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Tesi etd-06172020-183754


Thesis type
Tesi di dottorato di ricerca
Author
ARMIENTO, MARIA BIANCA
URN
etd-06172020-183754
Title
Big data, algoritmi e pubbliche amministrazioni
Settore scientifico disciplinare
IUS/10
Corso di studi
SCIENZE GIURIDICHE
Supervisors
tutor Prof.ssa Rangone, Nicoletta
Parole chiave
  • discrezionalità
  • trasparenza algoritmica
  • responsabilità
  • decisioni amministrative algoritmiche
  • Big Data e pubbliche amministrazioni
Data inizio appello
29/06/2020;
Consultabilità
Parziale
Data di rilascio
29/06/2023
Riassunto analitico
Le pubbliche amministrazioni fanno sempre più uso di algoritmi e di big data nelle proprie attività. Tale fenomeno, tenendo conto della sua attualità e peculiarità, impone al giurista alcune riflessioni, oggetto di questa ricerca.
La tesi parte da un’analisi, nel primo capitolo, dei principali esempi di utilizzo di algoritmi da parte dei pubblici poteri nelle attività decisionali e di c.d. enforcement. Nel secondo capitolo, prendendo le mosse dal concetto elaborato in dottrina di “atto amministrativo informatico”, si analizza il significato attuale di decisione amministrativa algoritmica e si propone una sua possibile classificazione. Si evidenziano poi i vantaggi della decisione algoritmica e si osserva come questa possa essere espressione dei c.d. principi efficientistici dell’attività amministrativa, ossia buon andamento, efficacia, economicità e non aggravamento.
Il terzo capitolo analizza gli “errori” nelle decisioni algoritmiche e come gli algoritmi possano dar vita a decisioni illegittime, ingiuste o poco proporzionate. In tale contesto vengono analizzate le possibili cause e se ne valuta il potenziale impatto sui principi di imparzialità, ragionevolezza, proporzionalità e trasparenza, nonché sul diritto fondamentale alla privacy. Inoltre, si esamina l’impatto delle decisioni algoritmiche sull'amministrazione stessa, analizzando i profili della discrezionalità amministrativa e della responsabilità dell’amministrazione. In particolare, si mette in evidenza sia come possa cambiare il ruolo della discrezionalità, sia la difficoltà di individuare un soggetto a cui imputare gli errori delle decisioni algoritmiche.
Nell’ultimo capitolo si indagano in chiave critica alcune possibili soluzioni agli errori e ai problemi connessi alle decisioni algoritmiche proposte dalla dottrina e dalla giurisprudenza. Tra queste, la possibilità di introdurre una previsione normativa al fine di regolare l’uso degli algoritmi e di intervenire direttamente sugli algoritmi “difettosi” per correggerli. Ancora, viene analizzata la “trasparenza algoritmica” (vale a dire, l’accessibilità e la comprensibilità dell’algoritmo in ogni suo aspetto), nonché la possibilità che pubblici poteri, programmatori e stakeholders cooperino alla realizzazione di algoritmi più equi, al fine di limitarne gli effetti negativi. Di queste soluzioni vengono messe in luce le potenzialità, ma anche le distorsioni, proponendo alcuni correttivi.
Da ultimo, nelle conclusioni, vengono delineate proposte per far fronte ai possibili effetti negativi degli algoritmi, senza frustrarne le potenzialità in termini di efficacia, economicità ed efficienza.
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