Protection of Geoprivacy and Accuracy of Spatial Information: How Effective Are Geographical Masks?
Notice bibliographique
Résumé
Spatial analysis and mapping of georeferenced, individual-level data can help identify important geographical patterns or lead to knowledge significant for dealing with specific social issues in a particular area. However, given the need to protect personal privacy when using geospatial data, the possibility for undertaking geographical analysis on certain types of individual-level data is becoming increasingly circumscribed. This article addresses the need to protect geoprivacy while making georeferenced, individual-level data available in such a way that analytical results are not significantly affected. The effectiveness of three geographical masks with different perturbation radii (r) is examined using a data set for lung-cancer deaths in Franklin County, Ohio, in 1999. The findings reveal a rather consistent trade-off between data confidentiality and accuracy of analytical results. There seems to be a threshold r-value at which the results of analyses on masked data become substantially different from the original results. An r that produces an area about the average size of the study-area census-block groups achieves a desirable optimum trade-off between privacy protection and accuracy of results. The study shows that implementing appropriate geographical masks may help data managers or researchers establish the desirable trade-off, in a particular context, between privacy protection and accuracy of geographic information.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».