スマートシティにおける監視の問題

スマートシティは、情報通信技術（ICT）を実装して、都市空間の効率性と持続可能性を向上させながら、コストと資源の消費を削減することを目指しています。^[1]監視の観点から、スマートシティは都市景観の周囲に戦略的に配置されたセンサーを通じて市民を監視し、都市生活のさまざまな要素に関するデータを収集します。これらのセンサーから、データは政府やその他の地方自治体に送信、集約、分析され、犯罪防止、^{[2] [3] [4]}交通管理、^{[5] [6]}エネルギー使用^{[6] [7]}および廃棄物削減などの分野で都市が直面している課題に関する情報を推定します。これにより、より良い都市計画^[8]が促進され、政府は地域住民に合わせてサービスをカスタマイズできます。^{[9] [10]}

このような技術は、サンタクルーズ、デトロイト、^[11]バルセロナ、アムステルダム、ストックホルムなど多くの都市で導入されています。スマートシティ技術は、効果的な法執行の改善、交通サービスの最適化、^[12]重要なインフラシステムの改善、^[12]電子政府プラットフォームを通じた地方自治体サービスの提供など、実用的なアプリケーションを開発しました。^[13]

さまざまな情報源から単一の政府機関にデータが絶えず遍在的に送信されること^{[8]により、これらのシステムが「電子}パノプティコン」^[1]に変わるのではないかという懸念が生じている。これは、政府がデータ駆動型テクノロジーを利用して国民の監視を最大化するというものである。このような批判はプライバシーの要素から生じており^[12]、情報共有の流れは、都市の匿名性の概念を損なう規模で、国民と政府の間で垂直に行われている。^[12]

スマートシティ技術が政府監視に最も顕著に利用されているのは法執行機関で、批評家はデータ収集戦略による情報の蓄積が情報に基づく警察活動の鍵であると考えている。^[14]スマートシティで利用できる技術には、大規模なCCTV設備（ロンドンやドバイなど）^{[12] [15]} 、ニューヨークのスマート交通センサー^[16]、カリフォルニア州サンタクルーズの犯罪予測ソフトウェア^[2]などがある。この技術は、法執行機関が犯罪に対処する際に頼りにする情報の種類と量を大幅に改善する可能性を秘めている。スマートシティ内で開発された警察技術のほとんどは、法執行を「懲戒」から「保険数理」へと移行させているようで、^[14]個々の犯罪者を特定して有罪とすることに重点を置くことが少なくなり、危険度に基づいてグループを分類して管理する傾向がある。

ガーランドのコントロール文化理論は、スマートシティにおける積極的な警察活動の傾向を説明するために使われてきた。^[14]パレスチナでは、現代の都市環境内での法執行を目的として、自動車にGPSベースの追跡システムを導入する提案がなされている。 ^[17]ここでは、すべての車両の位置と速度が記録されて地方自治体に送信され、車の速度が10秒以上制限速度を超えた場合は罰金が科せられる。^[17]この技術は事故や交通渋滞に関する情報を中継する可能性も秘めており、^[17]交通のルート変更も可能となる。アムステルダムの大規模なカメラシステムは、交通状況に関するデータを中央コントロールポイントに中継し、^[5]当局が前方の事故や悪天候について運転手に警告できるようにしている。

このような技術は、交通違反を犯す運転者に対する予防と抑止の両方の効果があります。車両の速度を制御することで、当局は車両衝突におけるより一般的なリスク要因の1つを最小限に抑えることができます。^[18]同様に、GPSとカメラ技術を組み合わせて車両の位置を監視することで、当局はリアルタイムで対応し、交通事故を最小限に抑え、衝突の可能性を減らすことができます。^[5]このような技術により、警察と緊急当局は、発生する可能性のある事故に即座に対応することもできます。このように、「法の長い腕」の「範囲」が拡大することで、交通管理と効率が向上し、エネルギー消費が削減され、市民の安全が向上します。

スマートシティ技術を予防的警察活動に使用することに対しては批判がある。すべての車両の位置を常に監視することは、パノプティコンのような継続的な法執行の概念と相まって^[12]、市民が自発的に交通法規を遵守できないとみなされる個人主義的な父権主義のレベル^[12]を導入する。さらに物議を醸すのは、GPS追跡とカメラ監視が、他の高リスク行動（飲酒運転や疲労など）^[18]にも不適切である可能性があることである。これらも交通事故の大きな要因である。GPS機器のない古い車両はデータストリームに表示されないため、潜在的な分析の精度が大幅に低下するため、実装の難しさもある。予防的警察活動には恣意性が生じるリスクもある。GPSベースの速度違反取り締まりでは、速度制限を超えて運転している個人は9秒間は無罪となるが、10秒間制限を超えると違反となる。このような恣意的な措置は、自動車の性能の違いを考慮せず、法執行機関の裁量を奪う。刑法の複数の分野にわたってこの裁量権の欠如を推測すると、自動執行が標準として実施されているため、これらの方法を使用する政府が説明責任を果たさないリスクが比較的高いため、不公平な結果とそのような技術に対する国民の不満が生じる可能性があることが明らかになります。^[19]

警察活動における予測技術は新しいものではなく、捜査令状は現代のコミュニティにおいて当局が疑惑と予測に基づいて行動する既存の例である^[20]スマートシティの文脈では、予測警察活動とはデータ分析を使用して将来の犯罪の潜在的な場所を特定することである。^[20]このデータ収集は、都市住民が持ち歩くスマートフォンを通じて行われることが多い。スマートフォンの位置情報サービスを通じて、当局は個人の動きを追跡し、精査することができる。これは、群衆制御において特に効果的である可能性がある。特定の場所における個々のスマートフォンユーザーの異なる速度を比較することにより、法執行当局は群衆の密度を把握することができる。^[21]これにより、的を絞った群衆管理と過度の混雑に関連する危険の予測が可能になる。^[21]したがって、警察は、事件（群衆の暴走など）による負傷の脅威や群衆に関連する犯罪（盗難など）の発生を減らすために、適切な措置（情報放送など）を講じることができる。^[21]

このタイプの警察活動により、法執行機関は将来犯罪がどこで、いつ、誰によって起こるかを「予測」し、それに応じて対応することが可能になる。ビッグデータ分析ツールは犯罪のパターンを特定するために使用され、^[20]当局は特定の種類の犯罪のリスクが高い地域、時間、日をマッピングすることができる。このようなソフトウェアを通じて、警察は潜在的な犯罪者や関連する行動のプロファイルを作成することもできる。^[20]スマートシティ内の技術の発展により、予測の範囲が拡大し、法執行機関が利用できる対応の種類も増える。

カリフォルニア州サンタクルーズの犯罪データに基づく「予測警察アルゴリズム」に応じて実施された実験により、警察官は特定の地域内で特定の犯罪が発生する可能性が最も高い時間と場所を特定できるようになりました。^[2]これにより、ターゲットを絞ったパトロールが可能になり、最初の6か月間で窃盗が4％減少し、逮捕者が13人増加しました。^[2]ただし、これらの数字は暫定的なものであり、報告されていない犯罪や警察の存在を増やすことで防止された犯罪は考慮されていません。

スマートシティ監視技術が採用され、実装されている地域では、このような法執行介入が標準になると考えることはできるが、予測型警察活動は多くの法的および非法的論争を引き起こしている。^[22]まず、犯罪の発生を予測する際に、特定の地域でどの程度の犯罪活動が追加パトロールを必要とするのかは不明である。犯罪の確率が統計的に有意になるポイントは、法学者も裁判所も定義に苦労している。^[12]この枠組みでは、予測データ分析の重みを考慮する必要がある程度の恣意性があり、犯罪率の高い地域は「犯罪率の低さ」を基準にしか定義できない。^[12]

さらに、米国では、憲法修正第4条に基づき、捜索や逮捕は合理的な疑いに基づいて行われなければならない。つまり、警察官は「侵入を正当化する」特定の明確な事実を指摘するか、その人物が犯罪の実行に関連する物品を所持していると予測的な判断を下すことができなければならない。同様の保護は、憲法に基づくものではないが、オーストラリア^[23]や英国^[24]にも存在する。後者は、欧州人権裁判所^[25]によって、大陸法国家を含む多くの欧州諸国に対して拘束力があると確認されている。ビッグデータアルゴリズムに基づいてそのような「合理的な疑い」を定式化できるかどうかは議論の余地があり、一部の批評家は、予測に対する警察の積極的な裏付けがなければ、逮捕を正当化する根拠が不十分であると主張している。^[20]さらに、予測の一般的な性質は、米国最高裁判所^{[20] [26]}が特定の個人に関して概説した許容基準とおそらく矛盾しています。データ分析によって生成された犯罪パターンは、情報に基づいた密告と比較した場合、警察官が逮捕を実行するために必要なレベルの正確な予測詳細を生成する可能性は低いです。^[20]米国では、裁判所は適切な状況で人を停止して捜索する際にプロファイリングを使用することを認めていますが、^[20]注目すべき司法上の反対意見^[27]と学術研究^[20]は、プロファイリングには証明価値がないことを強調しています。英国では、貴族院報告書^[28]は、重大な刑事犯罪の捜査に関連しない限り、地方自治体によるそのような技術の使用を禁止することを勧告しました。さらに、ヨーロッパでは、予測警察技術は、使用範囲（予見可能性）が十分に明確で、予測データアルゴリズムの恣意的な使用から個人に十分な法的保護を与える法律に従って実行されなければならないことが大きな要因です。^[14]

予測型警察活動プログラムが生み出す受動的な差別についても、法的な問題とは関係のない論争が起きている。ニューヨークでは、データに基づく職務質問プログラムが、米国地方裁判所で人種プロファイリングに当たると判断され、中止された。 ^[29]このプログラムで職務質問を受けた人のおよそ83%は有色人種だった。^[12]この差別は大量データ分析によって生成されたノイズに隠れてしまい、^[12]一部の学者は、予測型警察活動アルゴリズム内の要因の数によって、矛盾したデータや偏ったサンプリングが生じる可能性があると述べている。^[12]欧州人権裁判所も、英国で有色人種に対する捜索権限の不均衡な対象化を認めており、^[25]予測型警察活動におけるスマートシティ技術の危険性を強調している。

スマートシティの概念は、本質的に大量監視と結びついています。スマートシティ技術から得られる利点は、センサー、カメラ、追跡アプリケーションによってキャプチャされ、集約される継続的なデータフローに依存しています。^[12]しかし、この持続的な監視は、いくつかのプライバシーの問題を引き起こします。ビッグデータによる大量監視は、都市の匿名性を低下させる方法で機能します。^[12]複数のデータストリームが単一の政府機関によって一緒に分析されると、情報の幅広さと潜在的な用途が推測できるためです。スマートシティの支持者（Vint Cerfなど）は、これは小さな町で経験されるプライバシーのレベルに似ていると述べています。^[30]対照的に、批評家は、スマートシティでの情報共有は、市民間の水平的な情報フローから、市民と政府間の垂直的な一方的なプロセスに移行しており、パノプティズムへの懸念を反映していると述べています。^[12]

スマートシティアプリケーションは、行政サービスをより効率的かつ効果的に運営するために、異なるデータソースを収集して分析することがよくあります。都市部の住民は、特に重要なインフラを利用する場合、これらのサービスに加入する以外に選択肢がほとんどなく、居住しているという行為だけで、都市環境全体に配備されたセンサーや監視技術に間接的かつ無意識的に同意することになります。^[12]アムステルダムでは、ワイヤレスメーターがエネルギー使用量に関するデータを収集し、^[31] Mobypark は利用可能な駐車スペースの広告とレンタルを可能にしています。^[32]これらのプロジェクトやアムステルダムの他の 70 を超えるプロジェクトで収集された情報は、共通の IP インフラストラクチャを介してアムステルダム市によって保存されます。^[33]これらのサービスからのデータは主要な政府機関によってアクセス可能であるため、これらの「異なる」ソースから収集されたデータを集約できる可能性があります。^[34]

ビッグデータとは、データ分析やマッピングアルゴリズムの使用を指し、一見異なるデータセットから貴重な洞察を生み出します。^[35]このような分析を集約されたデータセットに適用すると、特定のコミュニティのニーズをより総合的に把握できるようになります。スマートシティでは、このデータを都市ICTフレームワーク内に実装することで反射ツールとして使用でき、^[36]政府はスマートシティの目標である居住性、効率性、持続可能性の向上をよりよく達成できるようになります。^[1]このようなメリットはバルセロナで見られ、住民の通勤パターンを追跡することで、市内のバス路線が刷新され、簡素化されました。^[10]集中制御を可能にするスマート信号機^[37]の実装と相まって、バルセロナのバスは、信号待ちの時間を最小限に抑えるスケジュールで運行されるようになりました。^[38]

ビッグデータ分析のアプローチには欠陥がないわけではない。これは、法執行機関に適用された場合、または関係者の積極的な協力や同意なしにデータが収集された場合に特に当てはまる。批評家は、ビッグデータには「神話」の要素があり、データセットが大きいほど、都市の問題に対するより深い洞察が、より高い精度と客観性を持って得られると主張している。^[19]

特にスマートシティにおけるビッグデータ分析の重要性が増すにつれ、政府機関が監視データの分析によって予測された結果の信憑性に「ほぼ信仰に基づく」信頼を置く状況が生じている。^[39]

しかし、批判的な洞察がない場合、データのみに頼ることは、合理的な疑いの法理に見られるように、ほとんど根拠がありません。^[20]伝統的に、個人的な「勘」だけに頼って個人を逮捕または捜索する決定は、合理的な理由の法的基準を満たさないとみなされていました。^[20]この点では、データに基づく勘がより信頼できると考えられる理由を理解するのは困難です。^[20]どちらも、観察可能なデータから得られた推論に基づいて行われた仮定を引き起こしますが、その推論は偽造されたり不正確になったりする可能性があり、プロセスの完全性を損なう可能性があります。^[40]

法執行目的でデータに基づく監視が果たす役割の増大を批判する人々は、そのような依存が、確率に基づく犯罪システムに基づいて個人を起訴する際に問題を引き起こす可能性があると予測しています。^[20]さらに、そのようなシステムでは、個人の特定の特性に重み付けすることで結論が導き出される可能性があります。このアプローチは、法執行機関が特定の少数派を標的とする可能性のある差別的なアジェンダを意図せずに隠蔽する可能性があります。^[41]差別の可能性に加えて、多くのビッグデータアルゴリズムは、データの不公平または差別的な使用を防止するために設計された規制の範囲を超える新しいカテゴリを作成することがよくあります。^[40]

法執行機関以外では、批評家はスマートシティが電子政府プラットフォームへの移行を促進し、多くの場合、市民との物理的なやりとりを犠牲にしていると主張している。^[42]電子政府はサービス提供を改善し、単一のプラットフォームからデータを収集する能力を拡大することができるが、^[13]そのようなプロセスは競争力を犠牲にし、より多くのデータソースと集約メカニズムを求める技術の推進に基づいているだけかもしれない。^[33]その結果、監視強化の欲求は、さらなるデータ集約を犠牲にして特定のICTアプリケーションに対する市民の欲求が無視されるため、ほとんどのスマートシティの効率性と有効性を向上させるという基本的な目的を損なうことになる。 この論争の例は英国で起こっており、スコットランドの身分証明書の提案は国民の抗議に直面したが、^[43]サウサンプトンでは同様のカードがほとんど問題なく導入されており^[9]、多くの都市サービスがデータ収集と引き換えに提供されている。

政府によるビッグデータ^[12]の収集と集約の標準化は、プライバシーと自律性の問題を引き起こします。懸念の多くは、代替手段がほとんどないため、重要な政府サービスの一部を構成する新しいテクノロジーを国民がオプトアウトできないという不便さと不可能性に関するものです。^[12]個人が「オフグリッド」に見えるようにしたい場合は、データフットプリントを減らすために、さまざまな面倒な手段（現金のみで支払い、携帯電話を使用しないなど）を講じる必要があります。 [44]それにもかかわらず、そのような戦術は収集可能なデータを最小限に抑えるだけで、完全に排除することはできません。^{[44 ]}

プライバシーに関する懸念は、収集されたデータが個人にリンクしたり個人を特定したりできる可能性がある場合、特に複数の情報源から収集された場合に生じる^。政府によるデータの保管は依然として不透明であり、政府サービス間でのデータの相互共有の可能性は、多くの場合、データ提供者がデータを共有することを意図していなかった当事者がデータにアクセスできることを意味する。^[12]都市コミュニティのメンバーとして参加するだけで、特に不可欠な都市サービスとインフラストラクチャの使用を通じて、個人は複数のプラットフォームとユーザー間でデータが共有されるリスクにさらされる。そのようなデータは個別には提供者を特定しないかもしれませんが、セット内の他のデータと組み合わせると、そのようなデータは個人を特定できる情報（PII）と見なされ、厳格なプライバシー法の対象となる可能性があります。^[45]スマートシティ技術の絶え間なく進化する用途は、プライバシー法の枠組みにうまく収まらないことが多く、^{[45]オーストラリア}のように非常に広範囲になる可能性があり、オーストラリア法改正委員会が発行したディスカッションペーパーでは、匿名化されたデータもPIIである可能性があることを確認しています。^[46]同様の制度が米国^[47]や欧州連合（データ保護指令を参照）にも存在する。欧州では、プライバシーを侵害する政府の技術は「差し迫った社会的必要性」または「民主社会に必要」に基づく必要があり、主張する正当な目的に比例している必要がある。^[48]これは、スマートシティ制度を実施する当局が適切な保護措置を講じなければプライバシー法に違反するリスクがあることを意味する。欧州人権裁判所は、監視メカニズム（スマートシティ技術に実装されているものを含む）は、特に国内法で監視の範囲や方法が定義されていない場合に、プライバシー権を侵害する可能性があると判断した。^[49]逆に、個人は、スマートシティ技術の実装で自分のデータが違法に使用されていることに気付く可能性がある。スマートシティ技術の多くは、多くの場合、民間人や企業にアウトソーシングされるオープンプラットフォームに基づいているため^[12]、PIIが第三者と不法に共有される大きなリスクがある。政府によるデータ保管の相対的な不透明性と相まって、批評家は、個人が頼れる手段がほとんどないスマートシティに住むことで個人のプライバシーが大幅に制限される可能性があると主張している。^[12]

政府による監視は、市民を守りたいという家父長的な願望によって推進されていると言えるでしょう。 ^[12]しかし、スマートシティ技術によってもたらされる個人主義的でカスタマイズされた利点は、自律性を低下させる可能性があります。これは、スマートシティ環境内で発生する予測型警察への移行を考慮すると特に当てはまります。高潔な意図ではあるものの、政府によるこのような一方的な行動は抑圧的であると見なされる可能性があり^{[12] 、政府が担う全能の役割は、パノプティコンのような機関を生み出すものと見なされています。 [12]最新の「エコノミスト最も安全な都市指数 2015」 [50]}からもわかるように、現代の都市はプライバシーとデジタルセキュリティをますます重視しており、この指標では、個人の安全や健康などの従来の安全対策に加えて、デジタルセキュリティの指標が組み込まれています。

イギリスの哲学者ジェレミー・ベンサムは、パノプティコンとして知られる円形の監獄の設計を考案しました。これにより、囚人は知らないうちにいつでも監視される可能性があることを知り、刑務官はどこにでも存在する立場を得ることができました。^[51]

フランスの哲学者ミシェル・フーコーは、パノプティコンの概念を、権力関係（および不均衡）を定義し強化できる「規律社会」の比喩として再概念化した。^[52]このような社会では、制御できる人の数を増やすことで権力が理想的な形に近づくと考えられている。^[52]

この点では、スマート シティの発展とそれに伴う政府の監視能力の増大は、フーコーが述べた規律社会を反映する状況を生み出している。このため、スマート シティの発展は、批評家によって、特に政府が採用する役割が、社会秩序を達成するための手段としての大量監視、父権主義、規律と罰に向かう、より大きな社会的変化の前兆であるとみなされている。^[52]特に米国では、「モノのインターネット」がますます具体的なデータを収集するために使用されている。^[12]サービスと引き換えに監視が商品化されることで、データ収集が標準化され、技術のパノプティズム的発展に対する無関心が生まれる傾向がある。^[53]スマート シティの文脈におけるパノプティズムの主な問題の 1 つは、「監視の視線」が、あらゆるアプリケーションや技術のオペレーターの選択的偏見によって媒介されるということである。これは、英国での CCTV カメラの使用に関する研究で示されており、英国では「いつもの容疑者」がより頻繁にターゲットにされる傾向がある。^[14]ダーバンでは、このパノプティズムの「視線」は、犯罪者の特徴の標準化により、CCTVオペレーターの直感に基づいて拡大しています。^[54]これらの問題をさらに複雑にしているのは、デジタルベースのパノプティズムでは、望ましくない特徴の「可視性」が問題視されることが多く、監視の視線では見えない問題に適切に対処できないことが多いことです。^[54]

大量監視への移行が実現すれば、監視能力と法執行活動の強化により、電子警察国家の発展につながる可能性がある。これは、監視の目的が、法執行の改善による社会秩序の維持に明確に限定されることを意味する。ヴァン・ブレーケルは、これらの変化はすでに起こっており、警察の焦点は、後で整理して使用できる関連知識を諜報システムに「前もって組み込む」方向に徐々に移行していると主張している。^[14]この制度化された移行を支持して、英国貴族院は2009年に、監視活動の利点は、政府が統治、そしてひいては法執行に対して、よりカスタマイズされたアプローチを提供できることであると主張した。 ^[28]

ビッグデータによってもたらされる社会的利益と、その結果として失われるプライバシーと自律性との間の妥協点を求めて、学者たちはいくつかの解決策を提案してきた。^[12]ディーキンは、「スマートシティ」とは単にICTを活用するものではなく、そのような知性がコミュニティや環境の推進力を通じて市民のニーズを満たすように調整されているものだと主張している。^[55]コムニノスは、スマートシティの3つの知能層^[33]を、スマートシティインフラの人工知能、都市機関の集合知、都市の住民の知能と呼んでいる。これらの層を実施プロセスに統合することで、スマートシティは、悩まされている政府の不透明性の問題を克服できるかもしれない。スマートシティ技術の法的枠組みを確立する際の問題の1つは、技術固有のアプローチを取るか、技術中立的なアプローチを取るかを決定することである。^[56]多くの技術は、単一の技術固有の制度でカバーするにはあまりにも急速に発展しており、技術中立的なアプローチは、規制対象技術の使用または開発を促進するには曖昧すぎるリスクがある。^[56]さらに、ほとんどのアプリケーションは規制するには無害すぎるが、他のより物議を醸す技術は、警察が許可の有無にかかわらず監視を行うことができるシナリオを確立した2000年の捜査権限規制法^{などの法律の制定によって可能になる傾向がある。 [14]}これらの法律に対する異議申し立ては現在、欧州人権裁判所で係争中であり、^[57]適切な法的体制を確立することの難しさが増している。英国における潜在的な法的解決策の1つは、個人情報の悪用という不法行為の開発であり、^[58]イングランド控訴院は、データ収集によって潜在的に違反する可能性があり、損害賠償を請求できると判断した。^[59]

ディーキンとキャンベルが2005年に実施した調査では、市民とスマートシティの相互作用には3つのタイプがあることが判明した。^[60]彼らは、市民は取引中にアクセス可能で信頼できる情報とシームレスで応答性の高い政府を望んでいると結論付けた。 ^[60]さらに、コミュニティとの協議は透明性があり、民主的な関与と説明責任に基づいている必要があった。^[60]ベネット・モーゼスらは、データ駆動型技術の成功は、技術的、社会的、規範的な側面に基づいていると主張している。^[19]これは、スマートシティ技術がその有効性で市民を満足させ、採用を促す大きな有益な影響を与え、一般的に受け入れられる倫理と価値観と一致しなければならないことを意味する。^[19]

ビッグデータ監視の相反する利益とコストの溝を埋める潜在的な解決策は、個人情報の管理を「ジョイントベンチャー」にすることです。^[61]政府がどのように、どこで、なぜデータを収集しているかについての認識を高めることは、スマートシティ内でのデータの使用に対する非敵対的なアプローチの基礎を築きます。^[61]

このプロセスにより、秘密性が最小限に抑えられ、^[12]オープンガバメントプラットフォームを備えたバルセロナのように複数のアクセスポイントに投資している都市では、^[62]スマートシティアプリケーションの利用が増加しています。^[63]

さらに、このプロセスは、バルセロナのオープンデータプロジェクトに見られるように、個人が使用可能な形式で自分のデータにアクセスできるようにまで発展しました。 ^{[61] [64]この}ようにして、新しいテクノロジーが開発されるにつれて、データ収集によって個人がどのように影響を受けるかを認識することと、情報を生成するためにこのデータを実際に適用することへの参加の両方に関して、自律性が回復されます。

データ収集の目的を「事前」に一般に周知することに加え、「事後」の説明責任プロセスも必要である。^[12]考えられる対策としては、何らかの差別的決定が下された場合に責任者に通知し、適切な措置を講じることが考えられる。^[65]データ駆動型プロセス、特に法執行の分野では、情報が複数の異なる場所から得られることが多いため、単一の機関または情報源に責任を帰属させることは困難である。^[14]さらに、透明性は潜在的な犯罪者に検出を避けるために行動を変えるよう促す可能性があるため、不透明性は予測型警察技術に不可欠な場合が多い。^[19]

しかし、透明性プロセスは、パノプティコン的視点や電子警察国家が押し付けられないようにするために依然として重要であり、それによって、それらに関する決定がどのようになされ、どのような基準に基づいているかを検討することができる。説明責任は、実施段階で特に重要である。

スマートシティ技術の実装段階は極めて重要であると考えられている。なぜなら、アプリケーションとプラットフォームは「代表するコミュニティの社会的資本、環境、文化的特性」に基づいていなければならないからである。^{[66]パスカレバは、電子政府プラットフォームは、住民が}意思決定と実装プロセスに参加できるコミュニティサポートを民主的に生み出すのに特に適していると指摘している。 ^[13]これを裏付けるように、ディーキンらによる研究では、電子政府サービスが政府とコミュニティによって共同設計されている場合、スマートシティ技術に対するコミュニティの反発は最小限に抑えられることを強調している。 ^[60]極端なレベルのコラボレーションの例は、ナチスのエニグマ暗号が解読されたブレッチリー・パークで見られ、しばしば最初のスマートシティと呼ばれる。^[33] 最近では、エジンバラで市民参加が奨励されており、^[67]市民は地元の会場でのICT「試用」セッションに招待され、新しいスマートシティ技術の計画、開発、設計について学ぶことができる。^[66]このようなパートナーシップには民主主義の要素が組み込まれており^[66]、デジタル包摂的な意思決定がスマートシティ技術の実装をサポートするために必要なレベルの信頼を生み出す方法を強調しています。フィンチとテネによると、信頼は市民をエンパワーし、関与させるメカニズムとして機能します。^[12]このエンパワーメントインテリジェンスにより、市民はスキルアップし^[33]、革新的なスマートシティネットワークの開発を支援し、当局が考慮していない領域に対処できます。香港では、サイバーポートゾーンでそのような開発が行われており^[68] 、アムステルダムでは「スマートシチズンズラボ」^[69]が市民と政府の交流を目的として設計されています。これらのメカニズムにより、スマートシティ技術に対する大きな熱意が生まれており^[13] 、これまでに多数のクラウドソーシングによるアムステルダムスマートシティプロジェクトがそれを証明しています。^[70]

スマートシティのためのトリプルヘリックスモデルは、開発プロセスにおいて大学、産業界、政府を組み合わせるものであり^{[36]、スマートシティの開発と実装の潜在的なベンチマークと見なされています。Kourtitらは、このモデルはコラボレーションから生成された知識を実装して、スマートシティのアプリケーションを市場のニーズに合わせて調整すると述べています。 [71]}オランダのスマートシティに関して実施された実証研究では、トリプルヘリックスメトリックの下でICTの普及レベルと都市のスマートさのレベルを比較し、強い正の相関関係があることがわかりました。トリプルヘリックスモデルの実際の例は、ストックホルムのキスタサイエンスシティビジネスクラスターで見ることができます。^[72] 政府が提供するダークファイバーのストッカブモデルに支えられ、^[73]多国籍企業のエリクソン^[75]、王立工科大学（KTH）、ストックホルム大学を含む1000社を超える企業^[74]がキスタに拠点を置いており、^[74]スウェーデン最大の企業エリアに成長しました。 Kista の成功は、スマート シティの実装におけるトリプル ヘリックス モデルの有用性を浮き彫りにし、住民の受け入れを最適化する方法でスマート シティ テクノロジーを導入しようとしている都市に潜在的なプラットフォームを提供します。

プライバシー法違反の可能性を考慮すると、特に政府が利用できるデータが膨大にあるスマートシティの文脈では、プライバシーを維持するためにデータを匿名化する必要があることがよくある。^[12]これにより、複数のサービスから収集されたデータの調整が難しくなる可能性があるが、定義された目的のためにデータの有用な収集と集約が可能になる可能性がある。E-CAFシステム（共通評価フレームワーク）^[76]では、政府サービス（警察、社会福祉サービス、学校を含む）によって評価されたすべての子供のデータベースが英国政府によって維持されており、データ駆動型テクノロジーによって匿名性が薄れつつあることを浮き彫りにしている。^[14]このシステムにより、当局は、さまざまなリスク要因とプロファイリングに基づいて、将来どの子供が犯罪を犯すかを予測し、介入することができる。^[14]データベースに子供として記録された市民が、もはや「匿名」の社会の一員ではなくなることは明らかである。情報を共有したがらない当事者は本質的に疑わしいという政府の潜在的な推定を考慮すると、^[14]現代のスマートシティで匿名性を維持することは明らかに非常に困難です。

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