ISSN:
2181-3906
2025
International scientific journal
«MOD
ERN SCIENCE
АND RESEARCH»
VOLUME 4 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
221
DATA SCIENCE MUTAXASSISLARI UCHUN QONUNIY TUZILMALAR
Salimov Shoxrux Faxriddin oʻgʻli
Farg’ona davlat texnika universiteti talabasi.
https://doi.org/10.5281/zenodo.15835353
Annotatsiya. Mazkur maqolada zamonaviy axborot texnologiyalari va sun’iy intellekt
rivojlanayotgan bir davrda Data Science mutaxassislari duch keladigan asosiy qonuniy
tuzilmalar yoritiladi. Unda axborot xavfsizligi, shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish, mualliflik
huquqi, algoritmik xolislik va AI etikasi kabi dolzarb masalalar tahlil qilinadi. Shuningdek,
xalqaro va milliy qonunchilikdagi farqlar, Data Science bo‘yicha amaliyot yuritishda e’tibor
berilishi zarur bo‘lgan huquqiy me’yorlar ko‘rib chiqiladi. Maqola data analitiklar, IT-
huquqshunoslar va soha bo‘yicha siyosatchilar uchun foydali bo‘lishi mumkin.
LEGAL FRAMEWORKS AND REGULATORY REQUIREMENTS FOR DATA
SCIENCE PROFESSIONALS
Аbstrаct.
This article explores the key legal frameworks that Data Science professionals
must navigate in today’s rapidly evolving landscape of information technology and artificial
intelligence. It addresses critical issues such as data privacy, cybersecurity, intellectual property
rights, algorithmic fairness, and AI ethics. The discussion includes differences between
international and national regulations and highlights legal considerations essential for
practicing data scientists. The paper aims to serve as a practical guide for data analysts, tech
lawyers, and policymakers working at the intersection of law and data science.
ПРАВОВЫЕ СТРУКТУРЫ И НОРМАТИВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ В
ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО DATA SCIENCE
Аннотация. В данной статье рассматриваются основные правовые структуры, с
которыми сталкиваются специалисты в области Data Science в условиях
стремительного развития ИТ и искусственного интеллекта. Особое внимание уделяется
вопросам защиты персональных данных, кибербезопасности, авторского права,
алгоритмической справедливости и этики ИИ. Также анализируются различия между
международным и национальным законодательством, подчеркиваются важные
юридические аспекты, необходимые для профессиональной деятельности в сфере анализа
данных. Материал будет полезен как аналитикам данных, так и юристам в области ИТ и
разработчикам нормативной базы.
Kalit so’zlar: Data Science, qonuniy tuzilmalar, huquqiy talablar, axborot xavfsizligi,
shaxsiy ma'lumotlarni himoyalash, algoritmik xolislik, mualliflik huquqi, AI etikasi, axborot
qonunchiligi, xalqaro standartlar.
Keywоrds: Data Science, legal frameworks, regulatory requirements, data privacy,
cybersecurity, algorithmic fairness, intellectual property rights, AI ethics, data protection
legislation, international standards.
Ключевые слова: Data Science, правовые структуры, нормативные требования,
защита персональных данных, кибербезопасность, алгоритмическая справедливость,
авторское право, этика ИИ, законодательство об информации, международные
стандарты.
ISSN:
2181-3906
2025
International scientific journal
«MOD
ERN SCIENCE
АND RESEARCH»
VOLUME 4 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
222
Kirish
So‘nggi yillarda sun’iy intellekt, katta hajmdagi ma’lumotlar (big data) va mashinaviy
o‘rganish kabi texnologiyalar jadal sur’atlarda rivojlanib, iqtisodiyotning turli sohalariga chuqur
kirib bormoqda. Bu jarayonda
Data Science
— ya’ni ma’lumotlarni ilmiy asosda tahlil qilish va
ulardan foydali xulosalar chiqarish — alohida ahamiyat kasb etmoqda. Zamonaviy jamiyatda bu
mutaxassislik vakillari nafaqat texnik bilimlarga, balki kuchli axloqiy va huquqiy ongga ham ega
bo‘lishi zarur. Chunki ular ishlaydigan ma’lumotlar ko‘pincha shaxsiy, moliyaviy yoki maxfiy
bo‘lishi mumkin.
Shu bois,
Data Science mutaxassislari faoliyatida qonuniy tartibga soluvchi hujjatlar
va me’yorlar
muhim o‘rin tutadi. Xususan, shaxsiy ma’lumotlarni himoya qilish, axborot
xavfsizligi, mualliflik huquqlari, algoritmik xolislik va sun’iy intellekt etikasi kabi yo‘nalishlarda
qat’iy qonunchilik talablariga rioya etilishi zarur. Bugungi global raqamli muhitda turli
davlatlarda bu borada farqlanishlar mavjud bo‘lib, xalqaro standartlarga muvofiqlikni ta’minlash
ham dolzarb vazifalardan biri hisoblanadi.
Mazkur maqolada aynan shu jihatlar yoritilib, Data Science mutaxassislari duch
keladigan asosiy huquqiy masalalar tahlil qilinadi. Bu esa sohaga endi kirib kelayotgan yosh
mutaxassislar uchun foydali yo‘riqnoma bo‘lib xizmat qilishi mumkin.
I.
Mavzuga oid adabiyotlar tahlili
Data Science sohasi bugungi kunda global miqyosda jadal rivojlanayotgan
yo‘nalishlardan biri bo‘lib, ushbu sohadagi qonuniy tartibotlar hali to‘liq shakllanib ulgurmadi.
Shu bilan birga, mavjud qonunchilik va ilmiy ishlanmalarda bu boradagi asosiy
tamoyillar belgilab berilgan. Jumladan, Yevropa Ittifoqi tomonidan qabul qilingan
Umumiy
Ma’lumotlarni Himoya qilish Nizomi (GDPR, 2018)
Data Science faoliyatida shaxsiy
ma’lumotlar bilan ishlashda asosiy mezon sifatida keng qo‘llanilmoqda. Ushbu nizom
ma’lumotlarni yig‘ish, saqlash, uzatish va tahlil qilishda shaffoflik va foydalanuvchi roziligi
muhimligini ta’kidlaydi.
Shuningdek, R. Mason (2020) tomonidan chop etilgan "Data Ethics and Legal
Compliance in Artificial Intelligence" nomli maqolada AI va Data Science faoliyatidagi huquqiy
va axloqiy muammolar keng yoritilgan. Muallif Data Science jarayonida yuzaga keladigan
xatarlar – diskriminatsiya, noto‘g‘ri xulosa chiqarish, algoritmik noxolislik – bo‘yicha amaliy
misollar asosida tushuncha beradi va huquqiy javobgarlikni ta’kidlaydi.
O‘zbekiston Respublikasida esa 2019-yilda qabul qilingan
“Shaxsga doir ma’lumotlar
to‘g‘risida”gi Qonun
Data Science faoliyati uchun muhim huquqiy asos hisoblanadi. Ushbu
hujjat shaxsiy ma’lumotlarni to‘plash va qayta ishlashda shaxs roziligini olish, ularni himoyalash
va uchinchi shaxslarga uzatishni tartibga soladi.
Bundan tashqari, M. Zubaydullayev (2023) tomonidan yozilgan "Raqamli iqtisodiyotda
axborot xavfsizligi va huquqiy me’yorlar" asarida raqamli ma’lumotlar bilan ishlashda huquqiy
va texnik muhofaza vositalari, davlat nazorati va foydalanuvchi huquqlarining himoyasi
masalalari chuqur tahlil qilingan.
Xulosa qilib aytganda, mavjud adabiyotlarda Data Science mutaxassislarining huquqiy
javobgarligi va faoliyatining qonuniy asoslari bo‘yicha keng ko‘lamli yondashuvlar mavjud.
ISSN:
2181-3906
2025
International scientific journal
«MOD
ERN SCIENCE
АND RESEARCH»
VOLUME 4 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
223
Ammo, bu soha doimiy yangilanib borayotgani sababli, milliy qonunchilik va xalqaro
standartlarni uyg‘unlashtirish, hamda amaliy ko‘rsatmalar ishlab chiqish zarurati mavjud.
II.
Tadqiqot metodologiyasi
Mazkur ilmiy maqolada
Data Science
sohasidagi mutaxassislar faoliyatida uchraydigan
qonuniy va huquqiy muammolarni o‘rganish uchun sifatli va huquqiy tahlil metodlari qo‘llanildi.
Tadqiqotda huquqiy hujjatlar, amaldagi qonunchilik, xalqaro me’yorlar va ilg‘or
amaliyotlar tahlil qilindi.
Tadqiqotning asosiy manbasi sifatida O‘zbekiston Respublikasi qonunlari, xususan
“Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida”gi Qonun (2019)
,
“Axborotlashtirish to‘g‘risida”gi
Qonun
, hamda
Evropa Ittifoqining GDPR (General Data Protection Regulation, 2018)
nizomi o‘rganildi. Shuningdek, ilmiy maqolalar, xalqaro tashkilotlar (masalan, OECD,
UNESCO, World Economic Forum) tomonidan chop etilgan ma’ruzalar, IT-huquqshunoslarning
tahlillari ham foydalanilgan.
Tadqiqot davomida
taqqoslash metodi
yordamida O‘zbekiston qonunchiligi va xorijiy
davlatlar tajribasi solishtirildi. Bu orqali Data Science sohasi uchun qanday qonuniy talablar
qo‘yilayotgani va ulardagi umumiyliklar hamda farqlar aniqlab berildi.
Bundan tashqari,
deskriptiv (ta’riflovchi) metod
asosida Data Science faoliyatidagi real
holatlar tahlil qilindi: xususan, shaxsiy ma’lumotlarning noqonuniy ishlatilishi, algoritmik
diskriminatsiya, huquqiy javobgarlik holatlari haqida misollar keltirildi.
Tadqiqot natijalarini tahlil qilishda
analitik yondashuv
tanlandi. Bu yondashuv orqali
qonuniy me’yorlar va ularning Data Science amaliyotidagi o‘rni, muammolari va
takomillashtirish yo‘nalishlari aniqlandi.
Umuman olganda, maqola huquqiy-normativ asoslar va ilmiy manbalar asosida olib
borilgan tizimli, huquqiy-siyosiy va texnologik tahlilga tayangan.
III.
Natijalar
Tadqiqot davomida o‘tkazilgan tahlillar shuni ko‘rsatdiki, Data Science sohasi jadal
rivojlanayotgan bo‘lishiga qaramay, ko‘plab mutaxassislar ushbu sohada amal qilinishi zarur
bo‘lgan huquqiy va etik me’yorlardan yetarli darajada xabardor emas. Ayniqsa, shaxsiy
ma’lumotlarni to‘plash, saqlash va qayta ishlashda qonuniy cheklovlarga rioya qilinmasligi
xavfli holatlarga olib kelishi mumkin.
Tahlil natijalariga ko‘ra, O‘zbekistonda Data Science sohasi uchun asosiy huquqiy asos
sifatida “Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida”gi Qonun xizmat qilmoqda. Ushbu qonun ko‘plab
jihatlari bilan Yevropa Ittifoqining GDPR nizomiga yaqinlashgan bo‘lsa-da, amaliyotda u bilan
bog‘liq tushunchalar va mexanizmlar hali ham to‘liq joriy etilmagan.
Bundan tashqari, xalqaro huquqiy hujjatlarda Data Science mutaxassislariga nisbatan
quyidagi asosiy talablar mavjudligi aniqlandi:
•
ma’lumotlar bilan ishlashda ochiqlik va rozilik prinsiplariga amal qilish;
•
algoritmlarning xolisligini ta’minlash;
•
foydalanuvchi huquqlarini hurmat qilish;
•
shaffoflik va javobgarlik tamoyillarini ta’minlash.
ISSN:
2181-3906
2025
International scientific journal
«MOD
ERN SCIENCE
АND RESEARCH»
VOLUME 4 / ISSUE 7 / UIF:8.2 / MODERNSCIENCE.UZ
224
Tadqiqot natijalari shuni ham ko‘rsatadiki, ko‘plab davlatlarda maxsus Data Science etik
kodekslari ishlab chiqilmoqda. Bu esa nafaqat texnologik, balki ijtimoiy va huquqiy
javobgarlikni ham o‘z ichiga oladi.
Xulosa qilib aytganda, Data Science mutaxassislarining faoliyatida qonuniy tuzilmalar va
huquqiy talablar to‘g‘risida yetarli bilimga ega bo‘lishi, ularning mehnati samaradorligi va
jamiyatdagi ishonch darajasiga bevosita ta’sir ko‘rsatadi.
IV.
Xulosa
Bugungi raqamli transformatsiya sharoitida Data Science mutaxassislarining roli kundan-
kunga ortib bormoqda. Ular tomonidan tahlil qilinayotgan ma’lumotlar ko‘lami katta bo‘lib,
ularning aksariyati shaxsiy, moliyaviy yoki strategik ahamiyatga ega bo‘lgan ma’lumotlardir.
Shu bois, bu sohada faoliyat yuritayotgan mutaxassislar nafaqat texnik bilimlarga, balki huquqiy
savodxonlik va etik mas’uliyatga ham ega bo‘lishlari shart. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, Data
Science sohasida huquqiy tartibga solish bir necha asosiy yo‘nalishni qamrab oladi: shaxsiy
ma’lumotlarni himoya qilish, axborot xavfsizligi, mualliflik huquqlari, algoritmik xolislik, sun’iy
intellekt etikasi va fuqarolarning raqamli huquqlari. Xususan, O‘zbekiston Respublikasining
"Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida"gi Qonuni va Yevropa Ittifoqining GDPR me’yorlari
ushbu yo‘nalishda muhim huquqiy poydevor bo‘lib xizmat qilmoqda. Shu bilan birga, milliy
qonunchilikning xalqaro standartlarga moslashtirilishi, Data Science bo‘yicha professional etik
kodekslar ishlab chiqilishi va bu sohaga ixtisoslashgan yuristlarning tayyorlanishi dolzarb
masalalardan biridir. Xulosa qilib aytganda, Data Science faoliyatini samarali va xavfsiz yo‘lga
qo‘yish uchun qonuniy tuzilmalar va huquqiy me’yorlarning takomillashtirilishi, hamda ushbu
soha mutaxassislarining huquqiy bilimlarini muntazam oshirib borish zarur.
Foydalanilgan adabiyotlar
1.
O‘zbekiston Respublikasi “Shaxsga doir ma’lumotlar to‘g‘risida”gi Qonuni. Qabul
qilingan sana: 2019-yil 2-iyul.
2.
O‘zbekiston Respublikasi “Axborotlashtirish to‘g‘risida”gi Qonuni. 2020-yilgi tahrir.
3.
European Parliament and Council. (2016). General Data Protection Regulation (GDPR).
Official Journal of the European Union, L119.
4.
Mason, R. (2020). Data Ethics and Legal Compliance in Artificial Intelligence. Journal of
Law, Technology and Society, 12(3), 115–130.
5.
Zubaydullayev, M. (2023). Raqamli iqtisodiyotda axborot xavfsizligi va huquqiy
me’yorlar. Toshkent: Innovatsion texnologiyalar nashriyoti.
6.
Floridi, L. (2019). Establishing the rules for the digital world. Nature, 571(7766), 479–485.
https://doi.org/10.1038/d41586-019-02212-8
7.
Mittelstadt, B., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of
algorithms:
Mapping
the
debate.
Big
Data
&
Society,
3(2).
https://doi.org/10.1177/2053951716679679
8.
OECD. (2021). OECD Framework for the Classification of AI Systems. OECD Digital
Economy Papers, No. 312. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9b202c3a-en
9.
Jobin, A., Ienca, M., & Vayena, E. (2019). The global landscape of AI ethics guidelines.
Nature Machine Intelligence, 1(9), 389–399. https://doi.org/10.1038/s42256-019-0088-2
10.
Tashkent University of Information Technologies. (2022). Data Science va Axborot
xavfsizligi bo‘yicha ilmiy-tahliliy maqolalar to‘plami. TATU Ilmiy jurnali, 4(2), 87–102.
