論文の概要: Textwash -- automated open-source text anonymisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13081v1
• Date: Sat, 27 Aug 2022 19:55:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-30 14:09:10.807363
• Title: Textwash -- automated open-source text anonymisation
• Title（参考訳）: Textwash -- オープンソースのテキスト匿名化自動化
• Authors: Bennett Kleinberg, Toby Davies, Maximilian Mozes
• Abstract要約: 本稿では,オープンソースのテキスト匿名化ソフトウェアであるTextwash_の実証評価について述べる。 その結果,Textwashは最先端のエンティティ認識モデルと類似して動作し,無視可能な情報損失は0.84%であることが示唆された。 匿名化テストでは、非常に有名で、半有名で、実在しない人物の、クラウドソースされた人物記述のデータセットから、人間に名前で個人を識別するよう指示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8551169466453648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The increased use of text data in social science research has benefited from easy-to-access data (e.g., Twitter). That trend comes at the cost of research requiring sensitive but hard-to-share data (e.g., interview data, police reports, electronic health records). We introduce a solution to that stalemate with the open-source text anonymisation software_Textwash_. This paper presents the empirical evaluation of the tool using the TILD criteria: a technical evaluation (how accurate is the tool?), an information loss evaluation (how much information is lost in the anonymisation process?) and a de-anonymisation test (can humans identify individuals from anonymised text data?). The findings suggest that Textwash performs similar to state-of-the-art entity recognition models and introduces a negligible information loss of 0.84%. For the de-anonymisation test, we tasked humans to identify individuals by name from a dataset of crowdsourced person descriptions of very famous, semi-famous and non-existing individuals. The de-anonymisation rate ranged from 1.01-2.01% for the realistic use cases of the tool. We replicated the findings in a second study and concluded that Textwash succeeds in removing potentially sensitive information that renders detailed person descriptions practically anonymous.
• Abstract（参考訳）: 社会科学研究におけるテキストデータの利用の増加は、アクセスしやすいデータ(例えばtwitter)の恩恵を受けている。 この傾向は、機密性の高いデータを必要とする研究コスト(例えば、インタビューデータ、警察報告、電子健康記録など)が伴う。 我々は、オープンソースのテキスト匿名化ソフトウェア_Textwash_と、そのスタレマティクスに対するソリューションを紹介します。 本稿では、TILD基準を用いたツールの実証評価について、技術的評価(ツールはどの程度正確か?)、情報損失評価(匿名化プロセスでどの程度情報が失われるのか?)、匿名化テスト(匿名化テキストデータから個人を特定できるのか? その結果,Textwashは最先端エンティティ認識モデルと類似して動作し,無視可能な情報損失は0.84%であることがわかった。 匿名化テストでは、非常に有名で、半有名で、実在しない人物の、クラウドソースされた人物記述のデータセットから、人間に名前で個人を特定するよう指示した。 匿名化レートは、ツールの現実的なユースケースに対して1.01-2.01%であった。 われわれはこの調査結果を2回目の研究で再現し、Textwashが機密性の高い情報を取り除くことに成功していると結論づけた。

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