Metadata
Author: Eurlex2018q4
Data
Bulgarian[bg]
като има предвид, че прокарването на разграничение между количество и качество на данните е необходимо, за да се улесни ефективното използване на големи информационни масиви (алгоритми и други аналитични инструменти); като има предвид, че нискокачествените данни и/или нискокачествените процедури, на които се основават процесът на вземане на решения и аналитичните инструменти, биха могли да предизвикат пристрастни алгоритми, фалшиви корелации, грешки, подценяване на правните, социалните и етичните последици, риск от използването на данните за дискриминационни или измамливи цели, както и до маргинализирането на ролята на хората в тези процеси, което може да доведе до неправилни процедури за вземане на решения, с негативен ефект за живота и възможностите на гражданите, и в частност на маргинализираните групи, а също така и за обществата и предприятията;
Czech[cs]
vzhledem k tomu, že by se mělo rozlišovat mezi množstvím dat a jejich kvalitou, s cílem usnadnit účinné využívání dat velkého objemu (algoritmy a další analytické nástroje); vzhledem k tomu, že údaje nízké kvality nebo nekvalitní postupy v pozadí rozhodovacích procesů a analytických nástrojů by mohly vyústit ve zkreslené algoritmy, nepravé korelace, omyly, podceňování právních, sociálních a etických souvislostí, v riziko využívání údajů za účelem diskriminace nebo podvodů a v marginalizaci úlohy lidí v těchto procesech, vést k chybným rozhodovacím postupům s nepříznivým dopadem na životy a příležitosti občanů, zvláště ohrožených skupin, a mít negativní dopad na společnosti a podniky;
Danish[da]
der henviser til, at der bør skelnes mellem oplysninger om mængden og kvaliteten af data for at fremme en effektiv udnyttelse af big data (algoritmer og andre analytiske værktøjer); der henviser til, at data af ringe kvalitet og/eller dårlige procedurer bag beslutningsprocesserne og analytiske værktøjer kan resultere i subjektive algoritmer, tilfældige korrelationer, fejl, undervurdering af de juridiske, sociale og etiske konsekvenser, risiko for at data anvendes til forskelsbehandling eller svigagtige formål og marginalisering af menneskers rolle i disse processer, der fører til mangelfulde beslutningsprocedurer, der har en negativ indvirkning på borgernes liv og muligheder, navnlig for marginaliserede grupper, samt en negativ indvirkning på samfund og virksomheder;
Greek[el]
λαμβάνοντας υπόψη ότι πρέπει να γίνεται διάκριση μεταξύ ποσότητας δεδομένων και ποιότητας δεδομένων, προκειμένου να διευκολυνθεί η αποτελεσματική χρήση των μαζικών δεδομένων (αλγορίθμων και άλλων εργαλείων ανάλυσης)· λαμβάνοντας υπόψη ότι δεδομένα χαμηλής ποιότητας ή/και χαμηλής ποιότητας διαδικασίες ως υπόβαθρο για τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων και τα εργαλεία ανάλυσης θα μπορούσαν να οδηγήσουν σε μεροληπτικούς αλγορίθμους, ψευδείς συσχετισμούς, σφάλματα, υποεκτίμηση των νομικών, κοινωνικών και ηθικών επιπτώσεων, κίνδυνο να χρησιμοποιηθούν τα δεδομένα για διακρίσεις ή για απάτες και την περιθωριοποίηση του ρόλου των ανθρώπων σε αυτές τις διαδικασίες, γεγονός που οδηγεί σε εσφαλμένες διαδικασίες λήψης αποφάσεων με αρνητικές επιπτώσεις στη ζωή και στις δυνατότητες των πολιτών, ιδίως των περιθωριοποιημένων ομάδων, αλλά και αρνητικό αντίκτυπο στις κοινωνίες και τις επιχειρήσεις·
English[en]
whereas a distinction should be made between data quantity and data quality in order to facilitate the effective use of big data (algorithms and other analytical tools); whereas low-quality data and/or low-quality procedures behind decision-making processes and analytical tools could result in biased algorithms, spurious correlations, errors, an underestimation of the legal, social and ethical implications, the risk of data being used for discriminatory or fraudulent purposes and the marginalisation of the role of humans in these processes, leading to flawed decision-making procedures that have a detrimental impact on the lives and opportunities of citizens, in particular marginalised groups, as well as bringing about a negative impact on societies and businesses;
Spanish[es]
Considerando que debe hacerse una distinción entre cantidad y calidad de los datos a fin de facilitar la utilización eficaz de los macrodatos (algoritmos y otras herramientas analíticas); y que los datos y/o los procedimientos de baja calidad en los que se basan los procesos de toma de decisiones y las herramientas analíticas podrían dar lugar a algoritmos sesgados, correlaciones falsas, errores, una subestimación de las repercusiones éticas, sociales y legales, el riesgo de utilización de los datos con fines discriminatorios o fraudulentos y la marginación del papel de los seres humanos en esos procesos, lo que puede traducirse en procedimientos deficientes de toma de decisiones con repercusiones negativas en las vidas y oportunidades de los ciudadanos, en particular los grupos marginalizados, así como generar un impacto negativo en las sociedades y empresas;
Estonian[et]
arvestades, et suurandmete tõhusa kasutamise (algoritmid ja muud analüütilised vahendid) hõlbustamiseks tuleks vahet teha andmete kogusel ja kvaliteedil; arvestades, et kui otsuste tegemisel ja analüütilistes vahendites kasutatakse halva kvaliteediga andmeid või protsesse, võivad tekkida kallutatud algoritmid, kahtlased korrelatsioonid ja vead, võidakse alahinnata õiguslikku, sotsiaalset ja eetilist mõju, andmeid võidakse kasutada diskrimineerimise või pettuse eesmärgil ja inimeste osa selles protsessi võib muutuda väga väikeseks, mis viib vigaste otsustusprotsessideni, mis kahjustab kodanike, eelkõige tõrjutud rühmade elu ja võimalusi ning avaldab negatiivset mõju ühiskonnale ja ettevõtetele;
Finnish[fi]
katsoo, että olisi tehtävä ero tiedon määrän ja laadun välillä, jotta edistetään massadatan (algoritmien ja muiden analyyttisten välineiden) tehokasta käyttöä; katsoo, että päätöksentekoprosessien ja analyyttisten välineiden taustalla olevat huonolaatuiset tiedot ja/tai huonolaatuiset menettelyt voivat aiheuttaa yksipuolisia algoritmeja, valheellisia korrelaatioita ja virheitä sekä oikeudellisten, sosiaalisten ja eettisten vaikutusten aliarviointia ja riskin, että tietoja käytetään syrjiviin tai petollisiin tarkoituksiin ja ihmisen rooli sivuutetaan näissä prosesseissa, mikä johtaa virheellisiin päätöksentekomenettelyihin, joilla on haitallinen vaikutus kansalaisten elämään ja mahdollisuuksiin, erityisesti marginalisoituneisiin ryhmiin, ja lisäksi kielteinen vaikutus yhteiskuntaan ja liike-elämään;
Croatian[hr]
budući da treba razlikovati između količine i kvalitete podataka kako bi se omogućila učinkovita upotreba velikih podataka (algoritmi i ostali analitički instrumenti); budući da podaci i/ili postupci niske kvalitete na kojima se temelje procesi odlučivanja i analitički instrumenti mogu dovesti do neobjektivnih algoritama, lažnih korelacija, pogrešaka, podcjenjivanja pravnih, socijalnih i etičkih implikacija, rizika da će se podaci koristiti u svrhu diskriminacije ili prijevare te marginalizacije ljudske uloge u tim procesima, što dovodi do manjkavih postupaka odlučivanja koji imaju negativan učinak na život i mogućnosti građana, posebno marginaliziranih skupina, te do negativnog učinka na društva i poslovne subjekte;
Hungarian[hu]
mivel a nagy adathalmazok (algoritmusok és egyéb analitikai eszközök) hatékony felhasználásának elősegítése érdekében különbséget kell tenni az adatminőség és az adatmennyiség között; mivel a rossz minőségű adatok és/vagy a döntéshozatali folyamatok és analitikai eszközök mögött meghúzódó rossz minőségű eljárások torzított algoritmusokat, hamis összefüggéseket, hibákat, a jogi, társadalmi és etikai következmények alábecslését, az adatok megkülönböztetés vagy csalás céljából történő felhasználásának és az ember e folyamatokban játszott szerepe marginalizációjának kockázatát eredményezheti, ami olyan hibás döntéshozatali eljárásokhoz vezethet, amelyek káros hatást gyakorolnak a polgárok életére és lehetőségeire és különösen a marginalizált csoportokra, továbbá negatív hatással vannak társadalmainkra és vállalkozásainkra;
Italian[it]
considerando che è opportuno operare una distinzione fra quantità e qualità dei dati, onde agevolare l'uso efficace dei Big Data (algoritmi e altri strumenti analitici); che dati e/o procedure di scarsa qualità alla base dei processi decisionali e degli strumenti analitici potrebbero portare ad algoritmi imparziali, correlazioni spurie, errori, sottostima delle implicazioni giuridiche, sociali ed etiche, rischio che i dati siano impiegati per finalità discriminatorie e fraudolente nonché marginalizzazione del ruolo degli esseri umani in tali processi, il che avrebbe come conseguenza procedure decisionali viziate che possono avere un impatto deleterio sulla vita e sulle opportunità dei cittadini, in particolare dei gruppi emarginati, nonché influenzare negativamente le società e le imprese;
Lithuanian[lt]
kadangi reikėtų atskirti duomenų kokybę ir kiekybę, kad būtų galima lengviau efektyviai naudoti didelius duomenų kiekius (algoritmus ir kitas analizės priemones); kadangi prasta duomenų kokybė ir (arba) prastos kokybės procedūromis pagrįsti sprendimų priėmimo procesai ir analitinės priemonės gali lemti šališkus algoritmus, netikras sąsajas, klaidas, nepakankamą teisinių, socialinių ir moralinių pasekmių įvertinimą, pavojų, kad duomenys bus naudojami diskriminavimo ar sukčiavimo sumetimais, taip pat žmogaus vaidmens šiame procese atsisakymą, dėl kurių gali būti taikomos ydingos sprendimų priėmimo procedūros, kurios darytų neigiamą poveikį gyventojų gyvenimui ir galimybėms, ypač marginalizuotoms grupėms, taip pat neigiamai veiktų organizacijas ir įmones;
Latvian[lv]
tā kā jānošķir datu kvantitāte un datu kvalitāte, lai nodrošinātu lielo datu efektīvu izmantošanu (algoritmi un citi analītiski instrumenti); tā kā zemas kvalitātes dati un/vai zemas kvalitātes procedūras lēmumu pieņemšanas procesos un analītiskos instrumentos varētu izraisīt tendenciozus algoritmus, neīstās korelācijas, kļūdas, to, ka tiek par zemu novērtēti tiesiskie, sociālie un ētiskie aspekti, riska, ka datus varētu izmantot diskriminējoši vai krāpnieciskiem nolūkiem, un cilvēku nozīmes marginalizāciju šajos procesos, izraisot kļūdainas lēmumu pieņemšanas procedūras, kas negatīvi ietekmē pilsoņu, jo īpaši sociāli atstumto grupu, dzīvi un iespējas, kā arī radot negatīvu ietekmi uz sabiedrību un uzņēmumiem;
Maltese[mt]
billi għandha ssir distinzjoni bejn il-kwantità tad-data u l-kwalità tad-data sabiex jiġi ffaċilitat l-użu effettiv tal-Big Data (algoritmi u għodod analitiċi oħrajn); billi data ta' kwalità baxxa u/jew proċeduri ta' kwalità baxxa li jirfdu proċessi ta' teħid tad-deċiżjonijiet u għodod analitiċi jistgħu jirriżultaw f'algoritmi preġudikati, korrelazzjonijiet foloz, żbalji, sottovalutazzjoni tal-implikazzjonijiet legali, soċjali u etiċi, ir-riskju li d-data tintuża għal għanijiet diskriminatorji jew frawdolenti u l-marġinalizzazzjoni tar-rwol tal-bnedmin f'dawn il-proċessi, li jwasslu għal proċeduri għat-teħid ta' deċiżjonijiet difettużi li jkollhom impatt negattiv fuq il-ħajja u l-opportunitajiet taċ-ċittadini, b'mod partikolari gruppi emarġinati, kif ukoll iwasslu għal impatt negattiv fuq is-soċjetajiet u n-negozji;
Dutch[nl]
overwegende dat onderscheid moet worden gemaakt tussen de kwantiteit en de kwaliteit van gegevens om efficiënt gebruik van big data (algoritmen en andere analyse-instrumenten) te bevorderen; overwegende dat besluitvormingsprocessen en analytische instrumenten die op gegevens en/of procedures van geringe kwaliteit gebaseerd zijn, kunnen resulteren in vertekenende algoritmen, valse correlaties, fouten, het onderschatten van sociale, ethische en rechtsgevolgen, het risico van gebruik van gegevens voor discriminerende of frauduleuze doeleinden en het marginaliseren van de rol die mensen bij deze processen spelen, en tot gebrekkige besluitvormingsprocedures leiden die nadelige gevolgen hebben voor de levens en kansen van burgers, met name gemarginaliseerde groepen, en een negatieve invloed hebben op samenlevingen en ondernemingen;
Polish[pl]
mając na uwadze, że konieczne jest rozróżnienie między ilością a jakością danych, aby ułatwić skuteczne wykorzystanie dużych zbiorów danych (za pomocą algorytmów i innych narzędzi analitycznych); mając na uwadze, że niskiej jakości dane lub niskiej jakości procedury będące podstawą procesów decyzyjnych i narzędzi analitycznych mogą skutkować nieobiektywnymi algorytmami, fałszywymi korelacjami, błędami, niedocenianiem skutków prawnych, społecznych i etycznych, możliwością wykorzystania danych do celów dyskryminacyjnych lub do nadużyć oraz marginalizacją roli człowieka w tych procesach, co może prowadzić do błędnych procedur podejmowania decyzji negatywnie oddziałujących na życie i możliwości obywateli, zwłaszcza grup zmarginalizowanych, a także mieć negatywny wpływ na społeczeństwa i przedsiębiorstwa;
Portuguese[pt]
Considerando que é necessário distinguir a quantidade de dados da qualidade dos dados, a fim de permitir uma utilização eficaz dos grandes volumes de dados (algoritmos e outros instrumentos analíticos); que os dados e /ou os procedimentos de baixa qualidade em que se baseiam os processos de tomada de decisão e os instrumentos analíticos podem traduzir-se em algoritmos parciais, correlações ilegítimas, erros, numa subestimação das implicações jurídicas, sociais e éticas, no risco de utilização de dados para fins discriminatórios ou fraudulentos e na marginalização do papel dos seres humanos nestes processos, podendo resultar em processos imperfeitos de tomada de decisão, com um impacto nocivo nas vidas e nas oportunidades dos cidadãos, mormente nos grupos marginalizados, bem como em consequências negativas para as sociedades e as empresas;
Romanian[ro]
întrucât ar trebui să se facă o diferențiere între cantitatea datelor și calitatea datelor pentru a înlesni utilizarea eficace a megadatelor (algoritmi și alte instrumente de analiză); întrucât datele de slabă calitate și/sau procedurile de slabă calitate care stau la baza proceselor decizionale și a instrumentelor analitice ar putea duce la algoritmi părtinitori, la corelații false, la erori, la o subestimare a implicațiilor juridice, sociale și etice, la riscul utilizării datelor în scopuri discriminatorii sau frauduloase și la marginalizarea rolului oamenilor în aceste procese, ducând la proceduri decizionale greșite cu impact negativ asupra vieții și oportunităților cetățenilor, în special ale grupurilor marginalizate, precum și la un impact negativ asupra societăților și întreprinderilor;
Slovak[sk]
keďže treba rozlišovať medzi množstvom a kvalitou údajov s cieľom uľahčiť účinné využívanie veľkých dát (algoritmy a iné analytické nástroje); keďže nekvalitné údaje a/alebo postupy pri rozhodovacích procesoch a analytických nástrojoch môžu viesť k neobjektívnym algoritmom, rušivými koreláciám, chybám, podceneniu právnych, sociálnych a etických dôsledkov, riziku, že sa údaje budú používať na diskriminačné alebo podvodné účely a marginalizáciu úlohy ľudí v týchto procesoch, čo vedie k nesprávnym rozhodovacím postupom, ktoré majú škodlivý vplyv na život a príležitosti občanov, najmä marginalizovaných skupín, ako aj k negatívnemu vplyvu na spoločnosti a podniky;
Slovenian[sl]
ker bi bilo treba za učinkovitejšo uporabo velepodatkov (algoritmi in druga analitična orodja) razlikovati med količino in kakovostjo podatkov; ker lahko zaradi slabe kakovosti podatkov in/ali postopkov, na katerih temeljijo procesi sprejemanja odločitev in analitična orodja, pride do pristranskih algoritmov, lažnih korelacij, napak, podcenjevanja pravnih, socialnih in etičnih posledic, tveganja, da se podatki uporabijo za diskriminatorne ali goljufive namene, ter marginalizacije vloge ljudi v teh procesih, vse to pa vodi k pomanjkljivim postopkom odločanja, ki imajo negativen učinek na življenje in možnosti državljanov, zlasti marginaliziranih skupin, ter negativno vplivajo na družbe in podjetja;
Swedish[sv]
Ett åtskiljande mellan datakvantitet och datakvalitet krävs för att kunna utnyttja stordata på ett effektivt sätt (algoritmer och andra analysverktyg). Lågkvalitetsdata och/eller lågkvalitetsförfaranden bakom beslutsprocesser och analytiska verktyg skulle kunna resultera i vinklade algoritmer, skenbara korrelationer, felaktigheter, en underskattning av de rättsliga, sociala och etiska konsekvenserna, risken för att data används för diskriminering eller bedrägeri och marginalisering av människans roll i dessa processer, vilket kan utlösa bristfälliga beslutsprocesser som har skadlig inverkan på medborgarnas liv och möjligheter, särskilt på marginaliserade grupper, och kan inverka menligt på samhällen och företag.