毕业设计外文资料翻译-大数据和风险评估

毕业设计外文资料翻译学院：专业班级：）学生姓名：学号：指导教师：外文出处：书名：BigDataandRiskAssessment页码：79-90作者：EileenR.Ridley附件：1.外文资料翻译译文；2.外文原文指导教师评语：该同学专业术语、词汇翻译的准确度较高，体现了一定的专业英语应用水平。翻译工作较为认真细致，翻译材料能与原文基本保持一致，能基本正确表达出原文意思，细节处理得当，保持准确。翻译字、词数满足要求。翻译材料语句较为通顺，符合中文的表达习惯。翻译工作能够按照规定，达到考核、提高学生英语应用水平的目的。签名：2015年10月14日1．外文资料翻译译文大数据和风险评估6.1介绍大数据的好处几乎涉及到数字化生活的各个方面：娱乐、学术、健康、商业和政府。然而，随着接触广度的扩大，它接触到更大的风险与诉讼。在大众的背景下，隐私问题数字化信息相对较新。个人电脑、互联网和个人移动设备可触摸一个按钮访问信息，在一段时间内，公众被这好处迷住了。这些技术进步所提供的便利分散了人们对这些技术本身的关注，从而分散了对提供便利的实际情况的注意力，即通过数据的收集，分析和分配。然而，随着公众的教育程度的提高，它变得更加关心如何保留和分发个人信息新的世界技术上。事实上，公众的意识已经被各种各样的丑闻进一步加剧，例如最近关于国家安全局利用数字化信息，这反过来又进一步催生了隐私诉讼的启示。大数据（单独的隐私问题）是一个相对较新的数据的使用演化。因此，它可能会增加公众对大数据及其用途的认识，在大数据的背景下，专注于个人隐私权的诉讼和透明度，通知，访问和选择的原则将有新的法律挑战。虽然也有相对较少的案例讨论诉讼大数据的问题，那些公司提供确实存在的案例指导从事大数据分析。总之，企业必须确保透明度，同时建立大数据使用的基础业务。此外，当构建机制使用大数据时，企业应在建立分析诉讼的情况下保留和保存大数据。6.2什么是于大数据使用的战略目的？虽然使用大数据的商业利益是显而易见的，在限制风险的情况下，对公司来说，清楚使用大数据的目的是重要的（并确保其大数据应用程序遵循这一目的。这种标识已经证明在诉讼的情况下特别有用。事实上，法院经常权衡经营宗旨（以及是否利用大数据超过了目的）所主张的侵犯隐私（不论该申索人是否被告知本公司数据的用途）的重要性。对于公司与商业依赖于使用模式大数据，最好通过建立商业和公共缓解他们的商业模式的价值的风险。最近，这一原则在谷歌和作家协会股份有限公司之间的诉讼被证明，该案涉及的是谷歌图书项目;谷歌将图书进行扫描（包括有版权的图书），并使用光学字符识别技术来生成机器可读的文本，从而创造每本书的数字拷贝。谷歌随后会分析每个扫描并创建一个全面的索引扫描所有的书籍。反过来，该索引允许在整个扫描的作品中搜索一个特定的单词或短语。谷歌通过某些安全措施来防止用户查看作品的完整副本代码视图。在决定赞成谷歌反对版权声明的侵权行为，法院指出，该项目有很多好处，包括（1）创造一个有效的方法寻找书籍；（2）创建一个研究工具；（3）馆际互借的改进；（4）查找和核对引文的便利。显著地，法院还指出，该项目促进了“数据挖掘”或“文本挖掘”，基本上是数据挖掘或文本挖掘对大数据的分析，产生特定的查询结果（例如，是一个特定的词，是需求的一种特殊的产品等）。法院认为数据挖掘是一种研究工具，并指出该项目允许研究人员跟踪引用词的使用随着时间的推移如何改变，从而提供关于“词典编纂，语法演变，集体记忆，通过技术，追求名利，审查制度和历史的流行病学“等不同的领域的见解。事实上，在统治谷歌上，法院走出了它自己的方法，指出使用大数据和数据挖掘的公共利益支持的裁决：在我看来，谷歌图书提供了显著的公共利益。它的进步是艺术和科学的进步，同时保持对作者和其他创作人的权利的尊重，并没有对版权持有人的权利产生不利的影响。它已成为一个宝贵的研究工具，允许学生，教师，图书管理员和其他人更有效地识别和定位书籍。它给学者对于首次进行的数以千万计的全文搜索书籍的能力。它保存的书籍，尤其是被遗忘在图书馆的内部的印刷品和旧书籍，它给了他们新的生活。它有利于获得图书阅读障碍和偏远或服务不足的人群。对作者和出版商它产生新的受众，创造新的收入来源。事实上，是所有的社会福利。因此，诉讼前谷歌通过明确界定其使用大数据的经营宗旨成功地避免了责任，中肯的提出这一设想向法院起诉，并强调法院公众避免责任结果的益处。显著，谷歌在面对提交人申诉版权的方面是成功的，有争议的作品通常胜过单纯索赔的商业利益。然而，法院发现谷歌相互竞争的商业利益（例如，吸引顾客购买书籍）是令人信服的。然而，谷歌的大数据分析使用创建一个公共利益（例如，开发研究工具），同时提供一些保护索赔人的权利（特别是谷歌防止用户看到一个完整的受版权保护的作品）使它能够从它的使用大数据中获得额外的商业利益。教训是该诉讼风险利用大数据可以通过定义的商业目的来缓解（1）包括透明度，以便消费者了解如何使用数据；（2）为任何竞争的商业利益提供保护，（3）促进公益事业的发展。6.3使用大数据造成伤害还是损害？对于任何诉讼请求权，原告必须证明该公司的行为造成伤害或损害。然而，在隐私和大数据背景下，证明伤害或损害经常是一个很高的跨栏跳。两家决定提供个案例研究。第一，在捷蓝航空公司隐私权的诉讼中，涉及航空公司创建旅客姓名记录和其他实体。捷蓝航空公司使用（像其他航空公司）乘客有编制和维护个人信息的做法。无论是通过电话或网上预订，旅客订座记录中通常包括旅客姓名，地址，电话号码和旅行路线。安客诚公司提供了客户和信息管理解决方案，并分别保持在美国总人口的近80％的个人身份信息。2001年9月11日后，数据挖掘公司火炬走近国防部，后2001年9月11日，数据挖掘公司，火炬，走近国防部，并建议它可以通过分析包含在记录中找出寻求进入军事设施，并预测哪些人可能会带来安全风险的人的信息安全帮助提升。国防部同意该计划，并允许航空公司的旅客订座记录是该项目的数据源。捷蓝航空通过国防部联系火炬，为其提供旅客订座记录数据，它没有赔偿。火炬从安客诚公司数据结合这些信息，这构成了约500万电子存储的旅客订座记录中。合并数据导致火炬获得单个数据库的捷蓝航空乘客的信息，包括每个乘客的姓名、地址、性别，置业或租房地位，经济状况，社会安全号码，职业，成人和儿童乘客的数量家庭以及拥有或租赁的车辆的数目。火炬使用该数据创建一个对于高危乘客分析方案。捷蓝航空承认提供旅客订座记录违反了公司隐私政策（例如，得到的是没有由捷蓝航空的客户同意传递信息）。一类原告提起诉讼侵犯各种隐私法规（包括电子通信隐私法）以及州普通法的要求。该法院认定，在电子通信隐私法下不承担任何责任，因为电子通信隐私法只适用于“电子通信服务”，即涉及一种提供给用户发送或接收的能力线或电子通讯”（18U.S.C.2510节（15））。捷蓝航空不是这样的服务，因此在电子通信隐私法没有责任。此讨论更重要的是，法院进一步裁定，捷蓝航空因为原告无法确定伤害或伤害，没有剩余赔偿责任。具体而言，法院指出，“显然是基于在简报和口头辩论举行，在这种情况下，稀疏损害赔偿的指控是原告无力抗辩的直接结果证明任何实际合同[或其他]损害。作为原告的律师承认，可以读取到现在投诉的唯一伤害是隐私的丧失。“然而，隐私损失独自（例如，没有一个经济损失）不构成伤害或损害将支持索赔。与此相反，弗雷利决定起诉脸谱股份有限公司。关注“赞助者脸谱故事大数据的应用。脸谱是一个社交网站，截至2011年，有超过600万会员。脸谱在它的用户中通过有针对性的广告销售产生收入。赞助内容是一个广告的做法，即如果脸谱的成员“喜欢”广告主的脸谱网页或广告，广告客户的信息和广告会出现在成员朋友的页面，表明该成员喜欢的广告。从本质上讲，似乎该成员“主办的”广告客户的广告对会员的朋友的页面（因此，这表明该议员建议他或她的脸谱上的朋友征求广告客户）。法院认定原告反对脸谱的索赔是可行的，区别捷蓝航空，发现足够的索赔损失或伤害。具体来说，弗雷利说法院指出：这里，与此相反，原告已经阐明了一个连贯的理论，他们是如何由他们的名字、照片和肖像使用支付商业代言针对其他消费者，没有他们的同意挪用经济。不比其他案件的原告，原告在这里声称自己的个人浏览历史不具有经济价值，以希望广告主把目标放在具有一般的营销和分析目的的经济价值的广告本身，而不是其人口信息。相反，他们声称他们的个体、个性化的代言对他们的朋友和熟人的产品、服务和品牌在大的经济混凝土中有具体的价值，这可以通过测量新增利润的脸谱网销售赞助故事相比收入其出售普通广告。此外，原告不仅仅引用抽象的经济概念来支持他们的经济伤害理论，而是指向个人的具体实例如何由广告商背书。[第二次修改起诉书]脸谱网首席执行官扎克伯格指出，“值得信赖的推荐影响人们更多的是最好的广播信息。可信的推荐是广告的圣杯。“因此，虽然认识到会员发起广告的经济价值，但未能获得成员的同意，脸谱网使用大数据分析为原告创建了一个损害模型。这两者的直接教训是，原告必须能够显示损坏或伤害，成功地提出隐私权索赔。不过,还有一个更大的教训。在捷蓝航空和脸谱网，有一个透明度失败。信息被收集并使用的目的，消费者既不知道也不允许。在捷蓝航空，信息收集和传递是该公司无可否认的反对既定的隐私政策。这种违反规定的政策结合未能通知消费者使用他们的信息是肯定会提起诉讼。事实上，公众对有关的信息量收集和其用途受到更多的教育，它一直更倾向于提起诉讼，限制使用这些信息。此外，当信息被提供给商业实体时然后就是转移（恕不另行通知或许可）到政府利益，公众关注和诉讼的风险正在加剧。这个是最好的和最近说明监测公众使用互联网的有关美国国家安全局丑闻。这是一个警示性的故事利用大数据的电力公司：明确获得什么信息，它将如何使用，以及是否（和在什么情况下）将被转移。如果不这样做，将导致增加接触到的诉讼。6.4使用大数据分析对健康有影响吗？正如在第3章讨论的“隐私和大数据”，在卫生领域使用大数据分析的好处和危险是最引人注目的。这不仅是因为其个人化的敏感性的数据，也因为涉及的数据量巨大。人们已经以某种方式进入健康市场。在卫生方面，根据本章前面所提到的要限制风险敞口的关键是去鉴定，。伦敦诉新艾伯森公司是这个概念的一个很好的例子。该伦敦案例主要基于声称违反加州的医疗信息法，加利福尼亚州民法典第56条等，该诉讼有关的涉嫌销售药店处方的客户信息，人工配送中心使用这些信息进行营销的目的。新艾伯森拥有包含药房几家店。伦敦在这些商店之一有他的处方填写。根据该诉讼的指控，捕获和整理契安装在药店上的软件，因为它被转移到公契的离线计算机服务器病人处方信息主机计算机服务器。该软件识别处方信息并分配号码给每个病人以允许该信息的相关性，而不被个别患者识别。一旦契收获鉴定数据，他们与开处方的参考信息结合起来，并出售制药公司的信息，这反过来又用它来构建针对医生药物的营销计划。因为信息被取消认定，法院认定原告并没有提出违反加州的一个可行的索赔医疗信息法。因为信息无法追溯对个人一次鉴定，因此，没有出现由医疗信息法传输定义的“医疗信息”。法院在伦敦举行的识别健康信息限值的风险谈话，需要注意的是伦敦被允许修改他的要求断言一个更可行的索赔是很重要的。此外，值得注意的是去识别由新艾伯森转移发生后的信息是很重要的。到公契，发展中成员体给出了利用伦敦的信息缺乏从而有可能同意转移到一个可行的权利要求。关于使用健康数据的另外一个教学案例是艾美仕市场研究公司诉Sorrell.。那里，上诉人质疑佛蒙特州的法令禁止销售、传输或使用处方可识别的数据（PI数据）或在没有处方者同意时用于市场推广。上诉法院认为该法令是违反商业言论的宪法规定的。这样一来法院指出，数据被解确定；因此，提出了国家对法律适用的兴趣没有很大的危害。尽管法院的执政，包括对不同政见者提出的重要观点当信息被鉴定的问题：因此，细部设计员曾经踏在医生的办公室，在商业演讲之前，多数集中在商业言论，至少三件事情发生：第一，药店从患者处收集信息寻求填补处方;第二，它收集和销售数据给第三方，主要是“数据供应商”为“数据挖掘”，如这里的上诉人;第三，这些数据矿工重新包装一下数据，并将其授权给制药企业。因此，异议者指出提供健康相关的大数据给第三方之前取消的信息识别是否被晚鉴定用于商业用途可能存在显著的诉讼风险。这里有两个教训。首先，给定的敏感性质个人健康信息，没有遵守的巨大风险隐私标准。其次，减少风险的关键是不只是使用鉴定，而且是采用这一进程。如果个人健康信息传递不当，后续的鉴定不会起到保护公司的诉讼风险的作用。6.5大数据对发现的影响搁置可能产生的潜在责任风险的大数据分析，企业也应该考虑大数据对发现的影响。这种影响是双重的。首先，大数据对可能在诉讼中被发现的信息量，特别是大数据分析在公司经营战略中扮演一个重要的角色。其次，在发现的背景下，大数据可以用来协助寻找相关的证据。这些点在第11章“大数据发现”中详细讨论，但在这一节中被提及。第一个点是在公司讨论温伯格的长度。在雪佛龙，法院处理的是在一个广泛的环境中发现运动相关的特权审查。这个法院指出“在大数据时代，其存储容器是廉价的，几个银行家数个箱子的文件可以存储在一个三英寸的拇指大小的驱动器中，每个人有必要性把更多的文件都在一个共同存储器中来记录他们。“法官进一步指出其自身能力有限，审查大量的大数据发现所产生的信息：在早些时候，法官回顾日志的功能默认相机。然而，在这样的情况下，大量的日志文件不可能这样了。在这里，我将回顾文档9171页的要求。在快节奏生活的年代，这似乎是不可想象的。严肃地说，不像律师，一个法官从资源中剔除文件，不能使用技术辅助更有效地进行审查。关于大数据的讨论，强调了关于大数据的问题发现。首先，在大数据的时代，发现必然包括大量的数据，这反过来又可以是非常昂贵的。事实上，法院的判决表明，电子商务供应商成本的审查数据是不可恢复的。因此，即使它成功地诉讼辩护，数据审核费用由本公司本身负担。其次，如果一家公司采用了大数据分析的方法，它应设计其系统和程序以提供可能有的诉讼。这意味着设计以确定什么是分析使用和维护的程序，特别是如果那些分析支持战略业务计划的结果的方法。注意：1.AuthorsGuild,Inc.v.Google,Inc.,2013U.S.Dist.LEXIS162198(So.Dist.ofNY,November14,2013).2.Id.,2013U.S.Dist.LEXIS162198,at*9–11.

3.Id.,2013U.S.Dist.LEXIS162198,at*27–28.

4.PeopleBrowsr,Inc.v.Twitter,Inc.,2013U.S.Dist.LEXIS31786;2013WL843032(U.S.Dist.Ct.,NorthernDistrictofCA,March6,2013).

5.Id.,2013U.S.Dist.LEXIS,31786,at*2–3.

6.Tiffany(NJ),Inc.v.eBay,Inc.,576F.Supp.2d463(U.S.Dist.Ct.,So.Dist.ofNY,July14,2008).

7.Id.,at576F.Supp.2d,463,491–492.

8.Id.576F.Supp.2d463,at*470.

9.Id.,576F.Supp.2d463,at*492.

10.InreJetBlueAirwaysCorp.PrivacyLitig.,379F.Supp.2d299(U.S.Dist.Ct.,EasternDist.ofNY,August1,2005).

11.Id.,379F.Supp.2d299,at*304–305.

12.Id.,379F.Supp.2d299,at*326.

13.Fraleyv.Facebook,Inc.,830F.Supp.2d785(U.S.Dist.Ct.NorthernDist.ofCA,December16,2011).

14.Id.,830F.Supp.2d785,at798–800.

15.Londonv.NewAlbertson’s,Inc.,2008U.S.Dist.LEXUS76246;2008WL4492642(U.S.Dist.Ct.,So.Dist.ofCalifornia,September30,2008).

16.Id.,2008U.S.Dist.LEXIS76246,at*2–3.

17.IMSHealth,Inc.v.Sorrell,630F.3d263(Ct.ofAppeals,2ndCir.,November23,2010).

18.Id.,630F.3d263,at283.

19.ChevronCorp.v.WeinbergGroup,286F.R.D.95(U.S.Dist.Ct.D.C.,September26,2012).

20.Id.,286F.R.D.95,at98–99.

21.See,e.g.,RaceTiresAM.,Inc.,v.HoosierRacingTireCorp.,674F.3d158(U.S.Ct.ofAppeals,ThirdCircuit,March16,2012).2.外文原文6BigDataandRiskAssessmentEileenR.Ridley6.1INTRODUCTIONThebenefitsofBigDatatouchalmosteveryaspectofdigitizedlife:entertainment,academia,health,commercialenterprise,andgovernmentaloperations.However,withitsbreadthofreachcomesgreaterexposuretoriskandlitigation.Significantly,theissueofprivacyinthecontextofmassdigitizedinformationisrelativelynew.Foraperiodoftime,thepublicwasenthralledwiththebenefitsofthepersonalcomputer,theInternet,andpersonalmobiledevicesthatmadeaccesstoinformationavailableatliterallyatouchofabutton.Theconveniencesprovidedbythesetechnologicaladvancesdistractedattentionawayfromtherealitiesofhowthoseconvenienceswereprovided,thatis,viathecollection,analysis,anddistributionofdata.However,asthepublicbecamemoreeducatedinhowthenewtechnologicalworldworked,itbecamemoreconcernedwithhowpersonalinformationwasretainedanddistributed.Indeed,publicawarenesshasbeenfurtherheightenedbyvariousscandals,suchastherecentrevelationsregardingtheNationalSecurityAgency’s(NSA’s)useofdigitizedinformation,whichinturnhasspawnedfurtherprivacylitigation.BigData(asdistinctfromtheissueofprivacyalone)isarelativelyrecentevolutionoftheuseofdata.Itisthereforelikelythat,withincreasedpublicawarenessofBigDataanditsuses,therewillbenewlegalchallengesandlitigationfocusedonindividualprivacyrightsandtheprinciplesoftransparency,notice,access,andchoiceinthecontextofBigData.AlthoughtherearerelativelyfewpublishedcasesdiscussinglitigationofBigDataissues,thosethatdoexistprovideinstructionforcompaniesengagedinBigDataanalytics.Inshort,companiesmustensuretransparencyandsimultaneouslyestablishthebusinessrationalefortheuseofBigData.Moreover,whenconstructingmechanismstouseBigData,companiesholdbuildinprocessestoretainandpreservetheiranalyticsinthecaseoflitigation.6.2WHATISTHESTRATEGICPURPOSEFORTHEUSEOFBIGDATA?AlthoughthecommercialbenefitsoftheuseofBigDataareapparent,inthecontextoflimitingrisk,itisimportantforcompaniestobeclearregardingthebusinesspurposefortheuseofBigData(andensuretheirBigDataapplicationsfollowthatpurpose).Thisidentificationhasproventobeparticularlyusefulinthecontextoflitigation.Indeed,courtsfrequentlyweightheimportanceofthebusinesspurpose(andwhethertheuseofBigDataexceedsthatpurpose)withtheclaimedviolationofprivacy(andwhethertheclaimantwasinformedofthecompany’sintendeduseofthedata).ForcompanieswithbusinessmodelsdependentontheuseofBigData,riskisbestmitigatedbyestablishingthecommercialandpublicvalueoftheirbusinessmodel.Mostrecently,thisprinciplewasproveninlitigationbetweenGoogleInc.,andtheAuthorsGuildInc.1ThecaseconcernedtheGoogleBooksProject;Googlewouldscanbooks(includingcopyrightedbooks)anduseopticalcharacterrecognitiontechnologytogeneratemachine-readabletext,therebycreatingadigitalcopyofeachbook.Googlethenwouldanalyzeeachscanandcreateanoverallindexofallthescannedbooks.Theindex,inturn,allowsforasearchforaparticularwordorphrasethroughoutthescannedworks.Googleincludedcertainsecuritymeasurestopreventusersfromviewingacompletecopyoftheworksbypermittingsnippetviews.IndecidinginfavorofGoogleagainstclaimsofcopyrightinfringementbytheauthors,thecourtnotedthatthereweremanybenefitsoftheprojectincluding(1)thecreationofanefficientmethodoffindingbooks;(2)thecreationofaresearchtool;(3)improvementofinterlibrarylending;and(4)thefacilitationoffindingandcheckingcitations.Significantly,thecourtalsonoted(asabenefit)thattheprojectpromoted“datamining”or“textmining.”DataminingortextminingisessentiallytheanalysisofBigDatatoproduceresultsspecifictoaparticularinquiry(e.g.,isaparticularwordused,isaparticularproductindemand,etc.).Thecourtconsidereddataminingaresearchtoolandnotedthattheprojectpermittedresearcherstotrackthefrequencyofreferencesandhowworduseshadchangedovertime,therebyprovidinginsightsabout“‘fieldsasdiverseaslexicography,theevolutionofgrammar,collectivememory,theadoptionoftechnology,thepursuitoffame,censorship,andhistoricalepidemiology.’”2Indeed,inrulingforGoogle,thecourtwentoutofitswaytonotethatthepublicbenefitoftheuseofBigDataanddataminingsupporteditsruling:Inmyview,GoogleBooksprovidessignificantpublicbenefits.Itadvancestheprogressoftheartsandsciences,whilemaintainingrespectfulconsiderationfortherightsofauthorsandothercreativeindividuals,andwithoutadverselyimpactingtherightsofcopyrightholders.Ithasbecomeaninvaluableresearchtoolthatpermitsstudents,teachers,librarians,andotherstomoreefficientlyidentifyandlocatebooks.Ithasgivenscholarstheability,forthefirsttime,toconductfull-textsearchesoftensofmillionsofbooks.Itpreservesbooks,inparticularout-of-printandoldbooksthathavebeenforgotteninthebowelsoflibraries,anditgivesthemnewlife.Itfacilitatesaccesstobooksforprint-disabledandremoteorunderservedpopulations.Itgeneratesnewaudiencesandcreatesnewsourcesofincomeforauthorsandpublishers.Indeed,allsocietybenefits.Thus,GooglesuccessfullyavoidedliabilitybyclearlydefiningthebusinesspurposeofitsuseofBigDatapriortothelitigation,cogentlypresentingthatvisiontothecourt,andemphasizingtothecourtthepublicbenefitsoftheresults.Significantly,Googlewassuccessfulinthefaceoftheauthors‘claimstocopyright,whichtypicallytrumpmereclaimsofcommercialinterestindisputedworks.However,thecourtfoundGoogle’scompetingcommercialinterests(e.g.,attractingcustomerstopurchasebooks)tobecompelling.However,Google’suseofBigDataanalyticstocreateapublicgood(e.g.,developingresearchtools)whileprovidingsomeprotectiontotheclaimant’srights(notablyGooglepreventedusersfromseeingacompletecopyrightedwork)enabledittoderivedadditionalcommercialbenefitfromitsuseofBigData.Thelesson:ThelitigationriskofusingBigDatacanbemitigatedbyadefinedbusinesspurposethat(1)includestransparencysothattheconsumerisinformedregardinghowthedataisbeingused;(2)providesprotectionsforanycompetingcommercialinterests,and(3)promotestheadvancementofthepublicgood.6.3DOESTHEUSEOFBIGDATARESULTININJURYORDAMAGE?Foranylitigationclaimtostand,theplaintiffmustestablishthattheattributedconductbythecompanyresultedininjuryordamage.IntheprivacyandBigDatacontext,however,provinginjuryordamagecanfrequentlybeahighhurdletojump.

Twodecisionsofferacasestudy.Thefirst,InreJetBlueAirwaysCorp.PrivacyLitig.,concernedthecreationofpassengernamerecords(PNRs)byairlinesandtheirusebyotherentities.10JetBlue(likeotherairlines)hadapracticeofcompilingandmaintainingpersonalinformation(thePNRs)ofpassengers.ThePNRstypicallyincludedthepassengernames,addresses,phonenumbers,travelitinerariesandwereobtainedthroughflightandbookingseithertelephonicallyoronline.Acxiomprovidescustomerandinformationmanagementsolutionsandseparatelymaintainedpersonallyidentifiableinformationonalmost80%oftheUSpopulation.AfterSeptember11,2001,adata-miningcompany(DMC),Torch,approachedtheDepartmentofDefense(DoD)andsuggesteditcouldhelpenhancesecuritybyanalyzinginformationcontainedinthePNRstoidentifypersonsseekingaccesstomilitaryinstallationsandpredictingwhichindividualsmightposeasecurityrisk.TheDoDagreedtotheplanandallowedairlinePNRstobeadatasourcefortheproject.JetBluewascontactedbyTorch,throughtheDoD,toprovideitsPNRdata,whichitdid(withoutcompensation).TorchcombinedthisinformationwithdatafromAcxiom,whichconstitutedapproximatelyfivemillionelectronicallystoredPNRs.MergingthedataresultedinTorchobtainingasingledatabaseofJetBluepassengerinformation,includingeachpassenger’sname,address,gender,homeownershiporrentalstatus,economicstatus,SocialSecuritynumber,occupation,andthenumberofadultsandchildreninthepassenger’sfamilyaswellasthenumberofvehiclesownedorleased.Torchusedthisdatatocreateaprofilingschemeregardinghigh-riskpassengers.11JetBlueacknowledgedthatprovidingthePNRswasaviolationofthecompany’sprivacypolicy(e.g.,noconsentbyJetBlue’scustomerswasobtainedforthetransferoftheinformation).Aclassofplaintiffsthenbroughtthelitigationclaimingviolationsofvariousprivacystatutes(includingtheElectronicCommunicationsPrivacyAct,ECPA)andstatecommonlawclaims.ThecourtdeterminedthattherewasnoliabilityundertheECPAbecausethestatuteisonlyapplicableto“electroniccommunicationservices,”whichinvolvea“servicewhichprovidestouserstheabilitytosendorreceivewireorelectroniccommunications”(18U.S.C.Section2510(15)).JetBlueisnotsuchaserviceandthereforewasnotliableundertheECPA.Moreimportantforthisdiscussion,thecourtfurtherruledthatJetBluewasnotliablefortheremainingclaimsbecausetheplaintiffscouldnotestablishdamageorinjury.Specifically,thecourtnotedthat“[i]tisapparentbasedonthebriefingandoralargumentheldinthiscasethatthesparsenessofthedamagesallegationsisadirectresultofplaintiffs’inabilitytopleadorproveanyactualcontract[orother]damages.Asplaintiffs’counselconcedes,theonlydamagethatcanbereadintothepresentcomplaintisalossofprivacy.”12However,alossofprivacyalone(e.g.Withoutaneconomicloss)doesnotconstituteinjuryordamagethatwouldsupportaclaim.Incontrast,thereisthedecisioninFraleyv.Facebook,Inc.13FraleyconcernedFacebook’s“SponsoredStories”applicationofBigData.Facebookisasocialnetworkingsitethat,asof2011,hadover600millionmembers.Facebookgeneratesitsrevenuethroughthesaleofadvertisingtargetedatitsusers.SponsoredStorieswasanadvertisingpracticewherebyifaFacebookmember“liked”anadvertiser’sFacebookpageoradvertisement,theadvertiser’sinformationandadwouldappearonthemember’sfriends’pagesindicatingthatthememberlikedtheadvertiser.Essentially,itappearedthatthemember“sponsored”theadvertiser’sadonthemember’sfriends’pages(thus,suggestingthatthememberwasrecommendingtohisorherFacebookfriendstosolicittheadvertiser).Thecourtfoundthattheplaintiff’sclaimsagainstFacebookwereviableand,distinguishingJetBlue,foundsufficientclaimsfordamageorinjury.Specifically,theFraleycourtstatedthat:Here,bycontrast,Plaintiffshavearticulatedacoherenttheoryofhowtheywereeconomicallyinjuredbythemisappropriationoftheirnames,photographs,andlikenessesforuseinpaidcommercialendorsementstargetednotatthemselves,butatotherconsumers,withouttheirconsent.Unliketheplaintiffsin[othercases],PlaintiffsheredonotallegethattheirpersonalbrowsinghistorieshaveeconomicvaluetoadvertiserswishingtotargetadvertisementsatPlaintiffsthemselves,northattheirdemographicinformationhaseconomicvalueforgeneralmarketingandanalyticspurposes.Rathertheyallegethattheirindividual,personalizedendorsementofproducts,services,andbrandstotheirfriendsandacquaintanceshasconcrete,provablevalueintheeconomyatlarge,whichcanbemeasuredbyadditionalprofitFacebookearnsfromsellingSponsoredStoriescomparedtoitssaleofregularadvertisements....Furthermore,Plaintiffsdonotmerelyciteabstracteconomicconceptsinsupportoftheirtheoryofeconomicinjury,butratherpointtospecificexamplesofhowtheirpersonalendorsementisvaluedbyadvertisers.The[SecondAmendedComplaint]quotesFacebookCEOMarkZuckerbergstatingthat“[a]trustedreferralinfluencespeoplemorethatthebestbroadcastmessage.AtrustedreferralistheHolyGrailofadvertising.”Thus,byrecognizingtheeconomicvalueofmember-sponsoredadvertisementsbutfailingtoobtainmembers’consent,Facebook’suseofBigDataanalyticscreatedadamagemodelforplaintiffs.Theimmediatelessonofthesetwocasesisthataplaintiffmustbeabletoshowadamageorinjurytosuccessfullypresentprivacyclaims.However,thereisalsoagreaterlesson.InbothJetBlueandFacebook,therewasafailureoftransparency.Informationwasgatheredandusedforpurposesthattheconsumersneitherhadknowledgeofnorpermitted.InJetBlue,thegatheringandtransferoftheinformationwasadmittedlyagainstthestatedprivacypolicyofthecompany.Suchviolationsofstatedpoliciescombinedwiththefailuretoinformconsumersregardingtheuseoftheirinformationisasurerecipeforlitigation.Indeed,asthepublicbecomesmoreeducatedconcerningtheamountofinformationgatheredanditsuses,ithasbeenmorelikelytobringlawsuitstolimittheuseofthatinformation.Moreover,wheninformationisprovidedtoacommercialentitythatisthentransferred(withoutnoticeorpermission)toagovernmentalinterest,publicconcernandtheriskoflitigationareheightened.ThisisbestandmostrecentlyillustratedbytheNSAscandalregardingthemonitoringofthepublic’suseoftheInternet.ItisacautionarytaletocompanieswhohaveharnessedthepowerofBigData:Beclearregardingwhatinformationisobtained,howitwillbeused,andwhether(andinwhatcircumstances)itwillbetransferred.Failuretodosowillresultinincreasedexposuretolitigation.6.4DOESTHEUSEOFBIGDATAANALYSISHAVEANIMPACTONHEALTHISSUES?AsdiscussedinChapter4,“PrivacyandBigData,”thebenefitsanddangersofusingBigDataanalyticsmaybemostdramaticinthehealthfield.Thisisnotonlybecauseoftheverypersonalandsensitivenatureofthedatabutalsobecauseofthevastamountsofdatainvolvedasalmostallpeoplehaveenteredthehealthmarketplaceinsomeway.Thekeytolimitingriskexposureinthehealthcontext,asnotedpreviouslyinthischapter,isidentification.Londonv.NewAlbertson’s,Inc.isagoodexampleofthisconcept.15TheLondoncasewasprimarilybasedonclaimedviolationsofCalifornia’sMedicalInformationAct(CMIA),CaliforniaCivilCodeSection56etseq.Factually,thesuitconcernedtheallegedsaleofpharmacycustomerprescriptioninformationtoDMCs,whichusedthatinformationformarketingpurposes.NewAlbertson’sownedseveralstoresthatcontainedpharmacies.Londonhadhisprescriptionsfilledatoneofthosestores.Accordingtotheallegationsofthesuit,theDMCsinstalledsoftwareonthepharmacies‘mainframecomputerserversthatcapturesandcollatespatientprescriptioninformationasitistransferredtotheDMCs’offsitecomputerservers.Thesoftwaredeidentifiestheprescriptioninformationandassignsanumbertoeachpatienttoallowcorrelationofthatinformationwithoutindividuallyidentifyingpatients.OncetheDMCsharvestthedeidentifieddata,theycombineitwithproscriberreferenceinformationandsellthisinformationtopharmaceuticalcompanies,whichinturnuseittostructuredrug-marketingprogramsdirectedtophysicians.16ThecourtfoundthattheplaintiffhadnotmadeaviableclaimofviolationoftheCaliforniaMedicalInformationAct(CMIA)becausetheinformationwasdeidentified;therefore,therewasnotransmissionof“medicalinformation”asdefinedbytheCMIAbecausetheinformationcouldnotbetracedbacktotheindividualoncedeidentified.WhiletheCourt’sholdinginLondonspeakstotherisk-limitingvalueofdeidentificationofhealthinformation,itisimportanttonotethatLondonwasallowedtoamendhisclaimstoassertamoreviableclaim.Further,itisimportanttonotethatthedeidentificationtookplaceaftertheinformationwastransferredbyNewAlbertson’stotheDMCs,thustheremightbeaviableclaimforthetransfertotheDMCsgiventhelackofconsentfortheuseoftheinformationbyLondon.AnotherinstructionalcaseregardingtheuseofhealthdataisIMSHealth,Inc.v.Sorrell.17There,theappellantchallengedaVermontstatutebanningthesale,transmission,oruseofprescriber-identifiabledata(PIdata)formarketingorpromotingaprescriptiondrugwithoutprescriberconsent.Theappellatecourtfoundthestatutewasunconstitutionalasacommercialspeechrestriction.Insodoing,thecourtnotedthatthedatawasdeidentified;therefore,therewasnogreatharmthatraisedthestate’sinterestinthestatute’sapplication.Notwithstandingthecourt’sruling,therewereimportantpointsraisedbythedissent,includingtheissueofwhentheinformationwasdeidentified:Accordingly,beforeadetailereversetsfootinadoctor’soffice—thatis,beforethecommercialspeechthemajorityfocusesoneveroccurs—atleastthreeeventstakeplace:first,apharmacygathersinformationfrompatientsseekingtofillprescriptions;second,itcollectsandsellsthatdatatothirdparties,principally,“datavendors”or“dataminers”suchasappellantshere;andthird,thesedataminersrepackagethatdataandlicenseittopharmaceuticalcompanies.Thus,thedissentnotedtherecouldbesignificantlitigationrisksinprovidinghealth-relatedBigDatatothirdpartiespriortodeidentification—whetherornottheinformationwaslaterdeidentifiedforcommercialpurposes.Therearetwolessonshere.First,giventhesensitivenatureofpersonalhealthinformation,therearegreatrisksoffailingtocomplywithprivacystandards.Second,thekeytoreduceriskexposureisnotonlytheuseofdeidentificationbutalsowhenthatprocessisemployed.Ifthepersonalhealthinformationistransferredimproperly,subsequentdeidentificationwillnotservetoprotectacompanyfromtheriskoflitigation.6.5THEIMPACTOFBIGDATAONDISCOVERYPuttingasidepotentialliabilityexposurethatmightarisefromtheuseofBigDataanalytics,companiesshouldalsoconsidertheimpactofBigDataondiscovery.Thisimpactistwofold.First,BigDatahasanimpactontheamountofinformationthatmightbesubjecttodiscoveryinlitigation—especiallyifBigDataanalyticsplayapartincompanybusinessstrategy.Second,BigDatacanbeusedinthecontextofdiscoverytoassistinsearchingforrelevantevidence.ThesepointsarediscussedindetailinChapter11,“BigDataDiscovery,”butaretouchedoninthissection.ThefirstpointwasdiscussedatlengthinChevronCorp.v.WeinbergGroup.19InChevron,thecourtwasdealingwithadiscoverymotionrelatedtothereviewofprivilegeinawide-rangingenvironmentalmatter.Thecourtnotedthat“...intheeraof‘b’i