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小倉です。米国の警察の暴力が収まりませんが、やられっぱなしというわけではなくさま
ざまな反撃がなされているのはごぞんじとおもいます。米国でAtlas of Surveillanceと
いうサイトがあります。米国全土の警察が用いている監視技術の実態を網羅的に把握しよ
うというプロジェクトです。
https://atlasofsurveillance.org/

英語ですが、下記のページにはたくさん写真があります。
https://atlasofsurveillance.org/glossary

主にストリートや通信の監視テクノロジーをカバーしています。

警察活動のなかでポピュラーになっているテクノロジーのみをピックアップしていると書
いてあります。このなかで興味深いのは、セルサイトシミュレーターとcamera registrie
かもしれません。前者は下記の訳注にも入れましたが、携帯電話の基地局を偽装してエリ
ア内の携帯電波横取り(？)して監視するもの。これはある種の盗聴装置でもありまたGPS
にかわる位置を確認、追跡できる装置にもなるので、日本の警察が関心をもってもいいテ
クノロジーと思います。camera registriesは、民間の監視カメラを警察に登録して、警
察が使えるようにするもの。これはカナダでも拡がっており、監視カメラのメーカーが警
察と事実上提携を深めています。(AmazonのRingは有名)

(参考)Amazon傘下のRing、ユーザーの自宅住所とかプライバシーがスキだらけ
https://www.gizmodo.jp/2019/12/ring-s-hidden-data-let-us-map-amazons-sprawling-h
ome-su.html

さて肝心のAtlasのマップのページがわたしの場合うまく読みこめませんでした。とはい
え、こうしたプロジェクトが、大学とEFFのようなネットの反監視団体などが協力した動
きが作れる米国と違い、日本の場合は、闇が多くすぎます。反監視運動がなかなか拡がら
ない責任を痛感します。

以下サイトの紹介ページを訳しました。
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法執行機関による監視は常に秘密だとは限りません。そのテクノロジーは、ニュース記事、
政府の会議の議題、会社のプレスリリース、ソーシャルメディアの投稿で発見できます。
これまでに集計されていないだけなのです。

これが、Atlas of Surveillance、つまり、Electronic Frontier Foundationとネバダ大
学、Reno Reynolds School of Journalismの共同作業の出発点です。クラウドソーシング
とデータジャーナリズムの組み合わせにより、私たちはどの法執行機関がどの監視技術を
使用しているかの情報に関する史上最大のリポジトリを作成しています。その目的は、ジ
ャーナリスト、学者、そして最も重要なこととして、地元で法執行機関がどのようなテク
ノロジーを購入し、それがどのように全国に広まっているかを確認するための資料を生成
することです。

私たちは特に、ドローン、身体装着型カメラ、顔認識、セルサイトシミュレーター(注)、
自動ナンバープレート読み取り装置、予測にもとづく治安捜査、民間の監視カメラの警察
との連携(camera registries)、銃声検知など、最も普及しているテクノロジーに焦点を
当てた。3,000の管轄区域で5,000を超えるデータポイントを蓄積しましたが、私たちの調
査は氷山の一角であり、ジャーナリストや一般市民が刑事司法機関に透明性を要求し続け
る必要性を強調したい。

(注)正規の携帯電話の中継基地を装って、エリア内の携帯電話を接続させる装置。携帯電
話の位置を携帯電話会社よりも正確に特定したり、ログを取得したりできる。詳しくはEF
Fの解説サイト参照(英語) https://www.eff.org/pages/cell-site-simulatorsimsi-catch
ers 日本での運用については不明だが盗聴法と連動した導入がありえるのではないかと思
う。

(クレジット以下略)

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方法論
Atlas of Surveillanceに含まれるデータは、オープンソースインテリジェンス、つまりO
SINTです。これは、ニュース記事、ソーシャルメディアの投稿、プレスリリース、政府の
Webサイトに埋め込まれたドキュメントなど、高度な検索エンジン技術を使用して判明し
たドキュメントからオンラインで既に存在する情報を収集するために使用される用語です。
私たちのデータ収集は、2つの異なる形式で行われました。

クラウドソーシング
以前EFFは、クラウドソーシングプロジェクトをもとに、レポートバックというツールを
開発しました。これは小規模の課題を学生やボランティアに自動的に割り当てるためのも
のです。

ユーザーがレポートバックにアクセスすると、特定の場所とテクノロジーで構成される小
さな調査タスクが割り当てられます（例：身に着けているカメラとオクラホマ州タルサ市
警察）。その後、研究者は20〜30分かけてニュース記事、プレスリリース、会議の議事録、
またはその他のオンラインドキュメントを探し、研究内容をデータベースに記録します。
これらの割り当ての多くは、政府調達記録のGovSpendのデータベースによって生成され
たリードに基づいています。

2020年7月の時点で、500人を超える学生とボランティアがプロジェクトの研究に貢献して
います。次に、データの各行は、ネバダ大学、リノ、およびEFFのスタッフの複数のイン
ターンによってダブルチェックされました。

データ集約
EFFは、監視技術データベースを構築した最初の組織ではありません。ただし、これまで
の取り組みのほとんどは、米国全体で1つの特定のテクノロジーまたは1つの特定の場所に
あるすべてのテクノロジーに焦点を当ててきました。Atlas of Surveillanceでは、ジャ
ーナリスト、その他の非営利団体、政府機関、および場合によっては監視ベンダー自身か
ら公開サレテイルデータセットの収集を開始しました。次に、このデータをAtlas of Sur
veillanceフォーマットに一致するように変換しました。

プロジェクトの限界
オープンソースのインテリジェンスとクラウドソーシングには限界があります。第1に、
情報は情報源と同じくらい優れています。政府機関が情報を差し控えたり、ジャーナリス
トが情報を誤って解釈したりすることがあります。採用されているテクノロジーについて
の情報はあるものの、そのテクノロジーが後に放棄されても、記者がそれについて記事を
書いていない可能性があります。何千ものデータポイントを通過するため、学生やスタッ
フによる複数のチェックにもかかわらず、それぞれを徹底的にチェックすることは不可能
です。特に、地方自治体が生体認証ソフトウェアの使用を突然凍結または廃止する政策動
向の変化があるために、顔認識の使用をドキュメントすることが困難だとわかっています。

Atlas of Surveillanceは、使用中のすべてのテクノロジーの一覧であるとは理解しない
でください。これは、1年半の研究を経てに私たちのチームが文書化したものだけを表し
ています。

Atlas of Surveillanceは、リソース、ツール、および私たちのコミュニティにおける監
視技術の成長を理解するための1つの方法として機能しているにすぎません。これが他の
多くの研究プロジェクトの出発点になることを期待しています。

更新と修正
(省略)

toshimaru ogura