إكتب عن المخاوف الأخلاقية المحتملة لتقنيات إزالة الهوية.
واحدة من القضايا الأخلاقية المرتبطة بتقنية القمع هي زيادة التمثيل القليل للمجموعات اللي مش ممثلة بشكل تاريخي. على سبيل المثال، في مجموعة بيانات MOOC فيه صف واحد بس مرتبط بمستخدم من أنتاركتيكا (القارة). وبالمثل، الدول اللي جاية كمان ظهرت مرة أو مرتين بس في مجموعة البيانات كلها: سان مارينو، جزر فوكلاند، وبروناي. متقلصة الجغرافياً، بتتخلص كاملةً مقطع المعلومات ده تحت تقنية القمع. ده بيقدم تناقض أخلاقي: من ناحية، عايزين نحافظ على مجهولية المستخدمين وحماية خصوصية المستخدمين من المناطق اللي مش ممثلة كفاية؛ من ناحية تانية، للوصول إلى الهدف ده لازم نحذف وجودهم في مجموعة البيانات ونعزز التمثيل الضئيل الموجود مسبقاً. مثال تاني ممكن يكون عمود سنة الميلاد. سكان مستخدمي MOOCs ممثلون بشكل كبير من قبل الشباب، في حين أن المستخدمين اللي عمرهم فوق 80 سنة بيحصلوا على نسبة أقل من 1٪ في مجموعة البيانات بأكملها. خاصةً، لو كنا عايزين نستخدم تقنية القمع لتحقيق مجهولية ك، تقريباً كل قطعة من المعلومات المرتبطة بالمستخدمين اللي عمرهم فوق 80 سنة لازم نتخلص منها. مرة تانية، كبار السن مش ممثلون بشكل تاريخي في صناعة التعليم، لكن عن طريق استخدام القمع، نحمي خصوصيتهم على حساب التمثيل.  فقدان التمثيل ده نتيجة القمع ضار في جوانب متعددة وبالتالي يستحق الاهتمام. عشان منصة MOOCs محرومة من المعلومات المهمة عن المستخدمين دول، فستفقد الشركة الطلب المحتمل اللي ليها المجموعات اللي مش ممثلة كفاية للتعليم عبر الإنترنت، وبالتالي ما تصلش إليهم عن طريق التسويق والإعلان. وبالاضافة لجهد قاعدة المستخدمين والربحية للمنصة، ده هيزيد الوضع سوءًا لأن المجموعات المتقللة تمثيلها عندها موارد محدودة للتعليم عبر الإنترنت. زيادة على كده، يمكن أن تعزز الاستدلالات على مجموعة البيانات المحجبة التحيز الاجتماعي بأن مجموعات معينة من الناس مش منفتحة للتعليم <unk> زي كبار السن <unk> في حين إن الواقع ببساطة أننا نحذف المعلومات عن كبار السن الذين بيدخلوا بنشاط في منصات التعليم عبر الإنترنت. ونتيجة لذلك، ممكن يشعر المسنين إنهم بعيدين أكثر عن وسائل الإعلام والتكنولوجيا السائدة. عشان كده، استخدام القمع لوحده لتحقيق عدم الكشف عن هويته داخل مجموعة البيانات، رغم أنه فعال، ممكن يكون معقد بسبب المسألة الأخلاقية لقلة التمثيل.