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/2306.07521v3
• Date: Sat, 10 Feb 2024 23:31:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 00:40:20.965879
• 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, Cory McCartan, Shiro Kuriwaki, 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。 TopDownのポストプロセッシングはNMFノイズを劇的に低減し、スワップの精度に類似したデータを生成する。
• 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 three previous Censuses. Our evaluation leverages the Noisy Measure File (NMF) as well as 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, especially for Hispanic and multiracial populations. TopDown's post-processing dramatically reduces the NMF noise and produces data whose accuracy is similar to that of swapping. While the estimated errors for both TopDown and swapping algorithms are generally no greater 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。 本研究では,2020年国勢調査に採用したTopDownアルゴリズムと,以前の3つの国勢調査に実装されたスワッピングアルゴリズムの2つの主要な開示回避システムによるバイアスとノイズの独立性評価を行う。 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つの独立実行に加えて,ノイズ測定ファイル(nmf)を活用する。 NMFには、特にヒスパニック系および多人種集団にとって、直接的に役立つノイズが多すぎることが判明した。 TopDownのポストプロセッシングはNMFノイズを劇的に低減し、スワップの精度に類似したデータを生成する。 TopDownアルゴリズムとスワップアルゴリズムの両方の推定誤差は、通常、国勢調査誤差の他の源ほど大きくはないが、人口が少ない地理学では比較的重要なものである。

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