Відкриті дані

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала звіт «Вплив даних на розширення можливостей користувачів, інновації та конкуренцію» із серії «Співробітництво у галузі розвитку».

Наголошується, що портативність даних покращує доступ до даних і обмін ними між цифровими службами та платформами. Це дозволяє користувачам більш активно повторно використовувати дані та може сприяти стимулюванню конкуренції й інновацій при одночасному зменшенні пов’язаних витрат. Однак ефективність впливу даних на конкуренцію залежить від умов передавання даних. Разом із тим, жорсткі вимоги щодо сумісності даних можуть ненавмисно пригнічувати конкуренцію на ринках, які швидко розвиваються, де такі вимоги можуть непропорційно обтяжувати МСП і стартапи. Доступність даних також впливає на цифрову безпеку та ризики конфіденційності. У звіті представлено п’ять вимірів, важливих для розроблення та упровадження інфраструктури переносимості даних: галузева сфера; бенефіціари; тип даних; юридичні зобов’язання; операційні способи.

Детальніше: http://surl.li/bxgfux, http://surl.li/whuutw, https://doi.org/10.1787/319f420f-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ВідкритіДані

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала  звіт «Перетин конкуренції та конфіденційності даних» з серії «Круглі столи ОЕСР щодо документів щодо політики конкуренції».

У ньому наголошується, що дані відіграють дедалі важливішу роль, є основою онлайн-платформ і цифрових бізнес-моделей. Разом із тим, вони стають центральним елементом у сфері конкуренції на цифрових ринках. У світі постійно удосконалюється нормативна база щодо конфіденційності даних та ведеться дискусія стосовно того, чи є конфіденційність даних і збір даних споживачів проблемою антимонопольного законодавства. І чи слід ураховувати питання конкуренції при прийнятті рішень щодо захисту даних? У цьому документі продемонстровано зв’язки між конкуренцією та конфіденційністю даних та подані міркування щодо того, які питання з однієї з цих сфер політики мають бути включені в іншу, яке саме втручання та які регуляторні заходи можуть сприяти позитивній синергії або, навпаки, призвести до посилення потенційних проблем. Пропонуються моделі співпраці між органами з питань конкуренції та захисту даних.

Детальніше: http://surl.li/zwfuza, http://surl.li/qqbgxf

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD  #НРАТ_ВідкритіДані

Організація економічного співробітництва та розвитку опублікувала  звіт «Прогноз суб’єктивного благополуччя за допомогою Google Trends: підхід до метанавчання» із серії «Документи ОЕСР щодо добробуту і нерівності».

Наголошується: показники, які легко піддаються вивченню (наприклад, суб’єктивне благополуччя (СБ)), можуть допомогти урядам краще зрозуміти життєвий досвід населення, передбачити поведінку людей, їх реакцію на політику, шоки та кризові явища. СБ є дуже важливим з точки зору розроблення і реалізації політики. Вони продемонстрували свою значущість під час пандемії COVID-19. У звіті на основі застосування методів машинного навчання до даних Google Trends зроблені оцінки національного середнього суб’єктивного добробуту у 38 країнах ОЕСР починаючи з 2010 року. Найточніше передбачення з горизонтом у один рік отримано від моделі, що поєднала передбачення, отримані з еластичної мережі з взаємодіями та без них, підсиленого градієнтом.

Детальніше: http://surl.li/lnvivn, http://surl.li/iqxfjo, https://doi.org/10.1787/cbdfb5d9-en

Фото: скріншот

#НРАТ_Усі_новини #НРАТ_OECD #НРАТ_ВідкритіДані