शोधकर्ताओं का मूल्यांकन 2020 की जनगणना के आंकड़ों की गोपनीयता में परिवर्तन — ScienceDaily


के बाद अमेरिकी जनगणना ब्यूरो की घोषणा की है कि यह बदल रहा था कि यह कैसे की रक्षा करता है, व्यक्तियों की पहचान के लिए 2020 की जनगणना, एक पेन स्टेट के नेतृत्व वाली अनुसंधान टीम के लिए शुरू किया मूल्यांकन करने के लिए कैसे इन परिवर्तनों को प्रभावित कर सकता जनगणना के आंकड़ों अखंडता.

जनगणना ब्यूरो का प्रस्ताव है का उपयोग करने के लिए अंतर गोपनीयता, एक नई विधि है कि प्रयास करने के लिए की पहचान की रक्षा जब व्यक्तियों का प्रकाशन सार्वजनिक डेटा. जनगणना के आंकड़ों का इस्तेमाल किया जाता है वितरित करने के लिए संघीय वित्त पोषण है कि प्रभावों समुदायों और यह भी निर्धारित करता है कांग्रेस प्रतिनिधित्व.

Alexis सैंटोस, सहायक प्रोफेसर के मानव विकास और परिवार अध्ययन में Penn राज्य शोधकर्ताओं के साथ साथ जेफरी हावर्ड, सहायक प्रोफेसर के विश्वविद्यालय में टेक्सास में सैन एंटोनियो, और एश्टन Verdery, सहायक प्रोफेसर समाजशास्त्र के, जनसांख्यिकी और सामाजिक डेटा एनालिटिक्स में Penn राज्य, जांच की मृत्यु दर में 2010. शोधकर्ताओं की तुलना में दोनों तरीकों की गोपनीयता की सुरक्षा और निहितार्थ के इस परिवर्तन को बेहतर समझने के लिए स्वास्थ्य असमानताओं को संयुक्त राज्य अमेरिका में. काम प्रकाशित किया गया था हाल ही में कार्यवाही के नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज.

अनुसंधान दल की खोज की है कि जब अंतर गोपनीयता विधि इस्तेमाल किया गया था पर जनगणना के आंकड़ों, यह उत्पादन में नाटकीय परिवर्तन की आबादी की गिनती के लिए नस्लीय और जातीय अल्पसंख्यकों के लिए की तुलना में पारंपरिक तरीकों ।

“हम पर ध्यान केंद्रित मृत्यु दर का अनुमान है, क्योंकि वे कर रहे हैं एक आवश्यक जनसंख्या के स्तर मीट्रिक के लिए जो डेटा एकत्र कर रहे हैं और प्रचारित राष्ट्रीय स्तर पर और क्योंकि मृत्यु दर एक महत्वपूर्ण संकेतक की आबादी के स्वास्थ्य ने कहा,” सैंटोस.

अनुसंधान दल तो पता लगाया परिवर्तन मृत्यु दर में जिसके परिणामस्वरूप से दो प्रकटीकरण परिहार प्रणाली द्वारा महानगरीय वर्गीकरण.

“हम खोज की है कि का उपयोग करके अंतर गोपनीयता, वहाँ थे दोनों उदाहरणों के तहत और अधिक गिनती की आबादी है । ग्रामीण क्षेत्रों में, वहाँ था undercounting के नस्लीय और जातीय अल्पसंख्यकों, जबकि शहरी क्षेत्रों में वहाँ था एक overcounting की इन आबादियों,” सैंटोस ने कहा ।

शोधकर्ताओं ने पाया है कि कुछ विसंगतियों के बीच दो तरीकों से डेटा के विश्लेषण को पार कर 10% का अंतर है.

“यह बहुत ही विषय है क्योंकि यह प्रभावित कर सकता है कितना कार्यक्रमों के वित्तपोषण प्राप्त करने के लिए एक विशिष्ट भौगोलिक क्षेत्र ने कहा,” सैंटोस. “इन विसंगतियों में परिणाम सकता है महत्व स्वास्थ्य जोखिम कुछ क्षेत्रों में, जबकि, और overstating दूसरों में, जहां वहाँ नहीं है एक महान की जरूरत है।”

के अनुसार सैंटोस, निष्कर्षों पर प्रकाश डाला के परिणामों को लागू करने के अंतर गोपनीयता और प्रदर्शन में चुनौतियों का उपयोग कर डेटा से व्युत्पन्न उत्पादों की इस विधि के साथ.

“जनगणना ब्यूरो किया गया है के लिए बहुत ग्रहणशील हमारे अनुसंधान, और प्रदर्शन के बारे में चिंता डेटा की सटीकता,” सैंटोस ने कहा । “हम योजना के साथ आगे बढ़ने के लिए अतिरिक्त अनुसंधान करने के लिए कैसे निर्धारित विभेदक गोपनीयता को प्रभावित कर सकता है जनसंख्या वृद्धि का अनुमान है और आबादी में परिवर्तन से जनगणना वर्ष के लिए जनगणना वर्ष. हम अभी भी समय है करने के लिए ठीक धुन अंतर गोपनीयता एल्गोरिथ्म, और हमारे अनुसंधान में मदद मिलेगी तुच्छ क्षेत्रों के सुधार.”

सैंटोस, जो भी एक cofunded संकाय सदस्य के सामाजिक विज्ञान अनुसंधान संस्थान, और अनुसंधान टीम द्वारा समर्थित थे, जनसंख्या अनुसंधान संस्थान और प्रशासनिक डेटा त्वरक Penn राज्य में. काम भी द्वारा समर्थित है, केंद्र के लिए समुदाय आधारित लागू है और स्वास्थ्य अनुसंधान विश्वविद्यालय में टेक्सास के सैन एंटोनियो में.

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती Penn राज्य. मूल द्वारा लिखित Kristie Auman-Bauer और मेलिस्सा Krug. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



Source link

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *