Statistik ma'lumotlarni oshkor qilishni nazorat qilish - Statistical disclosure control - Wikipedia

Statistik ma'lumotlarni oshkor qilishni nazorat qilish (SDC), shuningdek, nomi bilan tanilgan statistik ma'lumotlarning cheklanishi (SDL) yoki oshkor qilishdan saqlanish, bu ma'lumotlarga asoslangan tadqiqotlarda, biron bir shaxsni yoki tashkilotni so'rov yoki ma'muriy ma'lumotlarni tahlil qilish natijalari yoki chiqarilishida aniqlanishini ta'minlash uchun ishlatiladigan usul. microdata. SDC ning maqsadi - respondentlar va tadqiqot sub'ektlarining maxfiyligini himoya qilish.[1]

SDC bo'yicha ikkita asosiy yondashuv mavjud: printsiplarga asoslangan va qoidalarga asoslangan.[2] Printsiplarga asoslangan tizimlarda ma'lumotlarni oshkor qilishni nazorat qilish muayyan asosiy printsiplar to'plamini qo'llab-quvvatlashga urinishlar, masalan, "chiqarilgan microdata-larda biron bir shaxs identifikatsiya qilinmasligi kerak". Qoidalarga asoslangan tizimlar, aksincha, ma'lumotni oshkor etishni nazorat qiluvchi shaxs amal qiladigan qoidalar to'plamidan dalolat beradi, shundan so'ng ma'lumotlar xavfsizligi taxmin qilinmoqda. Ritchi va Elliot tomonidan 2013 yilda taklif qilingan ushbu taksonomiyadan foydalanib, ma'lumotlarning oshkor qilinishini nazorat qilish differentsial maxfiylik printsiplarga asoslangan yondashuv sifatida qaralishi mumkin, aksincha identifikatsiyalashga asoslangan boshqaruv, masalan AQSh Tibbiy sug'urtaning portativligi va javobgarligi to'g'risidagi qonun Maxfiylik qoidalarining identifikatsiyadan chiqarishda "Xavfsiz port" usuli himoyalangan sog'liq to'g'risidagi ma'lumotlar qoidalarga asoslangan tizim sifatida qaralishi mumkin.

Zaruriyat

Ko'p turlari ijtimoiy, iqtisodiy va sog'liqni saqlash tadqiqotlari tadqiqot uchun asos sifatida potentsial sezgir ma'lumotlarni ishlatadi, masalan, so'rovnoma yoki Aholini ro'yxatga olish ma'lumotlar, soliq yozuvlari, sog'liqni saqlash to'g'risidagi ma'lumotlar, ta'lim to'g'risidagi ma'lumotlar va boshqalar. Bunday ma'lumotlar odatda ishonch bilan beriladi, va agar shunday bo'lsa ma'muriy ma'lumotlar, har doim ham tadqiqot maqsadida emas.

Tadqiqotchilarni odatda bitta shaxs yoki biznes haqidagi ma'lumotlar qiziqtirmaydi; ular odamlarning katta guruhlari orasida tendentsiyalarni qidirmoqdalar.[3] Biroq, ular foydalanadigan ma'lumotlar, birinchi navbatda, ayrim odamlar va biznes bilan bog'liq bo'lib, SDC ularni batafsil yoki keng bo'lishidan qat'i nazar, ularni e'lon qilingan ma'lumotlardan aniqlab bo'lmasligini ta'minlaydi.[4]

Ma'lumotlarni tahlil qilish oxirida tadqiqotchi qandaydir tarzda o'z tadqiqotlari orqali bir kishini yoki biznesni ajratib ko'rsatishi mumkin. Masalan, tadqiqotchi chekka hududdagi kasalxonada geratriya bo'limida juda yaxshi yoki yomon xizmatni aniqlay oladi, bunda faqat bitta kasalxonada bunday yordam ko'rsatiladi. Bunday holda, ma'lumotlar tahlili shifoxonaning identifikatorini "ochib beradi", hatto tahlil qilish uchun ishlatilgan ma'lumotlar to'plami to'g'ri bo'lsa ham anonim yoki aniqlanmagan.

Axborotni oshkor etishni statistik nazorati ushbu oshkor qilish xavfini aniqlaydi va maxfiylikni himoya qilish uchun tahlil natijalari o'zgartirilishini ta'minlaydi.[5] Bu maxfiylikni himoya qilish va ma'lumotlarni tahlil qilish natijalari hali ham foydali bo'lishini ta'minlash o'rtasidagi muvozanatni talab qiladi statistik tadqiqotlar.[6]

Qoidalarga asoslangan SDC

Qoidalarga asoslangan SDCda ma'lumotlar tahlili natijalarini chiqarish mumkin yoki yo'qligini aniqlash uchun qat'iy qoidalar to'plamidan foydalaniladi. Qoidalar doimiy ravishda qo'llaniladi, bu esa qanday mahsulot turlari maqbulligini aniq ko'rsatib beradi. Biroq, qoidalar egiluvchan bo'lmaganligi sababli, oshkor etuvchi ma'lumotlar hanuzgacha sirg'anib ketishi yoki qoidalar haddan tashqari cheklangan bo'lishi mumkin va faqat foydali tahlillarni nashr etish uchun juda keng natijalarga imkon berishi mumkin.[2]

The Shimoliy Irlandiya statistika va tadqiqot agentligi statistika va tadqiqot natijalarini e'lon qilishda qoidalarga asoslangan yondashuvdan foydalanadi.[7]

Printsiplarga asoslangan SDC

Printsiplarga asoslangan SDCda tadqiqotchi ham, natijani tekshiruvchi ham SDCda o'qitiladi. Ular qoidalarga asoslangan SDC-dagi kabi qattiq qoidalar o'rniga bosh barmoq qoidalari to'plamini oladilar. Bu shuni anglatadiki, printsipial jihatdan har qanday mahsulot tasdiqlanishi yoki rad etilishi mumkin. Bosh barmoq qoidalari tadqiqotchi uchun boshlang'ich nuqtadir va boshidanoq qanday natijalar xavfsiz va oshkor etilmasligini va qaysi natijalar xavfli ekanligini tushuntirib bering. Har qanday "xavfli" natijalar oshkor etilmasligini tadqiqotchi isbotlashi kerak, ammo tekshiruvchi so'nggi so'zni aytadi. Qattiq qoidalar bo'lmaganligi sababli, bu tadqiqotchidan ham, tekshiruvchidan ham oshkor qilish xavfi bo'yicha mutaxassislarning bilimlarini talab qiladi. Bu tadqiqotchini birinchi navbatda xavfsiz natijalarga erishishga undaydi. Biroq, bu natija ziddiyatli va noaniq bo'lishi mumkinligini ham anglatadi. Buning uchun keng tayyorgarlik va statistika va ma'lumotlarni tahlil qilish bo'yicha yuqori tushuncha talab etiladi.[2]

The Buyuk Britaniyaning ma'lumotlar xizmati statistik ma'lumotlarni oshkor qilishni nazorat qilishda printsiplarga asoslangan yondashuvni qo'llaydi.[8]

Tanqidlar

Umumlashtirish va hujayraning bostirilishi kabi ko'plab zamonaviy statistik ma'lumotlarni boshqarish usullari gipotetik ma'lumotlarga tajovuzkor tomonidan hujumga qarshi himoyasiz ekanligi isbotlangan. Masalan, Koks 2009 yilda birlamchi va qo'shimcha hujayralarni bostirish zarurati sababli qo'shimcha hujayralarni bostirish odatda "haddan tashqari himoyalangan" echimlarga olib kelishini va hatto aniq intervallar haqida xabar berilganda sezgir ma'lumotlarning kelishuviga olib kelishi mumkinligini ko'rsatdi.[9]

Shuningdek qarang

Adabiyotlar

  1. ^ Skinner, Kris (2009). "So'rov ma'lumotlarini oshkor qilishni statistik nazorati" (PDF). 29A-sonli statistika ma'lumotnomasi: Namunaviy so'rovnomalar: Dizayn, uslublar va qo'llanmalar. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  2. ^ a b v Ritchi, Feliks va Elliott, Mark (2015). "Printsiplar - qoidalarga qarshi, masofaviy erkin foydalanish muhitida statistik ma'lumotlarni oshkor qilishni boshqarish" (PDF). IASSIST Har chorakda v39 pp5-13. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  3. ^ "ADRN» Xavfsiz natijalar ". adrn.ac.uk. Olingan 2016-03-08.
  4. ^ "Davlat statistika xizmatlari: ma'lumotlarning oshkor etilishini nazorat qilish". 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  5. ^ Templ, Mattias; va boshq. (2014). "Xalqaro uy xo'jaligini o'rganish tarmog'i" (PDF). IHSN ishchi qog'ozi. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  6. ^ "Arxivlangan: ONS statistik ma'lumotlarning nazorati". Milliy statistika boshqarmasi. Arxivlandi asl nusxasi 2016-01-05 da. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  7. ^ "Aholini ro'yxatga olish 2001 yil - metodologiya" (PDF). Shimoliy Irlandiya statistika va tadqiqot agentligi. 2001 yil. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  8. ^ Afxamay, Rizo; va boshq. (2013). "Buyuk Britaniyaning ma'lumotlar xizmatiga xavfsiz kirishda statistik ma'lumotlarni oshkor qilishni nazorat qilish amaliyoti" (PDF). Birlashgan Millatlar Tashkilotining Evropa Iqtisodiy Komissiyasi. 2016 yil mart oyida olindi. Sana qiymatlarini tekshiring: | kirish tarixi = (Yordam bering)
  9. ^ Lourens H. Koks, tajovuzkor hujumiga qarshi qo'shimcha hujayralarni bostirishning zaifligi, Maxfiylik va maxfiylik jurnali (2009) 1, 2-son, 235-251 bet. http://repository.cmu.edu/jpc/vol1/iss2/8/