De-identification
ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન એ એવી પ્રક્રિયા છે જેનો ઉપયોગ કોઈની વ્યક્તિગત ઓળખ જાહેર થતી અટકાવવા માટે થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, સંશોધન સહભાગીઓની ગોપનીયતાને જાળવી રાખવા માટે માનવ વિષય સંશોધન દરમિયાન ઉત્પાદિત ડેટાને ઓળખી શકાય છે. દર્દીના ગોપનીયતા કાયદાને વ્યાખ્યાયિત અને નિર્ધારિત કરતા HIPAA નિયમોનું પાલન કરવા માટે જૈવિક ડેટાની ઓળખ દૂર કરી શકાય છે. જ્યારે મેટાડેટા અથવા ઓળખ વિશેના સામાન્ય ડેટા પર લાગુ કરવામાં આવે છે, ત્યારે આ પ્રક્રિયાને ડેટા અનામીકરણ તરીકે પણ ઓળખવામાં આવે છે. સામાન્ય વ્યૂહરચનાઓમાં વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓને કાઢી નાખવા અથવા છુપાવવાનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે વ્યક્તિગત નામ, અને જન્મ તારીખ જેવા અર્ધ-ઓળખકર્તાઓને દબાવવા અથવા સામાન્ય બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે. વ્યક્તિઓને ઓળખવા માટે બિન-ઓળખાયેલ માહિતીનો ઉપયોગ કરવાની વિપરીત પ્રક્રિયાને માહિતી પુનઃ ઓળખ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. સફળ પુનઃ-ઓળખ ડી-આઇડેન્ટિફિકેશનની અસરકારકતા પર શંકા કરે છે. ચૌદ અલગ અલગ પુનઃ-ઓળખ હુમલાઓની વ્યવસ્થિત સમીક્ષામાં જાણવા મળ્યું કે "ઉચ્ચ પુનઃ-ઓળખ દર [.] ડેટા પર નાના પાયે અભ્યાસો દ્વારા પ્રભુત્વ ધરાવે છે જે હાલના ધોરણો અનુસાર બિન-ઓળખાયેલ હતા". ડી-આઇડેન્ટિફિકેશનને ડેટા ગોપનીયતા સંરક્ષણ તરફના મુખ્ય અભિગમોમાંથી એક તરીકે અપનાવવામાં આવે છે. તેનો ઉપયોગ સામાન્ય રીતે સંદેશાવ્યવહાર, મલ્ટીમીડિયા, બાયોમેટ્રિક્સ, બિગ ડેટા, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટિંગ, ડેટા માઇનિંગ, ઇન્ટરનેટ, સોશિયલ નેટવર્ક્સ અને ઓડિયો-વીડિયો સર્વેલન્સના ક્ષેત્રોમાં થાય છે. સર્વેક્ષણોની રચનામાં ઉદાહરણો જ્યારે સર્વેક્ષણો હાથ ધરવામાં આવે છે, જેમ કે વસ્તી ગણતરી, ત્યારે તેઓ લોકોના ચોક્કસ જૂથ વિશે માહિતી એકત્રિત કરે છે. ભાગીદારીને પ્રોત્સાહિત કરવા અને સર્વેક્ષણના ઉત્તરદાતાઓની ગોપનીયતાનું રક્ષણ કરવા માટે, સંશોધકો સર્વેક્ષણને એવી રીતે તૈયાર કરવાનો પ્રયાસ કરે છે કે જ્યારે લોકો સર્વેક્ષણમાં ભાગ લે, ત્યારે કોઈ પણ સહભાગીના વ્યક્તિગત પ્રતિસાદ (ઓ) ને પ્રકાશિત કોઈપણ ડેટા સાથે મેળ ખાવાનું શક્ય ન બને. માહિતીનો ઉપયોગ કરતા પહેલા જ્યારે ઓનલાઈન શોપિંગ વેબસાઇટ તેના વપરાશકર્તાઓની પસંદગીઓ અને ખરીદીની આદતો જાણવા માંગે છે, ત્યારે તે તેના ડેટાબેઝમાંથી ગ્રાહકોના ડેટાને પુનઃપ્રાપ્ત કરવાનું અને તેના પર વિશ્લેષણ કરવાનું નક્કી કરે છે. વ્યક્તિગત માહિતીમાં વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓનો સમાવેશ થાય છે જે ગ્રાહકોએ તેમના ખાતાઓ બનાવ્યાં ત્યારે સીધા જ એકત્રિત કરવામાં આવ્યાં હતાં. વેબસાઇટને તેમના ગ્રાહકોની ગોપનીયતાનું ઉલ્લંઘન ટાળવા માટે ડેટા રેકોર્ડ્સનું વિશ્લેષણ કરતા પહેલા ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન તકનીકો દ્વારા ડેટાને પૂર્વ-નિયંત્રિત કરવાની જરૂર છે. અનામિકરણ એ કોઈ પણ શરત હેઠળ અભ્યાસ આયોજકો દ્વારા પણ ભવિષ્યની કોઈપણ પુનઃ-ઓળખને રોકવા માટે અભ્યાસમાં ડેટા ફાળો આપનારની ઓળખમાંથી ડેટા સેટને ઉલટાવી ન શકાય તે રીતે અલગ કરવાનો સંદર્ભ આપે છે. બિન-ઓળખમાં ઓળખની માહિતીને સાચવવાનો પણ સમાવેશ થઈ શકે છે જે અમુક પરિસ્થિતિઓમાં માત્ર વિશ્વસનીય પક્ષ દ્વારા ફરીથી લિંક કરી શકાય છે. ટેક્નોલોજી સમુદાયમાં એવી ચર્ચા ચાલી રહી છે કે વિશ્વસનીય પક્ષ દ્વારા પણ ફરીથી લિંક કરી શકાય તેવા ડેટાને ક્યારેય બિન-ઓળખ માનવામાં આવવો જોઈએ કે કેમ. તકનીકો ઓળખ દૂર કરવાની સામાન્ય વ્યૂહરચનાઓમાં વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓને છુપાવવા અને અર્ધ-ઓળખકર્તાઓને સામાન્ય બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે. સ્યુડોનીમાઈઝેશન એ મુખ્ય તકનીક છે જેનો ઉપયોગ ડેટા રેકોર્ડ્સમાંથી વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓને છુપાવવા માટે થાય છે અને કે-એનોનીમાઈઝેશન સામાન્ય રીતે અર્ધ-ઓળખકર્તાઓને સામાન્ય બનાવવા માટે અપનાવવામાં આવે છે. છદ્મનામકરણ છદ્મનામકરણ વાસ્તવિક નામોને કામચલાઉ ID સાથે બદલીને કરવામાં આવે છે. તે વ્યક્તિઓને અજાણી બનાવવા માટે વ્યક્તિગત ઓળખકર્તાઓને દૂર કરે છે અથવા માસ્ક કરે છે. આ પદ્ધતિ સમય જતાં વ્યક્તિના રેકોર્ડને ટ્રેક કરવાનું શક્ય બનાવે છે, તેમ છતાં રેકોર્ડ અપડેટ કરવામાં આવશે. જો કે, જો ડેટા રેકોર્ડમાં લક્ષણોના કેટલાક ચોક્કસ સંયોજનો પરોક્ષ રીતે વ્યક્તિને ઓળખે તો તે વ્યક્તિને ઓળખવાથી રોકી શકશે નહીં. કે-અનામિકરણ કે-અનામિકરણ એ લક્ષણોને વ્યાખ્યાયિત કરે છે જે પરોક્ષ રીતે વ્યક્તિની ઓળખને અર્ધ-ઓળખકર્તાઓ (ક્યુઆઈ) તરીકે નિર્દેશ કરે છે અને ઓછામાં ઓછા કે વ્યક્તિઓને ક્યુઆઈ મૂલ્યોનું સમાન સંયોજન બનાવીને ડેટા સાથે વ્યવહાર કરે છે. ક્યુઆઇ મૂલ્યો ચોક્કસ ધોરણોને અનુસરીને નિયંત્રિત કરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કે-અનામીકરણ રેકોર્ડ્સમાં કેટલાક મૂળ ડેટાને નવા શ્રેણી મૂલ્યો સાથે બદલે છે અને કેટલાક મૂલ્યોને યથાવત રાખે છે. ક્યુઆઈ મૂલ્યોનું નવું સંયોજન વ્યક્તિને ઓળખવામાં અટકાવે છે અને ડેટા રેકોર્ડ્સને નષ્ટ કરવાનું પણ ટાળે છે. એપ્લિકેશન ડી-આઇડેન્ટિફિકેશનમાં સંશોધન મોટે ભાગે આરોગ્ય માહિતીના રક્ષણ માટે કરવામાં આવે છે. કેટલાક પુસ્તકાલયોએ તેમના વાચકોની ગોપનીયતા જાળવવા માટે આરોગ્ય સંભાળ ઉદ્યોગમાં ઉપયોગમાં લેવાતી પદ્ધતિઓ અપનાવી છે. મોટા ડેટામાં, વ્યક્તિઓ અને સંસ્થાઓ દ્વારા ડી-આઇડેન્ટિફિકેશનને વ્યાપકપણે અપનાવવામાં આવે છે. સોશિયલ મીડિયા, ઈ-કોમર્સ અને મોટા ડેટાના વિકાસ સાથે, કેટલીકવાર ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન જરૂરી છે અને ઘણીવાર ડેટા ગોપનીયતા માટે ઉપયોગમાં લેવાય છે જ્યારે વપરાશકર્તાઓનો વ્યક્તિગત ડેટા કંપનીઓ અથવા તૃતીય-પક્ષ સંસ્થાઓ દ્વારા એકત્રિત કરવામાં આવે છે જે તેમના પોતાના વ્યક્તિગત ઉપયોગ માટે તેનું વિશ્લેષણ કરશે. સ્માર્ટ શહેરોમાં, રહેવાસીઓ, કામદારો અને મુલાકાતીઓની ગોપનીયતાની સુરક્ષા માટે બિન-ઓળખની જરૂર પડી શકે છે. કડક નિયમન વિના, ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન મુશ્કેલ હોઈ શકે છે કારણ કે સેન્સર હજી પણ સંમતિ વિના માહિતી એકત્રિત કરી શકે છે. મર્યાદાઓ જ્યારે પણ કોઈ વ્યક્તિ આનુવંશિક સંશોધનમાં ભાગ લે છે, ત્યારે જૈવિક નમૂનાનું દાન ઘણીવાર મોટી માત્રામાં વ્યક્તિગત માહિતીના નિર્માણમાં પરિણમે છે. આવી માહિતીને ઓળખવી અનન્ય રીતે મુશ્કેલ છે. બાયોસ્પેસિમેન્સમાં જીનોટાઇપિક માહિતીની વિશાળ માત્રા, નમૂનાઓ ઘણીવાર તબીબી ઇતિહાસ સાથે ધરાવતા સંબંધો અને ડેટા માઇનિંગ માટે આધુનિક બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સાધનોના આગમનને કારણે આનુવંશિક માહિતીનું અનામીકરણ ખાસ કરીને મુશ્કેલ છે. એવા પ્રદર્શનો થયા છે કે જીનોટાઇપિક ડેટા સમૂહોના એકંદર સંગ્રહમાં વ્યક્તિઓ માટેના ડેટાને નમૂના દાતાઓની ઓળખ સાથે જોડી શકાય છે. કેટલાક સંશોધકોએ સૂચવ્યું છે કે આનુવંશિક સંશોધનમાં સહભાગીઓને ક્યારેય વચન આપવું વાજબી નથી કે તેઓ તેમની અનામતા જાળવી શકે છે, પરંતુ તેના બદલે, આવા સહભાગીઓને બિન-ઓળખ પ્રક્રિયામાં કોડેડ ઓળખકર્તાઓનો ઉપયોગ કરવાની મર્યાદા શીખવવી જોઈએ. યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ ઑફ અમેરિકામાં બિન-ઓળખ કાયદાઓ મે 2014માં, યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ પ્રેસિડેન્ટ્સ કાઉન્સિલ ઑફ એડવાઇઝર્સ ઑન સાયન્સ એન્ડ ટેક્નોલોજીએ બિન-ઓળખને "વધારાની સુરક્ષા તરીકે કંઈક અંશે ઉપયોગી" ગણાવી હતી, પરંતુ "નીતિ માટે ઉપયોગી આધાર" ગણાવી ન હતી કારણ કે "તે નજીકના ગાળાની ભવિષ્યની પુનઃ ઓળખ પદ્ધતિઓ સામે મજબૂત નથી". HIPAA ગોપનીયતા નિયમ દર્દીની સંમતિની જરૂર વગર જવાબદારીપૂર્વક આરોગ્ય ડેટાનો ઉપયોગ કરવા અને જાહેર કરવા માટેની પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે. આ પદ્ધતિઓ બે HIPAA બિન-ઓળખ ધોરણો-સેફ હાર્બર અને નિષ્ણાત નિર્ધારણ પદ્ધતિ પર કેન્દ્રિત છે. સલામત બંદર ચોક્કસ દર્દી ઓળખકર્તાઓને દૂર કરવા પર આધાર રાખે છે (દા. ત. નામ, ફોન નંબર, ઇમેઇલ સરનામું વગેરે. ), જ્યારે નિષ્ણાત નિર્ધારણ પદ્ધતિ માટે વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી ન શકાય તેવી માહિતી પ્રદાન કરવા માટે સામાન્ય રીતે સ્વીકૃત આંકડાકીય અને વૈજ્ઞાનિક સિદ્ધાંતો અને પદ્ધતિઓ સાથે જ્ઞાન અને અનુભવની જરૂર પડે છે. સલામત બંદર પદ્ધતિ બિન-ઓળખ માટે સૂચિ અભિગમનો ઉપયોગ કરે છે અને તેની બે આવશ્યકતાઓ છેઃ ડેટામાંથી 18 તત્વોને દૂર કરવા અથવા સામાન્યીકરણ. આવરી લેવામાં આવેલી સંસ્થા અથવા બિઝનેસ એસોસિયેટને વાસ્તવિક જ્ઞાન નથી કે ડેટામાં રહેલી બાકીની માહિતીનો ઉપયોગ વ્યક્તિને ઓળખવા માટે એકલા અથવા અન્ય માહિતી સાથે સંયોજનમાં થઈ શકે છે. સેફ હાર્બર એ બિન-ઓળખ માટે અત્યંત સૂચિત અભિગમ છે. આ પદ્ધતિ હેઠળ, તમામ તારીખોને વર્ષમાં સામાન્ય બનાવવી જોઈએ અને પિન કોડને ત્રણ અંકો સુધી ઘટાડવો જોઈએ. સંદર્ભને ધ્યાનમાં લીધા વિના ડેટા પર સમાન અભિગમનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. જો માહિતી વિશ્વસનીય સંશોધક સાથે શેર કરવાની હોય, જે તીવ્ર શ્વસનના કેસોમાં મોસમી ફેરફારો માટે ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવા માંગે છે અને તેથી, હોસ્પિટલમાં દાખલ થવાનો મહિનો જરૂરી છે, તો આ માહિતી પ્રદાન કરી શકાતી નથી; માત્ર દાખલ થયાનું વર્ષ જાળવી રાખવામાં આવશે. નિષ્ણાત નિર્ધારણ નિષ્ણાત નિર્ધારણ એ ડી-આઇડેન્ટિફિકેશન માટે જોખમ-આધારિત અભિગમ લે છે જે સંશોધનમાંથી વર્તમાન ધોરણો અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓને લાગુ કરે છે જેથી કોઈ વ્યક્તિને તેમની સુરક્ષિત આરોગ્ય માહિતીમાંથી ઓળખી શકાય તેવી શક્યતા નક્કી કરી શકાય. આ પદ્ધતિ માટે જરૂરી છે કે સામાન્ય રીતે સ્વીકૃત આંકડાકીય અને વૈજ્ઞાનિક સિદ્ધાંતો અને પદ્ધતિઓનું યોગ્ય જ્ઞાન અને અનુભવ ધરાવતી વ્યક્તિ વ્યક્તિગત રીતે ઓળખી ન શકાય તેવી માહિતી આપે. તે જરૂરી છેઃ કે જોખમ ખૂબ નાનું છે કે માહિતીનો ઉપયોગ એકલા અથવા અન્ય વ્યાજબી રીતે ઉપલબ્ધ માહિતી સાથે સંયોજનમાં, અપેક્ષિત પ્રાપ્તકર્તા દ્વારા માહિતીનો વિષય છે તે વ્યક્તિને ઓળખવા માટે કરી શકાય છે; વિશ્લેષણની પદ્ધતિઓ અને પરિણામોનું દસ્તાવેજીકરણ કરે છે જે આવા નિર્ધારણને યોગ્ય ઠેરવે છે. મૃતદેહો પર સંશોધન ઇલેક્ટ્રોનિક આરોગ્ય રેકોર્ડ ડેટામાં સંશોધન વિશેનો મુખ્ય કાયદો HIPAA ગોપનીયતા નિયમ છે. આ કાયદો સંશોધન માટે મૃત વિષયોના ઇલેક્ટ્રોનિક આરોગ્ય રેકોર્ડનો ઉપયોગ કરવાની મંજૂરી આપે છે (HIPAA ગોપનીયતા નિયમ (વિભાગ 164.512 (i) (1) (iii)). એડવર્સરીયલ સ્ટાઈલોમેટ્રી આનુવંશિક ગોપનીયતા આંકડાકીય જાહેરાત નિયંત્રણ સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ યુનાઇટેડ સ્ટેટ્સ સરકાર પરની તાલીમ શ્રેણી બિન-ઓળખ ધોરણો સુરક્ષિત આરોગ્ય માહિતીની બિન-ઓળખ માટેની પદ્ધતિઓ અંગે માર્ગદર્શન માહિતી ગોપનીયતા ડેટા સંરક્ષણ સંશોધન નીતિશાસ્ત્ર ઇલેક્ટ્રોનિક આરોગ્ય રેકોર્ડ