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超越加密 在確保調(diào)查結(jié)果準(zhǔn)確的同時保護消費者的隱私

毫不奇怪,消費者數(shù)據(jù)被包括地方政府,營銷機構(gòu)和社交媒體公司在內(nèi)的各種組織不斷收集。這些組織在收集此數(shù)據(jù)時會確保匿名性和機密性,但是,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)隱私法律并不能保證不會發(fā)生數(shù)據(jù)泄露事件。根據(jù)最近的一份報告,僅在2019年就發(fā)生了2,000多次確認的數(shù)據(jù)泄露,其中34%是由員工等內(nèi)部參與者執(zhí)行的。此外,市政府和州政府機構(gòu)收集法律要求它們與公眾共享的敏感數(shù)據(jù)-由開放數(shù)據(jù)運動和《信息自由法》提供。

數(shù)據(jù)隱私法要求進行加密,在某些情況下,需要將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為“受保護的數(shù)據(jù)”,然后再發(fā)布給外部各方。但是對于像Drexel大學(xué)LeBow商學(xué)院決策科學(xué)和管理信息系統(tǒng)助理教授Matthew Schneider博士這樣的研究人員來說,這還不夠。

他說:“加密肯定有幫助,但不能防止數(shù)據(jù)泄露。”“這類似于保護您的電子郵件密碼。具有加密密鑰訪問權(quán)限的內(nèi)部參與者很容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露。從風(fēng)險的角度來看,保守的做法是假定所有數(shù)據(jù)最終都會泄漏出去,應(yīng)該先進行轉(zhuǎn)換,然后再在內(nèi)部任何位置共享組織。”

范德比爾特大學(xué)的Schneider和Dawn Iacobucci博士在最近發(fā)表在《市場營銷分析雜志》上的論文中,提出了一種新的方法,該方法可以永久性地改變調(diào)查數(shù)據(jù)集,以保護消費者的隱私(當(dāng)數(shù)據(jù)共享時),同時仍然保持水平這些數(shù)據(jù)集的合理準(zhǔn)確性。

這組作者說,調(diào)查數(shù)據(jù)通常保存在組織內(nèi)部,其用途超出了收集數(shù)據(jù)的原始原因。施耐德說:“數(shù)據(jù)庫和客戶信息已成為一種當(dāng)代資產(chǎn),在結(jié)盟時使一種業(yè)務(wù)對另一種業(yè)務(wù)具有吸引力。”“即使是具有高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)安全性的公司也可能發(fā)現(xiàn)保護消費者數(shù)據(jù)的隱私具有挑戰(zhàn)性。”

這組作者說,另一種不太常見但過于真實的威脅是員工非法從其以前的公司獲取數(shù)據(jù)到新雇主的職位上,其原因包括從新員工那里獲得良好印象。公司,以損害舊公司,甚至必須提供數(shù)據(jù)作為工作機會的條件。

對于施耐德而言,實現(xiàn)數(shù)據(jù)隱私承諾的解決方案被證明是一種技術(shù)。

施耐德說:“調(diào)查數(shù)據(jù)越來越多地用于響應(yīng)者級別的分析,例如與其他專有數(shù)據(jù)集的鏈接,在隨后的大量數(shù)據(jù)使用中,不能保證隱私承諾。”“機密性不能保證匿名。在一項調(diào)查中,大約需要三到四個精心提出的問題才能唯一地識別任何人。”

在本文中,作者分析了由德克薩斯州奧斯汀市于2015年收集的調(diào)查數(shù)據(jù)集,并在開放數(shù)據(jù)運動后向公眾發(fā)布。其他城市也有類似的運動,包括紐約和費城。

施耐德說:“開放數(shù)據(jù)中存在很多隱私風(fēng)險,因為它們不保護隱私,而且聯(lián)邦政府擁有大量預(yù)算和資源來聘請統(tǒng)計學(xué)家,經(jīng)濟學(xué)家或計算機科學(xué)家來解決這一技術(shù)問題,”施耐德說。“保護通常取決于如何使用數(shù)據(jù)。”

奧斯丁市對居住在該市的2614名亞裔美國人進行了一項調(diào)查,以探索該市發(fā)展最快的人口之一的健康和服務(wù)需求,旨在建立更高水平的社區(qū)參與度,制定政策并確定資源來滿足老年人的需求。亞裔美國人社區(qū)。奧斯汀的官員根據(jù)需要發(fā)布了他們的數(shù)據(jù)集,以使用戶可以隨時使用。

在一個調(diào)查數(shù)據(jù)集中,每個受訪者被問到自己的種族血統(tǒng),共有32個類別。年齡,有77個類別;郵政編碼,共有61個類別;和性別。

施耐德說:“幾乎每個人都可以識別這四個變量,其中一些變量比其他變量更為明顯。”“一旦識別出他們,這項調(diào)查就會揭示出其他敏感的反應(yīng),例如就業(yè)狀況,宗教信仰,家庭收入,住房負擔(dān)能力以及許多態(tài)度問題。”

同樣,紐約市的出租車和豪華轎車委員會遇到了一個開放數(shù)據(jù)問題,該行可以追蹤1.24億條駕駛路線到駕駛員的住所。

在考慮有效更改參與者數(shù)據(jù)的方法時,一個主要挑戰(zhàn)是以一種不會大大改變調(diào)查結(jié)果準(zhǔn)確性的方式來做到這一點。作者提出的方法是建立在基因組測序應(yīng)用程序中的一種技術(shù)之上的,該技術(shù)能夠掩蓋消費者的身份,同時將洞察的準(zhǔn)確性保持在5%以內(nèi)。

施耐德說:“我們的方法本質(zhì)上將“洗牌”調(diào)查數(shù)據(jù)集中的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)。”“但是,與以前的方法不同,我們僅在保持對分析人員至關(guān)重要的重要變量之間的相關(guān)性時才對數(shù)據(jù)進行混洗。受保護的數(shù)據(jù)是在消費者級別上模擬的,但對于最終用戶仍然有價值。如果此數(shù)據(jù)集散發(fā)出來,則只有該組織的見解將是眾所周知的。”

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