Крылова Мария Сергеевна, соискатель кафедры интеграционного и европейского права
Садовая-Кудринская ул., д. 9, г. Москва, 125993
Mariya S. Krylova, Postgraduate Student, Department of Integration and European Law
ul. Sadovaya-Kudrinskaya, d. 9, Moscow, 125993
Статья посвящена проблемам разграничения в праве Европейского Союза категорий «персональные данные» и «неперсональные данные» в условиях развития информационно-коммуникационных технологий. Рассмотрены определения указанных понятий, их соотношение и взаимосвязь в контексте применения в праве ЕС концепции дихотомического разделения информации. Проанализированы критерии разграничения персональных и неперсональных данных, основанные на сущностных характеристиках и относимости обрабатываемой информации, а также на особенностях субъекта данных и возможности его идентификации. Обозначено место псевдонимизированных и анонимизированных данных при классификации информации. Сформулирован используемый в ЕС алгоритм определения категории данных, имеющий релятивистскую природу и основанный на оценке риска идентификации физического лица в сочетании с применением концепции «разумной вероятности». Рассмотрен подход к правовому регулированию в Европейском Союзе обработки смешанных наборов данных, часто встречающихся на практике и включающих как персональные, так и неперсональные данные.
The paper is devoted to the problems of differentiation of the categories «personal data» and «nonpersonal data» in the law of the European Union in the context of information and communication technologies development. The definitions of these concepts, their relationship and interrelation in the context of the application of the concept of dichotomous separation of information in EU law are considered. The criteria for distinguishing between personal and non-personal data are analyzed, based on the essential characteristics and relevance of the information being processed, as well as on the characteristics of the data subject and the possibility of his identification. The place of pseudonymized and anonymized data in the classification of information is indicated. An algorithm used in the EU for determining the category of data is formulated, which has a relativistic nature and is based on the assessment of the risk of identifying an individual in combination with the concept of «reasonable probability». An approach to the legal regulation in the European Union of processing mixed data sets, which are often encountered in practice and include both personal and non-personal data, is considered.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.