El Ministerio de Justicia de Finlandia, junto con la Universidad de Helsinki, la Universidad Aalto y Statistics Finland, creó Anoppi, una herramienta de tecnología del lenguaje de código abierto que pseudonimiza automáticamente nombres y datos personales en resoluciones judiciales y administrativas antes de publicarlas como datos abiertos.
Detalles
Promotor
Finnish Ministry of Justice, with the University of Helsinki (HELDIG), Aalto University and Statistics Finland
Período
2018–2020 (project); tool remains available as open-source software
Palabras clave
justice, data protection, open data, public administration
Descripción
En virtud de las obligaciones del RGPD en Finlandia, las resoluciones judiciales y otras decisiones oficiales que las autoridades publican con fines de investigación y escrutinio público deben tener primero sus datos personales eliminados, una tarea de redacción tradicionalmente lenta y manual. El proyecto Anoppi (2018-2020), liderado por el Ministerio de Justicia junto con el Helsinki Centre for Digital Humanities de la Universidad de Helsinki, el grupo de investigación en computación semántica de la Universidad Aalto, Statistics Finland y la editorial Edita, creó una herramienta de tecnología del lenguaje para automatizar esta tarea en documentos en finés. Anoppi combina el reconocimiento de entidades nombradas, estadístico y basado en reglas, con análisis morfológico para detectar y sustituir nombres y otros identificadores por marcadores neutros (por ejemplo, "Persona A"), preservando la estructura y la legibilidad del documento, y se ofrece tanto como aplicación web como a través de una API REST. Se presentó públicamente en la conferencia sobre IA del Consejo de Europa en Helsinki en febrero de 2019 y se publicó como código abierto para que otras autoridades pudieran reutilizarlo más allá de las resoluciones judiciales. La propia evaluación revisada por pares del proyecto concluyó que Anoppi "funciona bien con diferentes tipos de documentos", pero señaló que su reconocimiento de entidades nombradas y su desambiguación todavía producen errores, y que "seguir mejorando... aumentaría la utilidad del software", un reconocimiento honesto de que la pseudonimización automatizada todavía no está libre de errores, por lo que quienes la utilicen deberían mantener una revisión humana para los documentos muy sensibles.
Implementación
Los detalles de implementación (coste, plazo, personal, condiciones para el éxito) aún no están disponibles para esta práctica.
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Fuentes de datos
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