論文の概要: Census TopDown: The Impacts of Differential Privacy on Redistricting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05085v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 23:28:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 15:31:02.051424
- Title: Census TopDown: The Impacts of Differential Privacy on Redistricting
- Title(参考訳): Census TopDown: 差別的プライバシーが再差別に与える影響
- Authors: Aloni Cohen, Moon Duchin, JN Matthews, Bhushan Suwal
- Abstract要約: 我々は、Censusデータの再分割におけるいくつかの重要な応用について考察する。
われわれはTopDownが許容可能な人口収支を持つ地区を生産する能力を脅かさないという確実な証拠を見つける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.3746889836344765
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The 2020 Decennial Census will be released with a new disclosure avoidance
system in place, putting differential privacy in the spotlight for a wide range
of data users. We consider several key applications of Census data in
redistricting, developing tools and demonstrations for practitioners who are
concerned about the impacts of this new noising algorithm called TopDown. Based
on a close look at reconstructed Texas data, we find reassuring evidence that
TopDown will not threaten the ability to produce districts with tolerable
population balance or to detect signals of racial polarization for Voting
Rights Act enforcement.
- Abstract(参考訳): 2020 Decennial Censusは、新しい開示回避システムと共にリリースされ、幅広いデータユーザーにとって、異なるプライバシが注目される。
我々は,この新たなノーミングアルゴリズムであるTopDownの影響を懸念する実践者を対象に,Censusデータの再分別,ツール開発,実証におけるいくつかの重要な応用について検討する。
再建されたテキサスのデータから、トップダウンは許容可能な人口バランスを持つ地区を造ることや、投票権法執行のための人種的分極のシグナルを検出できないという確証が得られた。
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