اكتب عن الاهتمامات الاخلاقية المحتملة لتقنيات عدم التعرف.
واحد من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هو زيادة التمثيل الناقص للمجموعات الناقصة التاريخيا. مثلًا، داخل مجموعة بيانات MOOC، هناك صف واحد فقط مرتبط بمستخدم من القارة الجنوبية. وبالمثل، ظهرت الدول التالية مرة او مرتين في المجموعة الكاملة من البيانات: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروني. بكونهم غير ممثلون جغرافياً، هذي المعلومات ستزول كلياً تحت تقنية القمع. هذا يعرض تناقض أخلاقي: من جهة، نريد ان نحافظ على مجهوليتنا ونحمي خصوصية المستخدمين من المناطق الممثلة بشكل ناقص. من جهة اخرى، للوصول لهذا الهدف، يجب علينا محو وجودهم في مجموعة البيانات وتعزيز التمثيل القليل الموجود مسبقا. مثال اخر هو عمود سنة الميلاد. عدد مستخدمي الـ MOOCs مُمَثَّل بشكل مفرط من قبل الشباب، في حين المستخدمين فوق 80 سنة فقط يأخذون نسبة اقل من 1 بالمائة في مجموع البيانات. خصوصاً، اذا كنا سنستخدم تقنية القمع لتحقيق مجهولية ك، تقريباً كل جزء من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين فوق 80 سنة يجب ان تتخلص. ومرة اخرى، كبار السن لم يتم تمثيلهم بشكل تاريخي في صناعة التعليم، لكن باستخدام القمع، نحمي خصوصيتهم على حساب التمثيل.  هذا الخسارة في التمثيل نتيجة للقمع ضارة في جوانب متعددة ولهذا يستحق الاهتمام. كَمَا منصة MOOCs محرومة من المعلومات ذات الصلة عن هؤلاء المستخدمين، الشركة ستفقد الطلب المحتمل على هذه المجموعات الممثلة بشكل ناقص للتعليم عبر الانترنت، وبالتالي لا تصل اليهم عن طريق التسويق والإعلان. وبالاضافه الى الضغط على قاعدة المستخدمين والربحية للمنصة، هذا سيزيد الوضع سوءاً لانه المجموعات القلة تمثيلها لديها موارد محدودة للتعليم عبر الانترنت. وبالاضافه الى ذلك، الاستنتاجات على مجموعة البيانات المحجبة يمكن ان تعزز التحيز الاجتماعي بان بعض المجموعات من الناس ليست مفتوحة للتعليم <unk> مثل كبار السن <unk> في حين ان الواقع هو ببساطة اننا نحذف المعلومات عن كبار السن الذين يشاركون بنشاط في منصات التعليم الالكتروني. ونتيجة لذلك، يمكن للمسنين يشعروا بأنفسهم أبعد من وسائل الإعلام والتكنولوجيا السائدة. ولهذا فاستخدام القمع لوحده لتحقيق ك-مجهولية داخل مجموعة البيانات، بالرغم من فعاليته، يمكن ان يكون معقد بسبب المسألة الأخلاقية لقلة التمثيل.