اكتب عن المخاوف الأخلاقية المحتملة لتقنيات إلغاء التعرف.
واحد من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هو التمثيل المتدني للفئات التي تمثلت بشكل متناقص تاريخيا. على سبيل المثال، داخل مجموعة بيانات MOOC، هناك صف واحد فقط مرتبط بمستخدم من القارة القطبية الجنوبية. وبالمثل، ظهرت الدول التالية مرة أو مرتين فقط في مجموعة البيانات بأكملها: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروناي. غير ممثلة جغرافياً، هذه المعلومات ستتخلص بالكامل من خلال تقنية القمع. هذا يعرض تناقض أخلاقي: من ناحية، نريد الحفاظ على مجهولية المستخدمين وحماية خصوصيتهم من المناطق التي تمثل أقل من اللازم؛ من ناحية أخرى، للوصول إلى هذا الهدف يجب علينا محو وجودهم في مجموعة البيانات وتعزيز التمثيل المنخفض الموجود مسبقا. مثال آخر هو عمود سنة الميلاد. عدد مستخدمي MOOCs مبالغ فيه من الشباب، في حين أن المستخدمين الذين تزيد أعمارهم عن 80 عاماً يقل عن 1 في المئة من مجموع البيانات بأكملها. على وجه الخصوص، اذا كنا سنستخدم تقنية القمع لتحقيق مجهولية ك، تقريباً كل جزء من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين فوق 80 سنة يجب أن يتم التخلص منها. مرة اخرى، كبار السن لم يتم تمثيلهم 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. لأن منصة MOOCs محرومة من المعلومات ذات الصلة عن هؤلاء المستخدمين، الشركة ستفقد النظر في الطلب المحتمل على التعليم عبر الإنترنت لهذه المجموعات غير الممثلة، وبالتالي تفشل في الوصول إليها من خلال التسويق والإعلان. بالإضافة إلى الضغط على قاعدة المستخدمين والربحية للمنصة، هذا سيزيد من الوضع لأن المجموعات الأقل تمثيلاً لديها موارد محدودة للتعليم عبر الإنترنت. وعلاوة 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. نتيجة لذلك، قد يشعر المسنون بأنفسهم بعيدين أكثر عن وسائل الإعلام والتكنولوجيا الرئيسية. لذلك، استخدام القمع وحده لتحقيق k-مجهولية داخل مجموعة البيانات، في حين أنه فعال، يمكن أن يكون معقدًا بسبب المسألة الأخلاقية لقلة التمثيل.