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dc.contributor.authorSoriano Arnanz, Alba
dc.date.accessioned2021-03-25T14:33:51Z
dc.date.available2021-03-25T14:33:51Z
dc.date.issued2021-01-20
dc.identifier.citationRevista de Derecho Público: Teoría y Método vol.3 (2021): 85-127es_ES
dc.identifier.issn2695-7191es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10486/694340
dc.description.abstractLa creciente capacidad computacional de los sistemas automatizados de procesamiento de datos ha generado un aumento de su utilización en toda clase de actividades humanas. Estos sistemas pueden procesar cantidades masivas de datos y proporcionar resultados muy precisos, ayudando a los responsables de la toma de decisiones, tanto en el sector público como en el privado, a clasificar a los seres humanos y a predecir sus acciones. Sin embargo, en los últimos años se ha venido demostrando que estos sistemas pueden generar importantes riesgos para los derechos fundamentales y otros valores y principios democráticos. Hasta la fecha, las normas en materia de protección de datos han constituido el principal instrumento jurídico encargado de hacer frente a los riesgos y daños causados por el tratamiento automatizado de datos personales. El presente trabajo identifica los principales riesgos generados por el uso de sistemas algorítmicos, señala las deficiencias del marco jurídico en materia de protección de datos a estos efectos y pone de manifiesto la necesidad de una mayor intervención regulatoria en la utilización pública y privada de los sistemas automatizados de procesamiento de datos y toma de decisiones. También se formulan una serie de breves propuestas que, de aplicarse, deberían contribuir a superar algunos de las insuficiencias del actual marco normativo en la prevención, gestión y solución de los riesgos y daños causados por los algoritmoses_ES
dc.description.abstractThe growing implementation of algorithmic systems in all kinds of human activities is the result of their increasing computational capacity. These systems can process massive amounts of data and provide very accurate results that help decision-makers in both the public and private sector to classify humans and predict their actions. However, algorithms, and the actors that use them, are also increasingly producing significant harms to the fundamental rights of individuals and democratic principles and values. To date, informational privacy (data protection) regulatory frameworks, have been the main legal instruments tasked with protecting against the wide array of risks and harms caused by the automated processing of personal data. This paper maps the main hazards caused by algorithmic systems and aims to prove the shortcomings of the data protection framework in order to justify further regulatory intervention in the public and private use of automated systems. It also draws a series of brief proposals that, were they to be implemented, should help to overcome some of the ineffective aspects of the current regulatory framework when dealing with the risks and harms caused by algorithmsen_US
dc.description.sponsorshipEste trabajo se ha desarrollado dentro de la SHINE Jean Monnet Network (Sharing Economy and Inequalities across Europe) donde varias universidades europeas, coordinadas por la Universitat de València, están estudiando estas cuestiones con el apoyo de la Comisión Europea (611585-EPP-1-2019-1-ES-EPPJMO-NETWORK).es_ES
dc.format.extent44 pag.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen_US
dc.publisherMarcial Pons Ediciones Jurídicas y Socialeses_ES
dc.relation.ispartofRevista de Derecho Público: Teoría y Métodoes_ES
dc.rights© Alba Soriano Arnanzes_ES
dc.subject.otheralgoritmoses_ES
dc.subject.otherautomatizaciónes_ES
dc.subject.othertratamiento de datoses_ES
dc.subject.otherprotección de datoses_ES
dc.subject.otherriesgos tecnológicoses_ES
dc.titleDecisiones automatizadas: Problemas y soluciones jurídicas. Más allá de la protección de datoses_ES
dc.title.alternativeAutomatred decisions: legal problems and solutions. Beyond data protectionen_US
dc.typearticleen
dc.subject.ecienciaDerechoes_ES
dc.relation.publisherversionhttps://doi.org/10.37417/RPD/vol_1_2021_535es_ES
dc.identifier.doi10.37417/RPD/vol_1_2021_535es_ES
dc.identifier.publicationfirstpage85es_ES
dc.identifier.publicationissue1es_ES
dc.identifier.publicationlastpage127es_ES
dc.identifier.publicationvolume3es_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionen
dc.rights.ccReconocimientoes_ES
dc.rights.accessRightsopenAccessen


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