大数据科学对被遗忘权的影响

在很大限度上，有无“被遗忘”的价值判断取决于数据的生命周期。欧盟法院就被遗忘权的判决事件提出了很多判断标准，如“确定标准”“相关标准”和“时效标准”，这些在本质上都与数据生命周期相关联，所以这些标准的使用和评价应该在这一语境之下展开。这三项标准虽然彼此相关，但是却反映了数据状态的不同面向。

（一）数据的准确性

数据记录的内容不变，而现实却在不断变化，因此数据的准确性会依随时间的推移而降低。一段时间之后，数据准确性便需要我们进行重新评估，及时修正失准的数据，或者用更新数据取代。网络之中如果存在不准确的数据，就会形成错误的形象，甚至会造成其他伤害。

准确性是数据存在的必要条件，也是执行被遗忘权的重要指标。在准确性这个问题上，我们不可将数据记录的事实与意见相混淆。此处所强调的准确，指的是事实的准确（accurate as a matter of fact），而不是指意见的准确，因为意见自身并不存在是否准确的意义。另外，数据的准确性还应该与虚假性区分开。虚假类数据扭曲现实，可以把它们直接删除或者取代，不需要进行准确性判断。在实践过程中，数据主题应承担准确性的举证。

（二）数据的相关性(www.xing528.com)

数据的相关性（relevance）是指与数据对象及其诉求相关的程度。在主体论的判断中，相关性主要体现在“质”的层面，而在客体论中，相关性主要体现在“量”的层面，所以衡量数据在动态变化过程中是否存在已发生的“量变引起质变的过程”，即是所谓的数据相关性。如果数据不再相关，那么应将其“遗忘”。

在实践中，判断相关性可以采用公私二分的标准，“公私二分”就是指公共（职业）生活和私人生活之间要相区分。职业生活本身具有较高的公共性特征，但私人生活相对来说不希望遭受外界的过多干涉，因此有关私人生活的数据更应该被“遗忘”。

（三）数据的时效性

数据的时效性即指它不过时的状态，衡量时效性需要结合最初收集数据的目的。依据与目的的相关程度，我们可以把数据分为两类：实时数据和过时数据。实时数据能够提供最新最及时的信息，准确反映现实；而过时数据则由于已经失准进而无法正确反映现实，这种情况下，就需要对过时数据进行人为删除，这也是被遗忘权提出的目的。