7.6.1. Dati personali e consenso informato ⓘ¶

Il diritto alla protezione dei dati è sancito dalla Carta dei diritti fondamentali dell’UE e dal Trattato sul funzionamento dell’Unione europea, che rendono effettivo il diritto alla privacy delle persone fornendo loro il controllo sul modo in cui le informazioni che li riguardano vengono raccolte e utilizzate.

Le categorie di dati personali che meritano speciale protezione sotto il profilo della riservatezza sono definite dal Regolamento UE 2016/679 relativo alla protezione dei dati personali (GDPR). In particolare, i dataset pubblicati non devono contenere “dati personali che rivelino l’origine razziale o etnica, le opinioni politiche, le convinzioni religiose o filosofiche, o l’appartenenza sindacale, nonché trattare dati genetici, dati biometrici intesi a identificare in modo univoco una persona fisica, dati relativi alla salute o alla vita sessuale o all’orientamento sessuale della persona” (art. 9 del GDPR) e i “dati personali relativi alle condanne penali e ai reati o a connesse misure di sicurezza” (art. 10 del GDPR).

In questo paragrafo occorre dunque indicare:

• Se nel progetto verranno trattati dati personali, e se sì quali
• Chi è responsabile del trattamento dei dati personali
• Quali soggetti sono proprietari dei dati personali
• Se sono previste modalità di raccolta consenso informato, e se sì quali sono.

7.6.2. Diritto d’autore ⓘ¶

Il diritto d’autore in Italia è protetto dalla legge 22 aprile 1941 n. 633 (Protezione del diritto d’autore e di altri diritti connessi al suo esercizio), che descrive i diritti riconosciuti agli autori di un’opera, e quali sono le modalità di fruizione di tali diritti. La legge distingue il diritto morale, che è inalienabile e indipendente dall’utilizzazione economica dell’opera, dai diritti patrimoniali (pubblicazione, riproduzione, trascrizione, esecuzione e rappresentazione, comunicazione, distribuzione, modificazione, traduzione, noleggio e prestito), che sono invece rinunciabili e soggetti a un limite temporale. In Italia, la durata prevista per i diritti patrimoniali è, nella maggior parte dei casi, di 70 anni.

I diritti relativi alle banche dati, e i doveri a cui sono soggetti gli utenti delle stesse, son normati dagli articoli 102-bis e 102-ter della legge sul diritto d’autore, che prevedono una serie di vincoli e un diritto esclusivo sulla banca dati da parte del costitutore, che ha una durata di 15 anni.

In un progetto di digitalizzazione, è fondamentale tenere in considerazione tutti gli aspetti del diritto d’autore (o copyright) e assicurarsi di rispettare la legge, in particolare nel momento in cui viene adottata una specifica licenza, che deve pertanto essere compatibile con i diritti che l’istituto detiene.

In questo campo vanno descritti gli aspetti relativi al diritto d’autore che vanno affrontati nel progetto, e in particolare:

• Indicare se i beni oggetto di digitalizzazione sono attualmente protetti dal diritto d’autore o da altri diritti di natura patrimoniale
• Se sì, indicare le tipologie di beni e la durata dei relativi diritti
• Se sì, indicare come si prevede di garantire il rispetto di tali diritti
• Indicare se i dati prodotti o raccolti nel progetto sono protetti dal diritto d’autore o da altri diritti di natura patrimoniale
• Se sì, indicare come si prevede di garantire il rispetto di tali diritti
• Indicare se gli eventuali dataset riutilizzati nel progetto (di cui al paragrafo 7.5.6) sono protetti dal diritto d’autore o da altri diritti di natura patrimoniale
• Se sì, indicare come si prevede di garantire il rispetto di tali diritti.

7.6.3. Possibili fonti di bias ⓘ¶

Nella produzione, modellazione ed elaborazione dei dati è possibile che vengano introdotti bias, ovvero distorsioni che rendono i dati non rappresentativi della realtà, in particolare per quanto riguarda la rappresentazione delle minoranze e delle comunità marginalizzate. È opportuno che nella gestione di un progetto siano individuate tutte le possibili fonti di bias, e che si prevedano meccanismi per correggerli (oppure, ove non fosse possibile, contestualizzarli).

La pubblicazione di dataset contenenti bias corre infatti il rischio di perpetuare le diseguaglianze sociali, ad esempio quelle di genere [14], etnia, lingua, religione, orientamento sessuale. Nella rappresentazione di dati storici, è inoltre particolarmente frequente che esistano bias “per omissione”, ovvero che nel dataset siano state privilegiate talune categorie sociali rispetto ad altre al punto di rendere queste ultime invisibili [15].

Qualora i dati fossero stati elaborati tramite metodi di intelligenza artificiale (es. apprendimento automatico di conoscenza da testi o immagini), occorre considerare i limiti degli attuali sistemi di machine learning e valutare attentamente i possibili bias che ne derivano [16].

In questo paragrafo vanno descritti:

• I possibili bias derivanti dalla produzione e raccolta dei dati
• I possibili bias derivanti dal riuso di dati esistenti
• I possibili bias derivanti dai modelli utilizzati per rappresentare i dati
• I possibili bias derivanti dall’uso di sistemi di intelligenza artificiale
• Eventuali ulteriori tipologie di bias individuabili nel progetto
• Per ogni tipologia di cui sopra, le modalità con cui si prevede di farvi fronte