Intrinseca sensibilità e inferenza

Muovendo dalle considerazioni del Working Party riportate nell’Allegato, l’opportunità di sussumere un’informazione sotto i dati sanitari dipende in primo luogo dall’intrinseca sensibilità del dato. Tale caratteristica risulta statica, in quanto legata al con- tenuto informazionale del dato, e declinabile in diversi “gradi”. Si considerino i seguenti esempi: una diagnosi o la misurazione della pressione sanguigna sono senza dubbio dati sa- nitari in quanto il grado di sensibilità è massimo, invece, il grado di sensibilità diminuisce se riferito ai dati del ritmo sonno-veglia di un soggetto o ai suoi appuntamenti sul calendario che, sulla base di questo solo criterio (i.e. l’intrinseca sensibilità), possono essere collegati alla salute pur non descrivendo direttamente una condizione di salute174_.

Se preso da solo, però, questo elemento non dà particolari informazioni sulla catego- ria dei quasi-health data, poiché si limita a descrivere il contenuto oggettivo del dato senza considerare l’influenza che su questo potrebbero avere altre informazioni o, magari, un’analisi dello stesso attuata con avanzati mezzi tecnologici. Per tale ragione, è necessario integrare l’analisi con un secondo fattore quale la possibilità di dedurre informazioni relati- ve alla salute partendo da un dato non esplicitamente sanitario (anch’esso introdotto dal Working Party nell’Allegato). Un riferimento così generale al processo inferenziale, però, non aiuta la ricerca dell’effettiva estensione del concetto di quasi-health data, soprattutto nel contesto dei Big Data dominato dal potere (e dal valore) delle inferenze. Una chiave di let- tura per un inquadramento più specifico di tale criterio è proposta da Malgieri e Comandé, che concentrano l’attenzione sul concetto di Computational distance175_{, variabile dinamica rife-}

rita allo sforzo scientifico, economico e tecnologico richiesto per inferire, grazie all’associazione con altre informazioni, un dato sanitario da un dato che non lo è. In primo luogo, la Computational distance si pone in relazione con l’intrinseca sensibilità del dato in for- za di un rapporto di proporzionalità inversa; riprendendo gli esempi già visti, nel caso di una diagnosi non vi sarà alcuno sforzo inferenziale in quanto la condizione di salute sarà già palesata dal contenuto del dato, al contrario, nel caso del ritmo veglia-sono o dell’appuntamento sul calendario sarà necessario implementare dei meccanismi in grado di

173 _{MALGIERI,COMANDÉ, Sensitive-by-distance: quasi-health data in the algorithmic era, cit., 237.} 174 _Ibidem,238.

inferire informazioni sulle condizioni di salute, altrimenti sconosciute. In secondo luogo, la Computational distance dipende della potenza computazionale la quale, a sua volta, è influen- zata da due parametri, uno soggettivo ed uno oggettivo. Il primo è relativo allo sforzo che il singolo titolare del trattamento decide di porre in essere, il secondo è influenzato dallo svi- luppo tecnologico in un determinato momento storico (architecture of algorithms), dalla di- sponibilità di ulteriori informazioni (data market) e da eventuali limiti normativi (legal con- straints)176.

Procedendo in tal modo si ottiene certamente una categorizzazione più precisa dei quasi-health data; eppure, resta il dubbio in merito al regime da applicare ai dati così indivi- duati. Si è detto che il Working Party nell’Allegato ha esteso lo status di dato sanitario a quei dati che rientrino nei parametri elencati, seppur con delle criticità a livello definitorio. Allo stesso modo, sulla base dell’approccio sensitive-by-distance177, Malgieri e Comandé hanno ri- condotto la categoria dei quasi-health data nell’alveo dei dati sanitari assoggettando i primi al più rigido regime; così la teoria della distanza computazionale assume rilievo come linea di demarcazione anche tra sensitive e non-sensitive data178. Per quanto tale ottica risulti compren- sibile e in linea con la volontà di tutelare maggiormente quei dati il cui trattamento potreb- be avere un impatto sulle libertà e i diritti fondamentali, ci si chiede fino a che punto il con- cetto di dato sanitario si amplierà179_{. Se si guarda ai futuri sviluppi tecnologici}180_{, elementi}

come l’architecture of algorithms e il data market (parametri oggettivi della potenza computa- zionale) potrebbero avere un peso tale da far confluire tra i dati sanitari gran parte dei dati attualmente non considerati tali. A ben vedere, il contrappeso potrebbe essere individuato proprio nel rimanente parametro oggettivo: i limiti normativi. Dunque, l’estensione del concetto di dato sanitario potrebbe essere accolta come equilibrata soluzione se controbi-

176 _{Ibidem. 248.}

177 _{Così è stata definita dagli autori stessi la teoria che individua i quasi-health data sulla base dei due parametri}

dell’“intrinsic sensitiveness” e della “computational distance”; Ibidem.

178 _{Considerazione espressa dagli stessi autori, si v. MALGIERI,COMANDÉ, Sensitive-by-distance: quasi-health data}

in the algorithmic era, cit., 238.

179 _{Parte della letteratura ritiene che ormai la stessa distinzione dei dati personali in categorie sia incompatibile}

con l’attuale diffusione dei Big Data. In merito al valore ormai simbolico della distinzione, si v. ZARSKY,In- compatible: The GDPR in the Age of Big Data, cit., 1013; riguardo alla potenziale inutilità della distinzione al fine

di prevenire discriminazioni nel contesto dei Big Data, si v. ROUVROY, “Of Data and Men”: Fundamental Rights

and Freedoms in a World of Big Data, cit., 29.

180 _{Si fa riferimento, ad esempio, alle prospettive aperte dai computer quantistici che proprio nel momento in}

cui l’Opera viene redatta sembrerebbero essere realtà; R.MANTOVANI, Il mistero di Google e del computer quantisti-

co, Focus, pubblicato il 26 settembre 2019, consultabile al sito:

https://www.focus.it/tecnologia/innovazione/il-mistero-di-google-e-del-computer-quantistico ; B.SIMONET- TA,Così il computer quantistico di Google esegue calcoli da 10mila anni in 3 minuti, Il Sole 24 Ore, pubblicato il 21 set-

tembre 2019, consultabile al sito: https://www.ilsole24ore.com/art/cosi-computer-quantistico-google- esegue-calcoli-10mila-anni-3-minuti-ACVGu1l .

40 lanciata da vincoli legali efficaci181.