GDPR ja liiklusloendus avalikus ruumis
Avalik tänav on privaatsuse seisukohalt kõige tundlikum koht, kus midagi mõõta. Selles juhendis selgitame, mida liiklusloendus tohib salvestada, mida mitte ja kuidas hankida mõõtmist, mis läbib õigusliku kontrolli ilma lisaküsimusteta.
Sellel lehel
Võib olla, ja see oleneb meetodist. GDPR-i järgi ei ole liiklusloenduse tulemus isikuandmed, kuid süsteem, mis salvestab tuvastatavat videopilti või loeb numbrimärke, töötleb loenduseni jõudmiseks isikuandmeid. Meetod, mis on ehitatud nii, et see ei salvesta kunagi pilte ega identifikaatoreid, jääb sellest probleemist välja.
Linnad vajavad liikumisandmeid ja elanike kannatlikkus avalikus ruumis jälgimise suhtes on väiksem kui varem. Planeerimisosakond peab teadma, kui palju sõidukeid, jalgrattureid ja jalakäijaid tänavat kasutab, ja õigusosakond peab teadma, et selle väljaselgitamine ei pannud kedagi jälgimise alla. Vastuolu ei teki, kui privaatsus on meetodi valimisel üks kriteerium ega ole hiljem lisatud paik. Nagu meie DPIA juhend, annab ka see leht üldise ülevaate ega ole õigusnõu.
Mis teeb liiklusloenduse süsteemist GDPR-i küsimuse?
See, mida süsteem salvestab. Arv nagu „4 213 sõidukit, 612 jalgratturit, lõuna suunas, teisipäev“ ei tuvasta kedagi. Õiguslik alus, säilitamine, teavitamiskohustus ja juurdepääsutaotlused tulenevad kõik sellest, mida süsteem loenduseni jõudmise teel salvestab. Seega tuleb iga mõõtmissüsteemi kohta küsida, mida see endas hoiab, kas või sekundi.
Miks kaasneb kaamerate ja numbrituvastusega raske õiguslik raamistik?
Numbrimärkide lugemiseks (ANPR) ja tänavate filmimiseks on õigustatud põhjusi, eelkõige järelevalve ja sanktsioonid, ning seadus näeb nende jaoks ette raamistiku: hinnangud, sildid, säilitustähtajad ja avaliku arutelu filmimise üle. See koormus on mõistlik, kui tuvastamine ongi eesmärk. Projektid jäävad õiguslikus kontrollis toppama siis, kui nad kannavad seda koormust kogemata, sest pakutav loendustoode juhtub olema videotoode. Loendusrežiimis annavad tänapäevased AI-kaamerad tulemuseks numbrid, mitte videopilti, mis muudab analüüsi oluliselt.
Kas loete liikluse loendamisel numbrimärke?
Loendamiseks mitte. Loendus ei vaja isikut, seega ei vaja see ka numbrimärki. Numbrimärgi lugemine tuvastab sõiduki omaniku või vastutava kasutaja ning toob kaasa hinnangu, õigusliku aluse, säilitamisreeglid ja teavitamiskohustuse; see raamistik on loodud järelevalve jaoks. LiDAR-i puhul ei teki tänaval üheski etapis numbrimärki ja loendus on sama.
Kaamerad tänaval: kas see läheb poliitiliselt läbi?
See leht ei saa lubada poliitilist tulemust, kuid saab öelda, mis teeb kontrolli pikaks või lühikeseks. Kaamera avab arutelu filmimise üle. Kõige tundlikumates avalikes kohtades on tugevaim positsioon meetod, mille puhul pilti ei teki üldse, sest siis on kontroll sama lühike kui seda selgitav tehniline märkus.
Milline on mõõtmine, mille puhul pilti kunagi ei teki?
LiDAR-põhine mõõtmine loendab, mõõtes silmadele ohutute laserimpulssidega liikuvat geomeetriat. Üheski etapis ei ole pilti, numbrimärki, nägu ega identifikaatorit, seega pole midagi kustutada ega hägustada. Nii mõõdetud tänav annab liiklusloenduse pidevad aegread sõidukite, jalgratturite ja jalakäijate kohta eraldi klassidena, mis tahes valguses. Anonüümsus põhineb sellel, mida andur füüsiliselt väljastab.
Elanikud helistavad ja küsivad, kas me filmime neid. Mida vastata?
Vastake sellega, mida süsteem salvestab, ja kirjeldage meetodit täpselt. LiDAR mõõdab liikuvat geomeetriat, nii et üheski etapis ei teki nägu, numbrimärki ega pilti. Loendusrežiimis AI-kaamera annab tulemuseks numbrid, mitte videopilti. Andke vastuseks lihtne kirjeldus andurist ja selle väljundist, sest küsimus puudutab seda, mida salvestatakse.
Kuidas sõnastada andmekaitsenõue nii, et andmekaitsespetsialist selle heaks kiidaks?
Ükski sõnastus ei taga heakskiitu, kuid need kriteeriumid annavad andmekaitsespetsialistile hinnatavaid fakte. Nõudke tehnilist kirjeldust selle kohta, mida täpselt salvestatakse, kas mõnes etapis tekib pilt või identifikaator, ning anonüümsust, mis on ehitatud lahenduse ülesehitusse ega ole jäetud poliitika hooleks. Riigihanke juhend kirjeldab olulisi nõudeid ja küsimusi, mis tarnijaid eristavad.
Mis eristab tarnijat „GDPR-ile vastav“ märgisest?
Iga tarnija ütleb „GDPR-ile vastav“. Väiteid eristab see, kuidas tarnija on kontrolli all toime tulnud. Bumbee Labs on välja töötanud Euroopa ainsa külastajate loendamise meetodi, mille on heaks kiitnud andmekaitseasutus, ning sama lõimitud andmekaitse põhimõte on aluseks ka meie tänavate ja liikluse mõõtmisele. Kui Teie andmekaitsespetsialist esitab meie DPIA juhendis toodud küsimused, vastame kirjalikult ja toetame vastuseid lahenduse arhitektuuriga. Mõõtmise enda kohta rääkige meiega.
Kas soovite näha, milline see oleks Teie asukohas?
Korduma kippuvad küsimused
Kas sõidukite loendamine avalikul tänaval on GDPR-i küsimus?
Ainult siis, kui süsteem salvestab midagi, mis võimaldab inimesi tuvastada. Loendamiseks ei ole isikut vaja teada, seega ei ole numbrid isikuandmed. Numbrimärgid ja tuvastatav videopilt on isikuandmed, nii et GDPR-i küsimus otsustatakse anduri valikuga. Andur, mis ei tekita pilte ega identifikaatoreid, hoiab isikuandmed mõõtmisest eemal.
Kas liikluskaamerad ja numbrituvastus (ANPR) kuuluvad GDPR-i alla?
Jah. Numbrimärk tuvastab sõiduki omaniku või vastutava kasutaja ja tuvastatav videopilt tuvastab inimesi, nii et numbrimärkide lugemise ja videosalvestusega avalikus ruumis kaasnevad täielik andmekaitsealane hindamine, õiguslik alus, säilitamisreeglid ja teavitamiskohustus. Järelevalve ja sanktsioonide jaoks võib see olla põhjendatud, kuid kui eesmärk oli ainult loendus, on see raske raamistik kanda.
Kuidas LiDAR-põhine mõõtmine probleemist hoidub?
LiDAR mõõdab laservalguse abil liikuvat geomeetriat: asukohta, suurust, suunda ja liikumiskiirust. Üheski etapis ei teki pilti, seega pole numbrimärki ega nägu ega ka midagi, mida hägustada või kustutada. Hinnangu privaatsusosa jääb lühikeseks, sest andmevoos ei ole midagi, mis meenutaks isikuandmeid.
Mida peaks kohalik omavalitsus tarnijalt nõudma?
Kolme asja kirjalikult: mida andur salvestab, kas mõnes etapis tekib pilt või identifikaator ja kuidas lahenduse ülesehitus hoiab andmed anonüümsena. Meie liiklusloenduse riigihanke juhend käsitleb olulisi nõudeid ja küsimusi, mis tarnijaid eristavad.