اكتب عن المخاوف الاخلاقيه المحتملة لتقنيات عدم التعرف.
واحد من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هو التمثيل الناقص للفئات الممثلة بشكل تاريخي. مثلاً، داخل مجموعة بيانات MOOC، هناك صف واحد فقط مرتبط بمستخدم من القارة القطبية الجنوبية. بنفس الطريقة، الدول التالية ظهرت مرة او مرتين فقط في المجموعة الكاملة من البيانات: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروناي. مُتَقَلِّصٌ جغرافيًا، هَذِه القطعِ مِنْ المَعْرِفَةِ سَتُقْطَعُ كُلُّها تحت تقنيةِ التَكْتِمَاسِ. هذا يعرض تناقض أخلاقي: من جهة، نريد ان نحافظ على مجهوليتنا ونحمي خصوصية المستخدمين من المناطق التي لا تمثيل لها؛ من جهة اخرى، للوصول الى هذا الهدف، يجب ان نمحو وجودهم في مجموعة البيانات ونعزز التمثيل القليل الموجود مسبقا. مثال اخر هو عمود سنة الميلاد. سكان مستخدمي MOOCs مُمَثَّلوا بشكل مفرط من قبل الشباب، في حين أن المستخدمين فوق 80 سنة فقط يأخذون نسبة اقل من 1 في المئة في مجموعة البيانات بأكملها. خصوصاً، اذا كنا سنستخدم تقنية القمع لتحقيق مجهولية ك، تقريباً كل جزء من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين فوق 80 سنة يجب ان يتخلصوا منها. مرة اخرى، كبار السن لم يكونوا ممثلون بشكل تاريخي في صناعة التعليم، لكن باستخدام القمع، نحمي خصوصيتهم على حساب التمثيل.  هذا الخسارة في التمثيل نتيجة القمع ضارة في جوانب متعددة وبالتالي تستحق الاهتمام. عشان منصة MOOCs محرومة من المعلومات الملائمة عن هؤلاء المستخدمين، الشركة ستفقد النظر في الطلب المحتمل على التعليم عبر الانترنت لهذه المجموعات التي لا تمثل بشكل كاف، وبالتالي لن تصل اليهم عن طريق التسويق والإعلان. بجانب الضغط على قاعدة المستخدمين والربحية للمنصة، هذا سيزيد من الوضع لأن المجموعات غير الممثلة لديها موارد محدودة للتعليم عبر الإنترنت. علاوة على ذلك، الاستنتاجات على مجموعة البيانات المحجوبة يمكن أن تعزز التحيز المجتمعي بأن مجموعات معينة من الناس ليست مفتوحة للتعليم <unk> مثل كبار السن <unk> في حين أن الواقع هو ببساطة أننا نحذف المعلومات عن كبار السن الذين يشاركون بنشاط في منصات التعليم عبر الإنترنت. ونتيجة لذلك، قد يشعر المسنون بأنفسهم بعيدين أكثر عن وسائل الإعلام والتكنولوجيا السائدة. عشان كده، استخدام القمع لوحده لتحقيق مجهولية ك داخل مجموعة بيانات، رغم انه فعال، يمكن ان يكون معقد بسبب المسألة الأخلاقية لقلة التمثيل.