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.