Écrire sur les préoccupations éthiques potentielles des techniques de dépersonnalisation.
Write about the potential ethical concerns of de-identification techniques.
One of the ethical issues associated with the technique of suppression is the further underrepresentation of historically underrepresented groups. For example, within the MOOC dataset there exists only one row affiliated with a user from Antartica (continent). Similarly, the following countries have also appeared once or twice only in the entire dataset: San Marino, Falkland Islands, and Brunei. Geographically underrepresented, these pieces of information would get entirely eliminated under the suppression technique. This presents an ethical paradox: on one hand, we wish to preserve k-anonymity and protect the privacy of users from underrepresented regions; on the other hand, to reach that goal we would have to erase their existence in the dataset and further reinforce the pre-existing underrepresentation. Another example would be the column of the year of birth. The MOOCs user population are overrepresented by young people, whereas users over 80 years old only take a proportion less than 1% in the entire dataset. In particular, if we were to use the suppression technique to achieve k-anonymity, almost every piece of information associated with users over 80 years old would have to be discarded. Again, the elderly have been historically underrepresented in the industry of education, yet by using suppression, we protect their privacy at the expense of representation.

This loss of representation as a result of suppression is detrimental at multiple aspects and therefore deserves attention. As the MOOCs platform is deprived of relevant information on these users, the company will lose sight of the potential demand that these underrepresented groups have for online education, thereby failing to reach them through marketing and advertisement. Besides straining the platform’s user base and profitability, this would worsen the situation that the underrepresented groups have limited resources to online education. Moreover, inferences on the suppressed dataset could reinforce the societal bias that certain groups of people are not open to education – such as the elderly – whereas the reality is simply that we erase the information on the elderly who actively engage in online education platforms. As a result, the elderly could feel themselves further distanced from the mainstream media and technology. Therefore, using suppression alone to achieve k-anonymity within a dataset, while effective, could be complicated by the ethical issue of underrepresentation.
L'un des problèmes éthiques associés à la technique de suppression est la sous-représentation accrue des groupes historiquement sous-représentés. Par exemple, dans l'ensemble de données MOOC, il n'existe qu'une seule ligne affiliée à un utilisateur originaire de l'Antarctique (continent). De même, les pays suivants n'apparaissent qu'une ou deux fois dans l'ensemble de la base de données : Saint-Marin, Îles Malouines et Brunei. Géographiquement sous-représentés, ces éléments d'information seraient entièrement éliminés par la technique de suppression. Cela présente un paradoxe éthique : d'une part, nous souhaitons préserver le k-anonymat et protéger la vie privée des utilisateurs des régions sous-représentées ; d'autre part, pour atteindre cet objectif, nous devrions effacer leur existence dans l'ensemble de données et renforcer encore la sous-représentation préexistante. Un autre exemple serait la colonne de l'année de naissance. Les utilisateurs de MOOC sont surreprésentés par les jeunes, alors que les utilisateurs de plus de 80 ans ne représentent que moins de 1 % de l'ensemble des données. En particulier, si nous devions utiliser la technique de suppression pour atteindre l'anonymat k, presque toutes les informations associées aux utilisateurs de plus de 80 ans devraient être éliminées. Encore une fois, les personnes âgées ont toujours été sous-représentées dans le secteur de l'éducation. Pourtant, en utilisant la suppression, nous protégeons leur vie privée au détriment de la représentation.

Cette perte de représentation résultant de la suppression est préjudiciable à de multiples égards et mérite donc qu'on s'y attarde. Comme la plateforme MOOCs est privée d'informations pertinentes sur ces utilisateurs, l'entreprise perdra de vue la demande potentielle de ces groupes sous-représentés pour l'enseignement en ligne, et ne parviendra donc pas à les atteindre par le biais du marketing et de la publicité. En plus de peser sur la base d'utilisateurs et la rentabilité de la plateforme, cette situation aggraverait le fait que les groupes sous-représentés disposent de ressources limitées pour l'éducation en ligne. En outre, les conclusions tirées de l'ensemble de données supprimées pourraient renforcer le préjugé sociétal selon lequel certains groupes de personnes ne sont pas ouverts à l'éducation - comme les personnes âgées - alors qu'en réalité, nous effaçons simplement les informations sur les personnes âgées qui s'engagent activement dans les plateformes d'éducation en ligne. En conséquence, les personnes âgées pourraient se sentir encore plus éloignées des médias grand public et de la technologie. Par conséquent, l'utilisation de la suppression seule pour atteindre l'anonymat k dans un ensemble de données, bien qu'efficace, pourrait être compliquée par la question éthique de la sous-représentation.
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