Məlumat etikası və şəffaflıq

1) Niyə lazımdır

Məlumatların etikası məlumatların toplanması, saxlanması və istifadəsinin insana hörmət etdiyini, zərəri minimuma endirdiyini və inamı artırdığını təmin edən prinsiplər və təcrübələr toplusudur. iGaming-də bu, PII/maliyyə məlumatlarının həssaslığı, əlavə davranış riskləri, ciddi tənzimləmə və yüksək təcrübə sürəti (personalizasiya, bonuslar, antifrod, RG-skor) ilə xüsusilə vacibdir.

• Oyunçuların və marka nüfuzunun qorunması.
• ML/marketinqdə manipulyasiya və ayrı-seçkiliyin qarşısının alınması.
• Şəffaflıq və inamla dönüşümü artırın.
• Tənzimləyici və hüquqi risklərin azaldılması.

2) Əsas prinsiplər

1. Faydalar: Oyunçunun real dəyəri üçün məlumatlardan istifadə edin (dürüst tövsiyələr, təhlükəsiz oyun).
2. Zərər verməmək (qeyri-maleficence): zəifliklərdən istifadə etməyin (məsələn, risk əlamətləri üzərində aqressiv offerlər).
3. Ədalət (justice): cinsi, yaş, etnik, əlillik və s. Ayrıseçkiliyin olmaması; məsuliyyətli alətlər və dəstək bərabər giriş.
4. Avtonomiya: şüurlu razılıq, başa düşülən izahlar, asan uğursuzluqlar.
5. Məsuliyyət (accountability): təyin sahibləri, audit, qərar qəbul jurnalı.

3) Şəffaflıq sütunları

Başa düşülən izahlar: sadə dildə, hüquqi «tüksüz».
Qərarların əsaslandırılması: niyə offer/limit/seqment göstərildi?
Yoxlanılabilirlik: razılıq qeydləri, kampaniyaların və modellərin versiyalaşdırılması.
Ardıcıllıq: məhsulda, email və siyasətdə eyni ifadələr.
Əlçatanlıq: müxtəlif dillər və əlçatanlıq üçün adaptasiya (a11y).

4) Razılıq, minimallaşdırma və emal məqsədləri

Məqsədin bağlılığı: yalnız konkret məqsəd üçün lazım olanı toplayın (KYC, ödənişlər, RG, analitika).
Razılığın qranulyarlığı: fərdi, marketinq, A/B testləri, üçüncü tərəf üçün ayrıca.
Sərbəst imtina: əsas funksionallığı pisləşdirmədən.
Həyat dövrü: saxlama müddəti, avtomatik razılıq müddəti, DSAR prosedurları.
Təxəllüs və anonimləşdirmə: analitika və tədqiqatlarda default.

5) Etik marketinq və personallaşdırma

Qadağan olunmuş təcrübələr: qaranlıq nümunələr (gizli uğursuzluqlar, şansların maskalanması), həssas vəziyyətlərə təzyiq (gec gecə, «məğlubiyyət seriyası»), saxta çatışmazlıq.
Dürüst offerlər: oyun şərtlərini, RTP/dəyişkənliyi, limitləri göstərin.
RG məhdudiyyətləri: personalizasiya özünü istisna etməməlidir/limitlər; «yüksək risk» üçün - yumşaq ssenarilər və fasilələr.
Şəffaf tövsiyələr: Niyə «uyğun ola biləcəyinizi» (janr, provayder, RTP diapazonu) izah edin, aqressiv yuvalarda «armaturdan» çəkinin.

6) Ədalət və ML-də ayrı-seçkiliyin olmaması

6. 1 Yerdəyişmə mənbələri

Sinif balanssızlığı: nadir hadisələr (çarjbek, self-exclusion) modeli yenidən hazırlayır.
Proxy dəyişənləri: geo/cihaz/vaxt dolayı yolla qadağan olunmuş atributları kodlaya bilər.
Etiket sürüklənməsi: moderasiya və ya antifrod qaydaları dəyişdi - etiketlər köhnəldi.

6. 2 Metrika və prosedurlar

Fairness Metrics (nümunə): qruplar arasında TPR/FPR bərabərliyi, disparate impact, calibration.
A/B etikası: risklərin ilkin qiymətləndirilməsi + həssas qruplar üzrə strata; erkən stop qaydaları.
İnsan nəzarəti: yüksək riskli həllər (dondurma, limitlər) - yalnız human-in-the-loop ilə.

6. 3 Texniki təcrübələr

Data statements: datasetin mənşəyi, qrupların əhatə dairəsi, məlum məhdudiyyətlər.
Payplaynda bias-nəzarət: avtomatik proxy testləri, müntəzəm fairness hesabatları.
Explainability modulu: vaks-bukda icazə verilən CAP (SHAP/feature attributions) üçün yerli izahatlar.

7) Oyunçular üçün şəffaflıq

Şanslar və RTP: məhsullarda aydın RTP diapazonları, RNG/provayder qaydalarına istinadlar.
Limitlər və RG-mexanika: trigger alqoritminin izahı (yüksək səviyyədə), başa düşülən nəticələr.
Hesabın tarixi: dərəcələr, sessiyalar, depozitlər/nəticələr, bonuslar - rahat ixracatda.
Rabitə kanalları: Capport, ombudsman/tənzimləyiciyə asan giriş (tətbiq oluna bilər).

8) Tənzimləyicilərə və tərəfdaşlara şəffaflıq

Audit treyleri: antifrod modellərində/kampaniyalarında/qaydalarında dəyişikliklər, verilənlərin və kodların versiyaları.
Vendor-klauzlar: provayderlərə tələblər (antifrod, KYC, risk atributu, log saxlama).
Hesabat: RG göstəriciləri, şikayətlər, reaksiya müddəti, yanlış pozitives/negatives.

9) Rollar və məsuliyyət

Ethics Board/Council: CDO/DPO/Legal/CRM/RG/ML - siyasətləri təsdiqləyir, mürəkkəb halları təhlil edir.
DPO/Privacy Lead: razılıq, DPIA, insidentlər və bildirişlər.
Data & ML Owners/Stewards: keyfiyyət, dataset sənədləri, fairness hesabatları.
Marketing & CRM Leads: «qara siyahı» taktikaları, kreativ review, nümayiş tezliyi.
RG Lead: zəiflik meyarları, müdaxilə ssenariləri, operatorların təlimi.
Təhlükəsizlik: şifrələmə, giriş, jurnallaşdırma, sirlər.

10) Metrika və KPI etika/şəffaflıq

Coverage:% data statement və sahibi ilə əsas dataset.
Explainability rate: Mövcud izahları ilə yüksək effektli həllərin payı.
Fairness score: tolerantlıq daxilində qruplar arasında TPR/FPR bərabərliyi.
Consent health: valid/aktual razılığın payı; DSAR emal orta vaxt.
RG outcomes: tetikleyicilərə reaksiya vaxtı, düzgün müdaxilələrin payı, zərərli nümunələrin azaldılması.
Complaint MTTR: şikayətlərin bağlanması üçün orta vaxt.
Marketing ethics: etik çek pre-launch keçmiş kampaniyaların payı.

11) Şablonlar (istifadəyə hazır)

11. 1 Data Statement (şablon)

• Əhatə və təmsil: (ölkələr/dillər/qurğular/kanallar)
• Həssas atributlar: (yığılır ?/maskalanır)

11. 2 Model Card (eskiz)

Tapşırıq və biznes konteksti: (məsələn, risk RG-skor)

Verilənlər və fiqurlar: (PII olmadan və ya maskalı)

Keyfiyyət metrləri: AUC/PR, kalibrləmə.
Fairness Metrics: qruplar, meyarlar, nəticələr.
Açıqlanabilirlik: mövcud atributlar/izah istifadə limitləri.
Risklər/mitiqasiyalar: əllə yoxlama, hədlər, yenidən baxılma tezliyi.
Versiyalar: model/məlumat/kod/mühit, buraxılış tarixi.

11. 3 Etik marketinq siyasəti

Qadağan olunur: qaranlıq nümunələr, gizli şərtlər, RG məhdudiyyətləri olmadan yüksək riskli hədəfləmə, özünü istisna etdikdən sonra «reanimasiya».
Mütləq: aydın bonus şərtləri, görünən RTP diapazonu, 1 klik «imtina» düyməsi, tezlik limitləri.
Proses: pre-launch çek, kreativ audit, şikayətlər və RG metrləri ilə post-campaign hesabat.

11. 4 DPIA/DEIA (etik təsir qiymətləndirilməsi) - çek siyahısı

• Məqsəd və gözlənilən fayda ifadəsi
• Məlumat və razılıq xəritəsi
• Həssas qrupların və risklərin təhlili
• Yumşaltma planları (limitlər, fasilələr, human-in-the-loop)
• Fairness metrikası və drift monitorinqi
• Rabitə planı (oyunçuya izah edirik)
• Ethics Board həllərinin hüquqi qiymətləndirilməsi və qeydləri

12) Proseslər və nəzarət nöqtələri

Pre-design etik baxış: məlumatların toplanması/yeni istifadə əvvəl.
Pre-launch review: kampaniya/model başlamazdan əvvəl - razılığın yoxlanılması, fairness, RG məhdudiyyətləri.
Runtime-monitorinq: sürüklənmə, şikayətlərin artması, anormal göstərmə tezliyi.
Post-mortem etikası: hadisələrə (məsələn, self-exclude-oxşar profillər üçün aqressiv offer) - ictimai daxili hesabatla.

13) Playbook hadisəsi (qısa)

1. Aşkar: monitorinqdən siqnal, şikayət, tənzimləyici sorğu.
2. Stabilizasiya: stop qaydası/kampaniya, model/seqment dondurma.
3. Təsiri qiymətləndirin: kimə təsir etdi, nə qədər, hansı məlumatlar/qərarlar.
4. Kompensasiya və kommunikasiya: oyunçular, tərəfdaşlar, lazım olduqda tənzimləyici.
5. Düzəliş: sahə/eşik/yaradıcı düzəlişlər, kadr hazırlığı.
6. Dərslər çıxarın: siyasət yeniləmək, testlər, çek siyahısı pre-launch.

14) Tətbiqi yol xəritəsi

0-30 gün (MVP)

Etik Məlumat Məcəlləsini və minimum razılıq siyasətini təsdiq edin.
Ethics Board təyin, dataset və yüksək təsir modelləri sahibləri.
Ən yaxşı 10 dəst üçün data statements, 3 əsas model üçün model kartları tətbiq edin.
CI fairness-çek və həddi pozduqda buraxılış kilidini əlavə edin.

30-90 gün

Razılıq və imtina mətnlərini standartlaşdırın, bannerləri/parametrləri yenidən işə salın.
runtime-fairness monitorinq + RG/şikayət alerts qoşulmaq.
Kreativlərin və tezlik limitlərinin auditini aparmaq; taktikaların «qara siyahısını» daxil edin.

3-6 ay

Bütün yüksək riskli modellər üçün data statements ≥ 70% aktiv dəstləri və model kartlarını əhatə edin.
müntəzəm etik hesabatlar: fairness, DSAR-vaxt, şikayətlər, RG-nəticələr.
Komandaların hazırlanması (marketinq, CRM, sapport, DS/ML, məhsul).

15) Anti-nümunələr

«Əvvəlcə işə salırıq, sonra etika haqqında düşünürük».
Hədəfləmədə «gizli» proxy atributlarına əsaslanır.
Yüksək riskli həllərdə human-in-the-loop olmaması.
Qeyri-şəffaf bonus şərtləri və razılıq «drebezg».
Post-analizdə RG şikayət və siqnallarına məhəl qoymayın.

16) Qonşu təcrübələrlə əlaqə

Data Governance, Data mənşəyi və yolu, Data keyfiyyəti, DSAR/Privacy, Legal Hold, Model monitorinqi, Drift və data update - etika onlara əsaslanır və «oyun çərçivəsini» təyin edir.

Yekun

Məlumat etikası və şəffaflıq gündəlik intizamdır, birdəfəlik siyasət deyil. Aydın prinsiplər, yoxlanılan proseslər və başa düşülən izahlar analitikanı və ML-ni etibarlı, marketinqi dürüst və marka etibarlı edir. iGaming-də məsuliyyətlə fərdiləşdirməyi bilən biri qalib gəlir.