Andika juu ya wasiwasi wa kimaadili wa mbinu za kutotambua.
Moja ya masuala ya kimaadili yanayohusiana na mbinu ya kukandamiza ni zaidi underrepresentation ya makundi kihistoria underrepresented. Kwa mfano, ndani ya MOOC dataset kuna moja tu mstari wanaohusishwa na mtumiaji kutoka Antaktika (bara). Vivyo hivyo, nchi zifuatazo pia zimeonekana mara moja au mbili tu katika seti nzima ya data: San Marino, Visiwa vya Falkland, na Brunei. Kijiografia underrepresented, hizi vipande vya habari kupata kabisa kuondolewa chini ya mbinu kukandamiza. Hii inatoa paradox kimaadili: kwa upande mmoja, tunataka kuhifadhi k-anonymity na kulinda faragha ya watumiaji kutoka mikoa underrepresented; kwa upande mwingine, kufikia lengo hilo tunapaswa kufuta kuwepo kwao katika data na kuimarisha zaidi underrepresentation tayari zilizopo. Mfano mwingine ni safu ya mwaka wa kuzaliwa. Idadi ya watumiaji wa MOOCs ni overrepresented na vijana, wakati watumiaji zaidi ya miaka 80 tu kuchukua asilimia chini ya 1% katika data nzima. Hasa, kama sisi walikuwa kutumia kukandamiza mbinu ya kufikia k-anonymity, karibu kila kipande cha habari kuhusishwa na watumiaji zaidi ya miaka 80 ingekuwa na kuachwa. Kwa mara nyingine, wazee wamekuwa wakiwakilishwa chini katika historia katika sekta ya elimu, lakini kwa kutumia ukandamizaji, tunalinda faragha yao kwa gharama ya uwakilishi.  Kupoteza huu wa uwakilishi kama matokeo ya ukandamizaji ni madhara katika nyanja nyingi na hivyo anastahili tahadhari. Kwa kuwa jukwaa la MOOC linanyimwa habari muhimu juu ya watumiaji hawa, kampuni itapoteza mtazamo wa mahitaji ya uwezekano ambayo vikundi hivi visivyowakilishwa vinavyo kwa elimu ya mkondoni, na hivyo kushindwa kuwafikia kupitia uuzaji na matangazo. Mbali na kuathiri watumiaji wa jukwaa na faida, hii itazidisha hali ambayo makundi yasiyowakilishwa yana rasilimali chache za elimu ya mkondoni. Zaidi ya hayo, inferences juu ya data iliyofichwa inaweza kuimarisha upendeleo wa kijamii kwamba makundi fulani ya watu si wazi kwa elimu <unk> kama vile wazee <unk> wakati ukweli ni kwamba sisi tu kufuta taarifa juu ya wazee ambao kushiriki kikamilifu katika majukwaa ya elimu online. Kama matokeo, wazee wanaweza kujisikia mbali zaidi na vyombo vya habari na teknolojia ya kawaida. Kwa hiyo, kwa kutumia kukandamiza peke yake ili kufikia k-anonymity ndani ya dataset, wakati ufanisi, inaweza kuwa ngumu na suala la kimaadili la underrepresentation.