Escribe sobre los posibles problemas éticos de las técnicas de desidentificación.
Una de las cuestiones éticas asociadas a la técnica de supresión es la subrepresentación adicional de grupos históricamente subrepresentados. Por ejemplo, en el conjunto de datos MOOC sólo existe una fila asociada a un usuario de la Antártida (continente). Del mismo modo, los siguientes países sólo han aparecido una o dos veces en todo el conjunto de datos: San Marino, Islas Malvinas y Brunei. Geográficamente infrarrepresentados, estos datos se eliminarían por completo con la técnica de supresión. Esto presenta una paradoja ética: por un lado, deseamos preservar el anonimato k y proteger la privacidad de los usuarios de las regiones infrarrepresentadas; por otro, para alcanzar ese objetivo tendríamos que borrar su existencia en el conjunto de datos y reforzar aún más la infrarrepresentación preexistente. Otro ejemplo sería la columna del año de nacimiento. La población de usuarios de MOOCs está sobrerrepresentada por jóvenes, mientras que los usuarios de más de 80 años sólo suponen una proporción inferior al 1% en todo el conjunto de datos. En concreto, si utilizáramos la técnica de supresión para conseguir el anonimato k, habría que descartar casi toda la información asociada a los usuarios mayores de 80 años. Una vez más, las personas mayores han estado históricamente infrarrepresentadas en el sector de la educación, pero al utilizar la supresión, protegemos su intimidad a expensas de la representación.

Esta pérdida de representación como consecuencia de la supresión es perjudicial en múltiples aspectos y, por tanto, merece atención. Al privar a la plataforma de MOOCs de información relevante sobre estos usuarios, la empresa perderá de vista la demanda potencial que estos grupos infrarrepresentados tienen de educación en línea, por lo que no podrá llegar a ellos a través del marketing y la publicidad. Además de poner a prueba la base de usuarios y la rentabilidad de la plataforma, esto empeoraría la situación de que los grupos infrarrepresentados tienen recursos limitados para la educación en línea. Además, las inferencias sobre el conjunto de datos suprimidos podrían reforzar el prejuicio social de que determinados grupos de personas no están abiertos a la educación -como los ancianos-, cuando la realidad es simplemente que borramos la información sobre los ancianos que participan activamente en las plataformas de educación en línea. Como resultado, las personas mayores podrían sentirse más alejadas de los medios de comunicación y de la tecnología. Por tanto, utilizar únicamente la supresión para lograr el anonimato k en un conjunto de datos, aunque eficaz, podría complicarse por la cuestión ética de la infrarrepresentación.
Write about the potential ethical concerns of de-identification techniques.
One of the ethical issues associated with the technique of suppression is the further underrepresentation of historically underrepresented groups. For example, within the MOOC dataset there exists only one row affiliated with a user from Antartica (continent). Similarly, the following countries have also appeared once or twice only in the entire dataset: San Marino, Falkland Islands, and Brunei. Geographically underrepresented, these pieces of information would get entirely eliminated under the suppression technique. This presents an ethical paradox: on one hand, we wish to preserve k-anonymity and protect the privacy of users from underrepresented regions; on the other hand, to reach that goal we would have to erase their existence in the dataset and further reinforce the pre-existing underrepresentation. Another example would be the column of the year of birth. The MOOCs user population are overrepresented by young people, whereas users over 80 years old only take a proportion less than 1% in the entire dataset. In particular, if we were to use the suppression technique to achieve k-anonymity, almost every piece of information associated with users over 80 years old would have to be discarded. Again, the elderly have been historically underrepresented in the industry of education, yet by using suppression, we protect their privacy at the expense of representation.

This loss of representation as a result of suppression is detrimental at multiple aspects and therefore deserves attention. As the MOOCs platform is deprived of relevant information on these users, the company will lose sight of the potential demand that these underrepresented groups have for online education, thereby failing to reach them through marketing and advertisement. Besides straining the platform’s user base and profitability, this would worsen the situation that the underrepresented groups have limited resources to online education. Moreover, inferences on the suppressed dataset could reinforce the societal bias that certain groups of people are not open to education – such as the elderly – whereas the reality is simply that we erase the information on the elderly who actively engage in online education platforms. As a result, the elderly could feel themselves further distanced from the mainstream media and technology. Therefore, using suppression alone to achieve k-anonymity within a dataset, while effective, could be complicated by the ethical issue of underrepresentation.