論文の概要: On the Privacy-Utility Tradeoff in Peer-Review Data Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16385v1
- Date: Mon, 29 Jun 2020 21:08:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-15 15:35:00.754552
- Title: On the Privacy-Utility Tradeoff in Peer-Review Data Analysis
- Title（参考訳）: ピアレビューデータ分析におけるプライバシー利用トレードオフについて
- Authors: Wenxin Ding, Nihar B. Shah, Weina Wang
- Abstract要約: ピアレビューの改善に関する研究における大きな障害は、ピアレビューデータの利用不可能である。
我々は、特定の会議のピアレビューデータのプライバシー保護のためのフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.0435377376779
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A major impediment to research on improving peer review is the unavailability
of peer-review data, since any release of such data must grapple with the
sensitivity of the peer review data in terms of protecting identities of
reviewers from authors. We posit the need to develop techniques to release
peer-review data in a privacy-preserving manner. Identifying this problem, in
this paper we propose a framework for privacy-preserving release of certain
conference peer-review data -- distributions of ratings, miscalibration, and
subjectivity -- with an emphasis on the accuracy (or utility) of the released
data. The crux of the framework lies in recognizing that a part of the data
pertaining to the reviews is already available in public, and we use this
information to post-process the data released by any privacy mechanism in a
manner that improves the accuracy (utility) of the data while retaining the
privacy guarantees. Our framework works with any privacy-preserving mechanism
that operates via releasing perturbed data. We present several positive and
negative theoretical results, including a polynomial-time algorithm for
improving on the privacy-utility tradeoff.
- Abstract（参考訳）: ピアレビューの改善に関する研究における大きな障害は、レビューデータの公開は、レビュー者のアイデンティティを著者から守るという点において、ピアレビューデータの感度を損なう必要があるため、ピアレビューデータの有効性である。
プライバシ保護方式でピアレビューデータを公開するための技術開発の必要性を示唆する。
この問題を明らかにするため,本稿では,公開データの正確性(あるいは有用性)を重視した,特定の会議ピアレビューデータ(評価,誤校正,主観性の分布)のプライバシ保護のためのフレームワークを提案する。
フレームワークの要点は、レビューに関連するデータの一部がすでに公開されており、プライバシー保証を維持しながらデータの正確性(実用性)を向上させる方法で、この情報を使用して、プライバシメカニズムによってリリースされたデータを後処理することです。
当社のフレームワークは、摂動データを公開することによって動作するプライバシー保護機構で機能する。
プライバシとユーティリティのトレードオフを改善する多項式時間アルゴリズムを含む,いくつかの肯定的および否定的な理論結果を示す。
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