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무해원칙 지침 : 데이터 프라이버시 방식에 형평성 인식 적용 (Do No Harm Guide: Applying Equity Awareness In Data Privacy Methods)
무해원칙 지침 : 데이터 프라이버시 방식에 형평성 인식 적용 (Do No Harm Guide: Applying Equity Awareness In Data Privacy Methods)
  • 저자

    Claire Bowen, Joshua Snoke

  • 수록잡지

    RESEARCH REPORT,

  • 발행처

    Urban Institute(UI)

  • 발행연도

    2023

  • 분류(BRM)

    일반공공행정-국민권익·인권

  • 소개

    연구자와 기관은 무작위 값을 종합, 억제, 대체하는 등의 방법으로 데이터 세트의 프라이버시 수준을 높일 수 있다. 그러나 개인정보를 보호하는 이러한 수단이 데이터에 포함된 사람들의 집단에 끼치는 영향은 항상 같지 않다. 이 연구에서는 이러한 생각의 현황을 이해하기 위해 통계 데이터 프라이버시(statistical data privacy, SDP)(임시명)에서 형평성에 중점을 둔 작업에 대한 문헌을 검토하고 개인정보를 보호하는 방법과 데이터 공유에 관해 9명의 전문가와 인터뷰를 실시했다. 연구진은 데이터 프라이버시 및 기밀 유지 방법을 시행한 경험과 프라이버시 맥락에서 형평성을 정의하는 방법 등 다양한 주제에 대해 질문했다. 또한, 이 연구는 구체적인 사례를 만들어서 공평한 작업 흐름 없이 SDP 방법을 적용할 때 초래할 수 있는 불균형을 강조했다. 이 지침서는 SDP에서 형평성을 개선하기 위한 틀을 개발하기 위한 논의의 시작점이 될 수 있다.

  • 출처 URL

    https://www.urban.org/research/publication/do-no-harm-guide-applying-equity-awareness...

  • 국가명

    미국



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