Doelbinding en dataminimalisatie in algoritmische systemen
De wisselwerking tussen stringente regelgevende kaders en de functionele vereisten van digitale platforms legt fundamentele spanningen bloot in de hedendaagse governance van gegevensbescherming. Enerzijds dwingt de Europese wetgeving tot een strikte eerbiediging van doelbinding en dataminimalisatie, waarbij platforms worden geacht expliciete grenzen te stellen aan de verzameling en verdere verwerking van persoonsgegevens [1, 5]. Anderzijds vereisen schaalbare platformmodellen en geautomatiseerde gegevensanalyse veelal continue datastromen om diensten te optimaliseren en interacties te personaliseren [4]. De wetenschappelijke discussie toont aan dat louter formele conformiteit onvoldoende is om de onderliggende risico's voor de rechten van betrokkenen te mitigeren [1]. Wanneer platforms dataverwerking integreren in hun kernarchitectuur zonder robuuste privacy by design-mechanismen, ontstaat een structurele discrepantie tussen operationele praktijk en wettelijke doelstellingen [5]. Deze spanning wordt verder versterkt door de complexiteit van gedistribueerde verwerkingsketens, waarin de toewijzing van verwerkingsverantwoordelijkheid diffuser wordt [1, 4]. Een methodologische beperking in het huidige discours betreft echter de sterke nadruk op tekstuele wetsinterpretatie, waardoor de empirische implicaties van technische interfaces en governance-structuren op nalevingsniveaus onderbelicht blijven.