非同定化技術の潜在的な倫理的懸念について書く。
抑制の手法に関連する倫理的な問題の一つは、歴史的に代表的でないグループの代表がさらに少なくなることなのだ。例えば、MOOCデータセット内には、アンタルティカ（大陸）出身のユーザーに関連する行が1つだけ存在するのだ。同様に、以下の国もデータセット全体で一度か二度しか登場していない：サンマリノ、フォークランド諸島、ブルネイなのだ。サンマリノ、フォークランド諸島、ブルネイなのだ。地理的に存在感の薄いこれらの情報は、抑制の手法では完全に排除されてしまうなのだ。一方では、k-anonymityを維持し、代表性の低い地域のユーザーのプライバシーを保護したいが、他方では、その目標を達成するために、データセット内の彼らの存在を消し、既存の代表性の低さをさらに強化する必要がある、という倫理的パラドックスを提示するのだ。他の例としては、生年月日の列があるのだ。MOOCsの利用者層は若年層に偏っているが、80歳以上の利用者はデータセット全体で1％にも満たない割合に過ぎないのだ。特に、抑制技術を使ってk-匿名化を実現しようとすると、80歳以上のユーザーに関連する情報はほぼ全て捨てなければならないのだ。繰り返しになりますが、高齢者は歴史的に教育産業において十分な存在感を示していませんなのだ。しかし、抑制を用いることで、代表性を犠牲にしながらも、彼らのプライバシーを保護することができるのなのだ。

このような抑圧による代表性の喪失は、多面的に有害であるため、注意が必要なのだ。MOOCsプラットフォームは、これらのユーザーに関する関連情報を奪われることで、これらの不特定多数のグループが持つオンライン教育への潜在的な需要を見失い、マーケティングや広告を通じて彼らにアプローチすることができなくなるなのだ。これは、プラットフォームのユーザーベースと収益性を圧迫するだけでなく、不特定多数のグループがオンライン教育へのリソースが限られているという状況を悪化させることになるのだ。さらに、抑制されたデータセットから推測すると、高齢者のような特定のグループは教育に開放的ではないという社会的バイアスが強化される可能性があるのだ。しかし、実際には、オンライン教育プラットフォームに積極的に関与する高齢者の情報を消去しているだけなのだ。その結果、高齢者は主流メディアやテクノロジーからさらに距離を置かれることになりかねませんなのだ。したがって、データセット内のk-匿名性を達成するために抑制を単独で使用することは、効果的ではあるが、過少表現という倫理的問題によって複雑化する可能性があるのだ。