كتب عن الاهتمامات الأخلاقية المحتملة لتقنيات إلغاء التعرف.
واحد من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هو التمثيل القليل من المجموعات الممثلة تاريخيًا. مثلاً، داخل مجموعة بيانات MOOC، في صف واحد بس مرتبط بمستخدم من القارة الجنوبية. بنفس الطريقة، البلاد التالية ظهرت مرة أو مرتين بس في مجموعة البيانات كلها: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروناي. غير ممثلة جغرافياً، هالمعلومات هيك بتتخلص بالكامل من خلال تقنية القمع. هيدا بيقدم مفارقة أخلاقية: من جهة، بدنا نحافظ على مجهولية المستخدمين وحماية خصوصيتهم من المناطق اللي ما عندهم تمثيل كافي؛ من جهة تانية، للوصول لهاد الهدف لازم نحذف وجودهم من مجموعة البيانات ونعزز التمثيل القليل الموجود من قبل. مثال تاني هوي عمود سنة الميلاد. السكان المستخدمين لمقرر التعليم المفتوحين ممثلون زيادة من الشباب، في حين إن المستخدمين اللي عمرهم أكتر من 80 سنة بتتخذ نسبة أقل من 1 بالمية في مجموعة البيانات بأكملها. بالتحديد، اذا كنا بدنا نستعمل تقنية القمع علشان نحقق مجهولية ك، تقريبا كل جزء من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين اللي عمرهم فوق 80 سنة لازم يتخلص. مرة تانية، كبار السن ما كانوا يمثلون بشكل تاريخي في قطاع التعليم، لكن باستخدام القمع، نحمي خصوصيتهم على حساب التمثيل.  فقدان التمثيل نتيجة القمع ضار من نواحي كتير وبالتالي بيحتاج لاهتمام. عشان منصة MOOCs محرومة من المعلومات المهمة عن المستخدمين، الشركة بتفقد الطلب المحتمل على التعليم عبر الإنترنت لهؤلاء المجموعات الممثلة بشكل ناقص، وبالتالي بتفشل في الوصول إليهم عن طريق التسويق والإعلان. بالإضافة لضغط قاعدة مستخدمي المنصة وربحيتها، هيك بتزيد الوضع لأن المجموعات الممثلة بشكل ناقص عندها موارد محدودة للتعليم عبر الإنترنت. علاوة على كدا، يمكن للإستنتاجات على مجموعة البيانات المحجوبة تعزز التحيز المجتمعي إن مجموعة معينة من الناس مش منفتحين للتعليم <unk> زي كبار السن <unk> بالرغم من إن الواقع ببساطة إننا نحذف المعلومات عن كبار السن اللي بيدخلوا بنشاط في منصات التعليم عبر الإنترنت. نتيجة لذلك، المسنين يمكن يشعروا بإنفسهم بعيدين أكتر عن وسائل الإعلام والتكنولوجيا السائدة. عشان هيك، استخدام القمع لوحده لتحقيق k-مجهولية داخل مجموعة بيانات، بالرغم من فعاليته، ممكن يكون معقد بسبب المسألة الأخلاقية من التمثيل المنخفض.