicationnetworks,wefoundoutthat53percentofrespondentsdidnotknowtheobligationoftelecommunicationsserviceproviderstoretainalltrafficandlocationdataoftelephoneandinternetcommunicationsundertheElectronicCommunicationsAct(ZEKom-1).Wewerequitesurprisedbytheresponseofthose who were familiar with this obligation. Despite these provisions, theywouldnotdecreasetheiruseoftheInternetandtelephonecommunications(83percent).Accordingtochi-squareandCramer'scoefficientcalculations,gender

152


correlationisweak,butstatisticallysignificant:womentendtorisklesswhenitcomestocommunicatingpersonalmatters.

Inthechapteronknowledgeofdataprotectionauthorities,wefoundthatonly39.5percentofrespondentsknewthattheInformationCommissionerofRSistheproperaddressforprotectingtherighttobenotifiedofthecollectionofone’spersonaldata.Less thanhalfof theparticipants,41.6percent,knewthattheInformationCommissionerofRSisabletointerveneiftheirfacultyoremployerwouldnotinformthepublicaboutvideosurveillanceofitspremises.AwarenessoftheInformationCommissionerofRS’scompetenceonlyincreasedwhenrespondentswerepresentedwiththeoptionofapossibleabuseofperson-aldatafordirectmarketingpurposesandpossibleillegalrecordingoftelephoneconversations. Cramer's coefficient and chi-square calculations about genderdifferencesindicatedthatwomenarelessfamiliarwiththeserightsthanmen.

Toconclude,privacyisanotionthatchangesovertime,whilethelawcon-ceptualizesitscontentandtranslatesitinamoreorlessrigidlegalconcept.Duetotheextremeproliferationofnewinformationtechnologies,thecurrentno-tionofprivacyneedsnewunderstandingasNissenbaumandSolovehaveshownandsuggested.AnempiricalstudyontheviewoftheSlovenianpublicaboutprivacy reveals various perspectives and awareness of privacy and behavioursrelatedtoitsviolationandprotectioninvariousforms.Ingeneral,thepublicopinionsurveyshowsthattheknowledgeofparticulardilemmasassociatedwithprivacyisrelativelycommon(e.g.acquaintancewiththeInformationCommis-sionerofRSseemslowatfirstsight,butpromisingwhencomparedtootherEUMemberStates).However,thebehaviouroftherespondentsremainsrelativelyunchangedandapatheticorevenfatalistic(e.g.respondents,whilebeingawareofthetelecommunicationscompanies’obligationtoretaintrafficandlocationdata,donotwanttochangetheirbehaviour).

Documents

zasebnost po Snowdnu: novejša