Täiendatud taotlus

Andmekaitse Inspektsioon

Tatari 39

Tallinn 10134

Margo Klaos,

Päästeameti peadirektor (taotluse esitaja)

TAOTLUS ISIKUANDMETE TÖÖTLEMISEKS TEADUSUURINGUS

Juhindudes isikuandmete kaitse seaduse (IKS) paragrahvis 6 sätestatust palun kooskõlastada

Uuringu pealkiri Kriisihaavatavuse kujunemine, tulevikukriisid ja sekkumised ühiskondliku

valmisoleku suurendamiseks

Kas poliitika kujundamise uuring (IKS § 6 lg 5) või Jah

uuring hõlmab eriliigilisi isikuandmeid ja puudub valdkondlik

eetikakomitee (IKS § 6 lg 4)

Jah

Palume eelmise kahe lahtri puhul valida üks vastavalt õiguslikule alusele, v.a olukorras, kui poliitika kujundamise uuringu puhul

puudub valdkondlik eetikakomitee. Kui poliitika kujundamise uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid, siis täita ka

eetikakomitee otsuse lahter.

Kas isikuandmete töötleja on määranud andmekaitsespetsialisti (sh

tema nimi ja kontaktandmed)?

Terje Mäesalu

terje.maesalu@ut.ee

Kas on olemas eetikakomitee otsus1? Kooskõlastuse olemasolul lisada see taotlusele.

Jah, kooskõlastus on

taotluse lisas

Kas osa uuringust toimub andmesubjekti nõusoleku alusel? Kui jah, siis palume taotlusele lisada nõusoleku vorm või selle kavand ning küsimustik või

selle kavand.

Ei

1. Vastutava töötleja üldandmed2

1.1. Vastutava töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik) analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post, telefon

Päästeamet, registrikood 70000585

Kontaktisik: Tarvi Ojala, Päästeameti

arendusosakond, teenuste koordinaator,

[email protected], 5366 1747

1.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

2. Volitatud töötleja üldandmed3

2.1. Volitatud töötleja nimi, registrikood,

aadress ja kontaktandmed (sh kontaktisik)

Tartu Ülikool, Ülikooli 18, 50090 Tartu

Registrikood: 74001073

1 IKS § 6 lg 4 - kui uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid, on vajalik ka eetikakomitee kooskõlastus. 2Vastutav töötleja on uuringu läbiviija (tellija). Juhul, kui vastutav töötleja kasutab uuringu läbiviimisel teisi isikuid ja asutusi, siis on need teised isikud

ja asutused volitatud töötlejad. 3 Volitatud töötlejate loetelu peab olema ammendav ehk kõik volitatud töötlejad peavad olema nimetatud. Kui taotluse esitaja on volitatud töötleja, peab taotlusele olema lisatud dokument, kust nähtub, et vastutav töötleja on volitatud töötlejale andnud volituse inspektsioonile taotluse esitamiseks.

Aadress analoogne registrikandega, kontaktisiku e-post ja

telefoninumber Kati Orru, riskisotsioloogia professor,

[email protected], 515 8545

2.2. Isikuandmete töötlemiskoha aadress (kui

erineb registriandmetest) maja, tänav, asula/linn, maakond, postiindeks

3. Mis on teadusuuringu läbiviimise õiguslik

alus? Nimetage õigusakt, mis annab Teile õiguse teadusuuringut läbi

viia. Ei piisa viitest IKS § 6-le. Poliitikakujundamise eesmärgil

läbiviidava uuringu puhul tuua välja volitusnorm, millest

nähtub, et asutus on selle valdkonna eest vastutav.

Akadeemilise uuringu korral võib see olla näiteks Teadus- ja

arendustegevuse korralduse seadus või teadus- või

arendusprojekti avamise otsus, leping vms.

Päästeseadus § 5 lg 1 p 1sätestab Päästeameti

ülesandena päästesündmuse tagajärgede

tõrjumise, § 5 lg 1 p 4 päästesündmuse

ennetamise. Tagajärgede tõrjumiseks ja

ennetamiseks on vaja teada, millised on

suuremahuliste ohusündmuste võimalikud

mõjud inimestele ja millised inimrühmad

võivad suure tõenäosusega vajada abi ning kus

nad paiknevad. Täpsemad alused uuringu

läbiviimiseks tulenevad Päästeameti

põhimääruse § 8 lg 1 punktidest 7 ja 8.

Uuring selgitab abivajadust kahes

Päästeametile olulise sündmuse puhul:

pikaajaline elektrikatkestus ja ulatuslik

evakuatsioon

4. Mis on isikuandmete töötlemise eesmärk? Kirjeldage uuringu eesmärke ja püstitatud hüpoteese, mille saavutamiseks on vajalik isikuandmete töötlemine. Palume siin punktis

selgitada kogu uuringut, mitte ainult taotluse esemeks olevat osa (näitaks ka nõusoleku alusel toimuvat uuringu osa). Kui osa

uuringust toimub nõusoleku alusel, siis palume taotlusele lisada nõusoleku vorm või selle kavand ning küsimustik või selle kavand.

Üldine eesmärk:

Selgitada haavatavuse ja abivajaduse täpsem kvantitatiivne prognoos kahes prioriteetses

hädaolukorras (pikaajaline elektrikatkestus ja ulatuslik evakuatsioon), põhinedes

stsenaariumipõhistel simulatsioonharjutustel ja kasutades riiklikke andmekogusid.

Töö hüpotees: Kombineerides hädaolukorra stsenaariumi alusel määratletud haavatavustegurite

näitajaid registriandmetest, saame kõrge täpsusprotsendiga hinnangu võimalike abivajajate

hulgale. Sealhulgas saame täpsustada erineva raskuskategooriaga (abivajaduse

kiireloomulisusega) haavatavusteguritega koormatud inimeste hulgad erinevates Eesti

piirkondades.

Koostame haavatavusindeksi (komposiitindeksi), tuginedes Orru jt poolt välja töötatud

dünaamilisele ja intersektsionaalsele kriisihaavatavuse raamistikule, et mõista, kui paljud

inimesed võivad eri piirkondades konkreetsetes hädaolukordades abi vajada (nt evakuatsiooni või

psühhosotsiaalset tuge).

Indeksi koostamiseks ühendame mitmesugused andmekogud. Kasutame Statistikaameti (riigi

ametliku statistika tootja) valduses olevaid andmekogusid ja teisi selle uurimistöö eesmärgil

Statistikaametiga seondatud andmekogusid, et katta haavatavuse peamisi näitajad (nt

hooldusvajadus).

Haavatavustegurite valik tugineb põhjalikul teadustööl. Kontseptuaalse mudeli alusel oleme

eelnevalt läbi viinud simulatsioonharjutusi (Orru et al, ilmumas 2026 Turvalisuskompassis)

milles kogutud eksperthinnangute alusel on tehtud haavatavustegurite valik. Eri sündmuste

simulatsioonharjutustes oleme saanud asjakohaste haavatavustegurite kaalukused, mis

kujundavad indeksi komponente. Haavatavusindeksid koostatakse kahe stsenaariumi kontekstis:

ulatuslik evakuatsioon ja pikaajaline elektrikatkestus.

Et mõista, kuidas haavatavustegurid teatud indiviididel kuhjuvad, teeb registrite liitmise

Statistikaamet, kasutades pseudo-ID-sid, mille võti ei ole uurijatele kättesaadav. Katsetame

masinõppe mudeleid (otsustuspuu, random forest ja boosting models, TabNet) et prognoosida

haavatavusi erinevates stsenaariumides. Erinevaid mudeleid tuleb katsetada, kuna nende toimivus

ja andmevajadused varieeruvad. Püüame leida mudeli arvestades minimaalset andmevajadust.

Proovime ka erinevaid analüüsiüksuse agregatsioonitasemeid (nt 100 m × 100 m ruudustik või 1

km × 1 km ruudustik), et pakkuda kasutatavaid väljundeid, säilitades samal ajal andmesubjektide

privaatsuse.

Selle töö uurimisülesanded on järgmised:

1. Töötada välja Eesti registripõhiste andmete põhjal metoodika, mis võimaldaks hinnata

võimalike abivajajate hulka hädaolukordade stsenaariumites. Töötada välja indikaatorite süsteem,

millega mõõta inimeste abivajaduse suurust erinevates hädaolukordades ja erinevate

haavatavusteguritega koormatud abivajajate hulka piirkonniti

2. Ühendada Eesti Statistikaameti teadlaste töökoha serveris inimeste eelnevalt pseudonümiseeri-

tud andmed Tervisekassast, Sotsiaalkindlustusametist (STAR, SKAIS), Sotsiaalministeeriumist

(TIS), Haridus- ja Teadusministeeriumist (EHIS), Politsei- ja Piirivalveametist (elamislubade ja

töölubade register; välismaalase lühiajalise Eestis töötamise registreerimise andmekogu (LTR),

Transpordiametist (Liiklusregister), Töötukassast (TKIS), rahvastikuregistrist, Eesti Loomaars-

tide Lemmikloomaregistrist (LLR). Ühendada teadlaste töökoha serveris küsitlusandmed hoia-

kute, teadmiste ja praktikate kohta.

3. Hinnata statistiliste ja juhendatud masinõppe (supervised machine learning) meetoditega

peamiste haavatavusseisundite mõju abivajadusele piirkondade lõikes. Selleks kasutame

varasemates eksperttöötubades määratletud haavatavusindeksi komponentidesse kuuluvate

haavatavustegurite kaale kahe sündmuse puhul (pikaajaline elektrikatkestus ja ulatuslik

evakuatsioon). Nende põhjal koostatud indeksiväärtusi kasutatakse märgendatud treening-,

testimis- ja valideerimisandmetena masinõppemudelite jaoks eesmärgiga prognoosida

piirkondlikke riskitasemeid ja haavatavusskoore registriandmete põhjal.

Katsetame erinevaid juhendatud masinõppemudeleid, sealhulgas otsustuspuud (Decision trees),

juhumetsi (Random forest), gradientvõimenduse mudeleid (Gradient boosting models, nt

XGBoost või LightGBM) ning närvivõrgupõhist TabNet mudelit, et prognoosida haavatavust eri

hädaolukordade stsenaariumides. Erinevaid mudeleid tuleb katsetada ja võrrelda, kuna nende

prognoosivõime ja andmevajadused erinevad, mistõttu on oluline leida optimaalne tasakaal

mudeli täpsuse ja minimaalsete andmenõuete vahel. Võrdleme mudelite toimivust ja

andmevajadusi, et leida lahendus, mis tagab võimalikult suure prognoositäpsuse minimaalse

andmekasutusega. Mudelite hindamisel kasutatakse sobivaid statistilisi mõõdikuid (nt täpsus, F1-

skoor, ROC-AUC või keskmine absoluutviga sõltuvalt prognoositavast tunnusest) ning

ristvalideerimist (cross-validation), et hinnata mudelite stabiilsust ja usaldusväärsust. Analüüs

viiakse läbi Python-programmeerimiskeeles kasutades andmeteaduse ja masinõppe teeke nagu

scikit-learn, XGBoost, LightGBM ja PyTorch TabNet.

Lisaks hindame erinevaid analüüsiüksuse agregatsioonitasemeid (nt 100 m × 100 m ja 1 km × 1

km ruudustik), et pakkuda praktiliselt rakendatavaid ja samal ajal isikuandmete kaitset tagavaid

väljundeid. Mudelite väljundid teisendatakse enne tulemuste esitamist agregreeritud kujule ning

üksikisiku tasandi riskiskoore ei avaldata ega visualiseerita. Tulemused üldistatakse ruumiliselt

selliselt, et vältida väikeste või haruldaste rühmade tuvastatavust. Analüüsi tulemusena valminud

jooniste ja tabelite vormistamisel lähtutakse põhimõttest, et kui mingis kategoorias on tulemusi

vähem kui 20 indiviidi kohta, siis andmeid ei avaldata või agregeeritakse need suurematesse

rühmadesse. Andmeid analüüsitakse Statistikaameti teadlaste turvalises töökeskkonnas. Analüüsi

tulemid (tabelid, joonised jms) läbivad enne konfidentsiaalsuse kontrolli, mille teeb

Statistikaameti töötaja.

6. Publitseerida valitud metoodika põhjal soovitused haavatavuse hindamiseks hädaolukordades.

Avaldada tabelid/kaardid abivajadusest piirkonniti.

7. Publitseerida teadusartikkel valitud metoodika kohta ja illustreerida seda projekti juhtkomis-

joni poolt valitud näidetega.

Käesoleva uurimistöö tulemusena tekib võimalus hakata ühtse metoodika järgi Eestis hindama

haavatavusi hädaolukordades. Uurimustöö tulemusena luuakse metoodika mille abil on võimalik

valiidsel ja reliaabsel viisil hinnata individualiseeritud haavatavust hädaolukordades ja hinnata

erinevate haavatavusteguritega koormatud inimeste hulka piirkonniti.

Uurimistööd viiakse läbi projekti ajavahemikus: 01.03.2026-31.12.2028. Arvestatud on küllaltki

pika võimaliku artiklite avaldamise viibega, kuna tippajakirjades avaldamise ambitsiooni korral

tuleb arvestada paljude eitustega ning mitmete muudatuste tegemise ringidega. Samuti

arvestatakse, et planeeritud metoodika arendamine nõuab muutmist ja kohandamist vastavalt

tellijatelt saadud tagasisidele.

Uurimistöö jaguneb kolmeks etapiks. Esimeseks etapiks on ettevalmistus, mille jooksul

analüüsitakse varasemaid lahendusi, kooskõlastatakse uurimistöö eetilised aspektid ning

kogutakse uuringuks vajalikud andmed. Teiseks etapiks on analüüsimeetodi implementeerimine,

milles leitakse vastus hüpoteesile ning rakendatakse optimaalset mudelit uurimistöö

läbiviimiseks. Kolmandaks etapiks on erinevad jätkutegevused vastavalt leitud tulemustele.

Täpsemalt on uurimistöö ajaraam järgmine:

I etapp

1.-3. kuu

Esimese etapi põhitegevused:

1. Põhjaliku kirjandusülevaate loomine analoogse probleemi lahendamisest (registriandmete

põhjal haavatavuse hindamine konkreetsetes hädaolukordades)

2. Eetikakomitee loa taotlemine.

3. Andmete taotlemine andmeallikatelt: Tervisekassa andmekogu, tervise infosüsteem, sot-

siaalteenuste ja –toetuste andmeregister STAR, sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS, töö-

võime hindamise ja töövõimetuse toetuse andmekogu TETRIS, rahvastikuregister, lem-

mikloomaregister, hariduse infosüsteem, elamislubade ja töölubade register, liiklusregis-

ter, kinnistusraamat.

4. Statistikaametiga tegevuste kokku leppimine andmete ühendamiseks ja pseudonümiseeri-

miseks, andmete viimine Statistikaameti serverisse teadlaste turvalisele töökohale.

Andmete kogumine, kvaliteedi hindamiskriteeriumite jm. reeglite süstematiseerimine ja

ümbersõnastamine (nn Prompt Engineering)

II etapp

4.-12. kuu

Teise etapi põhitegevused:

1. Metoodika väljatöötamine

2. Metoodika kooskõlastamine teadlaste ja poliitikakujundajatega

3. Andmeanalüüsi läbiviimine, haavatavuste hindamine

4. Mudelite võimekuse võrdlemine erinevate statistiliste parameetrite alusel

III etapp

13.-36. kuu

Kolmanda etapi põhitegevused

1. Teadusartiklite kirjutamine tulemuste alusel, teadusajakirja esitamine, sh saadud retsen-

sioonide ja tagasiside põhjal analüüsi täpsustuste tegemine

2. Päästeametiga koostöös edasiste teadus- ja arendusvajaduste määratlemine

Jätku-uuringu skoobi täpsustamine

Uuringu lõppedes detsembris 2028. uuringu jaoks koostatud algandmestikud kustutatakse.

5. Selgitage, miks on isikut tuvastamist võimaldavate andmete töötlemine vältimatult vajalik

uuringu eesmärgi saavutamiseks.

Registriandmete ristkasutamine hädaolukordade uurimisel on vajalik ühiskonnale laiemalt kui ka

uuritavatele, kuna see võimaldab täpsemalt tuvastada haavatavaid inimesi ja leibkondi ning

prognoosida abivajaduse ulatust ja ajastust. Andmete koosvaade isiku tuvastamist võimaldavate

andmete kaudu aitab muuta nähtavaks seni varjatud haavatavused, toetada õiglasemat ja

tõenduspõhisemat poliitikakujundust ning suunata ressursse ennetavalt sinna, kus neist on kõige

rohkem kasu. Samuti vähendab registriandmete kasutamine inimeste koormust, kuna see piirab

vajadust korduvate küsitluste ja enese tõendamise järele, eriti kriisiolukordades.

6. Selgitage ülekaaluka huvi olemasolu.

Inimeste andmete kasutamine käesolevas uuringus on kooskõlas avaliku huvi ja teadusuuringute

eesmärgiga, milleks on inimeste elu, tervise ja heaolu parem kaitse hädaolukordades. Selline

kasutus vastab mõistlikule eeldusele, et riiklikes registrites kogutud andmeid võidakse kasutada

anonüümsel ja vastutustundlikul viisil avalikes huvides, sealhulgas kriisivalmiduse ja riskide

vähendamise parandamiseks.

7. Selgitage, kuidas tagate, et isikuandmete töötlemine ei kahjusta ülemääraselt

andmesubjekti õigusi ega muuda tema kohustuste mahtu. Vajadusel loetleda täiendavaid kaitsemeetmeid privaatsuse riive vähendamiseks.

Käesolevas uuringus kasutatavad registriandmed on saadud riiklikest andmekogudest seaduslikul

alusel, kooskõlas kehtivate andmekaitsereeglitega. Andmete edastamine toimub vastavate

registrite andmevaldajate loal ning kindlaksmääratud eesmärgil, kasutades turvalisi kanaleid ja

piiratud ligipääsuga keskkondi. Andmed töödeldakse pseudonüümitult või agregeeritult viisil, mis

ei võimalda üksikisikute tuvastamist. Andmete ristkasutamine on piiratud üksnes nende

tunnustega, mis on vajalikud uurimisküsimuste lahendamiseks ning hädaolukordadega seotud

haavatavuse ja abivajaduse analüüsimiseks.

8. Kuidas toimub andmete edastamine isikuandmete allikalt teadusuuringu läbiviijani?

Sealhulgas palume välja tuua milliseid töötlussüsteeme ja/või keskkondi (sh pilveteenus)

isikuandmete (sh pseudonüümitud) töötlemiseks kasutatakse ning millises riigis 4 asuvad

töötlussüsteemide/pilveteenuse pakkuja serverid.

Osasid registriandmeid haldab Statistikaamet juba eelnevalt ning need on tehtud

pseudonümiseeritud kujul kättesaadavaks teadlastele turvalisel töökohal (Vt punkti 3). Teistest

registritest (Tervisekassa, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet) ja küsitlusandmed edastatakse

andmed Statistikaametile turvalist kanalit pidi. Statistikaamet pseudonümiseerib andmed ja tõstab

juba pseudonümiseeritud andmed teadlaste serverisse.

4 Isikuandmete edastamine on lubatud üksnes sellisesse riiki, millel on piisav andmekaitse tase (Euroopa Liidu liikmesriigid; Euroopa Majanduspiirkonna lepinguga ühinenud riigid; riigid, mille isikuandmete kaitse tase on Euroopa Komisjoni poolt hinnatud piisavaks). Kui kasutatava

keskkonna server ei asu piisava andmekaitsetasemega riigis, saab isikuandmete edastamine toimuda isikuandmete kaitse üldmääruse (IKÜM) artiklite

44-50 alusel. Täiendav teave: https://www.aki.ee/isikuandmed/andmetootlejale/isikuandmete-edastamine-valisriiki. Kui kasutatava keskkonna server asub riigis, mis ei ole piisava andmekaitse tasemega, tuleb täita ka taotluse punkt 12. Edastamine tähendab ka isikuandmete hoidmist serveris.

Erinevate pseudonümiseeritud registriandmete kokkupanek toimub uurimistöö liikmete poolt ja

tehakse kättesaadavaks vaid uurimismeeskonna liikmetele vastavas projekti kaustas teadlaste

serveris.

Pseudonümiseeritud andmestik tehakse kättesaadavaks volitatud töötlejatele Statistikaameti

teadlaste keskkonnas.

Andmete liikumise protsess on järgmine:

• Uuringu läbiviija teeb andmepäringud Tervisekassale, Töötukassale ja

sotsiaalkindlustusametile

• Uuringu läbiviija teeb andmepäringu Statistikaametile

• Teistest registritest (Tervisekassa andmekogu, Töötukassa andmekogu,

Sotsiaalkindlustusameti andmekogud, Tervise infosüsteem, Politsei- ja Piirivalveameti

andmekogud, Liiklusregister, Lemmikloomaregister, Kinnistusraamat, Rahvastikuregister,

Ehitisregister) edastatakse isikukoodidega andmed Statistikaametile turvalist kanalit pidi.

• Statistikaamet pseudonümiseerib andmestikud

• Statistikaamet teeb pseudonümiseeritud andmed kättesaadavaks uurimismeeskonnale

teadlaste töökohal olevate andmekaustade kaudu

• Andmeid analüüsitakse Statistikaameti teadlaste keskkonnas. Analüüsi tulemid (tabelid,

joonised jms) läbivad enne konfidentsiaalsuse kontrolli, mille teeb Statistikaameti töötaja.

9. Loetlege isikute kategooriad, kelle andmeid töödeldakse ning valimi suurus. Inimeste rühmad, keda uurida kavatsetakse ning kui palju neid on.

Eraldi uuritavaid ei värvata uuringusse, vaid selleks kasutatakse juba varasemalt kogutud

registriandmeid. Kuivõrd uurimisülesanne haavatavuse hindamist inimeste registriandmete

põhjal, siis on ka uuringu sihtrühmaks kõik Eesti elanikud. Et haavatavasse olukorda võivad

sattuda ja abi võivad vajada inimesed olenemata vanusest, siis ei ole eelnevalt pandud vanuselist

piirangut analüüsitavale sihtrühmale.

Tabelis on toodud inimeste rühmad haavatavustega, mis mõjutavad nende hädaolukorras

toimetulekut. Välja on toodud selgitus haavatavuse mehhanismi kohta ja andmeallikad, kust

nende kohta infot saab.

Inimese

seisund

Näited Selgitus

haavatavustegurite

kohta

Andmeallikad Tunnused

andmestikest

Eelnevalt

suurenenud

terviserisk

• Elektrilise medit-

siinivahendi (nt

toite- või

hapnikuaparaadi)

kasutajad

• Kodust ravi või

hooldust vajav

raskelt haige (nt

operatsioonidest

Inimeste tervis võib olla

juba eelnevalt

kahjustatud, mistõttu nad

vajavad pidevat ravi ja

hooldust. Nende

liikumisvõime võib olla

piiratud ning nad võivad

vajada eriravi ja -

vahendeid, nagu

Tervisekassa

andmekogu

Tervise

infosüsteem,

Meditsiiniseadmet

e ja –abivahendite

andmekogu

Elektrilise

meditsiiniseadme

hüvitamise andmed

Koduõe teenuse

määramise saatekiri

65+ vanuses inimese

haiglast

taastujad,

põetamist vajavad

haiged)

• Piiratud

liikumisvõimega

inimesed (nt

ratastooli või

kõnniabivahendi

kasutajad)

• Rasedad naised

• Inimesed, kelle

vaimse tervise

seisund takistab

olukorra

mõistmist ja

reageerimist

• Kuulmis-,

nägemis- või

kõnepuudega

inimesed

elektrilised

hapnikumasinad,

spetsiaalsed voodid,

transport ja ravimid,

mille kättesaadavus ja

toimimine võivad olla

eluliselt olulised.

Kriisiolukorrast tingitud

stress võib nende

seisundit veelgi

halvendada.

Lisaks füüsilisele

haprusele võivad

eelnevad terviseriskid

hõlmata vaimse tervise

probleeme, mis

raskendavad olukorrale

adekvaatselt

reageerimist – näiteks

mäluprobleemid,

vähenenud ajataju,

enesetaju või ruumitaju.

See võib põhjustada

raskusi juhiste järgimisel

või abi vajaduse

edastamisel.

Kuulmis-, nägemis- või

kõnehäiretega inimesed

võivad olla eriti

ohustatud, kuna neil võib

olla raskusi

käitumisjuhistele

ligipääsuga, nende

mõistmisega või oma

vajaduste edastamisega

kriisireageerijatele ja -

haldajatele.

Tervise

infosüsteem,

Sotsiaalteenuste ja

-toetuste

andmeregistri

STAR ning

sotsiaalkaitse

infosüsteemi

SKAIS.

Töötukassa

andmekogu

väljakirjutamine

viimase 2 nädala

jooksul

Puuduv või osaline

töövõime

Määratud puue,

Koduhooldusteenuse

kasutamine,

abivahendi

kasutamine,

Tuvastatud rasedus

Suure hooldus- ja

abivajadusega laste

hoiu teenus

Haavatavam

ad leibkonna-

koosseisud

• Üksikvanemad

või ainsa hoolda-

jaga pered

• Pered, kus on alla

kolmeaastased

lapsed

• Üheliikmelised

leibkonnad

• Pered, kus

hooldaja on ka

hädaolukorra

lahendamise

ülesannetes

• Leibkonnad, kus

on lemmikloomad

Üksikvanemaga

leibkonnad võivad

vajada erilist tähelepanu,

kuna nende vaesusrisk

on suurem kui peredel,

kus on kaks või enam

täiskasvanut. Väikeste

lastega pered võivad

muutuda haavatavaks,

kuna lapsed on

vastuvõtlikud

vigastustele ja

traumadele ning sõltuvad

vanemate toest.

Hädaolukorras võivad

nad vajada suuremat

tähelepanu ja kaitset.

Sotsiaalteenuste ja

-toetuste

andmeregistri

STAR ning

sotsiaalkaitse

infosüsteemi

SKAIS andmed

Rahvastikuregister,

Kohalike

omavalitsuste

lemmikloomade

register (või Eesti

loomaarstide

lemmikloomaregist

er)

Rahvastikuregistri

alusel üksi elavad

inimesed ja alla 3

aastase lapsega

pered,

Lemmiklooma-

registrisse ja

põllumajandus-

loomade registrisse

kantud loomade

omanikud.

Vastavate

sotsiaalteenuste ja -

toetuste saajad.

Üksi elavad inimesed

kogevad suurema

tõenäosusega sotsiaalset

isolatsiooni, mis võib

kaasa tuua kehvema

füüsilise ja vaimse

tervise ning raskendada

reageerimist

hädaolukorrale või

sellest taastumist.

Lemmikloomadega

majapidamised võivad

silmitsi seista suuremate

raskustega, kuna

omanikud viivitavad

evakueerimisega või ei

leia varjupaiku, kuhu

loomi lubatakse, seades

ohtu nii ennast kui ka

oma lemmikud.

Puudulik

sotsiaalne

tugivõrgustik

• Elukoht piir-

konnas, mida

iseloomustab

vähene sotsiaalne

suhtlus ja usal-

duslikkus

• Ühiskondlikult

tõrjutud või stig-

matiseeritud kul-

tuurilise, etnilise,

poliitilise, sek-

suaalse või muu

sättumuse tõttu

Elamine piirkonnas, kus

puudub sotsiaalne

suhtlus ja usaldus, võib

hädaolukorras tõsiselt

takistada abi saamist ja

koostööd. Sellistes

kogukondades tunnevad

inimesed end sageli

eraldatuna, mis

raskendab evakueerimist

ja kriisiinfo levikut.

Samuti võivad

kultuurilise, etnilise,

poliitilise või seksuaalse

sättumuse tõttu tõrjutud

inimesed vältida abi

otsimist, kartes

diskrimineerimist.

Usaldamatus

institutsioonide ja

kogukonna suhtes võib

viia viivitusteni ja

suurendada haavatavust.

Euroopa

Sotsiaaluuring

Päästeameti/Emori

Elanikkonna

hädaolukordadeks

valmisoleku uuring

Riigikantselei

küsitlusuuring

(seire). Üldine

usaldus inimeste

suhtes

Rühmapõhiselt ja

piirkondlikult

agregreeritud

küsitlusandmed

diskrimineerituse

kohta; piirkonna

elanike toetuse

kohta.

Uskumus

Kogukonnaga

koostöö

vajalikkusesse

Uskumus riigi

võimekusse tagada

hädaolukordade

lahendamine.

Asutuse hoole

või

järelevalve

all

• Koolis või

eelkoolis

• Hooldusasutustes

(vanemaealised,

erivajadusega)

Erinevate asutuste

(näiteks koolide,

lasteaedade ja

hooldekodude) hoole all

olevad inimesed

sõltuvad personali

võimest teha nende eest

vajalikke korraldusi,

sealhulgas

evakueerimise, ruumide

soojana hoidmise ja

Hariduse

infosüsteemi,

Sotsiaalteenuste ja

-toetuste

andmeregistri

STAR ning

sotsiaalkaitse

infosüsteemi

SKAIS andmed.

Õppuri tegeliku

elukoha ja

sideaadress

Väljaspool kodu

osutatav üldhooldus-

või erihooldusteenus

hügieeni tagamise osas

elektrikatkestuse korral

(Bathi & Das, 2016).

Hooldusasutustes

viibivatel inimestel

võivad olla piiratud

füüsilised või

kognitiivsed võimed,

mistõttu võib juhiste

järgimine või

hädaolukorras

evakueerumine olla

keeruline.

Lapsed, eriti

väikelapsed, ei oma

sageli vajalikke

vahendeid ega oskusi, et

hädaolukorraks

iseseisvalt valmistuda,

ning sõltuvad täielikult

täiskasvanute toest ja

otsustest.

Puuduvad

kriisis

vajalikud

toime-

tulekuoskuse

d

• Kohalike oludega

mittetuttav isik (nt

turist,

sisserändaja, uus

elanik)

• Vajalike

ellujäämisoskuste

puudumine (nt

ebasobiv

toimetulekustratee

gia üleujutuse või

pika

elektrikatkestuse

korral)

• Ei pääse teabele

ligi ega saa abi

küsida, kuna

räägib keelt,

milles kriisiteavet

ei jagata

Inimesed, kes ei tunne

kohalikke olusid –

näiteks turistid,

sisserändajad või uued

elanikud – ei pruugi

hädaolukorras teada,

kust saada

usaldusväärset teavet või

kelle poole abi

saamiseks pöörduda.

Seetõttu võivad nad

jääda kriisijuhistest

teadmatuks. Kui

kriisiteavet ei jagata

nende emakeeles, võib

neil olla raskusi juhiste

mõistmisega ning abi

küsimisega. Keelebarjäär

võib piirata ka

kriisihaldajate ja

esmareageerijate

võimekust nende

vajadusi mõista ja neile

reageerida.

Lisaks võib ellujäämise

oskuste puudumine,

näiteks teadmatus

evakueerimisprotseduuri

dest või esmaabi

võtetest, suurendada

nende haavatavust ja

Päästeameti/Emori

Elanikkonna

hädaolukordadeks

valmisoleku

uuringust:

Kodu puudutavate

riskide hindamine

viimase 3 aasta

jooksul;

hädaolukorra

käitumisjuhendiga

tutvumine;

hoiatuste ja

käitumisjuhiste

järgimine

Välismaalase

lühiajalise Eestis

töötamise

registreerimise

andmekogu,

Sotsiaalteenuste- ja

toetuste

andmeregister

STAR

Rahvusvahelise ja

ajutise kaitse saanute

tugiisiku teenus ja

tõlketeenus,

lühiajaline

töötamiseks Eestis

viibimine

raskendada olukorrale

adekvaatset reageerimist.

Varasemad

materiaalsed

raskused

• Vahendite puudus

kriisiga toimetu-

lekuks

• Transpordivahendi

või sõiduoskuste

puudumine

• Puudub alter-

natiivse elukoht

evakuatsiooniks

Eluaseme puudumisel

puudub inimesel

hädaolukorras turvaline

varjupaik ning

juurdepääs elutähtsatele

teenustele, nagu soe

ruum,

pesemisvõimalused ja

toiduvalmistamine – eriti

juhul, kui varjupaigad ja

muud

sotsiaalhoolekandeasutus

ed on sunnitud oma

tegevuse katkestama.

Vajalikest ressurssidest

ilma jäämine, näiteks

toidu, küünalde,

patareide või

transpordivahendite

puudumine, vähendab

inimese võimet

kriisiolukorras

iseseisvalt toime tulla.

Inimesed, kellel puudub

teine elukoht, ei saa

hädaolukorras mujale

liikuda, mis suurendab

nende haavatavust ja

piirab võimalusi

taastumiseks.

Töötukassa

andmekogu

Liiklusregister

(sõiduki omanikud

ning registreeritud

kasutajad)

Kinnistusraamat

(kinnisvara

omanikud ning

isikliku

kasutusõiguse

alusel kinnisvara

kasutajad – “nn

alternatiivse või 2.

kodu omajad”).

Päästeameti/Emori

Elanikkonna

hädaolukordadeks

valmisoleku

uuringust: kodused

vahendid

iseseisvaks

toimetulekuks;

teise eluaseme

olemasolu;

uskumus riigi

võimekusest

tagada

hädaolukordade

lahendamine.

Toimetulekutoetuse

või baasmääras

töötuskindlustushüvi

tise saamine

Registreeritud

elukoha puudumine.

Transpordivahendi

omaniku või kasutaja

puudumine

registreeritud

elukohas

Ohtlikud

väärarusaam

ad ja hoiakud

• Omavad

väärarusaamu ohu

allika, ulatuse või

mõju kohta

• Ei usalda

kriisihaldusasutusi

• Ei usalda amet-

likke meediaka-

naleid

Väärarusaamad ohu

allika, ulatuse või mõju

kohta on ohtlikud, sest

need võivad inimese

silmis vähendada ohu

tõsidust ja seeläbi

vähendada tema

valmisolekut riske

maandada. Inimesed, kes

ei usalda

kriisihaldusasutusi ja

nende töötajaid, ei

pruugi järgida nende

juhiseid ning võivad

seeläbi seada ohtu oma

elu või tervise. Inimesed,

kes ei usalda ametlikke

meediakanaleid, võivad

pöörduda alternatiivsete

allikate poole, mis

Riigikantselei

küsitlusuuring

(seire)

Rühmapõhiselt ja

piirkondlikult

agregreeritud

andmed küsimustest:

inimestevahelisest

usaldusest;

uskumusest Eesti

riigi toimetulekuks

elutähtsate teenuste

katkemisel;

usaldatavatest

meediakanalistest

jagavad eksitavat või

väärinfot kriisi kohta.

9.1. Tooge välja periood, mille kohta isikuandmete päring tehakse.

01.01.2024-31.12.2025

9.2. Loetlege töödeldavate isikuandmete kooseis. Tuua detailselt välja, milliseid isikuandmeid töödeldakse (nt ees- ja perenimi, isikukood, e-posti aadress jne) ning põhjendus, miks

just neid andmeid on uuringu eesmärgi täitmiseks vaja. Vajadusel esitada taotluse lisana (nt tabelina).

Statistikaameti enda poolt juba teadlaste töökohal kättesaadavaks tehtud andmed on koostatud

järgmiste registrite põhjal: töötamise register (TÖR), maksukohuslaste register (MKR), Eesti

rahvastikuregister (RR). Lisaks on kasutusel uurimistöö jaoks järgmised registrid: Töötukassa

andmekogu, sotsiaalkaitse infosüsteemi andmed (SKAIS), sotsiaalteenuste ja -toetuste

andmeregister (STAR), Tervisekassa andmekogu, Tervise infosüsteem.

Eesti rahvastikuregister (Siseministeerium)

- Isikukood

- Sugu

- Emakeel

- Elukoha andmed

- Viibimiskoha aadress

- Ütluspõhised andmed rahvuse, emakeele ja kõrgeima omandatud haridustaseme kohta

- Andmed selle kohta, et isik on piiratud teovõimega

- Eestkoste andmed (eestkoste alguse ja lõppemise aeg ning eestkostja)

- ema, isa, abikaasa ja lapse rahvastikuregistrisse kantud isikukoodid

Tervise infosüsteem Digilugu (Sotsiaalministeerium)

- Isikukood

- Elukoha aadress

- Tegelik elukoht

- Puude raskusaste

- Puude raskusastme kehtivuse alguskuupäev

- Puude raskusastme kehtivuse lõpukuupäev

- Eestkoste andmed

- Töövõimekaotuse protsent

- Töövõimekaotuse kestuse alguskuupäev

- Töövõimekaotuse kestuse lõpukuupäev

- Töövõime ulatus

- Osalise või puuduva töövõime kestuse alguskuupäev

- Osalise või puuduva töövõime kestuse lõpukuupäev

- Koduõendusteenuse saatekirja alguskuupäev

- Koduõendusteenuse saatekirja lõpukuupäev

- Retseptide andmed (siin eraldi loetelu oleks nt isikukood, retsepti id, väljastamise kuu-

päev, realiseerimise kuupäev, diagnoosi kood, ravimi rhm jne)

- Väljastatud meditsiiniseadme ja selle väljastamise aluseks oleva meditsiiniseadme kaardi

andmed

- Haigus- ja hoolduslehe andmed?

- Põhidiagnoos raviarvel?

-

- Hoolekandeasutuses viibiva isiku viibimiskoha andmed (isikukood, viibimiskoha aadress)

- Puude raskusastme tuvastamise otsuse andmed (puude liik, raskusaste, Puude alguskuu-

päev, puude lõpukuupäev

- Kutse tervishoiuteenusele (Tervishoiuteenuse nimetus)

- Ambulatoorne epikriis (patsiendi isikukood, diagnooside jms kirjeldused?, erinevate abi-

vahendite vajadused)

- Statsionaarne epikriis (diagnoos?, väljakirjutamise kuupäev)

- Tervisedeklaratsioon (psüühikat puudutavad andmed jne)

- Raseduse esinemine

Meditsiiniseadmete ja abivahendite andmekogu MSA (Ravimiamet)

- Tavakasutaja isikukood

- Vastavate meditsiiniseadmete eestikeelne nimetus

Tervisekassa andmekogu (Tervisekassa)

Terviseteenuse hüvitamise andmed:

- isikukood või selle puudumise korral muu isikut identifitseeriv kood

- rahvastikuregistrijärgne elukoht (aadress)

- raviarve number

- teenuse tüübi kood

- põhidiagnoosi kood (RHK 10)

- kaasuva diagnoosi kood (RHK 10)

- haiguse kliinilise raskusastme või staadiumi tunnus

- osutatud tervishoiuteenuse kood (sh NCSP kood) ja hulk

- tervishoiuteenuse osutamise kuupäev

Ajutise töövõimetuse hüvitise andmed

- isikukood

- rahvastikuregistrijärgne elukoht (aadress)

- töövõimetuslehe number ja liik

- tööst vabastamise põhjus ja põhjuste identifikaatori number

- tööst vabastamise algus- ja lõppkuupäev

- diagnoosi kood (RHK 10)

- ajutiselt teisele tööle üleviimise algus- ja lõppkuupäev

- info tööandjale töötingimuste terviseseisundile vastavaks kohandamiseks

- lapse olemasolu, kui emal on alla üheaastane laps

-

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregister STAR (Sotsiaalkindlustusamet)

Määruse tekstist sõnastus:

- isikukood

- elukoha- ja viibimisandmed

- erivajaduse, puude ja töövõime andmed ning terviseseisundiga seotud tegutsemise ja osa-

lemise piirangute andmed, erihoolekandeteenuse ja sotsiaalse rehabilitatsiooni teenuse pu-

hul isiku psüühikahäire diagnoos

- eestkoste andmed

- hindamiste andmed

- isikule makstud toetuste andmed

- teenust saama suunamise otsuste andmed

- isikule osutatud teenuste andmed

- toiduabi andmed;

- välismaalasele rahvusvahelise kaitse andmise seaduse kohaselt vastu võetud rahvusvahe-

list kaitset taotleva ja rahvusvahelise kaitse saanud isiku kohta sotsiaalhoolekande seaduse

§ 1421 lõikes 2 nimetatud andmed

Sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS (Sotsiaalkindlustusamet)

- isikukood

- elukoha andmed

- välismaalase elamisloa või -õiguse olemasolu ja tähtaeg

- eestkoste andmetena eestkostja isiku- või registrikood, elukoha andmed ning eestkoste al-

guse ja lõppemise aeg;

- hooldusõiguse andmetena selle isiku isikukood, kelle suhtes on õigus määratud, ning

hooldusõiguse jõustumise ja kehtivuse aeg

- Eesti Vabariiki saabumise andmed – millal ja mis riigist saabus Eestisse elama

Alusandmed isikule riikliku toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi ja teenuse määramise ja

maksmise kohta

- puudega inimese sotsiaaltoetuse taotluse andmed

- tuumakatastroofi tagajärgede likvideerija sotsiaaltoetuse, olümpiavõitja riikliku toetuse,

represseeritu toetuse, välisriigist Eestisse elama asunud Eesti kodaniku või eesti rahvusest

isiku ning tema abikaasa, laste ja vanemate sotsiaaltoetuse taotlemise andmed

- püsiva töövõimetuse tuvastamise otsuse andmed ja osalise või puuduva töövõime tuvasta-

mise otsuse andmed

- andmed isikule riikliku toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi ja teenuse määramise, maks-

mise, peatamise, lõpetamise või sellest keeldumise ja kinnipidamise kohta

- andmed isiku terviseseisundi ja puude kohta

- represseeritu tunnistuse, puudega isiku kaardi ja pensionitunnistuse väljastamise andmed

- lapsetoetuse, üksikvanema lapse toetuse, eestkostetava lapse toetuse taotluse andmed

- Töötervishoiu ja tööohutuse seaduses sätestatud tööõnnetusest või kutsehaigusest tingitud

kahju hüvitamise alusandmed: töövõime kaotuse tuvastamise andmed tööõnnetusest või

kutsehaigusest tingitud tervisekahjustusest tingitud varalise kahju hüvitamiseks

- Üksi elava pensionäri toetuse saamise andmed

- sotsiaalse rehabilitatsiooni teenuse vajaduse tuvastamise andmed

- erihoolekandeteenust saama suunamise otsuse andmed

- abivahendi eest tasu maksmise kohustuse ülevõtmise taotluse andmed

- abivahendikaardi andmed

- toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi või teenuse liik

- toetuse, pensioni, hüvitise ja elatisabi määramise alg- ja lõpptähtaeg

Abivahendi-, sotsiaalse rehabilitatsiooni, erihoolekande- ja ohvriabiteenuse osutajaga sõlmitud

lepingu andmed:

- lepingu liik, kehtivuse aeg ja teenuse osutamise koha kontaktandmed

Andmed isiku terviseseisundi ja puude raskusastme tuvastamise kohta

- diagnoositud haiguste nimetused ja koodid, diagnooside liigid

- hinnatud tegutsemise ja osalemise piirangud, organismi funktsioonide kõrvalekalded ja

struktuuride kahjustused, keskkonnategurid, RFK koodid

- lapse ja vanaduspensioniealise isiku puude raskusastme tuvastamise taotluse andmed

- tööealise isiku puude raskusastme tuvastamise taotluse andmed

- tuvastatud puude raskusaste ja puude raskusastme tuvastamise kuupäev

- funktsioonid, mille kõrvalekalle vastab vähemalt keskmisele puude raskusastmele

- puude raskusastme kestus ja korduvekspertiisi taotlemise aeg

- püsiva töövõimetuse tuvastamise otsuse andmed – püsiva töövõimetuse tekkimise aeg,

kestus ja ulatus väljendatuna töövõime kaotuse protsentides

- kuriteo tagajärjel tekkinud püsiva töövõimetuse või töövõime vähenemise ulatus

- tööõnnetuse või kutsehaiguse tagajärjel tekkinud püsiva töövõimetuse või töövõime vähe-

nemise ulatus

- töövõime hindamise otsuse andmed – töövõime ulatus ja vähenenud töövõime kestus

- puudega isiku kaardi väljastamise andmed: kehtivuse algus- ja lõppkuupäev

Töötukassa andmekogu (Töötukassa)

- isikukood

- elukoha aadress

- elamisloa või elamisõiguse kehtivuse aeg

- töövõime hindamise taotluse andmed: töövõimet välistava seisundi esinemine ning abiva-

hendite, kõrvalise abi, rehabilitatsiooni ja sotsiaalteenuste kasutamine

- eksperdiarvamuse andmed:

- töövõimet välistava seisundi esinemine;

- diagnoosid ja seisundid, millele eksperdiarvamus tugineb;

- piirangu raskusaste; kokkuvõttev kirjeldus piirangu avaldumise,

- põhjuste ja raskusastmete koosmõjust taotleja tegutsemisvõimele;

- taotleja töövõime ulatus ja kestus koos põhjendusega;

- hindamise käigus selgunud vajaduse korral soovitused abivahendi kasutamise ja töövõime

toetamise kohta

- liikumisvõime, käeline tegevus, suhtlemine (meelepuuded), enesehooldus, vaimupuue

(psüühika ja käitumishäired) – kerge, raske ja täieliku piiranguga

- voodihaiged - igal juhul

- välistavad seisundid - dialüüsihaiged, dementsed, vaimse alaarenguga

Mingitel juhtudel oleks vaja diagnoosi täienduseks – meelepuuete puhul ja psüühikahäirete

puhul – kombineerida diagnoos juurde.

- töövõime hindamise otsuse andmed: määratud töövõime ulatus; osalise või puuduva töö-

võime kestus

Ehitisregister (Kliimaministeerium)

- ehitise andmed: ehitisregistri kood

- ehitise asukoha andmed: ehitise ja selle asukoha maaüksuse koha-aadress

- ehitisega seotud isikute andmed: omaniku isikukood

- registreeritavate soojus- ja jahutusseadmete andmed

- andmed veevarustuse, pesemisvõimaluste, elektrisüsteemi, kanalisatsiooni, soojusvarus-

tuse, energiaallika, tualettruumi olemasolu ja liikide ning päikesepaneelide olemasolu

kohta kantakse registrisse registriparanduskande automaatkandega juhul, kui tehnosüs-

teemi olemasolu nähtub võrguvaldajaga sõlmitud teenuse osutamise lepingust

Elamislubade ja töölubade register (Politsei- ja Piirivalveamet)

Tähtajalise elamisloa taotlemisel andmekogusse kantavad andmed

- eesnimi või -nimed

- perekonnanimi või -nimed

- Eesti isikukood, kui see on taotlejal olemas

- Sünniaeg

- Rahvus

- Emakeel

- kontaktandmed, sealhulgas kontaktaadress Eestis ja elukoha aadress Eestis, kui elukoha

aadress erineb kontaktaadressist Eestis

- taotluse esitamise kuupäev

Tähtajalise elamisloa pikendamise taotlemisel kogutavad andmed:

- Eesti isikukood

- emakeel

- kontaktandmed, sealhulgas kontaktaadress ja elukoha aadress Eestis, kui elukoha aadress

erineb kontaktaadressist Eestis

Välismaalase kohanemisprogrammis osalema suunamise kohta andmekogusse kantavad andmed

- kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

- uuesti kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

Euroopa Liidu kodaniku ja tema perekonnaliikme kohanemisprogrammis osalema suunamise

kohta andmekogusse kantavad andmed

- kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

- uuesti kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

Välismaalase lühiajalise Eestis töötamise registreerimise andmekogu (Politsei- ja

Piirivalveamet)

- isikukood

- kontaktaadress

- töötamise asukoha aadress

- töötamise planeeritav algus- ja lõppkuupäev

Liiklusregister (Transpordiamet)

- sõidukile riiklikul registreerimisel antud ja sõiduki riiklikule registreerimismärgile kantud

tähtede ja numbrite kombinatsioon ning riikliku registreerimismärgi tüüp

- sõiduki omaniku või omanike isiku- või äriregistrikood, elu- või asukoht registreerimis-

tunnistuse väljastamise kuupäeval

- sõiduki vastutava kasutaja isiku- või äriregistrikood, nimi, elu- või asukoht registreerimis-

tunnistuse väljastamise kuupäeval

- sõiduki kasutaja isiku- või äriregistrikood, nimi, elu- või asukoht registreerimistunnistuse

väljastamise kuupäeval

Kinnistusraamat (maa- ja linnakohtute kinnistusosakonnad)

- kinnisasja asukoht

- füüsilisest isikust omaniku puhul isikukood (selle puudumisel sünniaeg)

9.3. Loetlege isikuandmete allikad. Nimetage konkreetsed isikuandmete allikad (nt registrid, küsitluslehed jne), kust isikuandmeid saadakse.

Haavatavustegurite koondumisest ülevaate saamiseks on vajalik siduda erinevate registrite

andmed. Registripõhiste andmete kasutamine võimaldab võtta arvesse ka selliste

haavatavusteguritega rühmasid, kelle osa küsitlusandmetes (nt Eesti Terviseuuring) oleks väike,

kuid registriandmetes on piisavalt suur, et viia läbi analüüs ja teha andmepõhiseid hinnanguid.

Haavatavuse tunnused on pärit erinevatest registritest, mistõttu on vajalik erinevate registrite

kokkupanemine üheks andmestikuks Statistikaameti teadlaste serveris.

Uuringu käigus ei koguta uusi andmeid, vaid kasutatakse juba olemasolevaid registriandmeid.

Enamus sotsiaalmajanduslikest registriandmetest on Statistikaameti poolt juba kokku pandud ja

turvaliselt serveris laiemaks kasutamiseks olemas. Näiteks, rahvastikuregister, rahvaloenduse

andmed, inimeste sissetulekute andmed, hariduse infosüsteemi andmed, toimetuleku- laste- ja

üksi elava eaka toetuste andmed, töövõime andmed, andmed määratud puude kohta, andmed

kasutatavate sotsiaalteenuste kohta, välismaalaste Eestis töötamise kohta. Statistikaametil on ka

olemas Euroopa Sotsiaaluuringu küsitlusandmed hoiakute, teadmiste ja hädaolukordadeks

valmisoleku praktikate kohta.

Eesti Statistikaameti teadlaste töökoha serveris ühendatakse eelnevalt inimeste pseudonümiseeri-

tud andmed Tervisekassast, Sotsiaalkindlustusametist (STAR, SKAIS), Sotsiaalministeeriumist

(TIS), Haridus- ja Teadusministeeriumist (EHIS), Politsei- ja Piirivalveametist (elamislubade ja

töölubade register), Transpordiametist (Liiklusregister), Töötukassast (TETRIS), rahvastikuregist-

rist, Eesti Loomaarstide Lemmikloomaregistrist (LLR), jt (vt täpset loetelu lisas). Lisaks ühenda-

takse teadlaste töökoha serveris küsitlusandmed hoiakute, teadmiste ja praktikate kohta Euroopa

Sotsiaaluuringu, Päästeameti ja Riigikantselei küsitlusuuringutest.

Selleks taotletakse andmed andmeallikatelt: Tervisekassa andmekogu, tervise infosüsteem,

sotsiaalteenuste ja –toetuste andmeregister STAR, sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS, töövõime

hindamise ja töövõimetuse toetuse andmekogu TETRIS, rahvastikuregister,

lemmikloomaregister, hariduse infosüsteem, elamislubade ja töölubade register, liiklusregister,

kinnistusraamat. Küsitlusuuringu andmed taotletakse Päästeametilt ja Riigikantseleilt.

Tervisekassa ja retseptikeskkonna andmekogud on juba eelnevalt kogutud Tervisekassa poolt

oma põhitegevuse raames. Tervise infosüsteemi omanik on sotsiaalministeerium ning andmed on

eelnevalt kogutud põhitegevuse raames süsteemi haldaja ja arendaja TEHIK poolt.

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistri STAR ning sotsiaalkaitse infosüsteemi SKAIS andmed

on eelnevalt kogutud Sotsiaalkindlustusameti poolt. Eesti loomaarstid on eelnevalt kogunud

andmed Lemmikloomaregistrisse. Haridus- ja Teadusministeeriumi andmed on kogutud hariduse

infosüsteemi, Transpordiameti kogutud andmed liiklusregistrisse.

Sotsiaalmajanduslike näitajate andmestik (inimeste töötamine (töövõime hindamine ja

töövõimetuse toetuse andmekogu TETRIS), toimetulekutoetuse andmekogu, elamislubade ja

töölubade register, haridustase, sugu, vanus, elukoha maakond, emakeel jmt) hariduse

infosüsteem (õpilaste elukoha andmed), liiklusregister (sõiduki omanikud ning registreeritud

kasutajad), kinnistusraamat (kinnisvara omanikud ning isikliku kasutusõiguse alusel kinnisvara

kasutajad – “nn alternatiivse või 2. kodu omajad”) on teiste projektide raames juba

Statistikaameti poolt koostatud, pseudonümiseeritud ja Statistikaameti teadlaste keskkonda viidud

(sh laiemaks kasutuseks muudes uuringutes ja analüüsides).

Andmed küsitlustest (Euroopa Sotsiaaluuring, Päästeameti/Emori küsitlusuuring

hädaolukordadeks valmisolekust, Riigikantselei seire) ühendatakse andmekoguga agregeeritult

rühmapõhiselt piirkondliku keskmise jaotusena. Euroopa Sotsiaaluuringu puhul on teada vald,

Päästeameti ja Riigikantselei uuringute puhul piirkond.

9.4. Kas andmeandjatega (andmekogu vastutava töötlejaga) on konsulteeritud ning nad on

valmis väljastama uuringu eesmärgi saavutamiseks vajalikud andmed?

Andmeandjatega (andmekogu vastutava töötlejaga) on konsulteeritud ning nad on valmis

väljastama uuringu eesmärgi saavutamiseks vajalikud andmed.

10. Kas kogutud andmed pseudonümiseeritakse või anonümiseeritakse? Mis etapis seda

tehakse? Kes viib läbi pseudonümiseerimise või anonümiseerimise (vastutav töötleja, volitatud

töötleja, andmeandja vms)?

Kui andmeid ei pseudonümiseerita, siis selgitada, miks seda ei tehta.

Uuringus kasutatakse Statistikaameti poolt pseudonümiseeritud andmeid, mille võti on ainult Sta-

tistikaametil.

10.1. Loetlege pseudonümiseeritud andmete koosseis.

Pseudonümiseeritakse otsesed identifikaatorid, isikukoodid ja unikaalsed registrikoodid.

10.2. Kirjeldage pseudonümiseerimise protsessi ja vahendeid.

Kui kasutatakse koodivõtit, siis tuua välja, kes koodivõtit säilitab ja kui kaua säilitab.

Uuringus kasutatakse Statistikaameti poolt pseudonümiseeritud andmeid, mille võti on ainult Sta-

tistikaametil. Teistest registritest (Tervisekassa, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet) edastatakse

andmed Statistikaametile turvalist kanalit pidi. Statistikaamet pseudonümiseerib andmed ja tõstab

juba pseudonümiseeritud andmed teadlaste serverisse. Koodivõtit hoitakse ainult Statistikaametis

ja see ei ole kättesaadav teistele osapooltele.

Pseudonüümid on andmestikus loodud isikukoodide põhjal. Pseudonümiseerimiseks kasutatakse

koodivõtit, mida Statistikaamet säilitab tähtajatult. Uurimismeeskonnal kaob ligipääs Statistikaa-

meti keskkonnale vastavalt lepingule pärast projekti lõppu. Uuringu jaoks loodud analüüsikaustu

säilitatakse kuni kaks kuud pärast projekti lõppu.

Töös kasutatavate teiste sisendandmestike (Tervisekassa andmed, Töötukassa andmed) säilitamine

ei sõltu antud uuringust, kuna sisendandmestikku võidakse kasutada ka teiste projektide raames.

Säilitamise kuupäev puudutab seega vaid käesoleva uuringu raames loodud analüüsitabeleid ja

muid kokkuvõtvaid andmeid. Projektikaustade säilitamise periood lepitakse Statistikaameti ja töö

tegijate vahel kokku andmete kasutuslepingus.

10.3. Tooge välja pseudonümiseeritud andmete säilitamise aeg ja põhjendus.

Kui andmeid ei pseudonümiseerita, siis tuua välja andmete kustutamise tähtaeg. Vähemalt kvartali ja aasta täpsusega.

11. Kas andmesubjekti teavitatakse

isikuandmete töötlemisest? Jah/ei

Jah

11.1. Kui vastasite ei, siis palun põhjendage5

11.2. Kui vastasite jah, siis kirjeldage, kuidas

teavitatakse.

Andmesubjekte teavitatakse isikuandmete

töötlemisest Päästeameti kodulehel.

11.3. Kust on leitavad

andmekaitsetingimused6?

Andmekaitsetingimused tehakse

kättesaadavaks vastutava töötleja kodulehel.

12. Kas isikuandmeid edastatakse

kolmandatesse riikidesse7 Jah/ei. Kui vastate küsimusele jah, siis täita ka järgnevad lahtrid.

Ei

12.1. Loetlege riigid, kuhu isikuandmeid

edastatakse.

-

12.2. Milliseid lisakaitsemeetmeid

kasutatakse?

Isikuandmete töötlemise läbipaistvus

tagatakse sellega, et on selgelt arusaadav,

5 Isikuandmete töötlemisest teavitamise kohustus tuleneb IKÜM-st, teavitamata jätmine on põhjendatud väga erandlikel juhtudel. 6 IKÜM-i kohaselt tuleb andmesubjektile esitada isikuandmete töötlemise kohta teave ehk nn andmekaitsetingimused, mis peavad vastama IKÜM art

12 – 14 sätestatule. 7 Isikuandmete edastamine on lubatud üksnes sellisesse riiki, millel on piisav andmekaitse tase (Euroopa Liidu liikmesriigid; Euroopa

Majanduspiirkonna lepinguga ühinenud riigid; riigid, mille isikuandmete kaitse tase on Euroopa Komisjoni poolt hinnatud piisavaks).

Isikuandmete nn kolmandatesse riikidesse edastamine toimub IKÜM artiklite 44-50 alusel. Täiendav teave: https://www.aki.ee/isikuandmed/andmetootlejale/isikuandmete-edastamine-valisriiki.

milliseid andmeid, mis eesmärgil ja kuidas

kasutatakse. See tähendab, et andmetöötluse

eesmärgid, õiguslik alus, andmete liigid,

säilitamistähtajad ja vastutavad osapooled on

dokumenteeritud ning vajadusel avalikult

kättesaadavad uuringukirjelduses, hilisemates

publikatsioonides.

Andmeid kasutatakse ainult selles taotluses

kirjeldatud eesmärgil ja metoodilisi võtteid

kasutades. Andmete saamine, ristkasutamine,

töötlemine ja tulemuste avaldamine on

dokumenteeritud ja kirjeldatud

publikatsioonides.

Tulemused agregeeritakse ja üldistatakse

ruumiliselt selliselt, et vältida väikeste või

haruldaste rühmade tuvastatavust.

Isikuandmete töötlemine ei kahjusta

andmesubjektide õigusi ega muuda nende

kohustuste mahtu, kuna kõik uuringu

lõpptulemused avaldatakse üldistatud kujul.

Analüüsi tulemusena valminud jooniste ja

tabelite vormistamisel lähtutakse põhimõttest,

et kui mingis kategoorias on tulemusi vaid

väheste indiviidide kohta (alla 20), siis

agregeeritakse tunnused. Uuringu tulemusi

üldistatakse analüüsitavate rühmade tasandil, st

ei analüüsita ühtegi indiviidid individuaalselt

ega eraldi. Uuringu tulemuste avaldamisel

jälgitakse, et registriandmete analüüsis ei oleks

üheski lõikes vähem kui 20 andmesubjekti

(juhul kui mõnes lõikes on inimeste arv

väiksem, jäetakse andmed avaldamata või

agregeeritakse vastavalt suurematesse

rühmadesse).

Enne tulemuste avaldamist kontrollitakse

väljundeid. Statistikaameti teadlaste

keskkonnast väljastatakse analüüsi tulemusena

valminud tulemid (tabelid ja joonised) alles

pärast Statistikaameti töötaja üle kontrollimist

(tabelid on kõrge agregeerituse tasemega ning

ei sisalda konfidentsiaalseid andmeid).

Kinnitan, et taotluses esitatud andmed vastavad tegelikkusele.

Margo Klaos (allkirjastaja ees- ja perenimi)8

(allkiri ja kuupäev)

Taotluse lisad9:

Lisa 1: Seaduse alusel loodud valdkonnapõhise eetikakomitee seisukoht (juhul, kui on

olemas)

Lisa 1 Eetikakomitee taotlus

Lisa 2 Eetikakomitee otsus

Jah

Lisa 3 Andmekaitsealane mõjuhinnang

8 Taotluse saab allkirjastada vaid isik, kellel on vastava asutuse/ettevõtte esindusõigus või teda on volitatud taotlust esitama. Kui allkirjastaja on volitatud

taotlust esitama, siis esitada volitust tõendav dokument (volikiri, leping vms). 9 Kui nimetatud lisasid ei ole, siis palume need kustutada.

NB! Print view does not include fles that are attached to the form. Files should be printed out separately.

TEET237 application 2026

Kriisihaavatavuse kujunemine, tulevikukriisid ja sekkumised

ühiskondliku valmisoleku suurendamiseks

The development of crisis vulnerability, future crises, and

interventions to enhance societal preparedness

University of Tartu, Faculty of Social Sciences, Institute of Social

Studies

01.03.2026

31.12.2028

Uuringu eesmärk on prognoosida haavatavust ja abivajadust kahes prioriteetses hädaolukorras –

pikaajalise elektrikatkestuse ja ulatusliku evakuatsiooni korral. Lähenemine põhineb stsenaariumipõhistel

simulatsioonidel ning riiklike registriandmete kombineerimisel. Stsenaariumist tuletatud

haavatavustegurite ja registrinäitajate ühendamine võimaldab suure täpsusega hinnata potentsiaalsete

abivajajate arvu ja piirkondlikku jaotust, sh eristada erineva kiireloomulisusega abivajadust. Uuringu käigus

koostatakse dünaamilisel ja intersektsionaalsel kriisihaavatavuse raamistikul põhinev komposiitne

haavatavusindeks. Selleks kasutatakse Statistikaameti ja teisi seotud andmekogusid, hõlmates peamisi

haavatavuse näitajaid, nagu hooldusvajadus, terviseseisund ja sotsiaalmajanduslikud tegurid. Indeks

toetab kriisiplaneerimist ja ressursside sihipärast suunamist.

The aim of the study is to forecast vulnerability and assistance needs in two priority emergency scenarios:

prolonged power outages and large-scale evacuation. The approach is based on scenario-based

simulations combined with national administrative register data. Integrating scenario-derived vulnerability

indicators with registry data enables highly accurate estimation of the number and regional distribution of

potential assistance recipients, including differentiation by urgency levels. The study will develop a

composite vulnerability index grounded in a dynamic and intersectional crisis vulnerability framework. The

index will draw on data from Statistics Estonia and linked administrative datasets, covering key indicators

such as care dependency, health status, and socioeconomic factors. The index will support crisis planning

and targeted resource allocation.

Research project application

Kati Orru

Title in Estonian

Title in English

Principal investigator

Responsible institution

Study start date

Study end date

Main objective of the study (in Estonian)

Main objective of the study (in English)

Other involved institutions

1

No

3) Health Data and Data Science Subcommittee

No

No

No

Additional information

Is this a student project?

Which subcommittee would you prefer to review your application?

Will part of the study be conducted outside Estonia?

Briefly explain the research activities taking place outside Estonia

Has the study or any part of it been submitted for review to another ethics committee in Estonia or abroad?

Additional information about previous or concurrent reviews

Has artificial intelligence been used in preparing the application or any of its parts?

Please explain for what purpose and to what extent AI was used

Principal investigator

2

Other researchers involved (main executors, collaborators)

Person Degree Institution and occupation Start date End date CV

Kati

Orru

Doctor's

Degree

University of Tartu, Faculty of Social Sciences,

Institute of Social Studies, Professor in Sociology of

Risk and Resilience (1,00), King's College London,

King's Centre for Risk Management, Associate

Researcher , University of Tartu, Faculty of Social

Sciences, Institute of Social Studies, Researcher in

Social policy (1,00), University of Tartu, Faculty of

Social Sciences and Education, Institute of Social

Studies, researcher (0,25), University of Tartu,

Institute of Social Sciences, Researcher

01.03.2026 31.12.2028

EST

/

ENG

Person Degree Institution and

occupation Start date End date CV

Kristi Nero Doctor's

Degree 01.03.2026 31.12.2028

EST /

ENG

Sten Hansson Doctor's

Degree 01.03.2026 31.12.2028

EST /

ENG

Mihkel Solvak Doctor's

Degree 01.03.2026 31.12.2028

EST /

ENG

Taavi Unt Master's

Degree 01.03.2026 31.12.2028

EST /

ENG

Annegrete

Molloka 01.03.2026 31.12.2028

EST /

ENG

Gregor Nepste Master's

Degree 01.03.2026 31.12.2028

Uuring on üks osa projektist „Kriisihaavatavuse kujunemine, tulevikukriisid ja sekkumised ühiskondliku

valmisoleku suurendamiseks“.

Uuringu läbiviimine toimub uurijate põhitöö sees.

Funding

Funding sources

3

18000

No

No

Compensation and insurance for participants

Estimated total cost of the study

Will participants receive compensation (monetary and/or non- monetary) for taking part in the study?

Amount of compensation and/or description and justification of non- monetary compensation

Is insurance coverage for participants required for conducting the study?

Explanation of insurance coverage

Keerukate ja kaskaadsete mõjudega hädaolukordade

ennetamine ning nendeks valmistumine eeldab

stsenaariumipõhist riskihindamist, mis hõlmab mitmesuguseid

ohte ja haavatavusi (de Ruiter & van Loon, 2022; Tilloy et al.,

2019). Sendai katastroofiriski vähendamise raamistik (ÜRO,

2015) rõhutab vajadust prioriseerida tegevusi, mis maandavad

riske ja suurendavad valmisolekut, lähtudes haavatavuse

tasemest ja potentsiaalsest mõjust. Selle eelduseks on arusaam,

millised inimrühmad võivad hädaolukorras sattuda kõige

haavatavamasse olukorda, et suunata ressursid ja

jõupingutused sinna, kus neid on kõige enam vaja.

Üks levinumaid haavatavuse hindamise raamistikke on

asukohapõhine sotsiaalse haavatavuse indeks (nt Cutter, 2024;

Flanagan et al., 2011), mis sobib suurte alade statistiliseks

võrdlemiseks, kuid ei suuda ennustada konkreetsete rühmade

abivajadusi eri stsenaariumides (Beccari, 2016).

Stsenaariumipõhised hädaolukordade juhtumiuuringud

pakuvad nüansirikkamat arusaama haavatavuse dünaamikast,

Background, purpose, and justifcation of the study

Brief overview of previous studies on the same topic

4

kuidas haavatavustegurid koos toimivad ja viivad konkreetsete

tagajärgedeni.

Orru et al (2023, 2025) stsenaariumipõhine haavatavuse

hindamise mudel aitab selgitada, millist erinevat mõju võivad

ohud või hädaolukorrad avaldada ühiskonna eri rühmadele (nt

hooldusvajadusega inimesed) ja kuidas need mitmekesised

mõjumustrid seostuvad konkreetsete ohustsenaariumidega (nt

elektrikatkestus kuumalaine ajal või tormist põhjustatud

elektrikatkestus talvel). Mudel aitab kriisiplaneerijatel tuvastada

ja prioriseerida rühmi, kes vajavad tuge enne hädaolukorda,

selle kestel või järel. Konkreetse stsenaariumi ohtude ja

haavatavuse allikate kaardistamine aitab koostada prioriteetide

nimekirja, mis kajastab abivajaduse kiireloomulisust. Selline

teave annab ka konkreetsema juhise, kuidas suunata praktilisi

tegevusi valmisoleku suurendamiseks (Spielman et al., 2020;

Wood et al., 2021; Turesson et al., 2024). Orru et al. (2025).

Mudeli alusel on uurimismeeskond osapooli kaasavates

simulatsioonharjutustes kaardistanud haavatavustegurid kahe

Eesti jaoks olulisema stsenaariumi jaoks: ulatuslik evakuatsioon

ja pikaajaline elektrikatkestus.

Üldine eesmärk:

Selgitada haavatavuse ja abivajaduse täpsem kvantitatiivne

prognoos kahes prioriteetses hädaolukorras (pikaajaline

elektrikatkestus ja ulatuslik evakuatsioon), põhinedes

stsenaariumipõhistel simulatsioonharjutustel ja kasutades

riiklikke andmekogusid.

Töö hüpotees: Kombineerides hädaolukorra stsenaariumi

alusel määratletud haavatavustegurite näitajaid

registriandmetest, saame kõrge täpsusprotsendiga hinnangu

võimalike abivajajate hulgale. Sealhulgas saame täpsustada

erineva raskuskategooriaga (abivajaduse kiireloomulisusega)

haavatavusteguritega koormatud inimeste hulgad erinevates

Eesti piirkondades.

Koostame haavatavusindeksi (komposiitindeksi), tuginedes

Orru jt poolt välja töötatud dünaamilisele ja intersektsionaalsele

kriisihaavatavuse raamistikule, et mõista, kui paljud inimesed

võivad eri piirkondades konkreetsetes hädaolukordades abi

vajada (nt evakuatsiooni või psühhosotsiaalset tuge).

Indeksi koostamiseks ühendame mitmesugused andmekogud.

Kasutame Statistikaameti (riigi ametliku statistika tootja)

valduses olevaid andmekogusid ja teisi selle uurimistöö

eesmärgil Statistikaametiga seondatud andmekogusid, et katta

haavatavuse peamisi näitajad (nt hooldusvajadus).

Haavatavustegurite valik tugineb põhjalikul teadustööl.

Study objective, summary, and justification

5

Kontseptuaalse mudeli alusel oleme eelnevalt läbi viinud

simulatsioonharjutusi (Orru et al, ilmumas 2026

Turvalisuskompassis) milles kogutud eksperthinnangute alusel

on tehtud haavatavustegurite valik. Eri sündmuste

simulatsioonharjutustes oleme saanud asjakohaste

haavatavustegurite kaalukused, mis kujundavad indeksi

komponente. Haavatavusindeksid koostatakse kahe

stsenaariumi kontekstis: ulatuslik evakuatsioon ja pikaajaline

elektrikatkestus.

Et mõista, kuidas haavatavustegurid teatud indiviididel

kuhjuvad, teeb registrite liitmise Statistikaamet, kasutades

pseudo-ID-sid, mille võti ei ole uurijatele kättesaadav.

Katsetame masinõppe mudeleid (otsustuspuu, random forest ja

boosting models, TabNet) et prognoosida haavatavusi

erinevates stsenaariumides. Erinevaid mudeleid tuleb

katsetada, kuna nende toimivus ja andmevajadused

varieeruvad. Püüame leida mudeli arvestades minimaalset

andmevajadust.

Proovime ka erinevaid analüüsiüksuse agregatsioonitasemeid

(nt 100 m × 100 m ruudustik või 1 km × 1 km ruudustik), et

pakkuda kasutatavaid väljundeid, säilitades samal ajal

andmesubjektide privaatsuse.

Selle töö uurimisülesanded on järgmised:

1. Töötada välja Eesti registripõhiste andmete põhjal

metoodika, mis võimaldaks hinnata võimalike abivajajate hulka

hädaolukordade stsenaariumites. Töötada välja indikaatorite

süsteem, millega mõõta inimeste abivajaduse suurust

erinevates hädaolukordades ja erinevate haavatavusteguritega

koormatud abivajajate hulka piirkonniti

2. Ühendada Eesti Statistikaameti teadlaste töökoha serveris

inimeste eelnevalt pseudonümiseeritud andmed

Tervisekassast, Sotsiaalkindlustusametist (STAR, SKAIS),

Sotsiaalministeeriumist (TIS), Haridus- ja Teadusministeeriumist

(EHIS), Politsei- ja Piirivalveametist (elamislubade ja töölubade

register; välismaalase lühiajalise Eestis töötamise

registreerimise andmekogu (LTR), Transpordiametist

(Liiklusregister), Töötukassast (TKIS), rahvastikuregistrist, Eesti

Loomaarstide Lemmikloomaregistrist (LLR). Ühendada

teadlaste töökoha serveris küsitlusandmed hoiakute, teadmiste

ja praktikate kohta.

3. Hinnata statistiliste meetoditega peamiste

haavatavusseisundite mõju abivajadusele piirkondade lõikes.

Katsetada erinevaid masinõppemudeleid (otsustuspuu, random

6

forest, boosting-mudelid ning närvivõrgupõhine TabNet), et

prognoosida haavatavust eri hädaolukorra stsenaariumides.

Võrrelda mudelite toimivust ja andmevajadusi ning leida

lahendus, mis tagab võimalikult suure prognoositäpsuse

minimaalse andmekasutusega. Hinnata erinevaid

analüüsiüksuse agregatsioonitasemeid (nt 100 m × 100 m ja 1

km × 1 km ruudustik), et pakkuda praktiliselt rakendatavaid ja

samal ajal isikuandmete kaitset tagavaid väljundeid.

4. Publitseerida valitud metoodika põhjal soovitused

haavatavuse hindamiseks hädaolukordades. Avaldada

tabelid/kaardid abivajadusest piirkonniti.

5. Publitseerida teadusartikkel valitud metoodika kohta ja

illustreerida seda projekti juhtkomisjoni poolt valitud näidetega.

Käesoleva uurimistöö tulemusena tekib võimalus hakata ühtse

metoodika järgi Eestis hindama haavatavusi hädaolukordades.

Uurimustöö tulemusena luuakse metoodika mille abil on

võimalik valiidsel ja reliaabsel viisil hinnata individualiseeritud

haavatavust hädaolukordades ja hinnata erinevate

haavatavusteguritega koormatud inimeste hulka piirkonniti.

Uurimistöö ajakava

Uurimistööd viiakse läbi projekti ajavahemikus: 01.03.2026-

31.12.2028. Arvestatud on küllaltki pika võimaliku artiklite

avaldamise viibega, kuna tippajakirjades avaldamise

ambitsiooni korral tuleb arvestada paljude eitustega ning

mitmete muudatuste tegemise ringidega. Samuti arvestatakse,

et planeeritud metoodika arendamine nõuab muutmist ja

kohandamist vastavalt tellijatelt saadud tagasisidele.

Uurimistöö jaguneb kolmeks etapiks. Esimeseks etapiks on

ettevalmistus, mille jooksul analüüsitakse varasemaid

lahendusi, kooskõlastatakse uurimistöö eetilised aspektid ning

kogutakse uuringuks vajalikud andmed. Teiseks etapiks on

analüüsimeetodi implementeerimine, milles leitakse vastus

hüpoteesile ning rakendatakse optimaalset mudelit uurimistöö

läbiviimiseks. Kolmandaks etapiks on erinevad jätkutegevused

vastavalt leitud tulemustele.

Täpsemalt on uurimistöö ajaraam järgmine:

I etapp

1.-3. kuu

Esimese etapi põhitegevused:

Põhjaliku kirjandusülevaate loomine analoogse probleemi

lahendamisest (registriandmete põhjal haavatavuse hindamine

konkreetsetes hädaolukordades)

7

Eetikakomitee loa taotlemine.

Andmete taotlemine andmeallikatelt: Tervisekassa andmekogu,

tervise infosüsteem, sotsiaalteenuste ja –toetuste

andmeregister STAR, sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS,

töövõime hindamise ja töövõimetuse toetuse andmekogu

TETRIS, rahvastikuregister, lemmikloomaregister, hariduse

infosüsteem, elamislubade ja töölubade register, liiklusregister,

kinnistusraamat.

Statistikaametiga tegevuste kokku leppimine andmete

ühendamiseks ja pseudonümiseerimiseks, andmete viimine

Statistikaameti serverisse teadlaste turvalisele töökohale.

Andmete kogumine, kvaliteedi hindamiskriteeriumite jm.

reeglite süstematiseerimine ja ümbersõnastamine (nn Prompt

Engineering)

II etapp

4.-12. kuu

Teise etapi põhitegevused:

Metoodika väljatöötamine

Metoodika kooskõlastamine teadlaste ja poliitikakujundajatega

Andmeanalüüsi läbiviimine, haavatavuste hindamine

Mudelite võimekuse võrdlemine erinevate statistiliste

parameetrite alusel

Loodud metoodika kohta Päästeametile raporti loomine

III etapp

13.-36. kuu

Kolmanda etapi põhitegevused

Teadusartiklite kirjutamine tulemuste alusel, teadusajakirja

esitamine, sh saadud retsensioonide ja tagasiside põhjal

analüüsi täpsustuste tegemine

Päästeametiga koostöös edasiste teadus- ja arendusvajaduste

määratlemine

Jätku-uuringu skoobi täpsustamine

Eraldi uuritavaid ei värvata uuringusse, vaid selleks kasutatakse

juba varasemalt kogutud registriandmeid. Kuivõrd

uurimisülesanne eeldab haavatavuse hindamist inimeste

registriandmete põhjal, siis on ka uuringu sihtrühmaks kõik

Eesti elanikud. Et haavatavasse olukorda võivad sattuda ja abi

võivad vajada inimesed olenemata vanusest, siis ei ole eelnevalt

Sample and research methodology

Description of the sample

8

pandud vanuselist piirangut analüüsitavale sihtrühmale.

Alljärgnevalt on toodud inimeste rühmad haavatavustega, mis

mõjutavad nende hädaolukorras toimetulekut vastavalt Orru et

al. (2025) klassifikatsioonile, mis on planeeritava uurimistöö

aluseks. Välja on toodud selgitus haavatavuse mehhanismi

kohta ja andmeallikad, kust nende kohta infot saab.

EEELNEVALT SUURENENUD TERVISERISK

Näited

Elektrilise meditsiinivahendi (nt toite- või hapnikuaparaadi)

kasutajad

Kodust ravi või hooldust vajav raskelt haige (nt operatsioonidest

taastujad, põetamist vajavad haiged)

Elutähtsa ravimi vajadus

Piiratud liikumisvõimega inimesed (nt ratastooli või

kõnniabivahendi kasutajad)

Rasedad naised

Selgitus haavatavustegurite kohta

Inimesed, kelle vaimse tervise seisund takistab olukorra

mõistmist ja reageerimist

Sõltuvusega inimesed (alkohol, narkootikumid)

Kuulmis-, nägemis- või kõnepuudega inimesedInimeste tervis

võib olla juba eelnevalt kahjustatud, mistõttu nad vajavad

pidevat ravi ja hooldust. Nende liikumisvõime võib olla piiratud

ning nad võivad vajada eriravi ja -vahendeid, nagu elektrilised

hapnikumasinad, spetsiaalsed voodid, transport ja ravimid,

mille kättesaadavus ja toimimine võivad olla eluliselt olulised.

Kriisiolukorrast tingitud stress võib nende seisundit veelgi

halvendada.

Lisaks füüsilisele haprusele võivad eelnevad terviseriskid

hõlmata vaimse tervise probleeme, mis raskendavad olukorrale

adekvaatselt reageerimist – näiteks mäluprobleemid,

vähenenud ajataju, enesetaju või ruumitaju. See võib

põhjustada raskusi juhiste järgimisel või abi vajaduse

edastamisel.

Kuulmis-, nägemis- või kõnehäiretega inimesed võivad olla eriti

ohustatud, kuna neil võib olla raskusi käitumisjuhistele

ligipääsuga, nende mõistmisega või oma vajaduste

edastamisega kriisireageerijatele ja -haldajatele.

Andmeallikad:

Tervisekassa andmekogu Tervise infosüsteem

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistri STAR ning

sotsiaalkaitse infosüsteemi SKAIS.

Töötukassa andmekogu

9

HAAVATAVAMAD LEIBKONNA KOOSSEISUD

Näited

Üksikvanemad või ainsa hooldajaga pered

Pered, kus on alla kolmeaastased lapsed

Üheliikmelised leibkonnad

Pered, kus hooldaja on ka hädaolukorra lahendamise

ülesannetes

Leibkonnad, kus on lemmikloomad

Selgitus haavatavustegurite kohta

Üksikvanemaga leibkonnad võivad vajada erilist tähelepanu,

kuna nende vaesusrisk on suurem kui peredel, kus on kaks või

enam täiskasvanut. Väikeste lastega pered võivad muutuda

haavatavaks, kuna lapsed on vastuvõtlikud vigastustele ja

traumadele ning sõltuvad vanemate toest. Hädaolukorras

võivad nad vajada suuremat tähelepanu ja kaitset.

Üksi elavad inimesed kogevad suurema tõenäosusega

sotsiaalset isolatsiooni, mis võib kaasa tuua kehvema füüsilise

ja vaimse tervise ning raskendada reageerimist hädaolukorrale

või sellest taastumist.

Lemmikloomadega majapidamised võivad silmitsi seista

suuremate raskustega, kuna omanikud viivitavad

evakueerimisega või ei leia varjupaiku, kuhu loomi lubatakse,

seades ohtu nii ennast kui ka oma lemmikud.

Andmeallikad

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistri STAR ning

sotsiaalkaitse infosüsteemi SKAIS andmed

Rahvastikuregister,

Kohalike omavalitsuste lemmikloomade register (või Eesti

loomaarstide lemmikloomaregister)

PUUDULIK SOTSIAALNE VÕRGUSTIK

Näited

Elukoht piirkonnas, mida iseloomustab vähene sotsiaalne

suhtlus ja usalduslikkus

Ühiskondlikult tõrjutud või stigmatiseeritud kultuurilise, etnilise,

poliitilise, seksuaalse või muu sättumuse tõttu

Selgitus haavatavustegurite kohta

Elamine piirkonnas, kus puudub sotsiaalne suhtlus ja usaldus,

võib hädaolukorras tõsiselt takistada abi saamist ja koostööd.

Sellistes kogukondades tunnevad inimesed end sageli

eraldatuna, mis raskendab evakueerimist ja kriisiinfo levikut.

Samuti võivad kultuurilise, etnilise, poliitilise või seksuaalse

sättumuse tõttu tõrjutud inimesed vältida abi otsimist, kartes

10

diskrimineerimist. Usaldamatus institutsioonide ja kogukonna

suhtes võib viia viivitusteni ja suurendada haavatavust.

Andmeallikad

Euroopa Sotsiaaluuring

Päästeameti/Emori Elanikkonna hädaolukordadeks valmisoleku

uuring

ASUTUSE HOOLE VÕI JÄRELEVALVE ALL

Näited

Koolis või eelkoolis

Hooldusasutustes (vanemaealised, erivajadusega)

Selgitus haavatavustegurite kohta

Erinevate asutuste (näiteks koolide, lasteaedade ja

hooldekodude) hoole all olevad inimesed sõltuvad personali

võimest teha nende eest vajalikke korraldusi, sealhulgas

evakueerimise, ruumide soojana hoidmise ja hügieeni tagamise

osas elektrikatkestuse korral (Bathi & Das, 2016).

Hooldusasutustes viibivatel inimestel võivad olla piiratud

füüsilised või kognitiivsed võimed, mistõttu võib juhiste

järgimine või hädaolukorras evakueerumine olla keeruline.

Lapsed, eriti väikelapsed, ei oma sageli vajalikke vahendeid ega

oskusi, et hädaolukorraks iseseisvalt valmistuda, ning sõltuvad

täielikult täiskasvanute toest ja otsustest.

Andmeallikad

Hariduse infosüsteemi (õpilaste elukoha andmed)

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregistri STAR ning

sotsiaalkaitse infosüsteemi SKAIS andmed.

PUUDUVAD KRIISIS VAJALIKUD TOIMETULEKUOSKUSED

Näited

Kohalike oludega mittetuttav isik (nt turist, sisserändaja, uus

elanik)

Vajalike ellujäämisoskuste puudumine (nt ebasobiv

toimetulekustrateegia üleujutuse või pika elektrikatkestuse

korral)

Ei pääse teabele ligi ega saa abi küsida, kuna räägib keelt, milles

kriisiteavet ei jagata

Selgitus haavatavustegurite kohta

Inimesed, kes ei tunne kohalikke olusid – näiteks turistid,

sisserändajad või uued elanikud – ei pruugi hädaolukorras

teada, kust saada usaldusväärset teavet või kelle poole abi

saamiseks pöörduda. Seetõttu võivad nad jääda kriisijuhistest

11

teadmatuks. Kui kriisiteavet ei jagata nende emakeeles, võib

neil olla raskusi juhiste mõistmisega ning abi küsimisega.

Keelebarjäär võib piirata ka kriisihaldajate ja esmareageerijate

võimekust nende vajadusi mõista ja neile reageerida.

Lisaks võib ellujäämise oskuste puudumine, näiteks teadmatus

evakueerimisprotseduuridest või esmaabi võtetest, suurendada

nende haavatavust ja raskendada olukorrale adekvaatset

reageerimist.

Andmeallikad

Päästeameti/Emori Elanikkonna hädaolukordadeks valmisoleku

uuring

VARASEMAD MATERIAALSED RASKUSED

Näited

Vahendite puudus kriisiga toimetulekuks

Transpordivahendi või sõiduoskuste puudumine

Puudub alternatiivse elukoht evakuatsiooniks

Selgitus haavatavustegurite kohta

Vajalikest ressursside nt toidu, küünalde, patareide või

transpordivahendite puudumine, vähendab inimese võimet

kriisiolukorras iseseisvalt toime tulla. Inimesed, kellel puudub

teine elukoht, ei saa hädaolukorras mujale liikuda, mis

suurendab nende haavatavust ja piirab võimalusi taastumiseks.

Andmeallikad

Töötukassa andmekogu), toimetulekutoetuse andmekogu,

elamislubade ja töölubade register,

Liiklusregister (sõiduki omanikud ning registreeritud kasutajad)

Kinnistusraamat (kinnisvara omanikud ning isikliku

kasutusõiguse alusel kinnisvara kasutajad – “nn alternatiivse või

2. kodu omajad”).

Päästeameti/Emori Elanikkonna hädaolukordadeks valmisoleku

uuring

OHTTLIKUD VÄÄRARUSAAMAD JA HOIAKUD

Näited

Omavad väärarusaamu ohu allika, ulatuse või mõju kohta

Ei usalda kriisihaldusasutusi

Ei usalda ametlikke meediakanaleid

Selgitus haavatavustegurite kohta

Väärarusaamad ohu allika, ulatuse või mõju kohta on ohtlikud,

sest need võivad inimese silmis vähendada ohu tõsidust ja

12

seeläbi vähendada tema valmisolekut riske maandada.

Inimesed, kes ei usalda kriisihaldusasutusi ja nende töötajaid, ei

pruugi järgida nende juhiseid ning võivad seeläbi seada ohtu

oma elu või tervise. Inimesed, kes ei usalda ametlikke

meediakanaleid, võivad pöörduda alternatiivsete allikate poole,

mis jagavad eksitavat või väärinfot kriisi kohta.

Andmeallikad

Päästeameti/Emori Elanikkonna hädaolukordadeks valmisoleku

uuring

Riigikantselei küsitlusuuring (seire): küsimused

inimestevahelisest usaldusest; uskumus Eesti riigi

toimetulekust elutähtsate teenuste katkemisel; usaldatavatest

meediakanalistest

Haavatavustegurite koondumisest ülevaate saamiseks on

vajalik siduda erinevate registrite andmed. Registripõhiste

andmete kasutamine võimaldab võtta arvesse ka selliste

haavatavusteguritega rühmasid, kelle osa küsitlusandmetes (nt

Eesti Terviseuuring) oleks väike, kuid registriandmetes on

piisavalt suur, et viia läbi analüüs ja teha andmepõhiseid

hinnanguid.

Haavatavuse tunnused on pärit erinevatest registritest, mistõttu

on vajalik erinevate registrite kokkupanemine üheks

andmestikuks Statistikaameti teadlaste serveris.

Uuringu käigus ei koguta uusi andmeid, vaid kasutatakse juba

olemasolevaid registriandmeid. Enamus sotsiaalmajanduslikest

registriandmetest on Statistikaameti poolt juba kokku pandud

ja turvaliselt serveris laiemaks kasutamiseks olemas. Näiteks,

rahvastikuregister, rahvaloenduse andmed, inimeste

sissetulekute andmed, hariduse infosüsteemi andmed,

toimetuleku- laste- ja üksi elava eaka toetuste andmed,

töövõime andmed, andmed määratud puude kohta, andmed

kasutatavate sotsiaalteenuste kohta, välismaalaste Eestis

töötamise kohta. Statistikaametil on ka olemas Euroopa

Sotsiaaluuringu küsitlusandmed hoiakute, teadmiste ja

hädaolukordadeks valmisoleku praktikate kohta.

Eesti Statistikaameti teadlaste töökoha serveris ühendatakse

eelnevalt inimeste pseudonümiseeritud andmed

Tervisekassast, Sotsiaalkindlustusametist (STAR, SKAIS),

Sotsiaalministeeriumist (TIS), Haridus- ja Teadusministeeriumist

(EHIS), Politsei- ja Piirivalveametist (elamislubade ja töölubade

register), Transpordiametist (Liiklusregister), Töötukassast

(TETRIS), rahvastikuregistrist, Eesti Loomaarstide

Lemmikloomaregistrist (LLR), jt (vt täpset loetelu lisas). Lisaks

Data collection

13

ühendatakse teadlaste töökoha serveris küsitlusandmed

hoiakute, teadmiste ja praktikate kohta Euroopa

Sotsiaaluuringu, Päästeameti ja Riigikantselei

küsitlusuuringutest.

Selleks taotletakse andmed andmeallikatelt: Tervisekassa

andmekogu, tervise infosüsteem, sotsiaalteenuste ja –toetuste

andmeregister STAR, sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS,

töövõime hindamise ja töövõimetuse toetuse andmekogu

TETRIS, rahvastikuregister, lemmikloomaregister, hariduse

infosüsteem, elamislubade ja töölubade register, liiklusregister,

kinnistusraamat. Küsitlusuuringu andmed taotletakse

Päästeametilt ja Riigikantseleilt.

Tervisekassa ja retseptikeskkonna andmekogud on juba

eelnevalt kogutud Tervisekassa poolt oma põhitegevuse

raames. Tervise infosüsteemi omanik on sotsiaalministeerium

ning andmed on eelnevalt kogutud põhitegevuse raames

süsteemi haldaja ja arendaja TEHIK poolt. Sotsiaalteenuste ja -

toetuste andmeregistri STAR ning sotsiaalkaitse infosüsteemi

SKAIS andmed on eelnevalt kogutud Sotsiaalkindlustusameti

poolt. Eesti loomaarstid on eelnevalt kogunud andmed

Lemmikloomaregistrisse. Haridus- ja Teadusministeeriumi

andmed on kogutud hariduse infosüsteemi, Transpordiameti

kogutud andmed liiklusregistrisse.

Sotsiaalmajanduslike näitajate andmestik (inimeste töötamine

(töövõime hindamine ja töövõimetuse toetuse andmekogu

TETRIS), toimetulekutoetuse andmekogu, elamislubade ja

töölubade register, haridustase, sugu, vanus, elukoha maakond,

emakeel jmt) hariduse infosüsteem (õpilaste elukoha andmed),

liiklusregister (sõiduki omanikud ning registreeritud kasutajad),

kinnistusraamat (kinnisvara omanikud ning isikliku

kasutusõiguse alusel kinnisvara kasutajad – “nn alternatiivse või

2. kodu omajad”) on teiste projektide raames juba

Statistikaameti poolt koostatud, pseudonümiseeritud ja

Statistikaameti teadlaste keskkonda viidud (sh laiemaks

kasutuseks muudes uuringutes ja analüüsides).

Andmed küsitlustest (Euroopa Sotsiaaluuring,

Päästeameti/Emori küsitlusuuring hädaolukordadeks

valmisolekust, Riigikantselei seire) ühendatakse andmekoguga

agregeeritult rühmapõhiselt piirkondliku keskmise jaotusena.

Euroopa Sotsiaaluuringu puhul on teada vald, Päästeameti ja

Riigikantselei uuringute puhul piirkond.

Uurimismetoodika kasutab masinõppe mudeleid (otsustuspuu,

random forest ja boosting models, TabNet) et prognoosida

haavatavusi erinevates stsenaariumides. Katsetame erinevaid

mudeleid, sest nende toimivus ja andmevajadused varieeruvad.

Data analysis

14

Püüame leida mudeli arvestades minimaalset andmevajadust.

Proovime ka erinevaid analüüsiüksuse agregatsioonitasemeid

(nt 100 m × 100 m ruudustik või 1 km × 1 km ruudustik), et

pakkuda kasutatavaid väljundeid, säilitades samal ajal

andmesubjektide privaatsuse.

Analüüsi on kaasatud "Valimi kirjelduse" saki all toodud

haavatavustegurid. Teguri katmiseks on vaja mitmeid

tunnuseid, et andmeanalüüsi käigus selgitada, milline oleks

kõige optimaalsem tunnus katmaks konkreetset tegurit.

Analüüsi tulemusena tekivad haavatavuse geograafilised

kaardid, mis iseloomustavad abivajadust.

Andmeanalüüsis dokumenteeritakse kõik etapid tarkvara

(eelkõige R või Stata) koodiga, mis toetab head teadustava läbi

tulemuste replitseeritavuse.

Uuringus kasutatakse Statistikaameti poolt

pseudonümiseeritud andmeid, mille võti on ainult

Statistikaametil. Andmestikule ligipääs on võimalik ainult pärast

Statistikaametiga lepingu sõlmimist Statistikaameti teadlaste

turvalises keskkonnas ning pärast kasutajate kahekordset

autentimist – kasutaja-nime ja parooliga ning id-kaardiga,

kasutades VPN ühendust.

Teadustöö käigus valmivates publikatsioonides esitatakse

tulemused ainult statistilisel üldistatul kujul, tagades, et

üksikisikuid ei ole võimalik tuvastada. Teadlaste keskkonnast on

võimalik tulemusi välja küsida üksnes läbi Statistikaameti, kes

vaatab omakorda üle, et välja küsitavad andmed vastaksid

konfidentsiaalsusnõuetele, ja saadab tulemused e-mailile. Üks

osa turvameetmetest on ka see, et tulemusi väljastatakse Wordi

või Exceli dokumendina (s.t. kõik statistikapakettide

genereeritud tulemused tuleks sinna kopeerida), mis välistab

spetsiifilistest statistikapakettide genereeritud tulemustest

tuleneda võivaid riske (näiteks osad käsud võivad joonistele

lisada arvutuste alusandmed). Statistikaamet on kodulehel ära

toonud detailse info andmete kasutamisest, sealhulgas milline

oleks korrektselt vormistatud tulemi näide

(https://www.stat.ee/et/konfidentsiaalsete-andmete-

kasutamise-juhend#Korrektselt-vormistatud-tulemi-naide-12

15

No

No

No

Recruitment and informing of participants

Impact of the study on participants

Use of human biological material

Use of artifcial intelligence

Are people directly involved as participants in the study?

Recruitment of participants

Justification for including vulnerable participants

Procedures and activities with participants

Description of physical intervention

Description of mental strain or risk of mental health impairment

Is human biological material collected, used, or stored during the study?

Description of collection and use of biological material

Is artificial intelligence used in the study?

Description of artificial intelligence use

16

Käesolevas uuringus kasutatavad registriandmed on saadud riiklikest andmekogudest seaduslikul alusel,

kooskõlas kehtivate andmekaitsereeglitega. Andmete edastamine toimub vastavate registrite

andmevaldajate loal ning kindlaksmääratud eesmärgil, kasutades turvalisi kanaleid ja piiratud ligipääsuga

keskkondi. Andmed töödeldakse pseudonüümitult või agregeeritult viisil, mis ei võimalda üksikisikute

tuvastamist. Andmete ristkasutamine on piiratud üksnes nende tunnustega, mis on vajalikud

uurimisküsimuste lahendamiseks ning hädaolukordadega seotud haavatavuse ja abivajaduse

analüüsimiseks.

Inimeste andmete kasutamine käesolevas uuringus on kooskõlas avaliku huvi ja teadusuuringute

eesmärgiga, milleks on inimeste elu, tervise ja heaolu parem kaitse hädaolukordades. Selline kasutus

vastab mõistlikule eeldusele, et riiklikes registrites kogutud andmeid võidakse kasutada anonüümsel ja

vastutustundlikul viisil avalikes huvides, sealhulgas kriisivalmiduse ja riskide vähendamise parandamiseks.

Kuna tegu ei ole sekkuva uuringuga ning kasutatakse ainult teiseseid andmeid, siis uuritavatele

ebamugavusi ei põhjustata. Registriandmete ristkasutamisega võib kaasneda riske, eelkõige privaatsuse ja

kaudse taasidentifitseerimise oht, samuti võimalus tahtmatuks sildistamiseks või stigmatiseerimiseks. Neid

riske on aga võimalik maandada rakendades kaitsemeetmeid kogu andmetöötluse tsükli vältel (vt järgmine

alasakk). Registriandmete ristkasutamine hädaolukordade uurimisel võib tuua märkimisväärset kasu nii

uuritavatele kui ka ühiskonnale laiemalt, kuna see võimaldab täpsemalt tuvastada haavatavaid inimesi ja

leibkondi ning prognoosida abivajaduse ulatust ja ajastust. Andmete koosvaade aitab muuta nähtavaks

seni varjatud haavatavused, toetada õiglasemat ja tõenduspõhisemat poliitikakujundust ning suunata

ressursse ennetavalt sinna, kus neist on kõige rohkem kasu. Samuti vähendab registriandmete kasutamine

inimeste koormust, kuna see piirab vajadust korduvate küsitluste ja enese tõendamise järele, eriti

kriisiolukordades.

Andmete ristkasutamisega kaasnevad riskid, eelkõige privaatsuse ja kaudse taasidentifitseerimise oht,

samuti võimalus tahtmatuks sildistamiseks või stigmatiseerimiseks. Ohtude maandamiseks minimeerime

hõlmatud andmeid johtudes vaid eesmärgist.

Andmete töötlemine toimub Statistikaameti turvalises andmetöötluskeskkonnas. Andmetele pääseb ligi

üksnes Statistikaameti teadlaste keskkonnas. Statistikaameti teadlaste keskkonda sisselogimiseks

kasutatakse kaheastmelist autentimist, mis tagab selle, et andmetele pääseb ligi vaid konkreetne isik,

kellele on luba antud (ID-kaardiga + kasutaja ja parool). Mikroandmed üheski uuringu etapis

Statistikaameti teadlaste keskkonnast välja ei liigu. Andmetele on teadlaste keskkonnas tehtud uuringu

kaust, millele pääseb ligi vaid uurimistööga seotud isikud.

Uuringus kasutatavaid registriandmeid haldab ja väljastab Statistikaamet. Andmete ühendamine tehakse

Statistikaameti poolt ning ei vaja täiendavaid päringuid. Volitatud töötlejatele tehakse andmed

kättesaadavaks turvalisel viisil üle VPNi.

Ethical risks and their mitigation

Respect for participants

Benefits and harms associated with the study

Other ethical risks

17

Teistest registritest (Tervisekassa, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet) edastatakse andmed

Statistikaametile turvalist kanalit pidi. Statistikaamet pseudonümiseerib andmed ja tõstab juba

pseudonümiseeritud andmed teadlaste serverisse.

Andmeid kasutatakse pseudonümiseeritult ja identifitseerimise võti hoitakse eraldi analüüsiandmetest.

Analüüsis kasutatav andmestik on eelnevalt Statistikaameti poolt pseudonümiseeritud. See tähendab, et

isikud, kelle andmeid analüüsitakse, ei ole andmestikus otseselt tuvastatavad. Koodivõtit hoitakse ainult

Statistikaametis ja see ei ole kättesaadav teistele osapooltele. Andmete kasutamiseks sõlmivad kõik uurijad

eraldi Statistikaametiga lepingu, kus on määratud uurijate kohustused ja vastutus, sh

konfidentsiaalsuskohustus.

Tulemused agregeeritakse ja üldistatakse ruumiliselt selliselt, et vältida väikeste või haruldaste rühmade

tuvastatavust. Isikuandmete töötlemine ei kahjusta andmesubjektide õigusi ega muuda nende kohustuste

mahtu, kuna kõik uuringu lõpptulemused avaldatakse üldistatud kujul. Analüüsi tulemusena valminud

jooniste ja tabelite vormistamisel lähtutakse põhimõttest, et kui mingis kategoorias on tulemusi vaid

väheste indiviidide kohta (alla 20), siis agregeeritakse tunnused. Uuringu tulemusi üldistatakse

analüüsitavate rühmade tasandil, st ei analüüsita ühtegi indiviidid individuaalselt ega eraldi. Uuringu

tulemuste avaldamisel jälgitakse, et registriandmete analüüsis ei oleks üheski lõikes vähem kui 20

andmesubjekti (juhul kui mõnes lõikes on inimeste arv väiksem, jäetakse andmed avaldamata või

agregeeritakse vastavalt suurematesse rühmadesse).

Enne tulemuste avaldamist kontrollitakse väljundeid. Statistikaameti teadlaste keskkonnast väljastatakse

analüüsi tulemusena valminud tulemid (tabelid ja joonised) alles pärast Statistikaameti töötaja üle

kontrollimist (tabelid on kõrge agregeerituse tasemega ning ei sisalda konfidentsiaalseid andmeid).

Yes

Yes

Yes

Personal data processing control questions

Origin of personal data

Are personal data processed in the study?

Explanation for not processing personal data

Are personal data processed that are not collected directly from the individual?

Are personal data processed from national databases or

18

gfedc 1) gene bank

gfedcb 2) health information system

gfedc 3) cancer registry

gfedc 4) cancer screening registry gfedc 5) pregnancy information

system gfedc 6) myocardial infarction

registry

gfedc 7) tuberculosis registry

gfedc 8) drug treatment database

gfedc 9) causes of death registry gfedc 10) Infectious diseases

registry

gfedc 11) prescription center gfedcb 12) health insurance fund

database

gfedcb 13) other

Teistest registritest kasutatakse Töötukassa andmekogu,

Sotsiaalkindlustusameti andmekogud, Tervise infosüsteem,

Politsei- ja Piirivalveameti andmekogud, Liiklusregister,

Lemmikloomaregister, Kinnistusraamat, Rahvastikuregister,

Ehitisregister.

Vastutav töötleja on uuringu läbiviija Kati Orru (Tartu Ülikool).

Isikuandmetele on ligipääs vaid uuringu läbiviijatel (Mihkel

Solvak, Kristi Nero, Sten Hansson, Taavi Unt, Gregor Nepste,

annegrete Molloka).

Osasid registriandmeid haldab Statistikaamet juba eelnevalt

ning need on tehtud pseudonümiseeritud kujul kättesaadavaks

teadlastele turvalisel töökohal. Teistest registritest

(Tervisekassa, Töötukassa, Sotsiaalkindlustusamet) ja

küsitlusandmed edastatakse andmed Statistikaametile turvalist

kanalit pidi. Statistikaamet pseudonümiseerib andmed ja tõstab

juba pseudonümiseeritud andmed teadlaste serverisse.

Erinevate pseudonümiseeritud registriandmete kokkupanek

toimub uurimistöö liikmete poolt ja tehakse kättesaadavaks

vaid uurimismeeskonna liikmetele vastavas projekti kaustas

teadlaste serveris.

Pseudonümiseeritud andmestik tehakse kättesaadavaks

volitatud töötlejatele Statistikaameti teadlaste keskkonnas.

national databases or registries?

Which national databases are used in the study?

Explanation regarding the use of data from databases

How is the secure processing of personal data from databases ensured?

19

Andmete liikumise protsess on järgmine:

• Uuringu läbiviija teeb andmepäringud Tervisekassale,

Töötukassale ja sotsiaalkindlustusametile

• Uuringu läbiviija teeb andmepäringu Statistikaametile

• Teistest registritest (Tervisekassa andmekogu, Töötukassa

andmekogu, Sotsiaalkindlustusameti andmekogud, Tervise

infosüsteem, Politsei- ja Piirivalveameti andmekogud,

Liiklusregister, Lemmikloomaregister, Kinnistusraamat,

Rahvastikuregister, Ehitisregister) edastatakse isikukoodidega

andmed Statistikaametile turvalist kanalit pidi.

• Statistikaamet pseudonümiseerib andmestikud

• Statistikaamet teeb pseudonümiseeritud andmed

kättesaadavaks uurimismeeskonnale teadlaste töökohal olevate

andmekaustade kaudu

• Andmeid analüüsitakse Statistikaameti teadlaste keskkonnas.

Analüüsi tulemid (tabelid, joonised jms) läbivad enne

konfidentsiaalsuse kontrolli, mille teeb Statistikaameti töötaja.

Pseudonüümid on andmestikus loodud isikukoodide põhjal.

Pseudonümiseerimiseks kasutatakse koodivõtit, mida

Statistikaamet säilitab tähtajatult. Koodivõti on Statistikaametil,

seda ei tehta kättesaadavaks teistele osapooltele.

Uurimismeeskonnal kaob ligipääs Statistikaameti keskkonnale

vastavalt lepingule pärast projekti lõppu. Statistikaameti

keskkonnas andmete säilitamise kord on reguleeritud vastavalt

Statistikaameti konfidentsiaalsete andmete teaduslikel

eesmärkidel kasutamise korrale. Uuringu jaoks loodud

analüüsikaustu säilitatakse kuni kaks kuud pärast projekti

lõppu.

Töös kasutatavate teiste sisendandmestike (Tervisekassa

andmed, Töötukassa andmed) säilitamine ei sõltu antud

uuringust, kuna sisendandmestiku võidakse kasutada ka teiste

projekti raames. Säilitamise kuupäev puudutab seega vaid

käesoleva uuringu raames loodud analüüsitabeleid ja muid

kokkuvõtvaid andmeid. Projektikaustade säilitamise periood

lepitakse Statistikaameti ja töö tegijate vahel kokku andmete

kasutuslepingus. Isikuandmeid ei edastata kolmandatele

isikutele ega välisriiki.

Yes

Küsitlusandmeid uskumuste, hoiakute, teadmiste ja praktikate

kohta küsitlusuuringutest (Riigikantselei seire, Päästeameti

hädaolukordadeks valmisoleku küsitlusuuring) kasutatakse vaid

Are personal data obtained from sources other than national databases?

How and from which sources are personal data obtained?

20

agregeeritult. Küsitlusuuringutest kogutud andmeid

kasutatakse ja analüüsitakse üksnes piirkondlike keskmiste

väärtustena. Üksikisikute tasandi andmetele

uuringumeeskonnal ligipääsu ei ole.

Isikuandmete töötlemise läbipaistvus tagatakse sellega, et on

selgelt arusaadav, milliseid andmeid, mis eesmärgil ja kuidas

kasutatakse. See tähendab, et andmetöötluse eesmärgid,

õiguslik alus, andmete liigid, säilitamistähtajad ja vastutavad

osapooled on dokumenteeritud ning vajadusel avalikult

kättesaadavad uuringukirjelduses, hilisemates

publikatsioonides.

Andmeid kasutatakse ainult selles taotluses kirjeldatud

eesmärgil ja metoodilisi võtteid kasutades. Andmete saamine,

ristkasutamine, töötlemine ja tulemuste avaldamine on

dokumenteeritud ja kirjeldatud publikatsioonides.

Statistikaameti enda poolt juba teadlaste töökohal

kättesaadavaks tehtud andmed on koostatud järgmiste

registrite põhjal: töötamise register (TÖR), maksukohuslaste

register (MKR), Eesti rahvastikuregister (RR). Lisaks on kasutusel

uurimistöö jaoks järgmised registrid: Töötukassa andmekogu,

sotsiaalkaitse infosüsteemi andmed (SKAIS), sotsiaalteenuste ja

-toetuste andmeregister (STAR), Tervisekassa andmekogu,

Tervise infosüsteem.

Eesti rahvastikuregister (Siseministeerium)

- Isikukood

- Sugu

- Emakeel

- Elukoha andmed

- Viibimiskoha aadress

- Ütluspõhised andmed rahvuse, emakeele ja kõrgeima

omandatud haridustaseme kohta

- Andmed selle kohta, et isik on piiratud teovõimega

- Eestkoste andmed (eestkoste alguse ja lõppemise aeg ning

eestkostja)

- ema, isa, abikaasa ja lapse rahvastikuregistrisse kantud

isikukoodid

Tervise infosüsteem Digilugu (Sotsiaalministeerium)

- Isikukood

- Elukoha aadress

- Tegelik elukoht

Overview of personal data processing

How is transparency in personal data processing ensured?

Which personal data are processed in the study?

21

- Puude raskusaste

- Puude raskusastme kehtivuse alguskuupäev

- Puude raskusastme kehtivuse lõpukuupäev

- Eestkoste andmed

- Töövõimekaotuse protsent

- Töövõimekaotuse kestuse alguskuupäev

- Töövõimekaotuse kestuse lõpukuupäev

- Töövõime ulatus

- Osalise või puuduva töövõime kestuse alguskuupäev

- Osalise või puuduva töövõime kestuse lõpukuupäev

- Koduõendusteenuse saatekirja alguskuupäev

- Koduõendusteenuse saatekirja lõpukuupäev

- Retseptide andmed (siin eraldi loetelu oleks nt isikukood,

retsepti id, väljastamise kuupäev, realiseerimise kuupäev,

diagnoosi kood, ravimi rhm jne)

- Väljastatud meditsiiniseadme ja selle väljastamise aluseks

oleva meditsiiniseadme kaardi andmed

- Haigus- ja hoolduslehe andmed?

- Põhidiagnoos raviarvel?

-

- Hoolekandeasutuses viibiva isiku viibimiskoha andmed

(isikukood, viibimiskoha aadress)

- Puude raskusastme tuvastamise otsuse andmed (puude liik,

raskusaste, Puude alguskuupäev, puude lõpukuupäev

- Kutse tervishoiuteenusele (Tervishoiuteenuse nimetus)

- Ambulatoorne epikriis (patsiendi isikukood, diagnooside jms

kirjeldused?, erinevate abivahendite vajadused)

- Statsionaarne epikriis (diagnoos?, väljakirjutamise kuupäev)

- Tervisedeklaratsioon (psüühikat puudutavad andmed jne)

- Raseduse esinemine

Meditsiiniseadmete ja abivahendite andmekogu MSA

(Ravimiamet)

- Tavakasutaja isikukood

- Vastavate meditsiiniseadmete eestikeelne nimetus

Tervisekassa andmekogu (Tervisekassa)

Terviseteenuse hüvitamise andmed:

- isikukood või selle puudumise korral muu isikut identifitseeriv

kood

- rahvastikuregistrijärgne elukoht (aadress)

- raviarve number

- teenuse tüübi kood

- põhidiagnoosi kood (RHK 10)

- kaasuva diagnoosi kood (RHK 10)

- haiguse kliinilise raskusastme või staadiumi tunnus

22

- osutatud tervishoiuteenuse kood (sh NCSP kood) ja hulk

- tervishoiuteenuse osutamise kuupäev

Ajutise töövõimetuse hüvitise andmed

- isikukood

- rahvastikuregistrijärgne elukoht (aadress)

- töövõimetuslehe number ja liik

- tööst vabastamise põhjus ja põhjuste identifikaatori number

- tööst vabastamise algus- ja lõppkuupäev

- diagnoosi kood (RHK 10)

- ajutiselt teisele tööle üleviimise algus- ja lõppkuupäev

- info tööandjale töötingimuste terviseseisundile vastavaks

kohandamiseks

- lapse olemasolu, kui emal on alla üheaastane laps

-

Sotsiaalteenuste ja -toetuste andmeregister STAR

(Sotsiaalkindlustusamet)

Määruse tekstist sõnastus (andmekoosseisu excelist ei saanud

aru):

- isikukood

- elukoha- ja viibimisandmed

- erivajaduse, puude ja töövõime andmed ning

terviseseisundiga seotud tegutsemise ja osalemise piirangute

andmed, erihoolekandeteenuse ja sotsiaalse rehabilitatsiooni

teenuse puhul isiku psüühikahäire diagnoos

- eestkoste andmed

- hindamiste andmed

- isikule makstud toetuste andmed

- teenust saama suunamise otsuste andmed

- isikule osutatud teenuste andmed

- toiduabi andmed;

- välismaalasele rahvusvahelise kaitse andmise seaduse

kohaselt vastu võetud rahvusvahelist kaitset taotleva ja

rahvusvahelise kaitse saanud isiku kohta sotsiaalhoolekande

seaduse § 1421 lõikes 2 nimetatud andmed

Sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS (Sotsiaalkindlustusamet)

- isikukood

- elukoha andmed

- välismaalase elamisloa või -õiguse olemasolu ja tähtaeg

- eestkoste andmetena eestkostja isiku- või registrikood,

elukoha andmed ning eestkoste alguse ja lõppemise aeg;

- hooldusõiguse andmetena selle isiku isikukood, kelle suhtes

on õigus määratud, ning hooldusõiguse jõustumise ja kehtivuse

aeg

- Eesti Vabariiki saabumise andmed – millal ja mis riigist saabus

Eestisse elama

23

Alusandmed isikule riikliku toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi

ja teenuse määramise ja maksmise kohta

- puudega inimese sotsiaaltoetuse taotluse andmed

- tuumakatastroofi tagajärgede likvideerija sotsiaaltoetuse,

olümpiavõitja riikliku toetuse, represseeritu toetuse, välisriigist

Eestisse elama asunud Eesti kodaniku või eesti rahvusest isiku

ning tema abikaasa, laste ja vanemate sotsiaaltoetuse

taotlemise andmed

- püsiva töövõimetuse tuvastamise otsuse andmed ja osalise või

puuduva töövõime tuvastamise otsuse andmed

- andmed isikule riikliku toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi ja

teenuse määramise, maksmise, peatamise, lõpetamise või

sellest keeldumise ja kinnipidamise kohta

- andmed isiku terviseseisundi ja puude kohta

- represseeritu tunnistuse, puudega isiku kaardi ja

pensionitunnistuse väljastamise andmed

- lapsetoetuse, üksikvanema lapse toetuse, eestkostetava lapse

toetuse taotluse andmed

- Töötervishoiu ja tööohutuse seaduses sätestatud

tööõnnetusest või kutsehaigusest tingitud kahju hüvitamise

alusandmed: töövõime kaotuse tuvastamise andmed

tööõnnetusest või kutsehaigusest tingitud tervisekahjustusest

tingitud varalise kahju hüvitamiseks

- Üksi elava pensionäri toetuse saamise andmed

- sotsiaalse rehabilitatsiooni teenuse vajaduse tuvastamise

andmed

- erihoolekandeteenust saama suunamise otsuse andmed

- abivahendi eest tasu maksmise kohustuse ülevõtmise taotluse

andmed

- abivahendikaardi andmed

- toetuse, pensioni, hüvitise, elatisabi või teenuse liik

- toetuse, pensioni, hüvitise ja elatisabi määramise alg- ja

lõpptähtaeg

Abivahendi-, sotsiaalse rehabilitatsiooni, erihoolekande- ja

ohvriabiteenuse osutajaga sõlmitud lepingu andmed:

- lepingu liik, kehtivuse aeg ja teenuse osutamise koha

kontaktandmed

Andmed isiku terviseseisundi ja puude raskusastme

tuvastamise kohta

- diagnoositud haiguste nimetused ja koodid, diagnooside liigid

- hinnatud tegutsemise ja osalemise piirangud, organismi

funktsioonide kõrvalekalded ja struktuuride kahjustused,

keskkonnategurid, RFK koodid

- lapse ja vanaduspensioniealise isiku puude raskusastme

tuvastamise taotluse andmed

- tööealise isiku puude raskusastme tuvastamise taotluse

24

andmed

- tuvastatud puude raskusaste ja puude raskusastme

tuvastamise kuupäev

- funktsioonid, mille kõrvalekalle vastab vähemalt keskmisele

puude raskusastmele

- puude raskusastme kestus ja korduvekspertiisi taotlemise aeg

- püsiva töövõimetuse tuvastamise otsuse andmed – püsiva

töövõimetuse tekkimise aeg, kestus ja ulatus väljendatuna

töövõime kaotuse protsentides

- kuriteo tagajärjel tekkinud püsiva töövõimetuse või töövõime

vähenemise ulatus

- tööõnnetuse või kutsehaiguse tagajärjel tekkinud püsiva

töövõimetuse või töövõime vähenemise ulatus

- töövõime hindamise otsuse andmed – töövõime ulatus ja

vähenenud töövõime kestus

- puudega isiku kaardi väljastamise andmed: kehtivuse algus- ja

lõppkuupäev

Töötukassa andmekogu (Töötukassa)

- isikukood

- elukoha aadress

- elamisloa või elamisõiguse kehtivuse aeg

- töövõime hindamise taotluse andmed: töövõimet välistava

seisundi esinemine ning abivahendite, kõrvalise abi,

rehabilitatsiooni ja sotsiaalteenuste kasutamine

- eksperdiarvamuse andmed:

- töövõimet välistava seisundi esinemine;

- diagnoosid ja seisundid, millele eksperdiarvamus tugineb;

- piirangu raskusaste; kokkuvõttev kirjeldus piirangu

avaldumise,

- põhjuste ja raskusastmete koosmõjust taotleja

tegutsemisvõimele;

- taotleja töövõime ulatus ja kestus koos põhjendusega;

- hindamise käigus selgunud vajaduse korral soovitused

abivahendi kasutamise ja töövõime toetamise kohta

- liikumisvõime, käeline tegevus, suhtlemine (meelepuuded),

enesehooldus, vaimupuue (psüühika ja käitumishäired) – kerge,

raske ja täieliku piiranguga

- voodihaiged - igal juhul

- välistavad seisundid - dialüüsihaiged, dementsed, vaimse

alaarenguga

Mingitel juhtudel oleks vaja diagnoosi täienduseks –

meelepuuete puhul ja psüühikahäirete puhul – kombineerida

diagnoos juurde.

25

1.

- töövõime hindamise otsuse andmed: määratud töövõime

ulatus; osalise või puuduva töövõime kestus

Ehitisregister (Kliimaministeerium)

- ehitise andmed: ehitisregistri kood

- ehitise asukoha andmed: ehitise ja selle asukoha maaüksuse

koha-aadress

- ehitisega seotud isikute andmed: omaniku isikukood

- registreeritavate soojus- ja jahutusseadmete andmed

- andmed veevarustuse, pesemisvõimaluste, elektrisüsteemi,

kanalisatsiooni, soojusvarustuse, energiaallika, tualettruumi

olemasolu ja liikide ning päikesepaneelide olemasolu kohta

kantakse registrisse registriparanduskande automaatkandega

juhul, kui tehnosüsteemi olemasolu nähtub võrguvaldajaga

sõlmitud teenuse osutamise lepingust

Elamislubade ja töölubade register (Politsei- ja Piirivalveamet)

Tähtajalise elamisloa taotlemisel andmekogusse kantavad

andmed

- eesnimi või -nimed

- perekonnanimi või -nimed

- Eesti isikukood, kui see on taotlejal olemas

- Sünniaeg

- Rahvus

- Emakeel

- kontaktandmed, sealhulgas kontaktaadress Eestis ja elukoha

aadress Eestis, kui elukoha aadress erineb kontaktaadressist

Eestis

- taotluse esitamise kuupäev

Tähtajalise elamisloa pikendamise taotlemisel kogutavad

andmed: (pigem ei ole vaja?)

- Eesti isikukood

- emakeel

- kontaktandmed, sealhulgas kontaktaadress ja elukoha aadress

Eestis, kui elukoha aadress erineb kontaktaadressist Eestis

Välismaalase kohanemisprogrammis osalema suunamise kohta

andmekogusse kantavad andmed

- kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

- uuesti kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

Euroopa Liidu kodaniku ja tema perekonnaliikme

kohanemisprogrammis osalema suunamise kohta

andmekogusse kantavad andmed

- kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

- uuesti kohanemisprogrammi osalema suunamise aeg

Välismaalase lühiajalise Eestis töötamise registreerimise

andmekogu (Politsei- ja Piirivalveamet)

- isikukood

26

- kontaktaadress

- töötamise asukoha aadress

- töötamise planeeritav algus- ja lõppkuupäev

Liiklusregister (Transpordiamet)

- sõidukile riiklikul registreerimisel antud ja sõiduki riiklikule

registreerimismärgile kantud tähtede ja numbrite

kombinatsioon ning riikliku registreerimismärgi tüüp

- sõiduki omaniku või omanike isiku- või äriregistrikood, elu- või

asukoht registreerimistunnistuse väljastamise kuupäeval

- sõiduki vastutava kasutaja isiku- või äriregistrikood, nimi, elu-

või asukoht registreerimistunnistuse väljastamise kuupäeval

- sõiduki kasutaja isiku- või äriregistrikood, nimi, elu- või

asukoht registreerimistunnistuse väljastamise kuupäeval

Kinnistusraamat (maa- ja linnakohtute kinnistusosakonnad)

- kinnisasja asukoht

- füüsilisest isikust omaniku puhul isikukood (selle puudumisel

sünniaeg)

Yes

Uuringus töödeldavad tundlikud või eriliiki andmed:

Elukoha andmed

Tervisandmed (nt diagnoosid, puuded, vaimne tervis)

Majanduslik haavatavus (nt toimetulekutoetuse saamine)

Tundlikud leibkonnatüübid (nt erivajadustega leibkond)

Keeleoskus ja rändestaatus

Tundlike ja eriliiki andmete kasutamine on hädaolukordade

uurimisel vajalik, kuna kriiside mõju ei ole kõigile ühesugune

ning inimeste terviseseisund, puue, vanus ja sotsiaalne olukord

määravad sageli, kelle elu ja tervis satuvad vahetusse ohtu ning

kes vajab kiiret ja sihitud abi. Ilma nende andmeteta jäävad

kõige haavatavamad grupid nähtamatuks ning tekib oht

alahinnata kriiside tegelikku mõju ja kujundada ebaõiglasi või

ebatõhusaid poliitikameetmeid. Tundlikud andmed

võimaldavad prognoosida abivajaduse ulatust ja ajastust,

planeerida meditsiini-, hooldus- ja evakuatsioonivõimekust ning

tagada elutähtsate teenuste järjepidevus ajakriitilistes

olukordades. Andmeid on vaja kasutada, et kaitsta inimeste elu,

tervist ja väärikust ning toetada tõenduspõhist ja kaasavat

hädaolukordade ennetamist ja lahendamist.

No

Are there special categories of personal data among the processed data?

Explanation of special categories of personal data

Are there more sensitive data among the personal data?

Explanation of sensitive personal 27

b) The responsible institution is a joint controller with another institution.

Andmetele pääseb ligi üksnes Statistikaameti teadlaste

keskkonnas. Uuringus kasutatavaid registriandmeid haldab ja

väljastab Statistikaamet. Volitatud töötlejatele tehakse andmed

kättesaadavaks turvalisel viisil üle VPNi.

Yes

Yes

Käesolevas uuringus töödeldakse eriliiki isikuandmeid

registritest teadusuuringu ja olulise avaliku huvi eesmärgil

kooskõlas GDPR artikli 9 lõike 2 (hädaolukordadeks valmisolek).

Individuaalset nõusolekut ei küsita, kuna andmete kasutamine

toimub pseudonüümitult ja agregeeritult ning üksikisikute

tuvastamine ei ole võimalik. Töötlemisel rakendatakse andmete

pseudonüümimist, agregeerimine ja ligipääsupiirangud ning

andmeid kasutatakse viisil, mis ei võimalda üksikisikute

tuvastamist väljundtasandil.

No

Andmesubjektid ei ole uurijate jaoks tuvastatavad, sest

andmekogust väljastatakse vaid pseudonüümitud andmed,

mille koodivõtmele ei ole uurijatel ligipääsu.

Volitatud töötlejatel kaob ligipääs Statistikaameti keskkonnale

vastavalt lepingule pärast uurimistöö lõppu. Samas on oluline

mainida, et töös kasutatavad sisendandmestikud võivad säilida

statistikaametis ka teistes projektides kasutamiseks. Andmete

Responsibility for personal data processing

sensitive personal data

Who is the data controller?

Explanation regarding the division of responsibility

Does any part of personal data processing occur without the data subject’s consent?

Are special categories of personal data processed without consent?

Justification for not using consent

Are personal data processed without consent in an identifiable form?

Justification for using identifiable data

Description of circumstances preventing identification

Disclosure, sharing, storage, and reuse of personal data

28

säilitamise kuupäev puudutab seega vaid praeguse uuringu

raames loodud analüüsitabeleid ja muid kokkuvõtvaid andmeid.

Projektikaustade säilitamise periood lepitakse Statistikaameti ja

töö tegijate vahel kokku andmete kasutuslepingus.

Isikuandmeid ei edastata kolmandatele isikutele ega välisriiki.

No

No

Yes

Eesti Statistikaameti teadlaste töökoha serveris ühendatakse

eelnevalt inimeste pseudonümiseeritud andmed

Tervisekassast, Sotsiaalkindlustusametist (STAR, SKAIS),

Sotsiaalministeeriumist (TIS), Haridus- ja Teadusministeeriumist

(EHIS), Politsei- ja Piirivalveametist (elamislubade ja töölubade

register), Transpordiametist (Liiklusregister), Töötukassast

(TETRIS), rahvastikuregistrist, Eesti Loomaarstide

Lemmikloomaregistrist (LLR), jt (vt täpset loetelu lisas). Lisaks

ühendatakse teadlaste töökoha serveris küsitlusandmed

hoiakute, teadmiste ja praktikate kohta Euroopa

Sotsiaaluuringu, Päästeameti ja Riigikantselei

küsitlusuuringutest.

Selleks taotletakse andmed andmeallikatelt: Tervisekassa

andmekogu, tervise infosüsteem, sotsiaalteenuste ja –toetuste

andmeregister STAR, sotsiaalkaitse infosüsteem SKAIS,

Risks related to personal data processing

Does the study involve systematic monitoring of individuals or collection of personal data via devices and sensors?

Justification for systematic monitoring

Does the study involve profiling or automated decision-making about individuals?

Explanation regarding profiling or automated decisions

Are personal data from different databases, registries, or other sources combined during the study?

Explanation regarding combining different datasets

29

töövõime hindamise ja töövõimetuse toetuse andmekogu

TETRIS, rahvastikuregister, lemmikloomaregister, hariduse

infosüsteem, elamislubade ja töölubade register, liiklusregister,

kinnistusraamat. Küsitlusuuringu andmed taotletakse

Päästeametilt ja Riigikantseleilt.

Tervisekassa ja retseptikeskkonna andmekogud on juba

eelnevalt kogutud Tervisekassa poolt oma põhitegevuse

raames. Tervise infosüsteemi omanik on sotsiaalministeerium

ning andmed on eelnevalt kogutud põhitegevuse raames

süsteemi haldaja ja arendaja TEHIK poolt. Sotsiaalteenuste ja -

toetuste andmeregistri STAR ning sotsiaalkaitse infosüsteemi

SKAIS andmed on eelnevalt kogutud Sotsiaalkindlustusameti

poolt. Eesti loomaarstid on eelnevalt kogunud andmed

Lemmikloomaregistrisse. Haridus- ja Teadusministeeriumi

andmed on kogutud hariduse infosüsteemi, Transpordiameti

kogutud andmed liiklusregistrisse.

Sotsiaalmajanduslike näitajate andmestik (inimeste töötamine

(töövõime hindamine ja töövõimetuse toetuse andmekogu

TETRIS), toimetulekutoetuse andmekogu, elamislubade ja

töölubade register, haridustase, sugu, vanus, elukoha maakond,

emakeel jmt) hariduse infosüsteem (õpilaste elukoha andmed),

liiklusregister (sõiduki omanikud ning registreeritud kasutajad),

kinnistusraamat (kinnisvara omanikud ning isikliku

kasutusõiguse alusel kinnisvara kasutajad – “nn alternatiivse või

2. kodu omajad”) on teiste projektide raames juba

Statistikaameti poolt koostatud, pseudonümiseeritud ja

Statistikaameti teadlaste keskkonda viidud (sh laiemaks

kasutuseks muudes uuringutes ja analüüsides).

Erinevate andmekogude ristkasutus on vajalik haavatavuse

riskide georgaafilise paiknemise ja erinevate

haavatavusteguritega koormatud inimeste kontsentratsiooni

määramiseks.

Mõju inimestele on positiivne, sest andmete kasutamine

võimaldab suunata hädaolukordade ära hoidmise,

valmistumise ning pääste-, kiirabi ja sotsiaalabi ressursse

õiglasemalt ja tõhusamalt. eades, millises piirkonnas võib olla

enam abivajajaid, on võimalik paremini planeerida

evakuatsiooni, tervishoiuteenuseid või sotsiaalabi.

Yes

Eelkirjeldatud haavatavustegureid analüüsitakse kogu Eesti

populatsioonis. Ulatuslik andmetöötlus on vajalik, et hinnata

erinevate haavatavustegurite koondumist inimestes ja

Does the study involve large-scale processing of sensitive or special categories of personal data?

Specification of the scope of sensitive or special category data

30

paiknemise mustreid üle Eesti.

Haavatavustegurid on enamasti eotud andmetega, mis

kuuluvad eriliiki isikuandmete hulka, näiteks terviseandmed,

puude olemasolu või sotsiaaltoetuste saamine.

Ilma selliste andmeteta ei ole võimalik täpselt hinnata, millised

rühmad on suuremas riskis sattuda toimetulekuraskustesse või

jääda abita näiteks pikaajalise elektrikatkestuse või ulatusliku

evakuatsiooni tingivas hädaolukorras.

Kui on võimalik tuvastada piirkonnad, kus on enam inimesi, kes

kõige enam vajavad, saab paremini planeerida evakuatsiooni,

tervishoiuteenuseid või sotsiaalabi.

No

No

Yes

Are personal data transferred to third countries with insufficient data protection?

Explanation regarding countries with insufficient data protection

Are innovative solutions or new technologies used for personal data processing in the study?

Explanation regarding innovative solutions or technologies

Has a data protection impact assessment been conducted for the study?

Please explain why an impact assessment has not been conducted

Additional documents

31

Confrmations 

Role Confirmer Institution / Structural unit Date of

confirmation

Principal

investigator Kati Orru

19.02.2026

09:08:52

Validator Ragne Kõuts-

Klemm

Tartu Ülikool, Sotsiaalteaduste valdkond,

ühiskonnateaduste instituut

19.02.2026

13:55:25

Validator Siret Rutiku Tartu Ülikool 19.02.2026

16:36:19

Type File Comment

Data

composition /

Data table

structure



Tabelis on toodud inimeste rühmad haavatavustega, mis mõjutavad nende

hädaolukorras toimetulekut. Välja on toodud haavatavustegur andmeallikad ja

konkreetsed tunnused andmestikest.

32

Andmekaitsealane mõjuhinnang projekti „Kriisihaavatavuse kujunemine,

tulevikukriisid ja sekkumised ühiskondliku valmisoleku suurendamiseks“ raames

haavatavusindeksi koostamiseks

Kati Orru, Tartu Ülikool

19.05.2026

Järgnev hinnag käsitleb uuringu raames kavandatud isikuandmete töötlemise eesmärke,

õiguslikke aluseid, vajalikkust ja proportsionaalsust, andmetöötlusega seotud võimalikke riske

ning nende maandamiseks rakendatavaid kaitsemeetmeid kooskõlas isikuandmete kaitse

üldmääruse (IKÜM) nõuetega.

1) Mis eesmärgi saavutamiseks, mis alusel, mis isikuandmeid ja mis meetoditega

töödeldakse

Uuringu eesmärk on töötada välja teaduspõhine metoodika, mis võimaldab hinnata ja

prognoosida elanikkonna haavatavust ning võimalikku abivajadust kahes prioriteetses

hädaolukorra stsenaariumis — pikaajalise elektrikatkestuse ja ulatusliku evakuatsiooni korral

— piirkondade lõikes. Uuringu eesmärk on toetada hädaolukordade valmisoleku parandamist,

riskijuhtimist ja ressursside tõenduspõhist planeerimist ning võimaldada hinnata, millistes

piirkondades ja millistel elanikkonnagruppidel võib tekkida suurem abivajadus erineva

kiireloomulisusega kriisiolukordades.

Isikuandmete töötlemine toimub teadusuuringu läbiviimise eesmärgil avalikes huvides

kooskõlas isikuandmete kaitse üldmääruse (IKÜM) artikli 6 lõike 1 punktiga e ning artikli 9

lõike 2 punktiga j. Uuring viiakse läbi eetikakomitee loa alusel ning andmete töötlemine

toimub Statistikaameti teadlaste turvalises töökeskkonnas.

Uuringus kasutatakse olemasolevaid registriandmeid ning uusi isikuandmeid uuringu käigus

ei koguta. Andmed pärinevad riiklikest registritest ja infosüsteemidest, sealhulgas

Tervisekassa andmekogudest, tervise infosüsteemist (TIS), sotsiaalteenuste ja -toetuste

andmeregistrist STAR, sotsiaalkaitse infosüsteemist SKAIS, töövõime hindamise ja

töövõimetuse toetuse andmekogust TETRIS, rahvastikuregistrist, hariduse infosüsteemist

(EHIS), Politsei- ja Piirivalveameti elamis- ja töölubade registritest, liiklusregistrist,

kinnistusraamatust, Eesti Loomaarstide Lemmikloomaregistrist, Töötukassa registritest ning

olemasolevatest küsitlusuuringutest (Euroopa Sotsiaaluuring, Päästeameti ja Riigikantselei

uuringud).

Töödeldavad isikuandmete kategooriad hõlmavad terviseandmeid (nt kroonilised haigused,

hooldusvajadus, puude olemasolu, töövõimega seotud info), sotsiaalkaitse ja toetustega seotud

andmeid, haridus- ja töötamise andmeid, demograafilisi andmeid (nt vanus, sugu, elukoha

piirkond), leibkonna ja elamistingimustega seotud andmeid, transpordi- ja

liikumisvõimekusega seotud andmeid, elamis- ja töölubade andmeid ning hoiakute, teadmiste

ja hädaolukordadeks valmisoleku praktikatega seotud andmeid.

Andmete ühendamise viib läbi Statistikaamet oma turvalises keskkonnas. Uurijatele tehakse

kättesaadavaks eelnevalt pseudonümiseeritud andmestik ning pseudonüümimise võti ei ole

uurijatele ligipääsetav.

Andmeid töödeldakse statistiliste analüüside ja juhendatud masinõppe meetoditega. Uuringus

kasutatakse haavatavusindeksite ja komposiitindeksite koostamist, registriandmete sidumist,

puuduvate väärtuste imputatsiooni, ruumilist agregeerimist ning juhendatud

masinõppemudeleid, sealhulgas otsustuspuid (Decision Trees), juhumetsi (Random Forest),

gradientvõimenduse mudeleid (XGBoost, LightGBM) ja närvivõrgupõhist TabNet mudelit.

Analüüsi eesmärk on prognoosida piirkondlikke riskitasemeid ja hinnata võimalike

abivajajate hulka erinevates hädaolukorra stsenaariumides.

Tulemusi kasutatakse üksnes teaduslikel ja avalikes huvides olevatel eesmärkidel ning

avaldatakse ainult agregeeritud kujul piirkondlike hinnangute, kaartide, tabelite ja

teaduspublikatsioonidena.

2) Kuidas töötlemiseks kavandatud valikud on eesmärgi saavutamiseks vajalikud ja

kohased

Uuringu eesmärk on hinnata elanikkonna haavatavust ja võimalikku abivajadust konkreetsetes

hädaolukorra stsenaariumides piirkondade lõikes. Selle eesmärgi saavutamiseks on vajalik

kasutada mitmest registrist pärinevaid andmeid, kuna ükski üksik andmekogu ei sisalda

piisavat infot haavatavuse eri dimensioonide kohta. Haavatavus kujuneb tervise-,

sotsiaalmajanduslike, demograafiliste, elukeskkondlike ja käitumuslike tegurite koosmõjus

ning nende tegurite koondumise hindamiseks tuleb andmed erinevatest registritest siduda

üheks analüüsitavaks andmestikuks.

Registriandmete kasutamine on eesmärgi saavutamiseks vajalik ja kohane, kuna see

võimaldab hinnata ka selliseid elanikkonnarühmi, kelle osakaal küsitlusuuringutes oleks liiga

väike usaldusväärsete järelduste tegemiseks. Registriandmed võimaldavad katta kogu

elanikkonda ning teha piirkondlikke hinnanguid suurema täpsusega kui ainult küsitlusandmete

põhjal. Samuti vähendab olemasolevate registriandmete kasutamine vajadust koguda uusi

andmeid otse inimestelt ning vähendab seeläbi andmesubjektide koormust.

Kasutatavad andmekogud on valitud lähtuvalt uurimistöö eesmärgist ja vajadusest mõõta

konkreetseid haavatavustegureid. Näiteks tervise- ja hooldusvajadusega seotud haavatavuste

hindamiseks kasutatakse tervise- ja sotsiaalkaitse andmeid, sotsiaalmajanduslike riskide

hindamiseks töötamise, toetuste ja haridusega seotud andmeid ning liikumis- ja

evakuatsioonivõimekuse hindamiseks elukoha ja transpordiga seotud andmeid. Hoiakute,

teadmiste ja valmisoleku praktikate hindamiseks kasutatakse olemasolevaid küsitlusuuringuid

agregeeritud kujul. Töödeldavate andmete valik on piiratud ainult nende andmetega, mis on

vajalikud uurimisküsimustele vastamiseks ja haavatavuse mudelite loomiseks.

Andmete ühendamine toimub Statistikaameti teadlaste turvalises töökeskkonnas ning

ühendamise viib läbi Statistikaamet pseudonümiseeritud kujul. Selline lahendus on vajalik ja

kohane, kuna see võimaldab analüüsi läbi viia ilma, et uurijad pääseksid ligi otsestele

identifikaatoritele või pseudonüümimise võtmele. Uurijad töötavad üksnes

pseudonümiseeritud andmetega ning ligipääs andmetele on piiratud turvalise autentimise ja

lepinguliste tingimustega.

Masinõppe mudelite kasutamine on vajalik, kuna uurimistöö eesmärk on prognoosida

keerukate ja omavahel seotud haavatavustegurite kuhjumist erinevates hädaolukorra

stsenaariumides. Erinevate mudelite (otsustuspuud, random forest, boosting-mudelid, TabNet)

katsetamine on põhjendatud, sest nende prognoosivõime ja andmevajadus erinevad ning

uuringu üheks eesmärgiks on leida lahendus, mis tagab piisava prognoositäpsuse minimaalse

andmekasutusega. Mudelite võrdlemine võimaldab hinnata, milline lähenemine saavutab

uurimiseesmärgi kõige väiksema andmemahu ja vähima privaatsusriskiga.

Ruumilise agregeerimise kasutamine (nt 100 m × 100 m või 1 km × 1 km ruudustik) on

vajalik, et tulemused oleksid praktiliselt kasutatavad hädaolukordade planeerimisel ja

riskijuhtimisel, säilitades samal ajal andmesubjektide privaatsuse. Üksikisiku tasandi

riskiskoore ei avaldata ega visualiseerita ning kõik uuringu tulemused esitatakse üksnes

statistiliselt üldistatud kujul. Väikeste rühmade tuvastamise vältimiseks ei avaldata tulemusi

kategooriates, kus vaatluste arv jääb alla kehtestatud piirmäära, vaid sellised andmed

agregeeritakse suurematesse rühmadesse või jäetakse avaldamata.

3) Ohtude analüüs, sh nende taseme määramine

Käesoleva uuringu puhul tulenevad peamised riskid suuremahuliste registriandmete

ühendamisest ning eriliigiliste isikuandmete töötlemisest teadusuuringu eesmärgil. Kuna

uuring hõlmab kogu Eesti elanikkonda ning erinevate andmekogude ristkasutust, võib

isikuandmete töötlemisega kaasneda kõrgendatud risk andmesubjektide õigustele ja

vabadustele.

Kaudse taasidentifitseerimise oht — kõrge

Kõige olulisem risk on kaudne taasidentifitseerimine registrite ühendamise tulemusena.

Erinevate registrite andmete kombineerimine võib teoreetiliselt võimaldada üksikisikute

tuvastamist juhul, kui andmestikus esineb haruldasi tunnuste kombinatsioone või väga väikese

suurusega rühmi. Risk suureneb eriti väikeste piirkondade või spetsiifiliste

haavatavusprofiilide puhul.

Eriliigiliste isikuandmete töötlemise risk — kõrge

Uuringus kasutatakse terviseandmeid, hooldusvajaduse, puude, töövõime ning

sotsiaalkaitsega seotud andmeid, mis kuuluvad eriliigiliste isikuandmete hulka. Selliste

andmete töötlemine võib kaasa tuua kõrgendatud riski andmesubjektide privaatsusele ja

õigustele, eriti juhul, kui andmeid kasutataks väljaspool teadusuuringu eesmärki või kui

toimuks andmeleke.

Andmeturbe rikkumise või volitamata ligipääsu oht — keskmine

Registriandmete töötlemine ja ühendamine võib kaasa tuua riski, et andmetele pääsevad ligi

isikud, kellel puudub selleks õigus, või et andmeid töödeldakse väljaspool lubatud eesmärke.

Risk tuleneb eelkõige suurest andmemahust ja mitme andmekogu kasutamisest.

Stigmatiseerimise ja soovimatu sildistamise oht — keskmine

Haavatavuse piirkondlik või rühmapõhine kaardistamine võib kaasa tuua riski, et teatud

piirkondi või elanikkonnarühmi tõlgendatakse negatiivses võtmes. Eriti võib see puudutada

terviseprobleemide, toetuste saamise või sotsiaalse haavatavusega seotud gruppe.

Automatiseeritud profileerimise väär tõlgendamise oht — madal

Kuigi uuringus kasutatakse masinõppe meetodeid ja riskiskooride prognoosimist, ei tehta

üksikisikute suhtes automatiseeritud otsuseid ega looda individuaalseid profiile praktiliste

sekkumiste tegemiseks. Risk seisneb peamiselt võimaluses, et uuringu tulemusi võidakse

ekslikult tõlgendada individuaalse riskihindamisena.

Eesmärgist kõrvalekalduva või liigse andmetöötluse oht — madal kuni keskmine

Kuna uuringus kasutatakse suurt hulka registriandmeid, esineb risk, et töödeldakse rohkem

andmeid kui uurimiseesmärgi saavutamiseks vajalik. Risk suureneb juhul, kui andmete valik

ei ole piisavalt piiratud konkreetsete haavatavustegurite ja uurimisküsimustega.

4) Milliseid tagatisi ja meetmeid ohtude suhtes rakendatakse

Uuringus rakendatakse kogu andmetöötluse vältel tehnilisi, organisatsioonilisi ja

metodoloogilisi kaitsemeetmeid, mille eesmärk on vähendada andmesubjektide õigustele ja

vabadustele tekkivaid riske ning tagada isikuandmete töötlemise vastavus andmekaitse

põhimõtetele. Kuna uuring hõlmab ulatuslikku registriandmete ühendamist ja eriliigiliste

isikuandmete töötlemist, pööratakse erilist tähelepanu pseudonümiseerimisele,

ligipääsukontrollile, andmete minimaalsusele ning väljundite konfidentsiaalsuse tagamisele.

Pseudonümiseerimine ja identifikaatorite eraldamine

Kõik uuringus kasutatavad registriandmed pseudonümiseerib Statistikaamet enne nende

teadlaste töökeskkonda viimist. Pseudonümiseerimise käigus eemaldatakse andmestikust

otsesed identifikaatorid ning isikute sidumiseks kasutatav võti säilitatakse eraldi

Statistikaametis. Uurijatele ei ole pseudonüümimise võti ega otsesed identifitseerivad

tunnused kättesaadavad. See vähendab oluliselt üksikisikute tuvastamise riski ka juhul, kui

andmestikus kasutatakse mitmest registrist pärinevaid tunnuseid.

Turvaline andmetöötluskeskkond

Andmeid töödeldakse üksnes Statistikaameti teadlaste turvalises töökeskkonnas. Andmetele

ligipääs on piiratud ainult uuringuga seotud isikutel ning toimub pärast kasutaja autentimist

kaheastmelise turvalahenduse abil (ID-kaart ning kasutajanimi/parool). Ligipääs keskkonnale

toimub VPN-ühenduse kaudu. Uuringu jaoks luuakse eraldi töökataloog, millele pääsevad ligi

ainult vastava õigusega uurijad. Mikroandmed ei välju üheski uuringu etapis Statistikaameti

turvakeskkonnast.

Andmete minimaalsus ja eesmärgipärasus

Uuringus kasutatakse ainult neid andmeid ja tunnuseid, mis on vajalikud uurimiseesmärgi

saavutamiseks ning haavatavuse hindamiseks hädaolukordade kontekstis. Registriandmete

ristkasutamine on piiratud üksnes nende tunnustega, mis on vajalikud haavatavuse ja

abivajaduse modelleerimiseks. Mudelite väljatöötamisel võrreldakse erinevaid lähenemisi

eesmärgiga leida võimalikult suure prognoosivõimega lahendus minimaalse andmekasutuse

juures. Vajadusel kasutatakse tunnuste vähendamist ja andmete agregeerimist, et piirata liigset

andmetöötlust.

Agregeeritud väljundid ja taasidentifitseerimise vältimine

Uuringu tulemusi ei avaldata üksikisiku tasandil. Kõik väljundid esitatakse üksnes

agregeeritud kujul piirkondlike või rühmapõhiste hinnangutena. Analüüsi käigus hinnatakse

erinevaid ruumilise agregeerimise tasemeid (nt 100 m × 100 m või 1 km × 1 km ruudustik), et

leida tasakaal analüüsi praktilise kasutatavuse ja privaatsuse kaitse vahel.

Taasidentifitseerimise vältimiseks rakendatakse väikeste rühmade avaldamispiiranguid. Kui

mõnes tabelis, piirkonnas või tunnuste kombinatsioonis on vähem kui 20 indiviidi, siis

vastavaid tulemusi ei avaldata või agregeeritakse suurematesse kategooriatesse. Samuti

välditakse haruldaste tunnuste kombinatsioonide detailsel kujul esitlust kaartidel ja tabelites.

Väljundite kontroll enne väljastamist

Kõik Statistikaameti teadlaste keskkonnast väljastatavad tulemused läbivad enne avaldamist

Statistikaameti poolse konfidentsiaalsuskontrolli. Kontrollitakse, et väljundid ei sisaldaks

väikese sagedusega kombinatsioone, kaudselt tuvastatavaid andmeid ega muud infot, mis

võiks võimaldada üksikisikute identifitseerimist. Teadlaste keskkonnast väljastatakse ainult

eelkontrollitud tabelid, joonised ja agregeeritud statistilised tulemused.

Lisaks väljastatakse tulemused Wordi või Exceli dokumentidena, mitte otse statistikapakettide

failidena, et vältida olukordi, kus tarkvara väljunditesse võivad jääda peidetud metaandmed

või alusandmed.

Lepingulised meetmed

Kõik uurijad sõlmivad Statistikaametiga andmekasutuslepingu, milles sätestatakse andmete

kasutamise tingimused, konfidentsiaalsuskohustus ja vastutus andmekaitsenõuete järgimise

eest. Andmetele ligipääsu saavad ainult need uurijad, kellel on uuringu läbiviimiseks

põhjendatud vajadus.

Uuring viiakse läbi eetikakomitee loa alusel ning andmetöötlus toimub kooskõlas hea

teadustava, teaduseetika ning andmekaitse põhimõtetega. Kõik andmetöötluse etapid

dokumenteeritakse ning analüüsikood säilitatakse reprodutseeritavuse tagamiseks.

Automatiseeritud otsuste vältimine

Kuigi uuringus kasutatakse masinõppe mudeleid, ei kasutata neid üksikisikute kohta otsuste

tegemiseks ega operatiivseks profileerimiseks. Mudelite eesmärk on hinnata piirkondlikke ja

rühmapõhiseid haavatavusmustreid teadusuuringu kontekstis. Uuringu tulemused ei too kaasa

üksikisikutele õiguslikke tagajärgi ega mõjuta otseselt nende õigusi või kohustusi.

Andmesubjektide koormuse vähendamine

Uuringus ei koguta uusi isikuandmeid otse inimestelt, vaid kasutatakse olemasolevaid

registriandmeid ja varasemate küsitlusuuringute andmeid. See vähendab andmesubjektide

ajalist ja halduskoormust ning väldib korduvaid andmekogumisi, eriti haavatavate gruppide

puhul. Registriandmete kasutamine võimaldab saada vajalikku teaduslikku infot ilma inimesi

täiendavalt koormamata.

Ida päästekeskus / Rahu 38 / 41532 Jõhvi / [email protected] / www.paasteamet.ee /

Registrikood 70000585

Andmekaitse Inspektsioon

[email protected]

Teie 11.05.2026 nr 1/26/30 2 Meie 22.05.2026 nr 1.2-2.1/2615-3

Teadusuuringu loa täiendatud taotluse

esitamine

Esitame täiendatud taotluse isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus „Kriisihaavatavuse

kujunemine, tulevikukriisid ja sekkumised ühiskondliku valmisoleku suurendamiseks“ lisatud

vormil, Päästeameti ja Tartu Ülikooli teadus- ja arendustöö lepingu 6.4-2.1/102ML 11.04.2024

alusel.

Lugupidamisega

(allkirjastatud digitaalselt)

Margo Klaos

Peadirektor

Lisa(d):

1. Lisa: Taotlus isikuandmete töötlemiseks teadusuuringus

2. Taotluse lisa 1: Eetikakomitee taotlus

3. Taotluse lisa 2: Kuvatõmmis teaduseetika komitee otsusest

4. Taotluse lisa 3: Andmekaitsealane mõjuhinnang

Teadmiseks: Tartu Ülikool

Tarvi Ojala

+372 53661747

[email protected]