اكتب عن الاهتمامات الأخلاقية المحتملة لتقنيات إلغاء التعرف.
واحد من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هو زيادة التمثيل الضعيف للمجموعات الممثلة بشكل ناقص تاريخيًا. مثلاً، داخل مجموعة بيانات MOOC، في صف واحد فقط مرتبط بمستخدم من القارة القطبية الجنوبية. بنفس الطريقة، الدول التالية ظهرت مرة أو مرتين فقط في مجموعة البيانات بأكملها: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروني. مع انعدام التمثيل الجغرافي، هذي المعلومات بتتخلص بالكامل من خلال تقنية القمع. هاد بيعرض مفارقة أخلاقية: من جهة، بدنا نحافظ على مجهولية المستخدمين وحماية خصوصيتهم من المناطق المتخلفة؛ من جهة أخرى، للوصول لهذا الهدف، لازم نحذف وجودهم في مجموعة البيانات ونعزز التمثيل المتخلف الموجود مسبقاً. مثال تاني هو عمود سنة الميلاد. عدد مستخدمي MOOCs كبير من الشباب، في حين المستخدمين اللي عمرهم اكبر من 80 سنة يقل عن 1% من مجموع البيانات بأكملها. على وجه الخصوص، اذا كنا نستخدم تقنية القمع لتحقيق مجهولية ك، تقريباً كل جزء من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين فوق 80 سنة لازم يتخلص منها. مرة تانية، كبار السن ما بقيش ممثلون بشكل تاريخي في قطاع التعليم، لكن باستخدام القمع، نحمي خصوصيتهم على حساب التمثيل.  هذي خسارة التمثيل نتيجة القمع ضارة في جوانب متعددة وبالتالي بتستحق الاهتمام. لأن منصة MOOCs محرومة من المعلومات المهمة عن هؤلاء المستخدمين، الشركة رح تفقد من وجهة نظرها الطلب المحتمل على التعليم عبر الإنترنت لهذه المجموعات المتمثلة بشكل قليل، وبالتالي لن تصل إليهم عن طريق التسويق والإعلان. بالاضافة الى الضغط على قاعدة المستخدمين والربحية للمنصة، هذا سيزيد الوضع سوءاً لأن المجموعات الممثلة بشكل ناقص لديها موارد محدودة للتعليم عبر الإنترنت. علاوة على كده، يمكن للستدلالات على مجموعة البيانات المحجبة تعزز التحيز الاجتماعي بأن مجموعات معينة من الناس مش منفتحة للتعليم <unk> مثل كبار السن <unk> بينما الحقيقة هي ببساطة اننا نحذف المعلومات عن كبار السن الذين يشاركون بنشاط في منصات التعليم عبر الإنترنت. نتيجة لذلك، المسنين ممكن يشعروا انهم بعيدين اكثر عن وسائل الاعلام والتكنولوجيا السائدة. عشان كده، استخدام القمع لوحده لتحقيق مجهولية ك داخل مجموعة البيانات، بالرغم من فعاليته، ممكن يكون معقد بسبب المسألة الأخلاقية لقلة التمثيل.