論文の概要: Evaluating Bias and Noise Induced by the U.S. Census Bureau's Privacy Protection Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.07521v1
• Date: Tue, 13 Jun 2023 03:30:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-14 15:10:07.143152
• Title: Evaluating Bias and Noise Induced by the U.S. Census Bureau's Privacy Protection Methods
• Title（参考訳）: アメリカ合衆国国勢調査局のプライバシー保護方法によるバイアスと騒音の評価
• Authors: Christopher T. Kenny, Shiro Kuriwaki, Cory McCartan, Tyler Simko, Kosuke Imai
• Abstract要約: アメリカ合衆国国勢調査局は、国勢調査統計の正確さと個々の情報の保護との間に難しいトレードオフに直面している。 我々は,2つの主要な開示回避システムによって誘導されるバイアスとノイズの独立評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The United States Census Bureau faces a difficult trade-off between the accuracy of Census statistics and the protection of individual information. We conduct the first independent evaluation of bias and noise induced by the Bureau's two main disclosure avoidance systems: the TopDown algorithm employed for the 2020 Census and the swapping algorithm implemented for the 1990, 2000, and 2010 Censuses. Our evaluation leverages the recent release of the Noisy Measure File (NMF) as well as the availability of two independent runs of the TopDown algorithm applied to the 2010 decennial Census. We find that the NMF contains too much noise to be directly useful alone, especially for Hispanic and multiracial populations. TopDown's post-processing dramatically reduces the NMF noise and produces similarly accurate data to swapping in terms of bias and noise. These patterns hold across census geographies with varying population sizes and racial diversity. While the estimated errors for both TopDown and swapping are generally no larger than other sources of Census error, they can be relatively substantial for geographies with small total populations.
• Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国国勢調査局は、国勢調査統計の正確さと個々の情報の保護との間に難しいトレードオフに直面している。 我々は,2020年国勢調査で採用したトップダウンアルゴリズムと,1990年,2000年,2010年国勢調査で実施したスワッピングアルゴリズムの2つの開示回避システムにより,バイアスとノイズの独立評価を行った。 本評価は,2010年度国勢調査に適用したtopdownアルゴリズムの2つの独立実行の可利用性とともに,最近リリースされた騒がしい測定ファイル(nmf)を活用した。 NMFにはノイズが多すぎるため、特にヒスパニック系と多人種系では直接的に有用である。 TopDownのポストプロセッシングはNMFノイズを劇的に低減し、バイアスとノイズの点でスワップと同じような正確なデータを生成する。 これらのパターンは、人口規模や人種の多様性の異なる国勢調査の地形にまたがる。 トップダウンとスワップの誤差は概して他の国勢調査誤差の源より大きいものではないが、人口の少ない地形では相対的に大きな誤差となる可能性がある。

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