Digitalization as a Tactic to Fight Corruption: Opportunities and Risks

封面

如何引用文章

全文:

详细

The article is devoted to the issues of digital transformation of public administration and social life, as well as to the new opportunities that innovative digital technologies offer and the risks they may cause. The identification of risks in the application of big data analysis and artificial intelligence has been carried out, directions for their leveling have been proposed, which will enhance the efficiency of information and communication technologies in pursuing the anti-corruption policy of the state.

作者简介

Galina Nazarenko

Rostov Law Institute of the Ministry of Internal Affairs of Russia, Rostov-on-Don

编辑信件的主要联系方式.
Email: ngv@inbox.ru

PhD in Economics, scientific-researcher, Department of Organization of scientific-research work, the Scientific-research and Editorial and Publishing Department

俄罗斯联邦

参考

  1. Halai A. et al. Digital Anti-Corruption Tools and Their Implementation in Various Legal Systems Around the World / A. Halai, V. Halai, R. Hrechaniuk, K. Datsko // SHS Web Conf. 2021. Vol. 100. IV International Scientific Congress “Society of Ambient Intelligence – 2021” (ISCSAI 2021). URL: https://doi.org/10.1051/shsconf/202110003005
  2. United Nations E-Government Survey, 2020. URL: https://publicadministration.un.org/egovkb
  3. Altsivanovich Ya., Tsymbalenko Ya. International and European experience of avoiding corruption risks during public procurement // Aspects of public governance. 2018. № 10. V. 6. P. 62–73.
  4. OECD. Analytics for Integrity. 2019. URL: https://www.oecd.org/gov/ethics/analytics-for-integrity.pdf
  5. New Technologies for Sustainable Development. Perspectives on integrity Trust and Anti Corruption. United Nations Development Programme. 2021. URL: https://www.undp.org/publications/new-technologies-sustainable-development-perspectives-integritytrust-and-anti-corruption
  6. Mazrekaj D., Schiltz F., Titl V. Identifying politically connected firms: a machine learning approach. OECD Global Anti-Corruption and Integrity Forum, 20–21 March 2019. URL: https://www.oecd.org/corruption/integrity-forum/academic-papers/Mazkeraj-Machine-Learning.pdf
  7. Privacy and Freedom of Expression in the Age of Artificial Intelligence // Privacy International. April 2018. URL: https://privacyinternational.org/sites/default/files/2018-04/Privacy%20and%20Freedom%20of%20Expression%20%20In%20the%20Age%20of%20Artificial%20Intelligence.pdf
  8. What are the OECD Principles on AI // OECD. URL: http://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».