Journals / Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi / 2019 / Cilt: 21 - Sayı: 62

Development of A Consent Ontology for the Law on The Protection of Personal Data

Kişisel Verilerin Korunması Kanunu için Bir Onam Ontolojisi Geliştirimi

Pages
559–575
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Ontology classes and relationships are determined from these extracted terms, and the developed consent ontology is presented.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Governments use control mechanisms such as enactment of laws in order to protect the fundamental rights and freedoms of its citizens.
📊
Key Findings & Data:The Law on the Protection of Personal Data (KVKK) No. 6698 was adopted on 24 March 2016 in Turkey in order to protect personal data that is one of the fundamental rights and freedoms.
💡
Conclusion & Impact:Ontology classes and relationships are determined from these extracted terms, and the developed consent ontology is presented.
🔬Design:Research Article
📍Scope:2016 Verileri
⚙️Variables:Domain Parameters

Abstract

Governments use control mechanisms such as enactment of laws in order to protect the fundamental rights and freedoms of its citizens. The Law on the Protection of Personal Data (KVKK) No. 6698 was adopted on 24 March 2016 in Turkey in order to protect personal data that is one of the fundamental rights and freedoms. According to this law that is intended for the protection of personal privacy, the use of personal data depends on the consent of the individual. The aim of this study is to develop a consent ontology in order to perform the personal consent management. For this purpose, KVKK is examined and terms that may be encountered during the consent management process are extracted by using TF-IDF text mining method. Ontology classes and relationships are determined from these extracted terms, and the developed consent ontology is presented.

Özet

Devletler vatandaşlarının temel hak ve özgürlüklerini korumak için kanun yapmak gibi kontrol mekanizmalarını kullanırlar. 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK), temel hak ve özgürlüklerden biri olan kişisel verilerin korunması için Türkiye’de 24 Mart 2016 tarihinde kabul edilmiştir. Kişisel mahremiyetin korunmasına yönelik olan bu kanuna göre, kişisel verinin kullanımı kişinin onamına bağlıdır. Bu çalışmanın hedefi, kişisel onam yönetimini gerçekleştirmek için bir onam ontolojisi geliştirilmesidir. Bu amaçla, KVKK incelenmekte ve TF-IDF metin madenciliği metodu kullanılarak onam yönetimi sürecinde olabilecek terimler çıkartılmaktadır. Çıkartılan bu terimlerden ontoloji sınıfları ve ilişkileri belirlenmekte, ve geliştirilen onam ontolojisi sunulmaktadır.

🔖

Cite This Article

CAN, Ö., OLCA, E. (2019). Development of A Consent Ontology for the Law on The Protection of Personal Data. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 21 - Sayı: 62, 559–575. https://ajindex.com/articles/222223

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (11)

  1. Kişisel Verilerin Korunması Kanunu No 6698. 2016. Türkiye. http://www.mevzuat.gov.tr/ MevzuatMetin/1.5.6698.pdf (Erişim Tarihi: 04.01.2019). The EU General Data Protection Regulation (GDPR). 2016. EU. https://gdpr-info.eu (Erişim Tarihi: 04.01.2019). Directive 95/46/EC of the European Parliament and of the Council. 1995. EU. https://eurlex.europa.eu/LexUriServ/LexUriServ.do?uri=CELE X:31995L0046:en:HTML (Erişim Tarihi: 04.01.2019).
  2. Ortiz-Rodriguez, F., Villazón-Terrazas, B. 2006. EGO Ontology Model: law and regulation approach for EGovernment, WS Proceedings of the 3rd European Semantic Web Conference (ESWC 2006), 11-14
  3. Haziran, Budva, Montenegro. Hendler, J., Berners-Lee, T., Miller, E. 2002. Integrating Applications on the Semantic Web, Journal of the Institute of Electrical Engineers of Japan, 122(10):676-680. DOI: 10.1541/ieejjournal.122.676 W3C Semantic Web Activity. 2013. https://www.w3.org/2001/sw/ (Erişim Tarihi: 04.01.2019).
  4. Neches, R. et al. 1991. Enabling Technology for Knowledge Sharing, AI Magazine, Volume 12, Issue 3, pp. 36-56. ISSN: 0738-4602
  5. Gruber, R. T. 1993. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications, Knowl. Acquis., Vol. 5(2): 199–220. DOI: 10.1006/knac.1993.1008 Studer, R., Benjamins, V. R., Fensel, D. 1998. Knowledge engineering: Principles and methods, Data & Knowledge Engineering, 25(1–2):161–197. DOI: 10.1016/S0169-023X(97)00056-6
  6. Sheppard, N. P., Safavi-Naini, R., Jafari, M. 2009. A Digital Rights Management Model for Healthcare. IEEE International Symposium on Policies for Distributed Systems and Networks, 20-22
  7. Temmuz, London, UK, 106-109.
  8. Wu, H. C., Luk, R. W. P., Wong, K. F., Kwok, K. L. 2008. Interpreting TF-IDF term weights as making relevance decisions, ACM Transactions on Information Systems (TOIS), 26(3), Article No. 13. Kütükçü, A. 2017. Kişisel Verilerin Korunmasına İlişkin Mevzuat İncelemesi. http://dergi.bmo.org. tr/inceleme/kisisel-verilerin-korunmasina-iliskinmevzuat-incelemesi (Erişim Tarihi: 04.01.2019).
  9. Henkoğlu, T. 2017.
  10. Veri Koruma Kanununun Getirdikleri, Journal of Current Researches on Social Sciences, 7(2):241-250. DOI: 10.26579/jocress7.2.18 Ünver, H. A., Kim, G. 2016. Türkiye’de Veri Gizliliği ve Gözetimi: Kişisel Verilerin Korunması Kanunu Tasarısının Değerlendirmesi. Ekonomi ve Dış Politika Araştırma Merkezi (EDAM), EDAM Siber Politika Kağıtları Serisi 2. http://edam.org. tr/wpcontent/uploads/2016/02/EDAMTurkeyDataPriva cy_TR_format.pdf (Erişim Tarihi: 04.01.2019).
  11. Yildiz, S. 2017. Prot