Beschreibe die möglichen ethischen Bedenken von De-Identifizierungsverfahren.
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.
Eines der ethischen Probleme, die mit der Technik der Unterdrückung verbunden sind, ist die weitere Unterrepräsentation von historisch unterrepräsentierten Gruppen. Im MOOC-Datensatz gibt es zum Beispiel nur eine Zeile, die mit einem Nutzer aus der Antarktis (Kontinent) verbunden ist. Auch die folgenden Länder tauchen nur ein- oder zweimal im gesamten Datensatz auf: San Marino, die Falklandinseln und Brunei. Da sie geografisch unterrepräsentiert sind, würden diese Informationen bei der Unterdrückungstechnik vollständig eliminiert werden. Dies stellt ein ethisches Paradoxon dar: Einerseits wollen wir die k-Anonymität wahren und die Privatsphäre der Nutzer aus unterrepräsentierten Regionen schützen, andererseits müssten wir, um dieses Ziel zu erreichen, ihre Existenz im Datensatz löschen und die bereits bestehende Unterrepräsentation weiter verstärken. Ein weiteres Beispiel wäre die Spalte mit dem Geburtsjahr. In der MOOC-Nutzerpopulation sind junge Menschen überrepräsentiert, während der Anteil der über 80-Jährigen im gesamten Datensatz weniger als 1 % beträgt. Wenn wir die Unterdrückungstechnik anwenden würden, um k-Anonymität zu erreichen, müssten fast alle Informationen über Nutzer/innen, die über 80 Jahre alt sind, verworfen werden. Auch hier gilt: Ältere Menschen sind in der Bildungsbranche seit jeher unterrepräsentiert, doch durch die Unterdrückung schützen wir ihre Privatsphäre auf Kosten der Repräsentation.

Dieser Verlust an Repräsentativität als Folge der Unterdrückung ist in vielerlei Hinsicht schädlich und verdient daher Aufmerksamkeit. Da der MOOCs-Plattform relevante Informationen über diese Nutzer/innen vorenthalten werden, verliert das Unternehmen die potenzielle Nachfrage dieser unterrepräsentierten Gruppen nach Online-Bildung aus den Augen und erreicht sie somit nicht durch Marketing und Werbung. Dies würde nicht nur die Nutzerbasis und die Rentabilität der Plattform belasten, sondern auch die Situation verschlimmern, dass die unterrepräsentierten Gruppen nur begrenzte Ressourcen für die Online-Bildung haben. Darüber hinaus könnten Rückschlüsse aus den unterdrückten Daten das gesellschaftliche Vorurteil verstärken, dass bestimmte Personengruppen - wie z. B. ältere Menschen - nicht offen für Bildung sind, während die Realität einfach darin besteht, dass wir die Informationen über ältere Menschen, die sich aktiv an Online-Bildungsplattformen beteiligen, löschen. In der Folge könnten sich ältere Menschen noch weiter von den Mainstream-Medien und der Technologie entfernt fühlen. Die Unterdrückung allein, um k-Anonymität in einem Datensatz zu erreichen, ist zwar effektiv, könnte aber durch die ethische Frage der Unterrepräsentation erschwert werden.
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