MaskMyPy: python tools for performing and analyzing geographic masks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Geographic masking is an important but under-utilized technique for protecting and disseminating sensitive geospatial health data. Geographic masks work by displacing static point locations such that the people those locations describe cannot be identified, while at the same time preserving important spatial patterns for analysis. Unfortunately, there is a lack of available tooling surrounding geographic masks which we believe creates an unnecessary barrier towards the adoption of these techniques. As such, this article presents a set of tools for performing, evaluating, and developing geographic masks, called MaskMyPy. RESULTS: MaskMyPy is an open-source Python package that includes functions for performing geographic masks, including donut, street, location swapping, and Voronoi masks. It also includes a range of tools for evaluating the results of these masks, both with regard to privacy and information loss. Finally, it includes a special class called the 'Atlas' that aims to dramatically streamline mask execution and evaluation. We conducted a short case study to illustrate the power of MaskMyPy in geographic masking research, and in doing so showed that mask performance can range widely due solely to randomization. As such, we recommend that masking researchers test their masks repeatedly across a variety of test datasets. CONCLUSION: MaskMyPy makes it easy to apply a variety of geographic masks to a set of sensitive points and then measure which mask provided the most privacy while suffering the least information loss. We believe this style of tooling is important to not only make geographic masks accessible to non-experts, but to enable expert users to better interrogate the masks they develop, and in doing so drive the geographic masking discipline forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,024 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».