Sollte bei der Volkszählung in den USA ein differenzierter Datenschutz verwendet werden?
Should differential privacy be used in the U.S. census?
I disagree with the US Census Bureau in its use of differential privacy for reasons as follow. The main purpose of the US Census is enumeration – to correctly count the population such that resource distribution can be performed smoothly and properly in the future. The use of differential privacy essentially undermines this goal. Although populations at the state level would remain true to the raw data, those at the town level could be subject to much higher variances. For example, the New York Times article “Changes to the Census Could Make Small Towns Disappear” exemplifies how differential privacy could compromise the enumerative purpose of the US Census. Native American towns that are much less populated than the urban districts could see their population numbers being halved by the DP algorithm. In addition, these incorrect numbers for Native Americans mean more than a mere calculation mistake – it could bring real-world consequences like reduced fundings or inadequate political representation. Yet, isn’t the US Census counting the population such that everyone can receive federal resources and form political constituency equally and equitably? Therefore, the use of differential privacy essentially negates the Census’s purpose.

Besides the more material concern illustrated above, I argue that the use of differential privacy could also lead to a much more social and cultural issue – representation. The New York Times article has revealed that our society has adopted algorithms that always attend to the majority at the expense of the minority, and such logic behind the algorithmic design would push the representation issue into a vicious cycle. Native American people, whose land was brutally taken away and colonized, have been historically rendered as a minority group in the society. All talks on land reparations aside, the US Census Bureau has designed and passed after checks an algorithm that diminishes their very existence on the spreadsheet. What does this imply about the logic behind the implementation of differential privacy? If the Census Bureau is fully aware that most of the Native American towns are rather sparsely populated, and the algorithm to preserve differential privacy would lead to high variances for estimation of small populations, what does the implementation of this algorithm imply? That this group of people are fine with not being represented in the final headcount, even if they have spent time and money in the process? This show of negligence again invalidates the use of differential privacy in the US Census.
Ich widerspreche dem US Census Bureau bei der Anwendung des differenzierten Datenschutzes aus den folgenden Gründen. Der Hauptzweck der US-Volkszählung ist die Zählung - die korrekte Zählung der Bevölkerung, damit die Ressourcenverteilung in Zukunft reibungslos und ordnungsgemäß durchgeführt werden kann. Die Verwendung des differenzierten Datenschutzes untergräbt dieses Ziel im Wesentlichen. Während die Bevölkerung auf der Ebene des Bundesstaates den Rohdaten treu bleibt, kann es auf der Ebene der Städte zu weitaus größeren Abweichungen kommen. Der Artikel der New York Times "Changes to the Census Could Make Small Towns Disappear" (Änderungen an der Volkszählung könnten Kleinstädte verschwinden lassen) zeigt beispielhaft, wie der differenzierte Datenschutz den zählenden Zweck der Volkszählung gefährden könnte. Indianische Städte, die viel weniger bevölkert sind als die städtischen Bezirke, könnten erleben, dass ihre Bevölkerungszahlen durch den DV-Algorithmus halbiert werden. Außerdem bedeuten diese falschen Zahlen für die amerikanischen Ureinwohner mehr als ein bloßer Rechenfehler - sie könnten reale Konsequenzen haben, wie z. B. die Kürzung von Fördermitteln oder eine unzureichende politische Vertretung. Zählt die Volkszählung in den USA die Bevölkerung nicht so, dass alle gleichberechtigt Bundesmittel erhalten und gleichberechtigt politische Wählerschaften bilden können? Die Verwendung des differenzierten Datenschutzes negiert daher im Grunde den Zweck der Volkszählung.

Neben den oben dargelegten eher materiellen Bedenken vertrete ich die Ansicht, dass die Anwendung des differenzierten Datenschutzes auch zu einem viel wichtigeren sozialen und kulturellen Problem führen könnte - der Repräsentation. Der Artikel in der New York Times hat gezeigt, dass sich unsere Gesellschaft Algorithmen angeeignet hat, die immer die Mehrheit auf Kosten der Minderheit berücksichtigen, und diese Logik hinter dem algorithmischen Design würde das Problem der Repräsentation in einen Teufelskreis führen. Die amerikanischen Ureinwohner, denen ihr Land brutal entrissen und kolonisiert wurde, werden seit jeher als Minderheit in der Gesellschaft betrachtet. Abgesehen von den Gesprächen über die Wiedergutmachung für das Land hat das US Census Bureau einen Algorithmus entwickelt und verabschiedet, der ihre Existenz in der Tabelle schmälert. Was sagt das über die Logik aus, die hinter der Einführung des differenzierten Datenschutzes steht? Wenn sich das Census Bureau darüber im Klaren ist, dass die meisten Städte der amerikanischen Ureinwohner eher dünn besiedelt sind und der Algorithmus zur Wahrung der differentiellen Privatsphäre zu hohen Abweichungen bei der Schätzung kleiner Bevölkerungszahlen führen würde, was bedeutet dann die Umsetzung dieses Algorithmus? Dass diese Gruppe von Menschen kein Problem damit hat, in der endgültigen Kopfzahl nicht vertreten zu sein, auch wenn sie Zeit und Geld in den Prozess investiert hat? Diese Nachlässigkeit entkräftet erneut die Anwendung des differenzierten Datenschutzes in der US-Volkszählung.
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